本セミナーは、ビデオ会議ツール「Zoom」を使って、当日ライブ配信します。

9月15日(火)に締め切らせて頂きます。

セミナー紹介

ビジネスパーソンには避けて通れない「課題解決」の成果を決めるものは、「正しい問いを解いているか否か」に尽きるでしょう。ここでいう正しい問いとは、適切で具体的な課題や目的の定義に加え、そのために何をどう見るべきかという“仮説”を意味します。
では、成果を飛躍的に向上させる“良い仮説”とは一体どういうものでしょう。多くの人が、仮説とはデータや情報から“見つけ出す”ものだと思っているようです。ところが、情報やデータからの発見は問題の一部に過ぎません。その結果、狭い範囲での分析結果や結論を出してしまうという失敗が後を絶ちません。また、実際にやってみると「自分の思いついた仮説はこれで抜け漏れなく十分なのだろうか」といった不安を感じた経験も多いはずです。
いかなる業種や職種でも、「仮説・検証」の大切さは従来から指摘されてきました。しかし、その方法論について、きちんと体系だって指導を受けた経験がある人は非常に少ないのではないでしょうか。

そこで本セミナーでは、講師が日立、日産の両企業に所属していた時に、経営陣からの高いレベルの要求に対処した経験をもとに、課題解決プロジェクトを始めるに当たり、まず最初に立てる自らの「仮説」とはいかなるものかを明かします。そうした仮説はどのように立て、またその後の分析や課題解決プロセスにどのように影響を与えるのかを、実例をもって解説していきます。

学問的な100点を狙うのではなく、実務として十分に耐えうる仮説の要件は、(1)必要な範囲を網羅していること、(2)話が飛んでいない(論理の飛躍がない)ことの2点です。
講師は、これらを満たすための仮説立案にはまず、論理的に物事を考えられる「ロジカルシンキング」を理解し、訓練することが大切であると考えています。そこでロジカルシンキングの考え方を応用した仮説の立て方、発想の広げ方について集中して学びます。「ロジカルシンキング」を学んだことがある方は「なるほど、こうやって使うのか」と実務応用感満載で実感頂けることでしょう(学んだことが無い方も問題ありません)。
さらに、精度の高い仮説を導くためにも極めて重要な「課題・目的定義」についても触れます。

講師は書籍『「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本』や『日産で学んだ世界で活躍するためのデータ分析の教科書』など、数多くのビジネス書の著者でもあり、ITpro(現・日経クロステック)でも「データ活用に必須の課題分解術」を連載していた柏木吉基氏です。数々の経営課題をリードし、V字回復経営を直接支えた会社員時代の稀有な実務経験をバックボーンに多摩大学大学院ビジネススクールにおいて「クリティカルシンキング」の教授として、論理的に実務を遂行出来る人材を輩出し続けている講師ならではのエッセンスが満載の講座です。オンライン講座となり、ご自宅や地元から簡単に受講することができるようになりました。ぜひ、この機会を逃さずにご参加ください。


本講座の特徴
今やデータサイエンスをはじめとするデータ分析、データ活用は広く認知、運用されるようになりました。一方で、データや分析方法は正しくとも、目的があいまいであったり、とりあえず目の前のデータで作業してしまうがゆえに、「分析は正しいのに、結論は正しくない(狭い)」ということが簡単に起こり得ます。本講座は、そのような「データ分析や問題解決をする“前に”」必要となる思考、すなわち“分析の設計図を作る”ことにフォーカスした、他では受けられないユニークな、でも本質的なプログラムです。

なぜ、データ分析をする前に「仮説立案」が必要なのか? 受講メリットは?
講師が実際のセミナーさながらに講座について語るこちらの動画でご確認ください!

