クリティカルシンキング入門

課題を見極め、戦略を描く

なぜ分析が必要? 今週の学習では、ケースを通じて課題を特定し、解決策を導くための分析の流れや、グラフによる可視化の方法について考えることができました。特に、「課題解決に向けて、どの分析対象を選び、どのように可視化するか」を具体的に把握し、言語化・整理する難しさを強く実感しました。一見シンプルに見える分析やグラフ作成にも、明確な目的と意図が求められるため、「なぜそのデータを選んだのか」「なぜその形式で示したのか」を一つひとつ理由づけることが、説得力のある資料作成や意思決定支援へ繋がると考えています。 実践はどのように? これまで業務課題を解決する際に、「イシューの特定と分解」や「課題ごとの解決策の立案」、そして実現可能かつ効果的な施策の選定と実行というプロセスに十分に向き合えていなかったと感じています。現在、戦略立案の担当として自社の施策の検討・実行が求められる中、まずは適切なイシューを見極め、正確に分解した上で、実行可能性と効果を見据えた施策に落とし込む一連の流れを、今後より意識的に実践していきたいと思います。 思考力をどう鍛える? 今回学んだクリティカルシンキングの基礎を業務の中で意識的に取り入れることが、学びを深めスキルの定着に不可欠であると実感しました。入門編として体系的に学ぶ機会を得たことで、今後は書籍なども活用しながら継続的な学習に取り組み、クリティカルシンキングの実践力をさらに高めていきたいと考えています。業務においてもこの思考法を取り入れ、より良い意思決定や戦略立案に貢献できるよう努めていきます。

データ・アナリティクス入門

振り返りに潜む学びのエッセンス

フレームワークはどう活かす? 3Cや4Pなどのフレームワークを活用して、問題を細分化することで仮説を立てやすくなります。検討事項を分解することで、具体的かつ論理的な課題設定が可能になり、全体像が明確になります。 データ分析は何故重要? 既存のデータと新たに収集するデータを組み合わせ、多角的に分析を進めることが重要です。手持ちのデータをどのような視点で再分析するか工夫するとともに、公開されている一般データも活用して、消費者の行動傾向などの研究に取り組むと良いでしょう。さらに、必要な詳細データを得るために、広範な集団の傾向を把握できるアンケートや、特定の対象に対して深掘りするインタビューといった方法を、ケースバイケースで使い分けることで、既存データを補完し、分析の精度を高めることができます。 仮説はどう検証する? 仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に設定し、それぞれの網羅性を持たせることが大切です。何気なく仮説を設定するのではなく、比較の指標や対象を明確にし、具体的な意図を持って検討することで、説得力のある仮説が構築できるでしょう。 なぜ仮説策定する? 仮説を策定する理由としては、検討マインドや説得力の向上、関心および問題意識の深化、意思決定のスピードアップ、そして行動の精度向上が挙げられます。普段の業務でも仮説構築は行われていますが、フレームワークを意識し、何を比較すべきか、対象は誰か、どのように情報を収集するかを十分に検討することで、より総合的で優れたデータ分析体制を整えることができます。

戦略思考入門

本質に迫る!絶え間ない挑戦の秘訣

本質を理解するにはどうする? 本質を理解することは、簡単に言えても実践は難しいものです。ガリレオが物体落下の法則を発見し、ニュートンが万有引力を見つけました。しかし、それでも本質を完全に捉えているわけではありません。アインシュタインが相対性理論を提唱しましたが、それでも全てを説明するには至らず、未だに何かが欠けていると考えられています。したがって、本質を完全に理解するのではなく、むしろ理解していない可能性を認識し、仮説や定理を受け入れつつ、常に問い直して疑い続ける姿勢を持つことが重要です。この不断の努力は非常に難しく、挑戦を伴います。 時代の変化にどう向き合う? 法律や仕事の慣習も、ある前提条件に基づいています。しかし今日、米中摩擦やAI、地球温暖化などの影響で、その前提条件が大きく変化しています。もはやグローバル最適化は分断化の中で目指すべきものではなく、経済合理性も温暖化の課題を前に以前ほど盲目的に追求されるべきではありません。AIは、「働かざる者食うべからず」という鉄則に疑問を投げかけ始め、多くのことを考え直す時期が来ています。この先もサラリーマンとして働き続けるべきかどうか、定期的にAIと相談しながら検討していきたいと思います。 新しい生き方を探るには? また、ChatGPTのようなDeep Researchの技術も登場しています。この技術を利用して、定期的に収入とリスクのバランスの良い生き方を探り、もしサラリーマン以外の道を選ぶとしたら、どのような方法があるのかを確認し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

