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作成

に関する学び

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論理はどうまとめる？ 物事や主張を相手に正確に伝えるためには、まず論理構造を考えてから文章を書くことが重要だと学びました。普段プレゼンや資料作成の際は理由づけを意識しているものの、会話やチャットツールでの報告や情報共有の場面では忘れがちでした。そのため、主張と根拠を考え、論理的な構造を練る練習を積み重ね、素早く対応できるようにしたいと思います。 根拠はどう伝える？ さらに、演習を通じて、根拠が自身にとって当たり前であるほど、言語化が難しくなることに気づきました。例えば、「コストがかからない方が良い」という仕事上では当然の選択肢を、いざ言語化しようとすると難しいと感じます。このような状況を改善するためにも、普段から根拠を言語化する練習が必要だと感じます。 急な確認はどう乗り切る？ 具体的に想像したのは、口頭での軽い打合せの後に、相手から「急ぎ確認」を依頼されるような場面です。この場合、議事録はなく、自分の記憶に基づいて確認を取らなければなりません。しかし時間がないため、ミーティングや資料作成を避け、口頭やチャットツールでの確認となるでしょう。 確認内容はどう整理する？ 次回からは、まず相手に確認したいことを明確にすることから始めます。情報を主張と根拠に分け、どの部分がどう繋がるのかを整理します。この過程では、学んだピラミッドストラクチャーが役立つでしょう。そして、最終的な主張を見極め、そのために必要な根拠情報を確認します。不必要な情報は削除します。 主張はしっかり伝わる？ 最後に、最終的な主張を先に示し、続けて根拠を論理的な順序で展開します。それにより、相手が「何をしたらいいのか」をすぐに理解できるようになっているかを確認し、問題なければ送信します。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

書くことで思考力を鍛えられる？ 「言葉を書くこと」自体が思考力を鍛えることに繋がることを学びました。具体的には、①言葉の選択、②順序の整理、③概念の整理が必要だと感じました。 相手に伝わる言葉遣いとは？ 言葉を書く際には、主語と述語を強く意識することが大切です。日本語の特性上、主語や述語がなくても言いたいことが相手に伝わりやすいですが、それでも相手が内容を理解するために労力をかけている可能性があります。したがって、相手の立場に立って丁寧な言葉で伝えることが重要だと学びました。 文章コミュニケーションの増加 仕事の中では、電話よりも文章でコミュニケーションを取る機会が増えています。これにより、文章にする機会が過去に比べて大幅に増加しました。 より伝わる文章作成のポイント 今後、より伝わりやすい文章を作成するためには工夫を怠らず、次の点に注意します。 ・社内チャットを利用する際には、送信前に主語と述語が入っている文章かどうかをチェックします。 ・資料作成時には、相手を想像し、短く端的に伝える書き方を意識します。 ・報告や連絡、相談時には、思いついたまま言葉を発さず、まずピラミッドストラクチャーの図をイメージすることが大事です。具体的には、伝えたい明確な理由を最初に考え、根拠に繋がる事象を複数思い浮かべます。 ・言葉を発する直前には論理を整理し、ピラミッドストラクチャーを頭でイメージしてから言葉を発します。 ・文章生成時には、業務連絡や上司への業務進捗の報告など、あらゆる場面で「伝わる」を意識し、長文になりそうな場合はマークダウン形式を活用します。 提案方法を実践するには？ これらの方法を実践し、伝わりやすいコミュニケーションを目指します。

