「ロジカルシンキング・問題解決・データ分析」関連セミナーでは、問題を把握し、解決や構想をするためのロジカルシンキング（論理思考）、戦略思考、ビジネスデータ分析、定量分析、数学的思考等に関するセミナーをそろえています。

1.ロジカル・シンキング（論理的思考）とは何か？ （1）ロジカル・シンキングの目的は？
（2）ロジカル（論理的）とはどういうことか？
（3）ロジカル・シンキングの活用場面は？
2.ロジカル・シンキングのポイント （1）考える目的・テーマを明確にする
（2）目的・テーマを考える上で「重要なポイント」（論点）を押さえる
（3）個々の論点について深掘りしてロジカルに考える
3.ロジカル・シンキングの基本スキルと思考ツール （1）もれなくダブリなく考える
　　＜ＭＥＣＥ、ロジックツリー＞
（2）フレームワークを活用して考える
　　＜３Ｃ、４Ｐ、ＳＷＯＴ等＞
（3）論理を組み立てる
　　＜演繹法、帰納法＞
（4）視点を変えて考える
　　＜逆視、アナロジー＞
4.ロジカル・シンキングの実務シーンでの活用 （1）問題解決におけるロジカル・シンキングの活用
　　＜ロジックツリー＞
（2）ビジネスコミュニケーションにおけるロジカル・シンキングの活用
　　＜ピラミッド・ストラクチャー＞

講師　寺西　厚人　氏
株式会社　フレックスワークス
代表取締役

1.オープニング 　1)講座の目的の理解
　2)問題解決とは何か？
　◆本パートのポイント：
　・「問題解決スキル」の全体像を理解し、ビジネスにおける活用方法とそのポイントを学びます。
　　自身のビジネスにおける課題を明確にし、問題解決スキルを実際にどう活用していくかを確認します。
2.［STEP１］問題の定義　～何が問題か？ 　1)問題の定義
　2)重要なことに集中する
　【演習】レストランオーナーへのアドバイス　～何を解決すべきかを考える
　◆本パートのポイント：
　・ビジネスにおける問題の定義の考え方を理解します。
　　普段、何気なく「問題」と言っているものが本当に問題なのか、
　　何を解決すべきなのかを考えるためのポイントを理解します。
3.［STEP２］問題点の発見　～どこが問題か？ 　1)問題点の分解とは
　2)分解の手法
　・ロジックツリー、MECE
　・四則演算
　・プロセス分解
　3)問題点の絞り込み
　【演習】売上の切り口を考える
　【演習】売上低迷の問題点分析　～分解のテクニック
　【演習】F社の問題点　～問題点の絞り込み
　　◆本パートのポイント：
　　・問題点を分析するための手法と問題点の絞り込みの手法を理解します。
　　　今までの切り口だけでなく、新たな切り口をどのように見出すか、そのための手法も理解します。
4.［STEP３］原因分析　～なぜ起こったか？ 　1)因果関係
　2)因果構造図
　3)課題の抽出
　【演習】問題の構造を明らかにする　～因果構造図の書き方
　【演習】課題の抽出
　　◆本パートのポイント：
　　・問題解決に必要な原因分析の考え方を身につけます。
　　 「なぜ？」の考え方を訓練をするとともに、ビジネスにおける因果関係を見出すための
　　　因果構造図の書き方を理解します。
5.［STEP４］解決策立案　～どう解決するか？ 　1)解決策の出し方：ブレインストーミング
　2)最良の解決策の選択
　【演習】従業員のモチベーションを上げるアイデア　～アイデア出しを体感する
　　◆本パートのポイント：
　　・今までにない解決策を考えるためのアイデア出し手法を理解します。
6.まとめ・質疑応答

講師　後藤　匡史　氏
株式会社　シナプス
取締役
コンサルタント

１．データ分析・統計を実務で使うってどういうこと？ 　　１）専門家と一般実務家が使うデータ分析はどう違う？
　　２）実務家に必要な統計知識とは何なのでしょう？
２．「データ整理」から「データ分析」へ　 　　１）「データ分析」に必要な３つのこと
　　２）曖昧な課題設定を避ける
３．仮説アプローチ　 　　１）仮説アプローチとは　（仮説アプローチのメリットとリスク）
　　【演習】　収益悪化の課題はどこにある？
４．課題ポイントを特定する 　　１）課題ポイント特定のための仮説
　　２）データ分解の切り口
　　【演習】　営業プロセスを改善せよ
５．データを多面的に捉える 　　１）平均だけで大丈夫？
　　【演習】　問題店舗をどう特定せよ
　　２）バラツキと変動係数
　　【演習】　優良店舗はどれだ？
６．相関　～２つのデータから意味を見出す～ 　　１）平均では見えない裏側をのぞく
　　【演習】　平均では見えない顧客満足向上案の練り方
　　【演習】　広告宣伝費が最も効果的に使われているのはどの製品だ？
　　【演習】　パソコン販売のバリューチェーンの問題はどこだ？
　　２）相関を考えるときの注意点
７．単回帰分析　～データの関係を数値で示す～ 　　１）回帰分析って何？
　　【演習】　費用対効果はどれが最も高いのか？

講師　柏木　吉基　氏
データ＆ストーリーＬＬＣ
代表
横浜国立大学
非常勤講師
多摩大学大学院
客員教授