クリティカルシンキング入門

学びを深める「なぜなぜ」アプローチの力

具体的な計画の重要性とは? 何かを実行するには具体的な計画が必要であると理解しました。1回目の講義後にクリティカルシンキングの概念をまとめ、目標を設定しましたが、具体性が足りなかったと反省しています。具体的になるまで、学びを分解することの重要さを知りました。今後、復習とは学びを分解して具体的な経験と結びつけることかもしれないと考えています。これからの学びに試験的に取り入れてみます。 「なぜなぜ」で知識を深める? 仕事で得た経験は「なぜなぜ」と繰り返すことで具体的な経験に落とし込みます。これにより、言語化し、自分事化して、教訓(ノウハウ)に変えるのです。このサイクルを業務で繰り返すことで、教訓をより実践的なものに深め、ビジネスで活躍できる自分自身に近づいていきます。 フレームワークの活用法は? マーケティング業務を中心に取り組むため、マーケティングにおけるフレームワークを活用します。外部内部環境を把握し、適切なイシューを立て、様々なフレームワークを適切に活用します。これらを繰り返し、考え続けることで生きた教訓としてクリティカルシンキングの精度を上げていきます。さらに、上長や同僚と議論することで、ナノ単科のグループワークを業務で実践しています。

戦略思考入門

戦略で切り拓く未来への羅針盤

差別化戦略の本質は? ビジネスの基本は、他と差別化する戦略にあると感じました。自らのSWOT分析を通して強みと弱みを把握し、競合の動向を踏まえた上でターゲットとなる客層を設定し、顧客の期待や価値観を深掘りする必要があると実感しました。しかし、差別化戦略が必ずしも有効であるとは限らず、他の戦略との組み合わせや、時代や環境の変化に応じた見直しが重要だと考えます。 シナリオの可能性は? グループワークでは、シナリオプランニングを用いることで、日常の近視眼的な視点では捉えにくい未来の可能性を想定できる点が印象的でした。知見や世代の異なる多くの人が意見を出し合うことで、シナリオがより具体的かつ濃い内容になることも理解できました。 組織の未来を考える? また、自組織が将来にわたって必要とされ、存続可能かどうかを客観的に予見するために、職場でシナリオプランニングに取り組む意義を強く感じました。 VRIO分析の活用法は? 初めて耳にしたVRIO分析は、自らの強みに着目する手法として比較的取り組みやすいと感じました。この手法を、新規事業を検討する際に、想定市場規模を把握した後、事業の方向性を語る前の整理作業として活用できると考えています。

クリティカルシンキング入門

もう一人の自分を育む学び

問題と意思の関係は? 問題解決とコミュニケーションという二つの軸が基本にある点が印象的でした。日常で無意識に行っている意思決定にも「思考体力の節制」が求められると感じ、仕事以外の場面でも重要な要素であると思います。ロジカルシンキングとクリティカルシンキングは似ているというイメージもありましたが、「もう一人の自分を育む」という観点は、人間力の向上に繋がり、非常に魅力的です。 業務改善の鍵は? 購買業務の改善にあたっては、社内、お客様、サプライヤーそれぞれの立場で抱える課題や直面している問題を把握し、必要とされる協議を見極めるために、プロセスを分解することを意識しています。各会議体では、必要な情報をテーブルに出すよう心がけ、段取りと作業時間のバランス(段取り8分、仕事2分の実践)を具体的に実施しています。 自己成長の道は? また、自分だけでは気づかない思考の偏りやクセについて、様々なワークや壁打ちの機会を通じて見直していきたいと考えています。問い続けることは時に苦しい印象を受けることもありますが、クリティカルシンキングを通じて理想とするビジネスパーソン像を意見交換を交えながら模索し、自分をブラッシュアップしていきたいと思います。

デザイン思考入門

境界を越えるアイデアの探求

事前計画は必要? 共同調査のためのアイディア出しでは、ただなんでも考えるのではなく、あらかじめ発想のフレームワークや方向性を整理しておくことで、アイディアを漏れなく出しやすくなると感じました。また、一度出したアイディアについては、顧客目線を忘れずにバリュープロポジションを基に整理し、その有効性を確認・精査する作業ステップを踏むことで、検証がしやすくなると考えます。 発想の幅は広い? さらに、アイディア発想の際には、複数の視点やフレームワークを整理し、できるだけ多くのアイディアを生み出すことが重要です。具体的には、以下の点に配慮することが求められます。まず、様々な専門知識や経験を持ち寄り、チーム全体で多角的な視点から発想すること。次に、既存の制約や常識にとらわれず、新たな可能性を模索すること。そして、技術面での応用が可能かどうかを検討し、自社だけではなく他社とのコラボレーションによって実現が可能なアイディアにも目を向けることが挙げられます。最終的には、十分な数のアイディアを出した上で、バリュープロポジションに適合するか、ビジネスモデルや競合状況も踏まえて市場へのフィットを検証し、さらに洗練させていくステップが必要だと感じました。