スライド作成の重要性とは？ 視覚化のポイントとして、読み手の存在を意識してスライドを作成することが重要です。人間の目線の動きを考慮し、タイトルと構成の整合性を保つ必要があります。強調したい部分には装飾を加え、データは一つにまとめるなど、情報提示に工夫を凝らしましょう。特に、相手に情報を探させないように気を配ることが求められます。また、情報を表すグラフは用途に応じて使い分けることが大切です。 読み手を意識した文章作成法 良い文章の作成も同様に、読み手を意識することが肝心です。文章は目的を抑えつつ、読み手に理解しやすい内容で構成されていることが求められます。冒頭のアイキャッチでまずは興味を引き、リード文で引きつけて読み進めてもらうことが重要です。また、読み手に応じて文章の硬さや柔らかさを調整し、読みやすい体裁を整えることも忘れずに。 効果的な報告書や提案書の作成法 上司への報告やクライアントへの提案時には、スライドを作成する機会が多いでしょう。数字を報告する際には、単にファクトを並べるのではなく、伝えたい部分をグラフなどでわかりやすく表現することが重要です。提案内容をしっかりと読んでもらうためには、スライドのアイキャッチを意識し、文章の体裁を整えることが求められます。 課題分析の視覚化がもたらす効果 事業部の課題分析を行う際には、数字のデータをもとにスライドにまとめて報告することがあります。普段は数字の羅列で伝えることが多いため、グラフ化や色付け、強調ポイントの設定などを通じて、情報を探させないスライドを作成するよう心掛けましょう。スライドの中に含まれるタイトルや文章の体裁を整えることで、見るだけで伝えたい課題が明確に伝わるように工夫することが大切です。

何が問題の始まり？ 問題解決には、まず「何が問題か」「どこに問題があるのか」「なぜ問題が生じたのか」「どのように対応するか」というプロセスがあることを学びました。最初に、直面している課題や状況から現状とあるべき姿のギャップを把握し、次に客観的なデータを用いて問題箇所を詳細に特定します。この際、MECEやロジックツリーの手法を用いることで、抜けや重複なく整理することが重要です。さらに、問題の背景にある原因を細かく分解し、真の原因に迫る作業が求められます。最後に、さまざまな案を検討し、現状と理想を照らし合わせながら、適切な対策を導き出していきます。 なぜデータが重複？ また、phaseごとに製造原価の算出を実施しており、算出データの取り込みとその活用が行われています。しかし、各phaseで実施している業務自体はほぼ同じ内容でありながら、同一データの取り込みなど、重複して実施している作業が存在しています。理想的には、データベースにphaseごとのデータが一元管理され、必要な時に迅速に利用できる体制が整っているべきです。しかし、現状では必要な時に都度データを作成し、同じ内容を複数回取り込むなど、業務に無駄が生じています。 原因はどう分解？ このギャップの原因を明確にするためには、実際の業務フローや工数、業務のインプットとアウトプットの詳細、さらにはシステム上の問題点など、ファクトに基づいた確認が不可欠です。定量的なデータを捉えた上で仮説を立て、MECEやロジックツリーといった手法を活用して問題点を細かく洗い出します。こうした手法により、データの切り口を複数持ち、各要素の影響度を把握してプライオリティを付け、効率的に問題解決へと導くことができます。

正しい日本語は大事？ 分かりやすい文章を書くためには、正しい日本語の使用が大切だと改めて感じました。日本語は主語を省略できるため、意図が伝わりにくくなることがあります。このため、自分が発信する際には、主語などの基本的な要素を明確にするよう心がけています。 手癖を直すには？ また、文章作成時に手癖で書いてしまいがちな点を見直す必要を感じています。まずは、文章を書く前にしっかりと考えを整理する時間を取ることで、より論理的で伝わりやすい文章が生まれると思います。 文章整理のコツは？ 文章を整理するためのコツとしては、まず主張に沿った適切な理由を選び、浮かんだ理由をグループ分けして整理する方法が有効です。さらに、ピラミッドストラクチャを意識することで、結論、その支柱、理由、そして具体例という流れで思考を深めることができ、読者に伝わりやすい文章が作成できると実感しました。理由を複数挙げ、対比を意識することで、MECEの考え方も活かせると感じています。 難関依頼はどう対処？ 今回の学びは、問い合わせメールへの回答にも大いに役立つと考えています。たとえば、お客様から仕様上実現が難しい依頼を受けた際、できない理由を明確に伝えるために、まず伝えたい事項を整理し、結論（依頼は受けられない）、その理由、さらに具体的な根拠という流れで説明する方法を実践していきたいと思います。同様に、チームメンバーの文章チェックにおいても、この手法が有効です。 社内表現を磨くには？ 社内での文字コミュニケーションにおいても、ふわっと内容を伝えるのではなく、ピラミッドストラクチャを意識して論理的に整理し、明瞭かつ具体的な表現を心掛けていきたいと考えています。

