クリティカルシンキング入門

事実に基づく問いの軌跡

問題設定はどう考える? 実践を通じた経験から、問題設定に慎重になることの重要性を改めて感じました。すぐに手をつけた問いでは、誤った方向へ進み、後に検討・実行する対策案の効果を損なってしまう可能性があると考えています。そのため、データを丹念に分析し、事実に基づいた問いを立てることが大切だと実感しました。 職場環境改善はどう考える? また、職場環境の改善を目指す会議に参加し、定期的に行っているアンケート調査を通じて取り組みを進めています。私はアンケートの実施と結果分析を担当しており、これまでは全体的な傾向のみを捉えるにとどまっていました。今後は、年代などの属性別に詳細な分析を行い、新たな課題や本質的な問題を見出すことで、より良い職場環境の実現を目指していきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

小さな実践、大きな発見

どうやってAIを使いこなす? AIを使いこなすということは、自分自身の思考や意図を言語化する力を培うことだと実感しています。まずは小さな実践を重ね、その過程でAIへの再指示が不要になってくると、自分の言語化能力が向上し、AIを十分に活用できる段階に達したと考えています。 契約書作成はどう進化? また、契約書類の作成業務にもAIの活用を見出しています。前講義で行われた会話型AI演習では、実際にAIからアドバイスを受けながら試行錯誤を行い、業務の効率化やコスト削減を目指しました。特に、MS365copilotとWordの相性が良い点に驚き、Word内で直接AIに指示を出せる機能を知ったことは大きな発見でした。今後もこの機能を積極的に活用していきたいと感じています。

クリティカルシンキング入門

グラフが導く新たな数値の切り口

グラフ活用のメリットは? 数字を分解する際にグラフを活用する方法が、非常に印象に残りました。普段はプレゼンテーションで聴衆の理解を促すために使われると考えていたグラフですが、分析の現場でも効果を発揮するという点に、改めて驚きを覚えました。 切り口の多様性は? また、数値を分解する切り口を検討する際、単純に区切りの良いところに着目するのではなく、さまざまな角度からのアプローチが重要であると実感しました。取引先との打合せで実施している数値分析を、従来以上に深く細かく捉えるために、今後は試したことのない切り口での分析にも挑戦しようと思います。その際は、グラフを上手く活用して、頭だけでなく目による確認も行いながら、より実践的な分析を進めたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

課題を読み解く分解と深掘り術

どうやって学びを活かす? 例題をもとに課題を読み解き、分解するプロセスはとても勉強になりました。この学びのおかげで、今後どのようなアクションをすれば良いのか、具体的なイメージが湧きやすくなったと感じています。ただし、グラフの比較や示し方に関しては理解が十分とはいえない部分があり、引き続きインプットを重ねる必要性を感じています。 なぜ説明は散漫になった? また、客先への提案時に、疑問や議題ごとに深掘りしないと話が散漫になり、質問に対して考えながら話すだけではまとまりのない説明になってしまうことを実感しました。今後は、一つひとつの疑問や議題に対してしっかりと深掘りを行い、相手にわかりやすく伝えるためのインプットとアウトプットを徹底していきたいと思います。

戦略思考入門

実務に活かす戦略思考の極意

この週で何を学んだ? 今週は、これまでのWeekの振り返りを行い、戦略思考入門で学んだ内容をどのように実務に活かすかを考える良い機会となりました。戦略思考は、目的を最短かつ最も効率的に達成するためのツールであると同時に、まず目的の設定そのものが非常に重要であると改めて感じました。 どう戦略立てる? 日々の業務に取り組む際には、前例にとらわれず自分なりの戦略を立てる習慣を身につけたいと考えています。たとえば資料の取りまとめを依頼された際、単に情報を羅列するのではなく、誰がどのような目的で利用するのか、その目的に合わせるためにはどのような要素が必要かを慎重に考え、最も効率的に情報を収集して反映する方法を見出すよう心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何? 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の2種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。 どんなデータが大切? さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる自分の可能性

プロンプトの精度は? AIのアウトプットの質は、入力するプロンプトの精度に大きく依存することを改めて実感しました。今回の講座では、業務だけでなく日常生活においても自分の言葉で答えを整理し、考えることの大切さを学びました。これにより、生成AIの活用方法をより具体的にイメージできるようになり、実践に移していきたいと考えています。 競合分析の工夫は? また、競合他社分析においては、複数のデータを組み合わせることで多角的な視点から分析を行い、従来のアイデアとは一線を画す解決策を検討する手法が有効であると感じています。さらに、各業務の本質を見直しながら生成AIを取り入れることで、より良い業務改善に繋げる可能性を秘めていると実感しました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

弱さをさらけ、信頼を築く

自分の弱さは認めていますか? 課長役のロールプレイングで、自らの不足を認め謝罪し、メンバーの課題に加えて自身の課題も共有する姿勢が非常に印象に残りました。リーダーであっても常に強くあろうとする必要はなく、むしろ自分の弱さをさらけ出すことでメンバーとの信頼関係が深まると感じました。 自己開示で信頼築けますか? また、来週から新しい職場でのメンバー面談が始まるにあたり、まずは自己開示をしっかり行いながら、徐々にメンバーそれぞれの価値観や考え方を把握していくつもりです。面談は単なるコミュニケーションの機会に留めず、そこで得た情報を基に、日常の業務の中で積極的に「声かけ」を行い、より良い信頼関係を築いていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

例題と実践で磨く学びの軌跡

勉強内容はどのように整理? 今週は、これまでに学んだ内容の復習を目的として、具体例に基づいた例題に取り組む学習を行いました。WEEK01~WEEK04までの内容を改めて確認することで、知識がよりしっかり定着する良い機会になったと感じています。 現場の分析はどう進む? また、システム開発の現場での実務において、不具合発生数を会社別、個人別、機能別、製造言語別など多角的な条件で分析する方法を学びました。これにより、どの部分で不具合が多いのかを把握し、品質向上のための具体的な施策を検討し実践するためのヒントを得ることができました。

クリティカルシンキング入門

多角的分解で掴む学びの極意

データはどう分解する? 業務でデータを扱う際、単に数値を眺めるのではなく、加工や複数の切り口で分解することの大切さを改めて実感しました。データを分けたり、分解するときには、層別分解、変数分解、プロセス分解といった複数の方法を柔軟に用いることで、より深い考察が可能になると感じています。 本当の視点とは? また、「本当にそれで良いか」という視点を常に持つことも重要だと考えました。今後、データを扱うあらゆる業務において、単なる数値の羅列にとどまらず、さまざまな角度から検証を行い、より適切な意思決定に結びつけていきたいと思います。
AIコーチング導線バナー

「良い × 行い」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right