クリティカルシンキング入門

イシュー特定で成果を最大化!

イシューの意義は? クリティカルシンキングを通じて最も得られた学びは、「イシューを明確にすることの重要性」です。解決策を決定する際にイシューが不明確なままだと、結果的に意味のある成果が得られない可能性が高いと感じました。答えにたどり着くためには、ピラミッドストラクチャーやデータ分析といったスキルを駆使することが効果的であることを学びました。 スキルはどう活かす? これらのスキルは、例えば講演会の企画や医師に対するプロモーション活動計画の作成、チームでの会議、社内メールの作成、上司への活動報告など、さまざまな場面で活用できます。重要なのは、まずイシューを特定してから活動内容を決定することであり、この点を自分自身だけでなく周囲にも意識させていきたいと思っています。 データの切り口は? 業務において、まずは関連データの分析に取り組むことが必要です。データをただ見るのではなく、異なる切り口で分解し、数字から見える問題を明確にします。その上でイシューを特定し、活動内容を決めることが肝心です。さらに、なぜそのような内容になったのか、その背景についても説明を欠かさないように心がけたいと思います。

マーケティング入門

ニーズ発見から始める市場攻略の一歩

商品開発の重要性は? 利用者のニーズに合わせた商品開発と進め方の重要性に気づかされました。BtoBとBtoCの違いはありますが、結局商品はお客様あってのものです。進め方については別途考える必要があるかもしれませんが、重要なのは気づいた点を深掘りして考えていくことです。 業界現状をどう把握? 私たちの業界はニッチで、製品の多くが海外の本社で製造されています。日本市場に適したアプローチを行い、国内の顧客が求めているものを正確に把握する必要があります。既にさまざまな取り組みを行っており、その結果として業績が向上しています。しかし、競合よりも一歩先を行くためには、日本の顧客が本当に必要としている物を見極め、本社との調整も重要となります。 本社調整はどうすべき? 本社を巻き込んで調整するのは大変そうですが、まずは小さな一歩から社内の関係者を巻き込んでいきたいです。顧客は皆それぞれ異なり、何が必要かをしっかり検討する必要があります。また、自社製品のハードウェアからソフトウェアへの売り上げにつながるようなお客様がいるのかを考え、その方々が何を望んでいるのかを社内で議論しながら進めていければと思います。

クリティカルシンキング入門

問いで開く課題解決への扉

問いの立て方はどう? 問題が発生した際、問いの立て方によって真に解決すべき課題が異なり、解決策の方向性が決まってくることがよく理解できました。イシューとは何か、またイシューを設定して考えるとはどういうことかを知っていないと、問題の本質にたどり着けないということも実感しました。 問いが変える提案は? このアプローチは、私自身の業務における顧客の課題解決にも活用できると感じています。これまでユーザーの課題を聞き取りシステムを提案してきましたが、結局は活用されない機能が存在したこともありました。今後は、常に「問い」を立て、問題の本質を追求した上で提案していく必要があると考えています。 組織課題の見極めは? また、社内では組織の抱える課題を正確に見極め、その解決策を事業計画に反映させたいと思っています。まずは、自身の業務において、ユーザーの課題に対してすぐに解答を提示するのではなく、問いを設定してその内容が本質的なものかどうかを繰り返し吟味しながら、適切な提案を行うことが重要です。そして、そのプロセスをチームで共有し、全員が同じ方向に向かって取り組めるようチームビルディングに努めていきたいです。

クリティカルシンキング入門

学びのプロセスに迫る!受講生の声

どうやってグラフで伝える? グラフを作成する際は、伝えたいメッセージがはっきり伝わるよう、情報の順序を意識して整理することが大切だと感じました。グラフに一言添えることで意図が伝わりやすくなり、わかりやすい形式を選ぶ工夫が求められます。 文章はどう見せる? 文章作成においては、タイトルやリードにアイキャッチを配置し、読み手がイメージしやすいよう工夫することが重要です。文章の硬軟のバランスや体裁の整え方にも留意し、読者に合わせたわかりやすい構成を心がけています。 提案資料の工夫は? 事業戦略や顧客への提案資料を作成する際には、伝えたい内容が明確で、資料全体が読み手にとって理解しやすいかどうかを意識しました。独りよがりな資料にならないよう、相手の立場に立って構成することの大切さを感じています。 数値の見せ方は? また、数値表現に関しては、グラフ作成に手間が掛かる場合、まずは表形式でまとめることが多いですが、意図が強く伝わると感じた場合は積極的にグラフを活用したいと思いました。メールなどの文章では、目を引くタイトルと適切な段落分けにより、相手にとって読みやすい文章作りを意識しています。

