クリティカルシンキング入門

思考のクセを超えて新たな発見に挑戦

疑問で変わる? 思考のクセに気づき、それが経験の延長線上での議論に繋がることを意識しました。これを打破するためには、「本当にそうなのか」「他の見方はないのか」と問い続ける姿勢が必要だと理解しました。同様の気持ちを抱くメンバーとのディスカッションを通じて考えを深め、新たな気づきを得られたことは、今後の前向きな取り組みへの大きなきっかけとなりました。 真の課題は? ペインポイントに対して、安直に方法論を議論する傾向があると感じます。本質的な課題について議論を深め、効果的な対策を講じるためには、従来よりも問題の本質に目を向けることが重要です。また、説明の場面では、自分の視点だけでなく、相手の視点に合わせて情報を整理し、必要に応じたレベル感で伝える力を磨いていきます。 どうして急がない? さらに、安易に結論を急ぐことなく、ロジックツリーなどを使って思考を可視化することが大切です。その可視化された情報について、視点が足りていないことはないか、本当に正しいのか、他に考えられることはないかを客観的に精査します。説明の際には、「つまりどういうこと?」「なぜそうなるのか?」と問い直し、相手が求める抽象的または具体的なレベルで説明を行うことを心がけます。

クリティカルシンキング入門

思考の癖を再発見!クリティカルシンキングで成長する 방법

Week1からの学びを見直す 今週は全体の振り返りとして、week1からの学びを見直す機会がありました。具体的には、多くのことを学びましたが、特に以下の3点が重要だと改めて認識しました。 1. 自他の思考の癖を前提におくこと。 2. 問いを設定すること。 3. 問い続けること。 これらの点を意識しつつ、クリティカルシンキングが上位概念として存在することを再認識できました。 メモの整理とアウトプットの重要性 week1から残してきたメモを振り返り、整理することで、自分の中に学びを深く落とし込むことができました。さらに、その学びを実際のアウトプットとして反復し、定着させるよう努めています。実務での活用を意識して過ごしていますが、まだ使いきれていない学びも多いので、9月は振り返りながらこれらを活用していくつもりです。 学びの共有と実務への活用 週末までにはメモの振り返りとまとめを終わらせ、週明けにはまずメンバーに学びの共有を行う予定です。来週も実際の業務で学んだことを活用する機会が多くあり、week1からweek5で学んだ内容は全てアウトプットとして活用できる予定です。また、今後の事業戦略の立案にも早速この学びを活かしていきます。

データ・アナリティクス入門

問題解決に役立つフレームワーク活用の重要性

問題解決プロセスの理解を深めるには? 問題解決のプロセスについて理解が深まりました。解決策の立案である「how」を先に考えてしまいがちですが、4つのステップに沿って進める習慣をつけたいと感じました。 ロジックツリー活用の可能性とは? フレームワークのロジックツリーやMECEはこれまで使ったことがなかったため、仕事で活用してみたいと思いました。層別分解や変数分解は初めて耳にしましたが、分析手法を学ぶことで今後の業務に非常に役立つと感じました。 新規事業に必要な問題解決プロセス 実証実験で行うインセンティブ設計などにロジックツリーやMECEを利用できると感じます。また、問題解決のプロセス自体も、新規事業を作る上で非常に有効だと考えています。解決策にばかり目が行きがちですが、問題の本質や発生原因を改めて考えることが重要だと認識しました。 事業モデルをどう整理し直す? まずは、現在の事業モデルを整理し直すことから始めようと思います。そして、あるべき姿と現状とのギャップを埋める施策になっているかどうかを見直します。また、ロジックツリーやMECEは日常でも応用できるため、日頃から積極的に使用し、業務でも自然に活用できるようになりたいです。

生成AI時代のビジネス実践入門

学びから見えるAIと自分の道

生成AIの判断方法は? デジタル技術、特に生成AIを活用するには、ビジネス企画の核となるコンセプトや思いが不可欠だと感じました。生成AIが単独で企画やモックアップを出力する場合もありますが、その結果は紋切り型だったり、企画の主旨が不明瞭になることが多いと感じます。そのため、生成AIのアウトプットをそのまま利用するのではなく、自分自身の判断で選別する意識が大変重要です。 基本方針の必要性は? また、はじめから生成AIに依存するのではなく、商品やサービス、プロジェクト全体を貫く「基本方針・骨組み・考え方」をしっかり整理した上で、意思を持って向き合う姿勢が求められます。生成AIの出力を鵜呑みにするのではなく、目的に沿った評価や取捨選択を行うため、対話や討議、検討を重ねることが必要です。 成功と失敗の学びは? さらに、世間のニュースや記事を見ると、生成AIを活用して企画・構築したビジネスの好事例や先進的な取り組みがよく報じられますが、一方で上手くいかなかった事例やリスク、事故については触れられる機会が少ないように思います。そのため、業界ごとの好例や失敗例を集め、比較検討することで、より実践的な知見を得ることが大切だと感じました。

