クリティカルシンキング入門

思考の偏りに気づく!揚げ物と自己反省の旅

自己認識の意義は何? 今回の学習を通じて、私は自由な発想ができる人間が、無意識のうちに偏った考え方をしてしまうことを学びました。それを防ぐためには、「もう一人の自分」を持ち、自分を客観視することが重要であるということです。また、客観的な視点を養うトレーニングとして、他者とのディスカッションが有効であることも知りました。ディスカッションを通じ、自分の意見を述べるよりも、他者の意見を聴くことから多くを学ぶという点が特に印象に残っています。 思考の偏りに気づいたのは? ライブ授業後の懇親会で「揚げ物をからっと揚げるための方法」について話がありましたが、そこで私は早速偏った思考をしていることに気づきました。「もう一人の自分」の視点で考え直した結果、以下の点を補いました。 揚げるコツは何? 揚げ物をからっと揚げるために注意すべきことは3点あります。まず1つ目は揚げ油の温度です。油の温度が下がると、からっと揚げることは難しくなります。挙げ油を多めにするか、揚げる量を少なくして温度を保つことが大切です。また、温度計を使うとわかりやすいです。2つ目は揚げ時間です。材料の種類やサイズに応じて異なるので、注意が必要です。タイマーを利用し、目安の時間で設定することが役立ちます。最後に、衣の作り方についてです。小麦粉を溶く際は混ぜすぎないように注意し、冷たい材料を用いると良い結果が得られます。 改善点はどこに? 以上が揚げ物をからっと揚げるポイントですが、補うべき点や改善点があれば、ご意見いただけると嬉しいです。 伝え方はどうする? さらに、上司に仕事を報告したり、部下に仕事の進め方を説明する際には、伝えるべき情報を整理し、わかりやすくすることが必要だと考えています。また、部下とのコミュニケーションでは、相手の考えを引き出す話し方も意識したいです。話す前に「もう一人の自分」の視点で見直し、考え方に偏りがないか確認する習慣をつけています。相手の話を聞く際も、自分の考えにない点について深く考え、さらに質問を投げかけるように心掛けています。

クリティカルシンキング入門

相手に伝わりやすくする秘訣

何を学んだの? 相手に伝わる文章を作成するために学んだこととして、印象に残った以下のポイントがあります。 理由は何かな? まず、理由や根拠を明確にする必要があります。何かを伝えたいとき、理由や根拠は多岐にわたりますが、すべてを伝えるのではなく、相手に伝わりやすいものを選択することが重要です。相手との関係性や伝えたい理由をしっかりと考えることが大切だと思いました。 説明の順序は? 次に、ピラミッドストラクチャーを意識して説明することが有用であると感じました。理由や根拠を選んだあとは、それをどのような順序で伝えるかが重要で、キーメッセージを最初に伝え、それを補足する内容を整理して提示することで、自分にも相手にも分かりやすい説明が可能になります。 伝え方、変えてる? また、人材を伝える際には、その人材の業界や特徴に応じて伝え方を変えることが大切です。その理由を2つに絞って、ピラミッドストラクチャーを意識しながら説明することでより効果的に伝えることができると思いました。 会議はどう進む? さらに、人材育成ミーティングでは、関係者それぞれの課題意識や会社のゴールを考慮し、目的を明確にして進めていくことが重要です。参加者全員の立場や役割が異なるため、互いを尊重したコミュニケーションが大切だと思います。 伝えすぎてる? 私自身の伝え方や文章作成の特徴として、注意すべき点が2つあります。まず、理由や根拠を多く伝えすぎる傾向です。情報をたくさん伝えようとしすぎて、相手の理解が追いつかないことがあります。参加者ごとに必要な情報は異なるので、適切な情報を選んで伝えることを心がけたいです。 数値だけで十分? そして、数値やデータを根拠にしがちな点です。クリティカルシンキングでは数値やデータの重要性が強調されていましたが、必ずしもそれが必要な情報でないこともあると気づきました。新規事業や戦略策定ではデータがない場合も多く、無理に関連の薄いデータを用いるのではなく、適切な理由や情報を選択する柔軟性が必要だと感じています。