クリティカルシンキング入門

思考の前提を見直し、課題解決力を強化

前提と過程を考える? 今まで、結論を出すことばかりに注力し、物事の前提や順序を立てて考えることを疎かにしていたことに気づきました。今後は、前提やプロセスの重要性を意識し、ビジネスだけでなく日常生活においても、その場しのぎの考え方を改め、しっかりと順序立てて考えることを心がけていきたいと思います。 解決策をどう見出す? クライアントの問題解決においては、目の前にある問題や思いつきの問題を取り上げてしまう傾向がありました。しかし、問題の前提を見極め、どのような解決策があるのか、改善後の状態はどうあるべきかを順序立てて考え、まとめ、結論を出すことが大切です。このプロセスが十分にできていなかったと反省しています。今後は、業務改善支援における問題の整理に反映していきます。 最適な施策は何? まずは、問題の前提を整理し、その前提ごとにどのような施策が考えられるかを順序立てて検討していくことから始めたいと思います。ただ「どうなったらよいか」だけに目を向けるのではなく、現在何が問題で何が不足しているのかを併せて考えていくことに注力します。前提や問題の洗い出しを丁寧に行うことから始めたいと思っています。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で課題発見!MECE活用術

項目分けの意味は? 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること(例えば「子供」とは何を指すのか)が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは? これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか?」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は? PL(損益計算書)やBS(貸借対照表)を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

戦略思考入門

多様な視点を武器に!意見を活かす力

多角的視点で何を捉える? 本質を見失わず、多角的な視点で広い視野から分析することの重要性を実感しています。フレームワークのような戦術は、知識として知っただけで満足せず、実際に活用して初めて効果的な武器になると考えています。また、自分の意見に固執するのではなく、多くの人の意見を取り入れることを意識したいと思います。 悩みはどう生じる? 働く中で、自分一人で悩みがちで、他者が理解してくれないと感じることがあります。これにより、悩みを抱え込み、人に打ち明けずフィードバックを受け入れられないという悪循環に陥っていました。しかし、学習を通じてフィードバックを得ないことが最も危険であると実感しました。納得できない意見に直面したとしても、他の人の意見を聞くことをあきらめないで、多様な視点を得るようにしたいです。 意見共有はどう進む? 企画や戦略を立てる際には、自分だけで完璧を目指すのではなく、早い段階でチームメンバーから意見をもらうことを心がけます。そして、その意見をもとに内容をさらに高めていき、上司の意見を取り入れる過程を習慣化したいです。このようにして、より良い成果を生み出すことを目指します。

データ・アナリティクス入門

仮説思考を活用したデジタル化挑戦記

仮説思考の基本は? 仮説思考は、ビジネスのスピードと精度を向上させ、説得力を伴った意思決定を行うために重要です。このプロセスを実践するには、まず複数の仮説を立て、網羅性を持たせることが必要です。仮説を立てる際の重要なツールとして、フレームワークを活用することが推奨されます。仮説には、結論の仮説と問題解決の仮説があり、特に問題解決の仮説では、what、where、why、howの順に考えることが基本です。 デジタル化の進め方は? 私の仕事の一環として、保険手続きを紙からデジタルへと移行させる方法を模索していますが、現状では多くの既存データが十分に活用されていないと感じています。そのため、仮説思考を取り入れながら、デジタル化率を向上させるための施策を複数考えたいと思います。 実行策の視点は? まず、手続きの種類ごとにデジタル化率を向上させる余地があるか、既存データを基に複数の網羅的な仮説を立てます(where)。次に、デジタル化が進んでいない理由を明らかにするため、幾つかの原因を挙げます(why)。そして、実現可能性やコストを考慮しながら、具体的な実行策を練ります(how)。

