戦略思考入門

思考の幅を広げる6週間の学び

どんな学びがあった? この6週間を振り返ると、ライブ授業を通じて多くの学びを得ることができました。ライブ授業だけでなく、毎週の演習や任意で視聴する動画も非常に有益でした。特に、クリティカルシンキングで得た学びを通じて、自分の思考が偏ることを前提に、状況を冷静に俯瞰して適切な対策を打つことの重要性を理解しました。 業務でどう生かす? 私自身の業務では、会社の戦略を立てることはありませんが、組織の目標設定や日常のトラブル対応で、方向性や対応方針を決定する際に、今回学んだことを活かせると感じています。正しい状況判断と最適な対応策を導き出すために、この学びは非常に役立つと考えています。 どう実行できる? 業務の中で方向性や対応方針を検討する際には、即断せず、まず時間を取って状況を分析し、先を見据えたシナリオを意識して考えるようにしています。そのように時間を確保することで、これを習慣化し、学びの定着に向けた訓練を続けたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

受講生が見つけた学びのヒント

分析の目的は何でしょう? 分析とは、基本的に「比較」を行うプロセスであり、その際に利用するデータの種類によって得られる結果が大きく変わります。たとえば、顧客IDのようなデータは分析に適していない場合が多く、どのデータを利用するかは、そのデータが何に使われるか、また何を明らかにしたいかによって決まります。まず、分析の目的を明確にした上で、同条件(Apple to Apple)で比較し、そこから示唆を導くことが基本の流れです。 どのデータが必要だろう? また、あるクラウド型売上管理システムのデータを用いた売り上げ分析や予実分析といった業務では、条件を統一してデータを加工することで、明確な示唆を得る手法が採用されています。このような分析視点がある程度確立されている場合でも、たとえば市場規模の分析など、既存のレポートが十分でない状況では、まず仮説を立て、どのデータが必要かを逆算することで、分析の方向性を見出すことが可能だと感じました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く学びの未来

生成AIは使いこなせる? 生成AIは作業の効率を劇的に向上させるツールです。しかし、高品質な成果物を得るためには、正確かつ詳細なプロンプトが不可欠であり、その仕上がりは利用者自身の力量に大きく依存します。生成AIは万能ではなく、出力された結果を人間が最終的にチェックし、内容や形式の確認を行った上で責任を持つ必要があります。結局のところ、ツールを使いこなすためには自分のスキル向上が求められます。 議事録は効率良? 議事録作成にも生成AIを活用してみたいと考えています。現在、会議や勉強会の記録をほとんど作成していないため、AIを利用して効率的かつ正確な議事録を作成できる可能性に期待しています。また、翻訳機能を活用することで、これまで言語の壁のために取り扱いを避けていた海外の文献や資料の大筋を理解し、情報を取り入れることも視野に入れています。ただし、和訳結果の検証が十分に行えないため、引用は避け、大まかな内容の理解に留める方針です。

データ・アナリティクス入門

ひらめき増幅!着想習慣のすすめ

仮説を考える時間は? 仮説を考える際に、少し時間をかけることの重要性を学びました。日常的には、即時性を重視してしまいがちで、その結果、ひと工夫加えた着想や広がりを見逃してしまうことがあると感じます。 フレームワークの効果は? また、3Cや4Pといったマーケティングのフレームワークを、着想の起点として改めて見直すことも大切だと思いました。こうしたフレームワークを活用することで、視野が広がり、より深い洞察を得ることができると実感しています。 良い思考の秘訣は? 良い思考を引き出すためには、単にひらめきを頼るのではなく、一定の時間をかける意識を持つことが必要です。この意識を習慣化し、継続的に自分自身の着想の質を高めるために、定期的なリマインドを行うことが効果的だと考えています。 次の具体策は? そこで、今後「仮説」の質を高めるためにできること、また必要なことは何か、具体的な行動や工夫について考えていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

伝わる!主語で変える伝達術

何が伝わる秘訣? 普段のコミュニケーションでは日本語を使い、無意識のうちに自分の言葉が正しいと錯覚していました。しかし、主語と述語を意識することで「自分が何を伝えたいか」ではなく「相手に何を伝えるべきか」という視点が必要であると学びました。その結果、「言ったつもりなのに伝わっていない」という状況が減るのではないかと感じています。 誤解をどう防ぐ? 私の業務は、多くの関連部署やサービスが絡むため、前提や認識の違いから齟齬が生じやすい状況です。今回学んだ内容は、認識のすり合わせに無用なやり取りを発生させない工夫や、上司の承認を得る際に有効に活用できると感じています。 どう伝えれば伝わる? 具体的には、各自の役割や立場を踏まえ、状況に応じて「どのように伝えれば相手に理解と納得を得られるか」を意識することが大切です。そのため、フレームワークを活用して事前に考えを整理し、会議やテキストでの依頼に反映していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

実務で活かす!徹底復習のススメ

なぜ復習が大切? 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける? また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