アカウンティング入門

仲間と共に克服する会計の壁

仲間に安心を感じる? グループディスカッションでは、自分と同じような不安を感じている仲間がいることを知り、心強く感じました。 財務三表の意味は? 財務三表について学ぶことで、事業活動全体を定量的に評価できるツールとしての有用性を実感しました。P/Lはどれだけ利益を上げたか、B/Sはお金の使い方、そしてC/Fは現金の増減を示しており、これらを読み解くことが経営判断に大いに役立つと感じています。 経営知識の必要性は? 現状、自社の財務諸表を直接業務に活用しているわけではありませんが、経営状況を理解し、将来的には上位の立場でチームへ説明できるように、また経営判断に繋げられるよう、着実に知識を積み重ねていきたいと思います。また、自分が関与しているプロジェクトがどのようにP/Lに影響しているのかを考えてみることも、今後の課題ととらえています。 講義内容はどう活かす? さらに、講義で得た知識を確実なものにするため、自分なりに簡潔で分かりやすく整理し、アウトプットするよう努めています。会計については全くの初心者で、講義についていけるか不安に感じていますが、皆さんの意見やコメントを参考にしながら、これからしっかりと学んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説と検証で切り拓く成長

問題発見はどう進める? 問題の原因を探るため、まずプロセスごとにアプローチする手法を学びました。その中で、A/Bテストを活用し、仮説を立てた上で実際に検証を重ねる方法が効果的であると理解できました。また、総合演習を通して、これまでの学習内容を振り返り、自分の知識を整理する貴重な機会となりました。 仮説検証は効果的? データ分析においては、目的を明確にし、分析に入る前に仮説をもつことの重要性を再認識しました。分析プロセスを着実に進めるとともに、効果的な切り口でデータを把握することが求められると感じています。取り組んでいるサービスのユーザ活用場面を拡充するためには、利用シーンをプロセスに分解し、それぞれを検証した上で改善策を策定することが必要です。 分析の進め方は? 具体的には、各プロセスに対して適切なデータを条件を揃えて抽出し、抜け漏れなく検証を進めることが求められます。改善策を検討する際には、複数の選択肢を根拠に基づいて検討し、基準を設けることで効果的な施策に絞り込むことが重要です。また、分析作業は複数のメンバーで進めるため、作業開始前に目的や意味合いを共有し、各メンバーが同じ認識で取り組むことにも留意すべきだと実感しました。

クリティカルシンキング入門

伝える技術が劇的に向上した学びの旅

伝える目的は何? 「伝える」という点において、目的の重要性を再確認しました。前回と同様に、「誰に対して、どのようなことを求めているのか」を明確にすることが、伝達行動の鍵であると感じました。今週の学習では、視覚化によってどのように伝わりやすくなるかについて、多くの気づきを得ることができました。資料を作成する際、「これくらいわかるだろう」と思い込みがちですが、読み手の負担を軽減することが重要であると意識します。 資料作成の工夫は? アンケートや施策効果検証においてグラフや資料の作成を行う機会が頻繁にあります。最近ではCM効果検証の報告資料をまとめましたが、グラフの作成方法や強調すべきポイント、そして見やすさの追求において不足している部分が多いと感じました。資料を見返すと、多くの学びがあり、次回の資料作成に活かしたいと思います。 説明方法はどう? 週明けには、施策の打合せで概要を説明する機会があります。その際に、誰に伝えるのか、どのポイントが重要なのか、そして伝えたいことは何かを整理したいと思います。これを視覚化(文章に起こすこと、比較表やフロー図を作成すること)を通じて、初見でも理解しやすい説明をできるよう準備を進めたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

日本語力を向上させる!ピラミッドストラクチャーの魔法

日本語理解の重要性を痛感 日本語を正しく理解することの重要性を改めて感じました。伝えたい相手が誰であるかを明確にしておかないと、内容がうまく伝わらないことを痛感しました。 ピラミッドストラクチャーの活用法とは? 日本語は主語を省いてもなんとなく伝わってしまいます。しかし、ピラミッドストラクチャーを活用することで、正確に相手に伝わる文章が記載でき、確認のやり取りの手間も減らせるという大きなメリットがあります。これをきちんと評価し、手順を踏んで構成ができるように意識して行動していきます。 提案時のコミュニケーション戦略 特に上司や業者への提案時には、誰に伝えるかが変わるだけで求められる結果も異なるため、相手を正確に理解し、整理した内容で伝えることが求められます。このため、上記の理由から提案時には特に意識して行動します。 効果的な行動計画の立て方 行動計画としては、まず文章にいきなり着手することはしません。その前に、誰に提出するかを明確にし、次に何を伝えたいかをセットします。その後、ピラミッドストラクチャーに当てはめて整理します。 習慣化するための徹底方針 これらのことを徹底して行い、習慣化していきます。