クリティカルシンキング入門

チームが一つに!新プロジェクト成功の鍵とは

本質をどう捉える? 考えには様々な癖があると認識することの重要性を学びました。特に現在のプロジェクトにおいて、それを深く理解できました。私たちは全員が初めての経験となるプロジェクトをクライアントに提案する場面に直面しています。その際、どこがクライアントにとっての利点となるのかを議論するためには、各自の考えや方向性をしっかりと設定しておく必要があります。 提案はどこから始まる? 今取り組んでいる仕事では、誰も経験のない内容を提案しなくてはなりません。この状況では、クライアントが何をメリットと感じるか、提案をどう承諾してもらうかをもっと深く議論するべきだと感じました。そのためには、チーム全員の考え方や方向性をきちんと決めてからスタートするほうが良いと考えています。 どの方向で進む? 本日、そのプロジェクトについて実際に話し合いを行いましたが、多くの点で意見が平行線を辿りました。そこで、まずはどの方向で考えて進めるべきか、もう一度確認する必要があると感じています。来週には、チーム全体で再び意識を一つにし、再来週には効果的な提案ができるようにスケジュールを組み立てていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで提案力が向上!

どちらの手法が最適? 物事を考える際には、帰納法と演繹法というアプローチがあります。この両方を使いこなすことで、片方のみを利用する場合に比べて、より良い結果を得られると感じました。 視点はどれが効果的? ロジックツリーを描きながら、具体と抽象の視点や鳥の眼、虫の眼、さらには主観と客観を何度も行き来して思考することが重要だと捉えています。 提案の質はどう向上? 日々の顧客への提案を作り込む際に、意識的にクリティカルシンキングを取り入れることで、提案の質を向上させることができそうです。そして、クリティカルシンキングによって、的外れな提案を大幅に減らせる可能性があると考えました。 実践で何を修正? 早速、日々の提案や企画業務にクリティカルシンキングを実践的に取り入れることにしました。今日の商談資料を見直した際に、修正が必要な点を発見しました。 コミュニケーション改善は? 加えて、プライベートでも他者とのコミュニケーションにおいて、意識的にクリティカルシンキングを取り入れていくつもりです。これが無意識にできるレベルまで定着させることを目指したいと思います。

クリティカルシンキング入門

データ分析で見つける新しい視点

データ加工の効果的な手法とは? データ加工の手法として、合計や割合を算出するための新しい列を加えることで、傾向や特徴を明確に把握できるという利点があります。また、これをグラフ化することも効果的です。 切り口次第で変わるデータ分析 データの切り口次第で傾向や特徴は変化します。そのため、どの切り口でデータを分けるかをしっかり考えることが重要です。さらに、グラフを活用することで、分析結果を視覚的に伝達しやすくなります。 広い視点で進めるデータ分析 データ分析を行う際には、When、Who、Howといった複数の切り口からデータを分解し、分析を進める必要があります。一つの切り口に頼らず、複数の視点から考えることで、より深い分析結果を得られると考えられます。 顧客増加へのデータ分析アプローチ 顧客を増やすためのデータ分析では、これらの手法が役立ちます。データ加工や分け方に基づいた分析結果をグラフで示すことで、発表時に結果を納得してもらいやすくなるでしょう。 新たな知見をどう活かすか? 今回学んだ知見をデータ分析に活かし、様々な切り口からの付加価値のある分析を目指したいと思います。

データ・アナリティクス入門

営業成績アップのカギは仮説立てにあり!

仮説を立てる重要性とは? 原因を見つけるためには、仮説を立ててデータを収集することが重要だとWeek4で学びました。仮説は一つに絞らず、複数立ててから絞り込むことが大切であり、仮説同士に網羅性を持たせる必要がある点に納得しました。しかし、網羅性や複数の仮説を考え過ぎると時間がかかるため、バランスを考えることが重要です。 営業成績向上の仮説は? 例えば、自分の営業成績が悪いときに成績を上げることを目的とした場合、様々なポイントで仮説を立てられます。行動数が足りない、提案の質が悪い、ニーズが大きいクライアントに当たっていないなど、様々な仮説が考えられます。網羅性の確認には他のフレームワークを活用することが有効です。 データと仮説の精度を高める方法 具体的には、まず仮説を立てるために自分の営業プロセスを分解し、その過程でフレームワークを調べたり、上長とディスカッションを行ったりして網羅性を高めます。また、過去の営業成績からデータを抽出し、仮説の精度を上げるための材料にします。もし不可欠なデータが不足している場合は、将来的にはデータの取得が可能となるように社内で提案することも考えられます。

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