SMBCビジネスセミナー

ロジカルシンキング・問題解決・データ分析

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セミナーの目的・特徴

「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。

事業を取り巻く多くの問題解決が求められる中、論理的に考える思考力は、ビジネスパーソンに必須といえます。しかし、複雑性を増した今日のビジネスでは、正解は必ずしも過去の延長線上にはなく、「自ら正解を見つける・創る」ことが求められています。
このカテゴリーでは、ロジカルシンキングと、問題解決、ビジネスデータの分析方法等を学習します。

ピラミッドストラクチャー

ピラミッドストラクチャーは根拠を基にして、そこから「何がいえるのか？ （So What?）」という思考法により上位概念を求めていくことで構造化し、最上位の概念から事実までをツリー構造にまとめあげたものです。 この出来上がった論理構造が、正しく関係付けられているかを見るもう一つの問いが 「なぜそういえるのか？（Why So?）」です。これは下位メッセージが上位メッセージの 理由付けになっているかを確認してみることにあたります。


問題解決のプロセス

  • 現状
    把握
  • 課題の特定
  • 原因の
    特定
  • 解決策の検討

問題とは、ある領域での望ましい姿を思い描いたときに、現状がそれと違っていると認識した場合に、現状と望ましい姿の間にある障害のことです。 問題解決とは、認識した問題を望ましい姿に近づけ解消しようとする行為のことです。問題解決への取り組みには、基本の手順があり、この手順を省略したり、順番を違えると正しい解決は困難となります。


データ分析の三原則

比較する事より良し悪しがつかめる

・実績データのみでは、事実の動向は把握できるが判断はできません。
・予算との比較、前年との比較、他社との比較などを行うことによってのみ良し悪しの判断が出来ます。
・その比較が簡単に出来、分析が用意に行えるのが比較グラフの利用です。

時系列に見る事により、傾向と今後の方向が推測出来る

・時系列に見ることによってのみ将来が推測できます。
・しかし、数字の羅列の推移表では、事実がつかめても将来の予測はできません。
過去の推移をグラフで視覚化することにより、今後の方向が予測できます。
・折れ線グラフや棒グラフなどで推移を視覚化し、過去の分析と予測を行います。

詳細データにより要因・原因がつかめる

・集計データのみでは、事実や問題はつかめますが原因や要因はつかめません。
・集計データで大きな動向をつかみ、詳細データを見る事により原因・要因をつかみます。
・詳細データを元に、大分類、中分類、小分類、明細と、ドリルダウンしてみることによって原因や要因がつかめます。


データの収集と活用

セミナー概要

1.ロジカルシンキング（論理思考）スキル

迅速かつ精度の高い結論を得るための手法であるロジカル・シンキング（論理思考）の基本的な考え方やツールを理解するとともに、ビジネスの実務における活用法を学びます。

2.問題解決スキル

各局面における様々な問題に対し、問題解決の手順を習得し、潜在する問題を発掘して、効果的な解決策を導くステップを学ぶことを通じて、自身の業務や組織の問題解決に繋がる実践的な手法を学習します。

3.ビジネスデータ分析スキル

データ分析をするにあたって一般のビジネスパーソンに必要な、データ分析スキルである、課題ポイントの特定、相関、仮説アプローチ方法を学びます。

主な関連セミナーのご紹介

セミナーコース選択

1.ご希望のエリアをご選択ください。

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セミナー詳細

※大阪のセミナー内容をご覧になる場合は、セミナーコース選択で【大阪版】をご選択ください。

ロジカル・シンキング（論理的思考）の理論と実践東京版

セミナー概要東京版

1.ロジカル・シンキング（論理的思考）とは何か？
2.ロジカル・シンキングのポイント
3.ロジカル・シンキングの基本スキルと思考ツール
4.ロジカル・シンキングの実務シーンでの活用

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問題解決の基本と解決策を導く４つのステップ東京版

セミナー概要東京版

1.オープニング
2.［STEP１］問題の定義　～何が問題か？
3.［STEP２］問題点の発見　～どこが問題か？
4.［STEP３］原因分析　～なぜ起こったか？
5.［STEP４］解決策立案　～どう解決するか？
6.まとめ・質疑応答

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データ分析・統計手法の実務活用ポイント 東京版

セミナー概要東京版

１．データ分析・統計を実務で使うってどういうこと？
２．「データ整理」から「データ分析」へ　
３．仮説アプローチ　
４．課題ポイントを特定する
５．データを多面的に捉える
６．相関　～２つのデータから意味を見出す～
７．単回帰分析　～データの関係を数値で示す～

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