データ・アナリティクス入門

AIDAとAIDMAを理解して見直す購買行動

AIDAとAIDMAの区別は? 「AIDA」と「AIDMA」の違いについて学んだ結果、これまで曖昧だった理解が整理されました。 AIDAの流れはどう? AIDAモデルは、顧客が商品やサービスを購入するまでのプロセスを4つの段階で説明します。最初のAttention(注意)では、消費者が商品やサービスに興味を引かれる段階で、広告やプロモーションが効果的です。次にInterest(興味)で、消費者はさらに情報を求めます。Desire(欲求)の段階では、消費者の心に商品を手に入れたいという欲求が生まれ、最後にAction(行動)で、実際に購入に至ります。 AIDMAは何を重視? AIDAとAIDMAの違いも明確になりました。AIDAは購買行動にフォーカスしていますが、AIDMAは購買前の心理プロセスと記憶を重視しています。AIDMAは消費者が購入に至るまでの詳細な心理プロセスを分析するために適用されます。 ダブルファネルとは? また、「ダブルファネル」という概念についても学びました。これは、パーチェスファネルとインフルエンスファネルを組み合わせたもので、消費者の行動をより詳細に分析することができます。パーチェスファネルは、商品認知から購入までの過程を表し、インフルエンスファネルは購入後の情報発信までの過程を示します。この分析を通じて、顧客行動のボトルネックを特定することが可能です。 クリック率はどう見る? デジタルマーケティングにおいては、クリック率やコンバージョン率の分析が非常に重要です。例えば、当社のWEBサービスのFAQメンテナンスでは、汎用性の高い回答を用意し、0件回答率とミスマッチの原因を分析しています。これにより、顧客満足度の向上を図ることができます。また、掛け合わせたデータを用いて、NPS(ネットプロモータースコア)の向上方法も模索しています。 実務にどう活かす? これらの知識を実務に活かすことで、FAQの分析やマーケティング施策の改善に役立て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

思考を広げる3つの視点チャレンジ

具体的表現を目指す重要性とは? ビジネスで目指したいことは、「具体的かつ易しく、わかりやすい文章で語ること」との冒頭の話を聞き、自分がしばしば「抽象的」かつ「キーワード」で説明しがちであると改めて感じました。印象的だった学びは三つです。 まず、①「三つの視」です。これが非常にわかりやすく、「あえて違う自分」を意識することが、多角的な視点で新たなアイディアを生み出す基本的な考え方だと思いました。視点、視野、視座を意識することで、制限を超えた考えを持つことができます。 ロジックツリーをどう活用する? 次に、②ロジックツリーです。思考の偏りを防ぐための便利なツールとして、仕事以外でも様々な状況で使えると思います。ロジックツリーを構築する際にカテゴリー別に整理する作業が思う以上に楽しめました。今後も上手に活用していきたいです。 具体と抽象のキャッチボールを習得するには? 最後に、③具体と抽象のキャッチボールです。この考え方がまだ習慣になっていない中で、次につなげる思考法がわかりやすく提供されました。②と連動するので、これを意識的に取り入れていきたいです。 グループワークを通じて、自分の思考の偏りが理解でき、他者の意見を聞くことで視野が広がりました。アウトプットの重要性を改めて実感しました。 実践的なアプローチとは? 具体的に実践したいことが二つあります。 1. 意思決定時には、多くの関係者に納得してもらえるために「自分への批判的思考」を意識し、三つの視、とりわけ「視野」と「視座」を意識します。これにより、他者にも納得のいく説明が可能になると考えています。 2. スタッフ育成においては、自分の経験だけで指示するのではなく、相手の思考を意識しながら業務を進め、ZOOMなどを活用してスタッフの学びにつなげていきたいと考えます。異なる考え方を意識してスタッフの話を聞き、相手の視点で考えることで、目標達成へと導いていきたいです。 最後に、意思決定時には、頭の中だけで考えるのではなく、一旦書き出して言語化することを心がけます。

