「良い仮説」ってどういう仮説？どうやって立てるの？　にお答えします

問題解決でもデータ分析活用でも、まずは仮説を立て、その検証のためにデータなどの客観的な情報を用います。

つまり、データを活用するためにもその下地となる仮説は必須なのです。

良い仮説と悪い仮説の違いは何なのでしょう。良い仮説を立てるためには、何をどのように考えればよいのでしょうか。

これらに対する答えとテクニックを多くの演習を交えながら修得頂きます。

今回もたくさんの演習を交えながら、オンラインにて実施致します。

ロングセラーとなっている、他では受けられないこのプログラムへ是非ご参加ください。

https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/nxt/nc220315/

連載第2回：問題解決に導くファシリテーション術】日経クロステックのオンライン連載記事

先日、国際ファシリテーション協会のミーティングがあり、「日本だけが、ファシリテーションって”皆の意見を引き出して”、”まとめる”ことだと勘違いしている」という批判がありました。

その、日本のファシリテーションのガラパゴス性を指摘している回です。

残念ながら有料会員のみが全文を見られるようになっております。恐縮です。

『日経コンピュータ』の雑誌には、全文が掲載されておりますのでこちらでご覧頂くこともできます。

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/080200244/090300002

貴社における、ロジカル・ファシリテーションスキルの育成もお手伝いさせて頂くことが可能です（実際に複数の企業にて進行中です）。

合意形成、会議の質と効率を上げる手段としていかがでしょうか。

6年間にわたり好評を頂いているセミナー「課題解決のためのデータ分析入門」オンラインセミナーのご案内

オンラインでも根強い人気を誇るセミナーです。

個々の分析手法ではなく、一つのゴール（課題）に対して、どのように複数の分析を組み合わせて筋道を作るのか。

その思考プロセスや、その中でのデータ分析手法の選び方、組み合わせ方など、「結果と成果につなげる」ための知識と思考法をお伝え致します。

企業研修としても引き合いの多い、実践的な内容で、他のプログラムと比べて演習をふんだんに取り入れています。

オンライン開催のため、当日の移動も不要です。全国どこからでもご参加頂けます。
リモート環境で個人でパフォーマンス勝負するためにも是非このスキルを修得してみてください。

https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/nxt/nc210720/