リーダーシップをどう育むか？ 仕事を任せることは、リーダーシップを発揮する上で極めて重要です。まず、自分に余裕を持ちながら、相手を理解するための努力が求められます。具体的には、観察や柔らかい雰囲気での対話を通じて、相手の本音を引き出すことが重要です。こうしたコミュニケーションを通じて、適切な仕事を任せることで、メンバーの成長とやる気を引き出すことができます。単に仕事を丸投げするのではなく、メンバーが自律的に動けるよう環境を整え、問題点を自分で見つけ、必要なスキルを開発する機会を提供することが大切です。 新しい期間の始まりに備えるには？ 新しい期間が2月から始まります。チームミーティングでは、組織のビジョンや課題、目的、目標、方向性を丁寧に伝え、各メンバーが自分の目標を設定できるように支援します。Hさんには、目標設定が曖昧にならないよう6W1Hを意識するよう促します。Yさんには、数字だけでなく制度の見直しや業務改善の重要性を伝え、理解を深める時間を設けます。Oさんには、少し背伸びすれば手が届く目標を設定できるよう支援します。Sさんには、新しい仕事の意義や担当する理由を説明しつつ、本人の意見を聞きながらコミットメントを高めていきます。 メンバーの目標設定を成功させるには？ 余裕を持つことも重要です。リーダー1年目は業務に追われ、思うようなマネジメントができませんでした。そのため、メンバーの目標計画を立てる前に1on1を実施し、彼らの本音を知る機会を作ります。仕事を任せる意義や目的を納得いくまで伝え、その上でメンバー自身に目標シートを作成してもらいます。こうしたプロセスにより、メンバーは自ら設定した目標に対する達成意欲が向上し、コミットメントが高まります。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

論理伝達の工夫は？ クリティカルシンキングを通じて、「問いと答え」すなわち主張と根拠の考察を学びました。この過程で、相手に伝えるためには、論理的な理由を整理し、配慮を持って伝達することが大切だと強く感じました。 目的共有って大事？ まず、問題解決の際には、何を目的に行うのかを明確にし、その目的をチーム全員で共有することが重要です。目的が曖昧であったり、認識にズレがあると、問題を適切に分解することが難しくなるため、常にこれを実践していきたいと考えています。 根拠の伝え方は？ 次に、論理的な根拠づけです。結果を分析し、それに対する論理的に納得できる理由を明快に相手に伝えるためには、自分の中で思考を整理し、深める必要があります。思いつきで提案するのではなく、しっかりと考え抜くことを忘れずに、実務でこのプロセスを実践していきたいと思います。 提案資料の工夫は？ 具体的には、新しいマニュアルを提案する際には、理想のゴールを具体化し、現在の問題点や改善点を整理して上司に提案していきます。また、資料を作成する際は、相手目線に立ち見やすさを考慮した工夫を心掛けます。そして、月次の売上分析では、表やグラフを用いて分かりやすくまとめ、改善点を見つけ出していきます。 改善はどこから？ 以上から、まずは現在の問題点を明らかにし、目的をはっきりさせることを最優先に行っていきます。そして、目的に基づき、どの部分を改善すべきかを分解し、分かりやすく資料や文章にまとめるように心掛けます。チーム内の意見を聞き入れながら問題点を明確にし、資料を作成する際には、重要なポイントを目立つように配慮し、文章に添えてグラフや表などを活用して視覚的に伝えることを意識していきます。