学びの振り返りで新たな発見を

主語と述語の整合性とは? 主語と述語をしっかりと述べ、全体の整合性を確認することが大切です。相手の立場になって文章を読むことで、落ちがある場合にそれが負担となることを避けることができます。そのためには、適切な言語選択、概念の整理、順序の工夫、根拠づけが重要です。これを実践する方法としては、プラミッド・ストラクチャーを活用し、普段から400字程度の文章を書く練習をすることが有効です。これにより、より相手に伝わる文章を作成できるようになります。 ピラミッド・ストラクチャーをどう活用する? 総評として、文章を相手の視点で評価する姿勢とピラミッド・ストラクチャーの活用を検討している点は良いですね。具体例を用いることで、さらに実践につなげることができます。 日々の文書作成で意識することは? 日々の文書作成で具体例を意識し、反復練習を通じて表現力を向上させましょう。たとえば、営業店支援を行った際には、どのような支援を提供したか、どのように活動をしてきたかを部内や関係各部署と共有することがあります。そのとき、単なる言葉の羅列ではなく、状況がわかりやすい文章を作成し、自分がどう感じたのか、どこを改善すべきかを明確に書いていきたいと思います。 他者の感性はどう学ぶ? まず全体像を把握し、ピラミッド・ストラクチャーを描き、そのうえで主語と述語を意識し、要点をわかりやすく表現することを重視して、文章化する癖をつけていきたいです。また、他の受講生の投稿を参考にして、自分にはない感性を学んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データから見える新事業の可能性探し

データ分析はどう見直す? 得られたデータをそのまま解釈するのではなく、解析の手間を加えることで新たな理解を得ることが可能です。具体的には、割合や相対値を使ってデータを加工したり、数値をグラフや図に変えて視覚的に理解する方法が有効です。また、多くの視点や切り口でデータを分け、特徴的な傾向を探ることが重要です。この際、単に機械的に等間隔で分けるのではなく、その方法が本当に適切かどうかを常に疑う姿勢が求められます。いくつかの切り口で得られた結果を総合的に考慮する際は、誤った結論に至らないよう注意が必要です。 新規事業の見極め方は? 新規事業テーマを探索する過程では、どのテーマを選定すべきか全体像を把握するために、異なる切り口を試してみると良いでしょう。市場規模、成長率、顧客数、深刻度、性別、年齢、居住地などでデータを分けると、それぞれ異なる見方ができるかもしれません。そして、特徴的な傾向に対しては鵜呑みにせず、一度その信ぴょう性を確認する習慣を持つことが大切です。 情報収集は何を重視? 現在は情報収集やヒアリングの段階ですが、まずは分析に必要な情報をしっかり集めることが重要です。その後、複数の切り口でデータを分け、特徴的な傾向が浮かび上がるかを確認します。ヒアリングを行う時も、聞いた内容をそのまま受け取るのではなく、別の視点や視座で見た場合どうなるかを意識して理解を深めたいと考えています。また、課題がどのように存在しているのかを探る際、ヒアリングした内容を整理することで思考を整えたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

データで見つける!チーム改善の極意

目的は何を求める? データ分析において、まず目的を明確にすることが重要です。比較対象や基準を設けて仮説を立て、分析を進めることで、確実な意思決定につなげることができます。また個人的に、円グラフと棒グラフ(縦横)の使い分けが参考になりました。これまでは棒グラフの方向についてあまり意識していませんでしたが、今後は意識的に使い分けていきたいと考えています。 業務はどう進める? 現在、私はR&D部門で営業支援機能の一環として、顧客向けPoC作成や自社商材のクロスセル・アップセル立案を行っています。この中で、KPIの進捗率が良いチームと悪いチームが存在します。進捗率の悪いチームに対し、原因を分析してどのような支援が必要かを検討するための材料とする予定です。講義を受け、現在の業務の大半が定性的な要素に支配されていることに気づきましたが、これらも定量的なデータとして取得可能であることに今後注力していきたいと考えています。 指標はどこを確認? 具体的には、目的を「進捗率の良いチームと悪いチームの差分を捉え、悪いチームのパフォーマンス改善につなげる」と設定しました。KPI管理している指標の前段階にある要素をロジックツリーで再度分解し、KPI設定に漏れがないか確認します。この過程で、数値データを得るための手法を考え、進捗率の良いチームと悪いチームへ調査を行って数値を取得します。同じ条件のデータ同士で比較して差分を捉え、数値的な差異からどのポイントで躓いているかを特定し、支援方法の検討につなげます。

