データ・アナリティクス入門

問題解決の4ステップで見える未来

問題解決の切っ掛けは? 問題解決の4ステップを意識して取り組むことで、整理して分析できることが理解できました。普段、無意識に考えると、思考が散漫になり、思うような成果やアイデアが得られなくなることを実感しています。特に、「What(何が課題か)」をしっかり意識することで、その後の「Where(どこに問題があるか)」の分析が効果的になると感じ、今後もこの点を大切にしていきたいと思います。 次の対策はどうする? また、次の打ち手を検討する際には、あるべき姿(目標数)と現状(実績)を比較しながら、問題解決の4ステップを具体的に適用し、適切な対策を講じたいと考えています。これまでにも課題を見つけ対策を実施してきたものの、今後はさらに精緻な対策が立てられるよう努めたいと思います。 フレームワーク活用は? 次週からは、フレームワークの考え方を意識し、以下のステップを取り入れていきます。 ① 現状の数字を把握する ② MECEやロジックツリーを活用して整理する ③ What(何が課題か)を明確にする ④ Where(どこに問題があるか)を検討する ⑤ Why(なぜ起きているか)を分析する ⑥ How(どうするか)を具体化する

データ・アナリティクス入門

ロジックで拓く学びの扉

ロジックツリーって何? ロジックツリーとは、ある問題や課題に対して、その構成要素を分解し整理するためのワークフレームです。複雑な要素を明確にし、原因や解決策を見つけ出すためには、MECE(もれなくダブりなく)を意識することが重要です。 なぜ手順が必要? システム導入のプロジェクト進行で発生する問題に対して、ロジックツリーを活用する具体的な手順は以下の通りです。まず、タスクが遅延している原因という起点となる要素を設定します。次に、その要素を「スケジュールに対する意識不足」「リソース不足」「スケジュール自体に問題がある」などといった具体的な要因に分解します。 どう深掘りするの? さらに、各要素について深掘りし、たとえばリソースが不足している場合には、タスクに必要な要員を明確に割り出していなかったことが原因として考えられます。その上で、各原因に対して解決策を検討します。具体的には、必要な要員の割り出しを行い、タスクを完了するためにどの要員がどれだけ必要かを明確にし、要員の調整を試みるという方法です。 実行計画はどうなる? 最後に、検討した解決策に優先順位を付け、実行計画を立てることが、問題解決のために有効であると考えられます。

データ・アナリティクス入門

MECEで切り拓く!新たな論理学習

理想と現状の違いは? 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう? 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう? 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

データ・アナリティクス入門

データ分析の魅力に触れる旅

なぜ目的を決めるのか? 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは? プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには? 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。

クリティカルシンキング入門

もう一人の自分に出会う瞬間

自分の思考はどう変わる? ライブ授業を通じて、今まで実践してきたことの延長線上にある知識に新しい発見はなかったものの、自身の思考の柔軟性が欠けている点に気づきました。これまでの思考の癖が、無意識のうちに自分の行動パターンに影響を及ぼしていると実感し、この癖に気づくことは容易ではないと感じます。同時に、もう一人の自分を育てる必要性を強く認識しました。 振り返りの効果は? この気づきは、仕事のあらゆるシーンで役に立つと実感しています。たとえば、会議後に感じたことを振り返り、その感情の原因を探るとともに、他者がどのように感じたかを話し合うことで、自分の思考の癖を客観的に認識できます。会議に限らず、対話の中で発生する思考が偏っていないかを意識し、他者の視点を取り入れることで、自分自身をより客観的に見直すことができると考えます。 目的はどう伝える? また、会議の際に、議題の目的がはっきりしていないと感じた場合に、議論が無駄になるのではないかと思うことがあります。そういった時は、遠慮せずに目的が不明確であることをはっきりと指摘することが大切だと感じています。伝え方には悩む部分もありますが、明確なコミュニケーションが必要だと考えています。