生成AI時代のビジネス実践入門

対話が開くデジタル時代の学び

チャットAIとの対話は? チャット型AIとのやりとりを通して、今後の方針が見えてきました。何度か会話を重ねるうちに、これまでの会話内容を整理し、結論へ導いてくれる点が、従来の生成AIとは異なると感じました。 デジタル変化にどう対応? また、工業社会からデジタル社会への移行が進む中で、提供されるものは単なる機能(モノ)から環境や体験(コト)へと変化していくことを実感しました。ビジネススキルは経験とともに身についていく一方、デジタルスキルは意識的に取り組まなければならず、世代による差も感じられます。変化の速い時代を生き抜くため、面倒だと感じずに変化を楽しみながら、自身の進化を目指していきたいと考えています。 大人のやる気ペンを早速購入し、まずはプライベートで学んだ知識を実践してみることにしました。これまで真剣に取り組んだことはなかったものの、VUCA時代においてはビジネスフレームワークの学習が重要であると理解できたため、少しずつでも学んでいくつもりです。工業社会からデジタル社会へと移るこの流れを踏まえ、企業活動においては商品(モノ)の提供だけでなく、環境や体験(コト)の提供をどのように実現していくかを考えていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

記録が導くひらめきの瞬間

なぜ価値創出に挑む? ビジネスで新たな価値を創出するためには、常にアンテナを張り、普段抱く「もっとこうなったら良いのに」という疑問や感覚に敏感であることが重要だと実感しました。その上で、仮説を立て検証するプロセスを繰り返し、誰にでも理解できる形でアウトプットする必要性を感じています。また、ヒトとAIでは思考のプロセスが全く異なるため、まず人間がじっくりとアイデアを出したうえでAIを活用することが大切だと痛感しました。日々の感覚は時の流れとともに風化してしまうため、メモや記録に残しておくことが、いざという時の大きなヒントになると考えています。 データ整理はどうする? 私の会社では、定期的にアイデアコンテストが開催され、全社員がビジネスにつながる発想を競い合う機会があります。今後、エージェントの活用が当たり前になると予想される中で、紙媒体や散在するデータの管理方法を見直す必要性を感じています。現状、データが一元管理されず、さまざまな形式で保管されているため、AIの活用とともに一元化への道筋を探っていくことは、今後のアイデアとして有望だと思います。また、日常のルーティーンワークの中にも多くのヒントが隠れていると感じています。

データ・アナリティクス入門

学びの切り口が変える未来

学習で視野が広がる? 総合演習に取り組む中で、初めてGミュージックスクールのデータに触れたときと比べ、自分の視野が大きく広がっていると実感しました。これまでの学習を通じて、データ分析のポイントを確実に押さえ、次に何を考えるべきか、また欠けている視点がないかをフレームワークに沿って自然に意識できるようになったためです。さらに、これまで実務で流れとして扱っていたA/Bテストについても、改めてそのメリットや得られる効果をビジネス視点から伝えることの大切さを感じました。 着眼点はどう磨く? WEEK5では、ビジネスにおける着眼点というスキルが一層磨かれたと感じています。What~Where~といった問いを自然に実行し、効果的な切り口を見つける方法が身についたと考えています。マーケティングリサーチの現場で大量のデータを扱う中、良い切り口を見失いがちで、時には無意味な分析に陥ることもありました。今後は、仮説を立て、それを検証するために必要なデータを収集し、適切な切り口で分析する意識をより一層強くしていきたいと思います。また、否定的な仮説や大きく外れた仮説であっても、それらが分析のプロセスにおいて無駄ではないことを実感しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで変える学びの未来

デジタル習得、どう考える? ライブ授業では、デジタルの重要性とその習得がビジネススキルの一部として加わる意義について学びました。実務経験で高められる一般的なビジネススキルに対し、デジタルリテラシーは意識的に経験を積み、向上させていく必要があると感じました。また、既に高いデジタルリテラシーを持つ人材の活用も、組織全体のスキルアップには欠かせない視点です。 生成AIで何が変わる? 生成AIに関しては、業務効率化ツールとしてだけでなく、サービスの魅力を生み出し、共有する手段として、その存在感を再認識しました。デジタル技術とデータの活用によって、言葉だけでは表現しきれない体験価値を伝えることができる点は、大変魅力的でした。 学びのポイントは? 講座で学んだ内容を振り返ると、以下の3点を意識して実践していきたいと考えています。 実践でどう活かす? まず、日常的に生成AIに触れ、様々な視点からの質問を通じて習慣化すること。次に、業務遂行のためのフレームワークに生成AIを取り入れること。そして、画像生成AIツールの実践を通じて、業務への応用を図ることです。これらの取り組みが、今後の成長に繋がると確信しています。