クリティカルシンキング入門

目的を問い、全体像に挑む学び

目的をどう考える? 「目的は常に何か」を意識することが、日々の学びにおいて最も大切な原則です。問題の一部分だけに注目するのではなく、全体像を捉え、「何のためにそれを行うのか」を明確にしてから取り組むことで、無駄な検討を避けることができます。 相手の思考はどう捉える? また、自分自身だけでなく相手の思考のクセも前提として捉えることが重要です。暗黙の前提にとらわれず、客観的な視点を持つことで、議論のすれ違いや見落としを防ぎ、自分自身をしっかりとチェックするもう一人の自分を育てる意識が求められます。 本質をどう追求する? さらに、結論に達したあとも「だから何」「なぜ?本当に?」と問い続け、考えを深める姿勢を保つことが、より良い思考を促進します。一見結論が出たように感じても、その先にある本質を追求することが、クリティカルシンキングの向上に繋がります。 会議で何を意識する? こうした考え方は、例えば会議の場面でも有効です。自分の経験や知識に偏ることなく、常に「何のために」発言しているか意識し、論点の整理や他者とのディスカッションを通じて、自分の思考を客観的に見ることが大切です。具体的な行動としては、同僚とのコミュニケーションを増やしたり、自問自答を重ねることで、自分の考えに幅を持たせることが挙げられます。 広い視野はどう得る? このように、頭の使い方や他者との対話、そして継続的な反復トレーニングを通じて、より広い視野と深い理解を養う方法は、どのような場面でも応用できると実感しました。

データ・アナリティクス入門

仮説が導く多角的学びの扉

仮説はどう考える? 仮説を考える際は、決め打ちにせずに複数の視点から仮説を立てることが大切です。仮説同士に網羅性を持たせるため、異なる切り口で検討を行い、検証時には何を比較基準にするかを意識的に選ぶようにしましょう。 データはどう集める? データを収集する際には、対象者が意味のある情報源であるか、またどのような方法(アンケート、口頭など)で情報を得るのかを考慮してください。比較対象となるデータを収集することを忘れず、都合の良い情報だけでなく、反論となる情報も取り入れて検証するように意識します。 仮説はどう分類? 仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大きく分類され、時間軸(過去・未来・将来)によってその中身は変わっていきます。 過去データで発見? たとえば、過去に掲載していた販売サイトのアクセス数やコンバージョン率を再確認することで、当時気づかなかった新たな発見が得られるかもしれません。担当していなかった時期のデータでも、改めて見返すことで仮説を生み出す練習ができます。また、メールマガジンのクリック率や流入ページ、ページビュー数なども注目すべき指標です。 多角的検討は必要? これまで、思いついた仮説に合致する情報を優先的に探していたかもしれませんが、仮説が決め打ちにならないよう、複数の視点から網羅的に検討する意識が求められます。What、Where、Why、Howの各要素に落とし込んだうえで、プロセス通りに漏れなく検討していくことを心がけましょう。

クリティカルシンキング入門

視野を広げるクリティカルシンキングの力

クリティカルシンキングとは? クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で適切な深さまで考えるスキルです。これを身につけるための基本原則は、常に目的を意識すること、自他の思考の癖を前提に考えること、そして問い続けることです。 思考の癖を広げるには? 思考の癖については、個人的な視点だけでなく、視野や視座を広げることが大切です。自分の経験だけでなく、様々な視点から物事を考え、どのような場面で誰に何が必要なのかを検討することが求められます。 顧客対応で重視すべき点は? 具体例として、顧客への見積(価格)説明のシーンがあります。この際、価格の根拠を示すよう依頼されることがしばしばありますが、単に自社の工数を理由として説明するだけでは不十分です。どの点を顧客が懸念しているのか深堀りすることが重要で、こうした場面でクリティカルシンキングは非常に有効です。たとえば、顧客が金額に納得していない理由として、予算がないのか、上司への説明が必要なのか、または他の案件と比較して高いのかなど、様々な可能性を探るべきです。 効果的な会議運営を目指す 迅速な対応としては、顧客の依頼に対し、その目的を明確に理解するために質問を行うことが重要です。顧客の思考が偏っている可能性もあるため、問い続ける姿勢を持ちましょう。また、会議を開催する際には目的を明確にし、効率的な進行を実施します。参加者に特有の思考の癖がある場合は、視野を広げるように客観的な誘導を行うことで、より良い議論が可能になります。