クリティカルシンキング入門

伝わる視覚化で魅せる資料術

視覚化で何を伝える? 今週は「視覚化」について学びました。グラフ、文書の工夫、スライドの構成、そして読んでもらう工夫という4つの項目を通じて、何を伝えたいか、相手にわかりやすく伝えるためにはどうすればよいかを考える大切さを再確認できました。今までなんとなく作っていたグラフやスライドが、実は作り手として意図的に作成していたものだということを理解でき、次回作成するスライドでは色やフォントなど、相手に伝わるイメージを意識して工夫しようと思います。 プレゼン資料はどう作る? また、3月末に控えているプレゼンの資料作りにおいては、過去の資料や報告書を見直し全体像を把握した上で、何を伝えたいかを明確にし、相手(社長や執行役員)にわかりやすいように資料を作成する必要性を感じました。第三者の意見も積極的に取り入れながら、よりよいプレゼン資料作りに努めています。 研修資料の工夫は? さらに、計画中の社員向け研修資料についても、案内メールの件名を具体的でイメージしやすいものにし、冒頭文章を軟らかく読みやすい体裁にする工夫をしています。研修資料自体も、受け手が理解しやすいような工夫を凝らすことで、研修のスムーズな進行と内容の浸透を目指しています。

マーケティング入門

学びが変える、私の未来への一歩

セグメントの選び方は? セグメンテーションでは、サービスに合わせて、人口動態、心理的、地理的、行動といった各変数の切り口から、自社商品の特性に適合したものを選定します。 ターゲットの絞り込みは? 次にターゲティングについては、評価基準となる6R―市場規模(Realistic Scale)、成長性(Rate of Growth)、競合状況(Rival)、優先順位(Rank)、到達可能性(Reach)、反応の測定性(Response)―をもとに、勝ち残る可能性が高いターゲットを絞り込むことが重要です。 ポジションマップは? また、ポジショニングでは、2軸によるポジショニングマップを策定します。この際、まず自社製品の特長を洗い出し、その上で顧客ニーズに訴求するポイントや表現、さらに競合との差別化が明確になる要素を軸として選びます。 差別化のポイントは? さらに、自社が提供するサービスは複数の競合他社と市場を争うため、市場調査や既存顧客から得られる情報を活用し、他社と差別化できるポイントを洗い出すことが求められます。展示会で抽出した要点をもとに、訪問者にわかりやすく伝えられるよう心掛けて会話を進めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃないデータの魅力

数字加工のコツは? データ分析のアプローチにおいて、「数字を加工するためのポイント」を学びました。これまで単純平均だけに頼っていた自分に対し、加重平均、幾何平均、中央値など、分析の目的に応じた代表値の捉え方があることを知り、大きな気づきとなりました。 散らばりの見方は? また、標準偏差によりデータの散らばりを見る方法についても、漠然としたイメージから、基本的な考え方や2SDルールの説明を受けることで、より明確に理解できるようになりました。 顧客単価の確認は? 現在、一定の条件下で顧客単価を分析しており、単純平均以外の視点やバラつきの観点からの分析に着目し、これまで手つかずだった部分の解明に取り組む予定です。その際、前回学んだ分析の目的を明確にし、仮説を立てながら検証する手法を実践したいと考えています。 実践方法はどう? 具体的には、以下の点を意識して進めます。まず、初回の学びに沿った手順を振り返りながら、地道に分析に取り組むこと。次に、仮説を立てる際には、数字をざっくりとビジュアル化して全体像を把握すること。そして、代表値や散らばりに焦点を当てた分析を行い、見やすく伝わりやすいグラフなどのビジュアル化にも努めます。

クリティカルシンキング入門

MECE実践!仮説検証で切り拓く発見

データ分析の意義は? データを分析する際には、元のデータをさらに加工できないかを常に考えながら進めることが大切だと実感しました。また、分析が進むにつれて様々な仮説が立てられるため、その仮説をどのように検証するかを考えるプロセスも重要だと感じています。 検証で何を得た? 仮説と検証を繰り返すことで、新たなインサイトを発見できることが分かりました。 MECEの活かし方は? また、データを分けるときには、MECEの考え方を取り入れることで、効率的なデータの分解と分析が可能になると学びました。今日からは、「モレなくダブりなく」の精神を意識したデータの分け方を実践していこうと思います。 報告で工夫する? 社内の業務データをまとめて報告する機会があった際には、これまでのフォーマットに従った報告だけでなく、自分から先んじてデータを加工し、新たな気づきを得る試みを行いたいと考えています。 全体像の捉え方は? 今後は、業務データを扱う際に、全体像を意識しながらMECEの視点を取り入れて課題に取り組むとともに、単一の切り口にとどまらず、層別の変数やプロセスごとに異なる切り口で全体を見渡す意識を持って取り組むようにしていきます。