戦略思考入門

体験から導くブランドの秘訣

本質はどう理解する? フレームワークやビジネスの法則は、一見すると万能に感じられる部分もありますが、例外や適用の難しい場面があると感じています。本質を理解するためには、単に表面的な知識を得るのではなく、自分自身で実際に試し、体験することが重要だと実感しました。 現業にどう活かす? 現業では商品生産に直接関与していないため、自分の業務にそのまま当てはめるのは難しいと感じつつも、担当しているブランディング業務においては、同じ考え方が応用できるのではないかと思います。企業理念を深く理解している社員が育つことで、部署が変わった際にも周囲に良い影響を与え、企業の方針に沿った業務遂行が可能になると考えています。また、ブランディングの認知度や信頼性が向上すれば、新たな事業領域に進出する際、広告コストの削減や新規顧客獲得のハードルを下げる効果も期待できるでしょう。 人材活用はどう? 今後は、人材活用による範囲の経済性について、部署が異なった場合にどのスキルや行動が役立つのか、具体的な事例を探りたいと思います。自社の人材の核となるキーワードを見出し、企業理念の浸透がもたらす効果を明確に説明できるよう努めていきたいです。

データ・アナリティクス入門

仮説の力で未来を切り拓く

仮説の役割は? 仮説とは、ある論点に対する仮の答えであり、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に分類されます。これらは、過去、現在、未来という時間軸によってその内容が変化するため、状況に応じた検討が求められます。仮説を持つことで、個々の仕事における検証能力が高まり、説得力が増すとともにビジネスのスピードや行動の精度も向上します。 会員減少の理由は? たとえば、コミュニティの会員数が減少傾向にある現象について検討する際、フレームワークに沿った分析を行うことで、何が問題なのか、どこに課題があるのか、なぜその問題が生じているのか、さらにはどのように対応すべきかといった具体的な課題が明確になり、改善策も見えてくる可能性があります。このような一連のプロセスは、非常に難しい課題ですが、正確な状況把握と議論の進展に寄与します。 活用法はどう変わる? これまで、仮説を立て検証する際に、フレームワークを十分に活用せず、目の前の事象に対して漠然と対処していた部分がありました。今後は、4Pや3Cなどのフレームワークを効果的に用い、より具体的な仮説を立て検証することが求められると感じています。

アカウンティング入門

決算で読む経営戦略の現場

人件費の意外な考え方は? ある大手企業の人件費に関する事例を通じて、売上に直結する人件費を原価に含める考え方が、これまで学んだ工場を持つ製造業の例と共通していると再認識しました。また、為替差益・為替差損について先生に質問した結果、大きな懸念を持つ必要がないことが明らかになりました。 未知科目の壁はどう見る? このように、自分にとって馴染みの薄い科目に直面した際は、その都度調べたり決算書のコメントを読むことで十分に理解を深められると感じました。必ずしも科目だけを学習する必要はなく、背景にある実務の流れを把握することが大切です。 決算書の読み方は? さらに、自社の決算書をしっかりと読み解くことが大変重要だと思います。決算内容を正確に把握した上で、事業部の中計の目論見を立てることが求められます。 ビジネス構築の疑問は? また、ビジネスモデルを検討する点も引き続き意識したいと感じています。決算書に絡めるだけでなく、新規事業を考える上でも、しっかりとしたビジネスモデルの構築は不可欠です。そのため、社内でビジネスモデルに関するワークショップを実施し、理解を深める機会を設けたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説で学ぶ!未来へのヒント

期待成果にどう向き合う? 現代の複雑で変化の激しいビジネス環境では、特定のスキルを単に伸ばすのではなく、その時々の期待成果にどう向き合うかという意識が非常に重要だと感じました。 仮説検証は有効? また、筋の通った仮説を立てるために、さまざまなフレームワークを学ぶことや、仮説検証を繰り返すプロセスの大切さも実感しています。 業務改革の真因は? 特に自身の専門である業務プロセス改革(BPR)の領域では、課題の真因を仮説にもとづいて検証するアプローチが多く、その際に「この軸で切ると分析しやすい」などのパターンを体得することが有益だと思います。そのため、これまで担当していない業界の事例も積極的に取り入れ、知見のストックを増やすことが大切だと感じました。 生成AIで事例調査は? さらに、生成AIを活用することで、各領域の事例を網羅的にリサーチでき、NotebookLMなどを利用して事例集を作成・活用する方法も有効だと考えています。 皆の成長方法は? 変化が激しい環境の中で、皆さんがどのようなスキルを伸ばし、どのような考え方で課題に取り組んでいるのか、ぜひお聞かせいただきたいです。
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