アカウンティング入門

仮説と実践で切り拓く経営視点

例題企業をどう予測? 実践演習では、まず例題企業の事業活動を予測し、売上、売上原価、そして資産についての仮説を立てました。その後、グループワークを通じて各自の仮説をもとに議論し、お互いの視点を共有することができました。 数値の不一致はなぜ? 仮説を立てた後に財務諸表を確認することで、予測と実際の数値に差があった項目について、その理由を深く掘り下げることが印象に残りました。 ライバルはどこに投資? また、ライバル企業や関係企業の財務諸表を参照し、どの部分に投資しているのか、今後のビジネスの方向性をどのように読み解くかを学ぶ貴重な機会となりました。 経営層に確認すべき? 自社のケースでは、公開されている最新の情報をもとにP/LやB/Sの内容を確認し、増減要因について仮説を立てた上で、不明点があれば経営層に確認する方法の重要性を実感しました。 各社の特徴は? さらに、同業他社の公開されている財務諸表を、ビジネスモデルが異なる数社分について仮説をたてた後に確認するというプロセスは、各社の特徴を理解するうえで非常に有意義でした。 おすすめ書籍は? また、先生におすすめいただいた書籍のうち、1冊目はほぼ読み終えたため、残る2冊目についても読了を目指したいと考えています。 次のステップは何? 今回の振り返りでは、今後のステップとして資格試験の勉強を通じてアウトプットするか、または次回の講座の受講を検討するかという方向性について真剣に考える良い機会となりました。

クリティカルシンキング入門

分解から見出す成長のヒント

分解の切り口は? 先週までの学びで、分解することの重要性については理解が深まりましたが、どのような切り口で分解すれば良いのか疑問にも感じていました。今週の学習で、分解の際に使える代表的な切り口について理解できたことは大きな収穫です。 どの手法を試す? まず、層別分解では、全体を定義した上で「~である/~でない」や年齢、性別、地域などの基準で部分集合に分類します。次に、変数分解では、売上を「単価×販売数量」、利益率を「利益÷売上」といったように、ある事象を構成する変数で分解して考えます。そして、ある事象に至るプロセスごとに分け、その中でいずれの段階に問題があるのかを明確にする方法もあります。 ユーザー離脱の理由は? 現在、会社の採用サイトではユーザーの離脱が多く、目的のエントリーに至らないという課題があります。そこで、ユーザーがどの段階で離脱しているのかを把握し、改善策を検討するために、プロセスの分解を用いてユーザー行動を細分化し、どのフェーズにボトルネックが発生しているか、また何が離脱の原因となっているのかを明らかにしようと考えています。 どの改善策が効果的? 具体的には、ゴールデンウィーク明けに課題に取り組む予定です。まずはプロセスを分解し、各段階で確認できる数字を抽出します。数字に極端な変動がある部分を特定し、そこから仮説を立て、問題の洗い出しを行います。私は、頭を整理するために紙やノートに図を書きながら進める方が分かりやすいため、その方法で取り組むつもりです。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

他者の成長を支える私の価値観発見

何を大切に感じた? 過去の仕事を振り返ることで、自分が何を大事にし、価値を感じているのかを言葉にすることができました。私は、自分が関わることで他者が能力を発揮し、周囲から認められるような成果や成長が見られることに価値を感じていると気づきました。ただ能力を活用するだけでなく、社会的評価を得ることも重要視しているというのは、自分では気づいていなかった点で、良い発見となりました。 部下の成果はどう? 部下が成果を出し、成長することで会社や周囲から認められるようにサポートすることが、私にとって価値のあることです。店舗としての成果が求められていますが、その中でも部下が成果を出せるようにしたいと考えています。来店客の担当をある程度私が決められるため、部下が成果を出しやすい仕事の割り振りを行い、仕事を進める中でより良い成果を出すための方法を一緒に考えていきたいと思っています。 進捗はどう確認? 定期的な進捗確認の打ち合わせを設ける予定で、頻度は2週間に1回を考えています。部下本人は数字目標を掲げていますが、それ以外の目標がイメージしにくいようなので、まずは数字目標にどれだけ近づいているか、また、そのための行動ができているかを確認していきたいです。想定している部下は、他人の行動を真似るのは得意ですが、自分で考えたり新しい発想をするのは苦手だと見ています。そのため、打ち合わせの中でその苦手部分を強化するか、もしくはロールモデルを広く探し、糧にできるように働きかけていきたいと考えています。

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