データ・アナリティクス入門

数字とグラフで見える成長

比較や仮説の意義に迫る? 本教材では、比較や仮説思考の重要性を改めて確認しました。大量のデータを扱う際、数字化しグラフなどで可視化することで、情報がより明確に把握できることが示されています。 代表値はどう選ぶ? 代表値として、単純平均、荷重平均、幾何平均、そして中央値が挙げられました。それぞれ、状況に応じた使い分けが必要です。たとえば、ばらつきが大きい場合や外れ値がある場合には中央値が適している一方、成長率などの変化割合を捉えるためには幾何平均が有効です。 標準偏差を理解する? また、データのばらつきを理解するためには、標準偏差が重要な指標となります。標準偏差は、平均値との差の二乗和の平均の平方根として計算され、数値が小さいと密集、大きいとばらつきがあることがわかります。正規分布の場合、平均値から標準偏差の2倍以内に約95%のデータが収まるという2SDルールも、実感としての起こりにくさの目安となります。 グラフの効果は何? まとめとして、代表値とばらつきを用いてデータの特性を把握し、グラフなどの可視化を利用すると、非常にわかりやすく情報を整理できることが強調されていました。具体例を用いた説明は非常に効果的で、内容が実践的に応用できる点も評価されます。 荷重平均の活用は? さらに、データ可視化の具体的な利点や、実際の場面で荷重平均をどのように活用するかについて、さらに考えを深める問いが提示されています。これにより、自らの分析手法を実践的に応用する視点が求められています。 実務でどう活かす? 最後に、実務への応用例として、メンバーの時間外労働の管理が取り上げられました。労働時間が所定の範囲内に収まるよう、グラフを用いて傾向を把握する方法や、外れ値がある場合に特定の商品のデータを除外して全体の傾向を見る手法が紹介されました。また、エクセルを活用して各メンバーの代表値やばらつきを算出し、分析の特性に応じた手法が使われているかを確認することで、より実践的なデータ分析支援に繋げる取り組みが示唆されています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自律と挑戦が描く組織未来像

エンパワメントって何? エンパワメントについて学んだことは、組織の目標達成のために、メンバー自身が自律的に行動できる力を育む技術であるという点です。押しつけや単なる指示ではなく、育成の観点からメンバーを支援することで、彼ら自身の成長につながり、結果として組織全体のレベルアップにも寄与すると感じました。また、各メンバーのレベルアップに繋がる業務内容の設定や、効果的なコミュニケーションの重要性についても改めて学び、組織の成長にはメンバー個々の成長が不可欠であると実感しました。 目標はどう意味づけ? 目標設定に関しては、目標達成後にどのようなレベルに到達しているか、また達成によってどのような状態が実現できるかを明示することが重要だと感じました。以前は単に組織の課題に対する数値目標を示すだけでしたが、目標の意義や、本人にとってのメリットを具体的に示すことで、やる気や意欲を引き出す効果があると考えています。 よい目標の作り方は? また、よい目標を設定するためには「意義」「具体性」「定量性」「挑戦」という4つの軸を意識する必要があります。これにより、目標に込められた意義が明確になり、本人のやる気や成長へとつながる目標設定ができるようになると期待しています。 組織強化の方法は? 今後は、目標とその意義を明確にすることで、強い組織づくりを目指していきたいと考えています。現在は所属する部署を中心に取り組んでいますが、将来的には部全体へと視野を広げ、関わりの少ないメンバーも対象としていくことで、全体の課題解決や組織力の向上に貢献できると信じています。マネージャーとしてだけではなく、リーダーとしてチームをけん引する視点を大切にしていきたいと思います。 面談で何を確認? 今年度の目標設定はすでに終了していますが、改めて組織メンバーとの個別面談を通じ、各自の目標について丁寧に説明し直す予定です。特に、「意義」と「挑戦」に重点を置くことで、各メンバー自身の成長を促し、組織全体の向上につながるよう努めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