データ・アナリティクス入門

問題解明の鍵は日常にあり

現状と理想の差は? 問題を明確にするため、ロジックツリーの活用法を学びました。あるべき姿やありたい姿と現状とのギャップに着目し、そのギャップがなぜ生まれているのかを問うことで、原因の特定につなげられると感じました。原因分析の手段としてMICEを意識し、問題を分解する取り組みが、より具体的な問題の明確化につながると思います。 MICEの見方は? 一方、MICEの視点で考えることはすぐには難しいと感じたため、日頃からの訓練が重要だと再認識しました。例えば、夕飯のメニュー選びにおいて、中華、和食、洋食といった大分類の中で、麺類や主食といった細かなカテゴリーに分けて考えるといった方法を試してみようと思います。 予算獲得の鍵は? また、予算獲得に向けては、各業務におけるあるべき姿を明文化し、メンバーと共有することが不可欠です。現状とのギャップやその原因についてMICEを用いて検討することで、新たな発見や打ち手が見えてくると感じます。さらに、あるべき姿を明確にするために、会議を通して現状のユーザーの声や法的根拠を把握し、理想と現実の差をしっかりと捉えることで、あいまいな課題の解消につながり、全体のストレス軽減にも寄与すると思います。

クリティカルシンキング入門

伝わる!シンプル資料の作り方

伝えたいことって何? キーメッセージを明確にし、伝えたい内容に沿って情報の順序やグラフの種類を選ぶことが重要であると学びました。相手に意図を的確に伝えるためには、単に言葉を練り直すだけでなく、どの情報をどのように表示すれば理解しやすいかを考える必要があると感じています。 新規販促ってどうかな? 今後は、新規顧客拡大に向けた販促手法の整理に取り組みます。上長のみならず、関連部門の担当者と共有する資料作成や、WEBページ改修、さらにはデザインやコーディングを依頼する際にも、明確な方向性を示す手段として活用していくつもりです。 視覚資料の威力は? また、メッセージを迅速かつ正確に伝えるために、図やアイコン、写真、表やグラフなど、視覚的に情報が把握しやすい資料を作成することが求められます。伝えたい内容を最もシンプルに表現するためには、どのデータが必要か、そしてそのデータをどのように表現すればよいかを、販促手法ごとに検討してリスト化することが大切です。 データ整理の真意は? さらに、必要なデータを収集する際には、それぞれのデータがなぜ必要であるのかを明確にしながら、情報の収集と整理を進めることが不可欠だと実感しています。

データ・アナリティクス入門

仮説から未来を拓く学び

なぜ仮説は大切? 「良い仮説」という言葉が非常に印象に残りました。これまで、問題が発生した際には、過去の経験や思い込みに基づいた一方的な判断に頼っていた部分があったと感じています。今後は、問題に対して複数の仮説を立て、それぞれを検証していくことが大切であると考えています。 売上課題の原因は? 私の担当している製品販売では、代理店を通じた受注や売上に関する問題が頻繁に生じます。こうした課題に対しては、さまざまな仮説を立て、検証を進めることで問題解決を図る必要があります。特に、施策と受注売上の関係性を十分に考慮して対応することが重要だと思います。 セミナーの現状は? まずは、施策に関する問題点を整理することから始めます。長年、定期的にセミナーなどを実施してきましたが、必ずしも思うような成果に結びついていない現状があります。今後は、まず顧客のニーズを正確に把握し、現行のセミナー内容が実際に顧客の要望に合致しているのか、改めて検証する必要があると考えます。 3C分析で状況は? そして、まずは3C分析を通じて状況を明確に把握した上で、複数の仮説を立て、順次検証を行っていくことで、今後の改善策を模索していきたいと思います。

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