■視聴にあたって
  1. ライブ配信当日の視聴に必要なURLと、登録、ログイン方法につきましては、配信前日までにメールにてご案内します。
    URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。
  2. また、開催当日までにストリーミング受講いただくeラーニングにつきましても、準備が整い次第、上記に先立ってご連絡させていただきます。
  3. 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
    もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。
  4. セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
  5. システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。 なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
  6. 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。
なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。

開催概要

セミナー名 課題解決もデータ分析もスッキリ無駄なく進められる!
「仮説立案」実践講座
日時 2020年 9月 18日(金)13:00~17:00
※当日受講の前に1時間程度の eラーニングプログラムを視聴いただきます。
会場 オンライン開催
Zoomを使ったWeb配信セミナーです
受講料

49,800円(税込み)

※上記は1名様の料金です。複数名での共有は禁止させていただきます。

受講対象 業種や規模は問いません。「仮説立案」に困っている、全てのビジネスパーソンが参加できます。特に、自分が立てた仮説に基づいてデータ分析を実施し、結果を上司や経営陣にプレゼンテーションしたり、現場の人たちの行動を変えたりしていく役割の人にお勧めです。
定員 70名
※最少開催人数(20名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
備考 視聴方法は、お申し込みいただいたメールアドレス宛に、開催前日までにメールにてご案内いたします。
主催 日経クロステック 日経コンピュータ

講師紹介

柏木 吉基
データ&ストーリーLLC代表
多摩大学大学院MBA 客員教授
横浜国立大学 非常勤講師
元 日産自動車 ビジネス改革チームマネージャ

柏木 吉基<span class="fontSizeS"> 氏</span>

慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。米ゴイズエタ・ビジネススクールでMBA(経営学修士)取得。2004年に日産自動車に入社。海外マーケティング&セールス部門、組織開発部ビジネス改革チームマネージャ等を歴任。データを駆使して、「新規ビジネス戦略策定」や「グローバルでの業務プロセスの分析・評価・改善」など多数のプロジェクトをリード。
これらの経験と実績を生かし、2014年10月に「仕事の成果」に直結する実務データ分析トレーナーとして独立。 実務家ならではの実践的で分かりやすい講義に定評がある。
『日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書』、『データ競争力を上げる上司、下げる上司』(日経BP)ほか著作も多数。日経情報ストラテジーで「間違いだらけのデータ分析」(2014年4月号〜2015年9月号連載)、「マネジャーのためのデータリテラシー講座」(2015年10月号~2016年9月号連載)、「あまのじゃくなロジカルシンキング」(2016年10月号~2017年8月号)、ITpro(現・日経クロステック)で「データ活用に必須の課題分解術」(2017年9月~2018年2月)を執筆。

プログラム

 事前動画にてご提供
約1時間程度

1. 良い仮説を立てるってどういうこと?

  • 良い仮説とはなにか?
  • 課題全体の構造化
 オンラインにてご提供
13:00~17:00

2. 仮説前に押さえておきたい「課題定義」

  • 「正しい問いに答えていますか?」具体性と論点について

3. “分解”視点の仮説立案

  • 問題の全体像を構造化する
  • 課題を抜けなく、効果的に分解するには

4. データや情報に基づいた仮説のリスクと対策

  • データドリブンの仮説構築のリスクについて

5. “要因特定”の仮説立案

  • 要因の可能性を洗い出す
  • 視野の広げ方について

6. Q&Aほか

※途中で適宜、休憩時間を設けます。


受講者の声
  • MECEで仮説を作る際に、フレームをイメージするという点がなるほど、という感じでした。
  • ロジカルシンキングの考え方が、仮説立案やデータ分析をする上で重要なことが理解できた。
  • 手を動かすプログラムも多く、集中して取り組むことができました。
  • 他にないテーマのセミナーであり、大変役に立ちました。
  • 基礎もなく独学で進めてきた分析に対し、考え方の基礎が知れたので今後の業務に生かせそうです。
  • 研修の初めの方で、まず目的を考える、それから作業をする、とありました。まさに、まず作業をする人だったので、そこから改めたいです。
  • ロジカルな思考と分析手法について基礎的な点を学ぶことができた。
  • 今後の仕事の質をより上げるために目的を明確に設定し、仮説を立ててみてデータ作成に入るというように手順(思考回路)をシフトさせていきたいと思います。
  • 講習の流れ(体系的な知識→実際のデータの使い方)が学べてわかりやすかった。

【お申し込み注意事項】

  • このセミナーは、ZoomによるリアルタイムWeb配信にてご提供します。
    視聴URLは、開催前日にご登録のアドレス宛にメールでお知らせします。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。
  • ※受講料のお支払い: お支払方法はクレジットカード払いのみとなります。領収証が必要な場合は、登録完了メールをご覧のうえ、お手続きください。以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容が表示されます。
    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。