挑む学び!仮説が広がる瞬間

課題と仮説の意義は? 今週は、課題設定と仮説構築の重要性について学び、サンプルデータを用いた実践を行いました。課題を具体的に明確化することで、その後の仮説の精度が向上することを実感しました。また、立てた仮説に固執せず、検証結果に応じて柔軟に視点を変えることの大切さにも気づかされました。仮説が立証されなかった場合には、別の原因を積極的に探る姿勢が求められます。 なぜ業務は偏る? 営業店の業務負荷にばらつきがある場合、単に「業務量が多い」という理由で負担が大きいと判断するのではなく、どの業務が集中しているのか、フローに非効率な点があるのか、人員配置に偏りがあるのかといった具体的な仮説を立てた上で、必要なデータを特定し検証することが重要です。仮説を基に、どのデータを取得し、どのようなグラフで可視化するかを事前に整理することで、分析の精度が高まります。たとえば、営業担当者ごとの業務時間の偏りを分析する際、移動時間の長さや業務の種類が要因となっているかを検証するために、ヒストグラムや散布図の活用が考えられます。 定量指標は何故大切? 課題設定の精度向上には、定量的な指標を明確にすることが不可欠です。業務負荷の偏りを評価する場合は、「1人あたりの業務処理件数」や「1件あたりの処理時間」を指標とし、営業成績の低迷については「訪問件数」や「折衝時間」、「成約率」を基に状況を把握します。現場の意見をヒアリングし、課題感を共有した上で、分析すべきデータを整理することで、的外れな分析を防ぐことができます。 現場の意見は鍵? また、仮説構築とデータ収集の精度を高めるためには、複数の仮説を立て、どの仮説が有力かを検証する手法が有効です。たとえば、「営業成績の低迷要因」として、訪問件数の不足、折衝時間の短さによる十分な説明ができていない、または高額商品の偏った営業活動といった仮説が考えられます。とりわけ、営業活動に関する領域知識が不足している状況では、現場からの意見を積極的に取り入れた仮説設定が必要だと感じました。

アカウンティング入門

実例で感じる事業計画の力

コンセプトは守れてる? 事業計画を立てる際は、しっかりとしたコンセプトの下で、資金をどこに投入するかを見極めることが重要です。借入は利息を含めた返済が求められるため、借入を避けるだけにこだわってコンセプトがぶれると、顧客の期待とのギャップが生じ、事業全体の価値が下がるリスクがあります。コア・バリューを守ることが、事業計画の成功に不可欠です。 利益配分はどう? 具体例として、売上が500万円、原価率が30%、固定費(人件費や家賃)が150万円の場合、営業利益は200万円となります。この利益を以下のように資金分配することが考えられます。まず、借入返済に50万円を充て、金利負担の軽減と財務健全性の向上を図ります。次に、ブランド価値の向上や将来の収益性アップを目指して70万円を再投資に回します。売上の変動に備え、30万円を内部留保し、あとはオーナー報酬・配当として50万円を還元します。 他の資金調達は? 全体的に、事業計画における明確なコンセプトと具体的な資金分配例がよく示されています。ただし、借入以外の資金調達方法についても検討することで、さらに理解を深めることができるでしょう。 資金と顧客はどう? また、資金繰りと顧客価値のバランスや、借入以外の資金調達の選択肢にも目を向けることが今後の課題といえます。事業計画を実行に移す際は、具体的なリスク管理プランにも注力すると良いでしょう。 資料を見直すべき? さらに、業務資料の見直しにおいては、顧客視点での分かりやすさが求められます。例えば、収益性(利益率や資金の回り方)を図表で示し、健全な経営が可能であることを説明する方法が効果的です。見直し案として、3期比較による損益構造の可視化、利益率のトレンド分析、資金の流れをタイムライン図で示すといった工夫が考えられます。また、資金分配シナリオの比較(保守型、成長型、高リスク型)や投資回収シミュレーションについても、表やグラフを用いて視覚的に示すことで、リスクと収益性のバランスがより明確になるでしょう。