マーケティング入門

学んだポジショニングで事業成長へ挑戦

ポジショニングによる成果とは? ポジショニングの重要性を理解しました。同じ商品でもターゲットを変えることで、これほどまでに売り上げを伸ばせる可能性があることを、ワークマンの事例を通じて学習できました。グリコのポッキーの例で軸を考えるのが難しいと感じていましたが、その後の動画学習で、軸は自社の特徴を2つに絞ることで訴求ポイントを作れば良いと学ぶことができました。 ポジショニングマップの活用方法 私はニッチな顧客層を対象としたBtoB事業に従事しているため、競合他社は多くありません。しかし、ポジショニングマップを作成することで、顧客への訴求力を高めていきたいと考えています。訴求ポイントの整理や取捨選択ができることで、営業力の強化にもつなげたいです。 顧客の声をどう活かす? 具体的には、 ① ポジショニングマップとパーセプションマップに差が生じていないかを、顧客の声を聴いて確認します。 ② 顧客が自社の何を魅力と感じているかを再確認します。 ③ 自社が伝えたい魅力にとらわれず、新しい軸で別のターゲット層が存在しないかを再調査します。 以上のステップを実行していくことで、より効果的なポジショニングを実現し、事業成長を目指したいと思います。

データ・アナリティクス入門

視点を変える!原因探しの旅

原因探しはどう進めた? 今週は、原因を探る方法について、大まかな視点から考えることができました。対概念の整理により、どの視点で区切るかも模索でき、思考の幅が広がったと感じます。また、プロセス内の4つのステップを意識しながら思考を繰り返すことで、仮説を出す作業がスムーズになりました。しかし、視点や切り口に漏れや重複があるため、今後は4Pや3Cといった枠組みで整理しながら考えるスキルも磨いていきたいと思います。 他者視点はどう活かす? 分析においては、比較という大きな視点を軸に、問題とその原因を探るために粒度を細かくして取り組む実践ができました。内情をよく知っている分、偏った視点に陥らないよう、他のステークホルダーの視点を取り入れることの重要性も改めて認識しました。今後は、分析に偏らず、その結果を踏まえた迅速な意思決定を意識していきたいと考えています。 調査結果と意思決定は? 意識調査を実施してから分析結果が出るまでの期間が長くなると、情報が風化してしまうことがあります。皆さんのお仕事では、調査から意思決定までの期間はどの程度でしょうか。また、プロセスの短縮のために行っている工夫があれば、ぜひ教えていただければと思います。

データ・アナリティクス入門

継続の秘訣は仕組化にあり

継続の鍵は何? これまでの学びの振り返りや今後の意気込み・取り組みについて考えた結果、結局は「いかに仕組化して継続できるか」が鍵だと感じています。 取組内容は? 課題で記したとおり、以下の3点に取り組んでいきたいと思います。まず、パワーポイントを用いて自分の学びを整理してまとめます。次に、使えそうなフレームワークをエクセル形式に変換し、デスクトップに保存しておくことで、漏れなく効率的に要因分析や仮説構築に役立てたいと考えています。さらに、各種企画業務(分析、調査、議論、仮説構築、意思決定など)に集中できるよう、日々の業務の効率化にも注力していくつもりです。 なぜエクセルなの? 特にエクセルフォーマットにしてデスクトップに保存する枠組みは、「なぜそれが起こっているのか?」という問いに対して、常に使えるツールとして位置づけたいと考えています。学びの内容をパワーポイントでまとめ、エクセルでフレームワークを整備する作業は、受講者画面が利用できなくなる前に、週末などを活用して進める予定です。 共有準備は? また、学びのまとめについては、部署内のミーティングで共有することを目標とし、6月中に実施できるよう計画的に準備を進めていきます。

データ・アナリティクス入門

論理と仮説で挑む解決の道

どうして仮説思考? データ分析においては、目的を明確にし、仮説思考で取り組むことが重要だと再認識しました。問題解決のステップを復習・整理する良い機会となり、筋の通った仮説を立てるためには、多面的な視点からロジックツリーを活用することが有効であると実感しました。一方で、可能性のある原因を網羅的に洗い出すという点ではまだ苦手意識があるため、今後も意識的に仮説思考の習慣を身につける必要があると感じました。 離脱上昇の背景は? 自社のSaaSプロダクトの中では、あるものについて利用者の離脱率が上昇している現状を踏まえ、本講座で学んだ問題解決のステップを振り返りながら検討を進めています。複数の解決策を洗い出すことができたら、それを今期の重点施策として実施し、PDCAサイクルを回す計画です。 論理思考がなぜ大切? これまでの取り組みでは、なんとなくデータを眺め、漠然とした仮説に基づいて解決策を考えてきました。しかし、本講座を通じて、論理的な思考と筋の通った仮説検証こそが、問題解決に直結する重要なプロセスであることを学びました。また、取り組みの中でミーティングを通じてチームメンバーとアウトプットや意見交換を行うことの大切さも実感しました。
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