クリティカルシンキング入門

イシュー特定で未来を切り拓く

イシューはどう捉える? 今週は、「今答えを出すべき問い=イシュー」の特定がいかに重要かという点について学びました。実際の事例をもとに、「なぜ?」「どうすれば?」と経営者の視点でロールプレイを行いながら検討することで、実際に取られた施策の意外な点にも触れ、論点を見極めることの大切さと、その問いを最後まで押さえ続けることで分析の方向性を見失わずに発想が広がるという実感を得ることができました。 新規開発はどう整理? また、新規開発品の開発方針を決める際、数多くの課題に直面し論点が曖昧になってしまう、あるいは選択肢が絞り込めず必要な検討事項が増え続け、時間だけが過ぎていくという状況を経験していると感じました。今回の講義を通じ、これまで課題を十分に構造化できず、イシューの特定ができているつもりでできていなかった自分に気付き、早速ピラミッドストラクチャーなどの手法を活用しながら、状況をしっかりと整理していく決意を固めました。

クリティカルシンキング入門

見やすさと中身を追求した資料作り術

表現の工夫で印象はどう変わる? 表現の工夫によって、相手に与える印象は大きく変わることを学びました。まずは基本を理解し、様々なグラフのタイプが持つ理由を踏まえた上で応用するかどうかを判断することが重要です。デザインに意識を向けすぎると中身のないデータ資料になってしまうため、本質を理解し、資料をまとめた上で批判的思考と他者目線を意識して取り組みます。 資料作成のポイントとは? これを元に、フォントや色合い、グラフなどが見やすくまとめられた資料を作成することを心がけます。過度に凝るのではなく、必要な内容に集中し、感覚的にわかりやすく、好印象を与える資料作成のヒントを得ることができました。 GPTを活用すべき理由 今後はGPTなどを活用し、グラフやフォントの適切さを確認しながら、より分かりやすい資料を作成していきます。読む相手が辛くならないように配慮し、他者目線を考慮した文章や資料を作成するよう努めます。

クリティカルシンキング入門

マーケティングの基本から新視点を得る充実の学び

ナノ単科で得られた知識 受講した「ナノ単科」で得た知識は非常に有益でした。特に、マーケティングの基本的な概念を再確認しながら新しい視点も得ることができました。このコースの内容は、実務に直結する具体的なケーススタディを豊富に含んでおり、理解しやすかったです。 講師の説明に学ぶ 講師の説明は明瞭かつ簡潔で、用語の使用も適切でした。また、同じ情報を異なる角度から説明することで、理解を深めることができました。特に印象に残ったのは、消費者心理に関する部分で、これまで気付かなかった新たなマーケティング手法を学びました。 実務に生かすためには? 全体的に、学習の構造と流れが論理的に整理されており、読者が内容を順序立てて理解しやすいものでした。無駄な言葉が省かれ、具体的な事例を交えて解説されているため、情報が非常に具体的で理解しやすかったです。今後も、実務において本コースで学んだ知識を活用していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つける!問題解決への道

データ分析はどう始める? 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える? 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる? 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

データ・アナリティクス入門

マイナスからプラスへ!学びの進化

手順の共有の意味は? 実務の中で、手順やロジックを言語化することが、他者との共通理解を深める上で大いに役立つと感じました。抽象度の高い課題を、what、why、howのステップを踏んで具体的な対策へ落とし込むプロセスは、非常に有効です。 どんな課題に挑む? 現在、私は「マイナスからゼロへ」そして「ゼロからプラスへ」という二つの課題に取り組んでいます。チーム内の共通理解を促進するため、整理した論点に今回学んだ方法論を適用し、共有することに力を入れています。 経験から得る信頼は? また、私は転職経験があり、外部の常識や経験を活かして自社の課題を指摘しています。しかし、その指摘ポイントが十分に共有されていない状況です。論点を一つ一つ明確に示し、なぜその取り組みが必要なのか、背景や問題点を含めたたたき台として解決策を提示することで、共通認識をより強固なものにしなければならないと感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

ナノ単科で広がる新しい学び

生成AIで視点は変わる? 生成AIは、相談、要約、文章作成など多方面で活用できるツールです。特に相談の際には、自分では気づかなかった視点や観点からの意見を得ることができ、新たな発見や広い視野をもたらしてくれます。 正確さはどう保証する? また、要約や文章作成においては、あくまで「それっぽい」結果を出力するため、内容の正確性や表現の適切性については自ら判断する必要があります。現状の生成AIは、正解を必ずしも求めなくてもよいシーンでは非常に役立ちますが、正確な答えが求められる場合には、AIのアウトプットをそのまま使用するのは危険であると学びました。 議事要約の魅力は何か? さらに、議事の要約に関しては、1対1で行ったフリーな会話の記録などを後から振り返る際に非常に役立ちます。文章作成においても、校正の道具として活用することで、自分自身の気付きやチェックの補助として有効であると感じています。
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