なぜ共感が大切？ 高専教育におけるデザイン思考の実践応用が具体例として示され、プロジェクトベース学習の改善の流れがとても分かりやすく整理されていました。まず、学生が実際に課題に取り組む様子を観察し、どこでつまずいているかを体験的に理解する「共感」のステップから始まります。その後、「2年生のプログラミング初学者がエラーメッセージに直面したとき、原因の特定が難しく挫折感を感じている」という具体的な課題定義につながり、その問題に対する多角的なアプローチとしてSCAMPER法を活用する発想へと発展させています。 試作とテストの効果は？ さらに、簡易的なデバッグガイドやチェックリストを作成し、小規模なクラスで試用することで、「試作」と「テスト」のサイクルが迅速に回されました。実際の授業では、このプロセスを通して、教員が見落としていた細かい困難点や、学生が質問しづらい心理的ハードルが明らかになり、具体的かつ効果的な改善策を議論できる環境が整えられました。 多角発想はどう役立つ？ また、従来の一方通行の解説にとらわれず、例えばエラーメッセージを視覚的なフローチャートに変換するなど、多角的な発想が功を奏しました。この結果、学生同士が自然に教え合う雰囲気も生まれ、クラス全体の協力体制が強化されるという予想外の効果も確認されました。 試作の意義を感じる？ さらに、デザイン思考における試作の意義が改めて実感されました。実物に近い試作に限らず、デザイン画や説明動画など、さまざまな形でフィードバックを得ることが可能です。視覚的な印象や使用シーンの具体性を重視するフィードバックは、教材の改善に大いに役立ち、実践を通じた気づきを促す重要な要素となっています。

本質はどう捉える？ 物事を深く考える習慣が大切だと感じました。表面的な情報に惑わされず、「本質は何なのか？」と常に問いかける姿勢や、偏らない多角的な視点を持つことが重要です。柔軟なアプローチで物事に接することで、これまで気づかなかった発見に出会える可能性があります。また、感情に流されすぎると判断が困難になるため、冷静さを保つことも大切です。こうした過程を経ることで、質問する力や自信が育まれ、相乗効果が生まれると実感しています。正解にたどり着くプロセスを大切にすることこそが、クリティカルシンキングであると改めて感じました。 ITで何を感じる？ 私はIT業界に従事しており、これらの考え方は特に問題解決やトラブル対応の場面で役立っています。エラーが発生した際は、まず「その本質は何か？」を追求し、要件定義や仕様書作成の際には、顧客の要望を正確に把握することに努めています。プロジェクトの意思決定では、複数の選択肢から最適な判断を導き出す際や、コードレビューでロジックの意図を確認する際にも、クリティカルシンキングが大いに活かされると感じています。さらに、リスク評価やセキュリティ対策など、さまざまな場面でこのアプローチが有用であると実感しています。 目標設定はどうする？ まず明確な目標を設定し、どの業務や課題に適用するかを決めます。次に情報収集を行い、得られた情報が正しいかどうかを吟味します。その上で、疑問を持ち、批判的に検証する習慣を身につけることが大切です。会話の際には複数の視点を意識し、問題を小さな単位に分解して考えるよう努めています。感情と事実を分け、冷静に判断することで、継続的なスキル向上と努力を重ね、確実に成果を積み重ねていきたいと考えています。

問題解決ステップの理解をどう深める？ 問題解決の４つのステップについて学んだ中で、特にWhy（原因分析）とHow（解決方法の立案）、そしてその手法としてABテストについて理解が深まった。ABテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コスト・低工数・低リスクで実行可能なため、非常に活用しやすい。実施の際には、目的設定、改善ポイントの仮説設計（何でも変えるのではなく、意図を持って比較しやすくする）、実行（十分なデータ量を確保）、結果検証の流れが効果的である。ただし、Web広告の場合には時間帯や曜日、プラットフォームなど他の条件が異ならないように注意が必要だ。 ABテストで問題解決の精度を高めるには？ さらに、ABテストは「データ分析を通じて問題解決の精度を高める（Check）」と「仮説を試しながらデータを収集し、よりよい問題解決につなげる（Act）」を迅速に行うことができるため、非常に効率的だ。 例えば、メルマガでイベント告知を行う際にABテストを活用すれば、それぞれ訴求する内容を変えて、どの訴求ポイントが効果的かを検証することができる。しかし、解決案をひとつに絞るのは良くないので、SNS投稿など別のアプローチも併用して検証する必要があるだろう。 問題解決の全体像を把握するには？ これまで、ランディングページ（LP）作成や広告を打つ際、一度行ったABテストの結果に満足して長期間使用していたことを反省。常に仮説を持ち、様々な角度から検証して改善していくことが必要だと感じた。また、問題解決の４つのステップ（What→Where→Why→How）の順番を意識し、単に解決策を考えるだけでなく、その全体像を把握することにリソースを費やすことを心がけたい。