アカウンティング入門

B/Sで読み解く経営のヒント

B/Sは何を示すの? B/Sは、企業の資金調達と資金の使い道が数値として表れるもので、借入金は設備投資や運営資金として活用できるため、必ずしも悪い要素ではありません。借入金の返済額(利子を含む)を踏まえて、キャッシュ創出を意識する材料としても活用できます。また、ビジネスモデルの違いにより、流動資産や固定資産、流動負債や固定負債、そして純資産のバランスが変化することを理解することが大切です。事業活動の様子がB/Sの数値に現れるため、企業活動とB/Sの関連性を整理しながら分析する必要があります。 負債と資産の関係は? また、1年以内に返済が必要な負債に対し、すぐに現金化できる流動資産が十分にあるか、あるいは固定資産と純資産とを比較して経営の安定性を判断することも重要です。こうしたB/Sの各項目の役割や、ビジネスモデルとの関連に気づき、それらを活用する視点は非常に価値があると感じます。さらに、具体的な活用例について詳細に考えることで理解がより深まると思います。 借入金の活用は? さらに一歩踏み込んだ考察としては、具体的な事例を用いて借入金がどのように重要な役割を果たしたか、また、異なるビジネスモデルでB/Sの数値がどのように変動するかを検討することが挙げられます。たとえば、ある企業では、資金繰りが困難な状況において、経営者からの借入金を長期固定の社債に切り替えることで、法人および個人のキャッシュフローの圧迫を解消し、資金繰りの安定化を図ったという事例があります。このケースでは、借入金を活用した結果、B/S上で負債(流動負債と固定負債)および流動資産が増加したと考えられます。 企業の分析はどう? 最後に、様々なビジネスモデルを探求し、B/Sの分析を通して各モデルの特徴を理解することが、今後のお客様への説明や意思決定に大いに役立つと感じています。月次面談や決算報告の際に、各企業の事業活動と連動するB/Sの状態や変化を定量的に伝えられるよう、日々の業務の中で準備や分析の練習を重ねていくことが重要です。

データ・アナリティクス入門

一歩ずつ踏む問題解決の法則

解決傾向に気づいた? 私がWEEK1で振り返った際、「自分が解決したいポイントや進めたい施策にすぐにフォーカスして、アウトプットに繋げてしまう傾向」に気づきました。この課題に対する解決策が、WEEK2で解説されており、以下の点が特に印象に残りました。 どうして段階を踏む? まず、問題が起きた際にはいきなり手段(How)に飛びつかず、【問題解決のステップ】を順に踏むことが大切だと学びました。具体的には、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順序を守り、実際に何が起こっているのか、どこで、なぜ問題が発生しているのかを明確にした上で、打ち手を検討するのが鉄則です。思いつきのアイデアに頼ると、運任せになりがちであるため注意が必要です。 全員で何を合意? 次に、WHATの設定においては、関係する全員で「何をあるべき姿とするか」や「どのようなギャップが存在するか」について合意することが重要だと感じました。定量的な指標が提示されていると、より明確な認識合わせが可能になります。 ロジックで整理する? また、問題解決のプロセスを体系的に進めるために、【ロジックツリー】を活用して問題を分解する方法が有効だと分かりました。ロジックツリーを用いることで、問題の全体像が把握しやすくなり、MECE(漏れなく、ダブりなく)に情報を整理する意識が求められます。 感度はどう磨く? 一方で、動画では「感度の良い切り口」を多数持っておくことが勧められていましたが、その「感度」を高めるのは容易ではないという点は難しさを感じました。一つの案件について、部門や職階の異なる複数の方々に説明し、理解を得る必要がある中で、この学びを活かし、まずは問題解決のステップを順を追って実践することが、案件の進行をスムーズにするために重要であると考えています。 問題解決、どう進む? これからは、ロジックツリーで問題の全体像をつかむところから始め、関係者間でWHATの合意形成をしっかり行うことを心掛けて、問題解決に取り組んでいきます。

クリティカルシンキング入門

情報整理が文章の鍵!気付きを共有する学びの旅

主語の省略にどう対処する? 私は、自分の文章を改めてチェックしてみると、主語の省略が多いことに気付きました。これは初歩的なことなので、今後丁寧に文章を書くよう心掛けたいと思います。また、自分が「これだ!」と思うことを膨らませて説明してしまう癖にも気づきました。これからは、文章を作成するときに相手の立場を考慮し、どのような根拠があれば納得してもらえるかを意識したいです。 情報整理のためのツールとは? 最も勉強になったのは、書く前の情報整理の重要性です。自分ではしっかりとやっているつもりでしたが、実際には根拠にバラツキがありました。ロジックツリーやピラミッドストラクチャーを使って情報整理を徹底しようと思います。 ターゲットの明確化はなぜ重要? 私は、自社製品の運用ブログなどを書くことがあるのですが、今回学習した知識を前提にすると、全てのお客様に当てはまるように書くことは難しいと感じました。相手のスキルや立場によって、納得できる理由や根拠が異なるためです。大事なのはターゲットを明確にすることだと思います。その上で、複数の根拠を想像し、最も相手の立場で評価できるものを書くことを意識したいです。ついつい自社の立場で強調したいことをストレートに書いてしまいがちですが、根拠を明確にすることで、お客様にとって価値のある情報提供ができると気付きました。 文章を書く前の準備 ブログ記事など社外に向けた情報発信の文章を書く際には、まずターゲットの条件を具体的に整理してから文章を書き始めるつもりです。次に、相手に刺さる根拠を丁寧に整理する癖をつけたいと思います。例えば、セキュリティを業界水準まで強化したいというマネジメント層と、運用を効率化した現場の責任者では、メリットが異なります。より情報を届けたい相手に理解してもらいやすくするために、ロジックツリーやピラミッドストラクチャーを利用したいです。また、選ぶ単語も自分にとって馴染みのある専門用語を使わず、相手が理解しやすい明確な言葉づかいを心掛けたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで解決する新たな視点の探求

決定木と共通点は? ロジックツリーは問題解決に役立つと感じました。特に決定木と類似している点があることに気付きました。問題解決にはロジックツリーを利用し、業務フローを考えることは個人的に決定木のように解釈しています。「決定木」については、個別に確認を行ってみたいと考えています。 分解手法は何が違う? 層別分解については、粒度を揃えて階層毎に記載し、全体的な視点で考えることが重要だと感じました。変数分解では、細分化することで解決策を検討することが可能となります。 フロー分析は有効? 私は業務フロー分析を行い、RPA(自動化)のタスクを考えることがあります。問題解決プロセスを活用して、層別分解を業務フローに応用してみようとしています。 変数分解を深める? 変数分解は、利用頻度が低かったため、まだ理解が浅いと思います。すぐに実用できるアイデアは浮かびませんが、望む結果に至らなくても、試行錯誤を続けて活用できるよう努力したいです。 集計から何を探る? データ集計の結果を元に、ロジックツリーを用いて、漏れや重複をなくすだけでなく、別の観点での検証が可能かどうかを探りたいです。 KPI改善の鍵は? KPIのデータ集計結果において、乖離や数値の増減があった場合には、ロジックツリーを使って分析しています。MECEをベースに、問題解決に向けた改善活動に取り組んでいます。改善活動自体にもロジックツリーを適用してみることを考えています。 他チームの意見は? 他チームの分析結果にもロジックツリーを用いて、新しい視点が得られるかを検証したいです。他チームの報告を聞く際、通常は前提が正しいという説明を受けますが、その場で疑いを持っても、すぐに相違点を指摘するのは難しいです。 日常でどう活かす? 日常の業務において、データ分析以外にもロジックツリーを様々に適用し、考える習慣を試してみます。活用範囲を広げ、新たな気づきやスキルを獲得できればうれしいです。

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