クリティカルシンキング入門

変わる視点で見える未来

多角的に見えてる? 自分の中の思考の癖に気付くことができました。異なる視点や立場で物事を考えることで、新たな発見やアイデアの糸口が見えてくることを実感しました。また、同じ問題に直面した他の人の意見を聞くことによって、自分だけでは気づけなかった視点を得られることを再認識しました。 解決策はどう考える? 解決策を考える際には、本当にそれで良いのか、他の職位や異なる視点からの意見も取り入れて再検討するよう努めています。業務の指示を受ける場合やほかの人に依頼する場合でも、何より目的を明確に意識しながら進めることが重要だと感じています。思ったことをただ考えるだけでなく、具体的にアウトプットして客観的に見直すことで、より良い解決策へとつながると考えています。

戦略思考入門

顧客の声だけでは見えない本質

本当の課題は何? 課題解決の現場では、個々の意見や視点に偏った解決方針が出やすいと感じています。特に「お客様第一」が重要とされる場面では、顧客の声や短期的なニーズに基づく施策が優先されがちです。このようなケースにおいて、本当の課題が何であるかを客観的に整理する必要性を実感しました。 戦略整理はどう? また、戦略検討の過程では、各人の意見や場合によっては経営陣の判断で方針が決まりやすい状況が見受けられます。私が関わっている新規事業の方針検討の中で、PEST、3C、SWOTといった手法を用いながら環境を整理していく重要性を改めて理解しました。今後は、今回学んだ内容を活かし、自社の強みを十分に活かした具体的な施策提案に取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

豊かな視点で磨く仮説力

仮説の切り口はどう? この教材では、仮説のバリエーションや切り口の多様性が重視されています。1つの案に決めつけず、What、Where、Who、Howといった多角的な視点から検証を行うことの重要性が伝わってきました。 意見交換はどう進む? また、他の受講生と意見や視点を見せ合うことで、自分が気づかなかった新たな切り口を補完でき、最終的な案作成に大いに役立つと感じました。 数字と議論は何が違う? さらに、データに基づく事実と、そこから推挙される議論が混同されないようにする必要性も学びました。具体的な数字から読み取れる点と、データだけでは判断しきれない今後の検討事項を明確に分けることで、より論理的かつ整理された議論が可能になると実感しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの講義で業務改革のヒント発見

授業内容はどう理解? ライブ授業の講義を通じて、生成AIの成り立ちや進化の過程を順を追って理解することができました。また、ブレイクアウトルームでは受講生同士が生成AIの活用方法について意見を交換することで、自分の利用以外の新たな気づきを得ることができました。 業務効率は向上? 自分の業務では、時間がかかる単純な作業に生成AIを活用してみたいと考えています。たとえば、メールの返信、経費精算、会計データの入力など、繰り返し発生する業務をある程度まで自動化する方法を模索しています。ただし、最終的な判断は自分で行うように留意しています。 生成AIの活用法は? 今後は、より具体的な生成AIの活用法についても実践的な気づきを得る機会を求めています。

生成AI時代のビジネス実践入門

対話で磨く実践学習の魅力

AIの体感はどう? AIは、実際に触れてみることが何よりも大切だと実感しました。座学で学ぶのも良いですが、実際の対話を通じてAIからのレスポンスを体感することで、理解がより深まり、活用への抵抗感が軽減されました. 議事録作成はどう進む? 最初に、議事録の作成に取り組んでみました。初めはしっくりとした成果物が得られなかったものの、対話を繰り返しながら追加の指示を加えることで、徐々に内容が改善されつつあります. 組織変更への対応は? また、期末に伴い社内での組織変更や新任者の増加により、育成や若手の対応についての相談が増えてきました。一般的な意見かもしれませんが、現代の状況にマッチした回答が得られ、大いに参考にさせてもらっています.

クリティカルシンキング入門

多角的視点で見つけた自分の宝物

自分の癖、把握できる? 人の思考には独自の癖があり、自分の考え方の傾向を理解することが、偏った判断を避けるために重要です。議論や意思決定を行う際は、視点、視座、視野という三つの切り口を柔軟に広げたり絞ったりすることで、多角的な分析が可能となります。また、分析のために情報を分類する際は、重複や抜け漏れがないように注意する必要があります。 議題、どう検討する? 打ち合わせの準備段階では、議題についてさまざまな角度から検討することが求められます。同時に、自分の思考が特定の方向に偏らないよう心掛けることが大切です。さらに、他の参加者の意見を聴く際、その人がどのような視点を持っているのかに気付くことで、議論をより円滑に進めることができるでしょう。

クリティカルシンキング入門

見えない真実を引き出す秘訣

事実だけで正解? 分析では、目に見える事実だけに頼ると誤った結論に至る可能性があることに気づきました。そのため、与えられた情報を単純に受け取るのではなく、情報を加工・再構成することで視野を広げ、新たな可能性や要因に目を向けることが大切だと理解しました。また、切り口を変えることで得られる示唆から、複数の仮説を立てることができ、正しい仮説や原因特定につながると感じています。 議論の広がりはどう? 今週学んだ分析の考え方は、会議で議論が発散・収束する際や技術的な課題の原因を探るときに活用できると実感しました。来週は、議論の場で意図的に意見を発散させ、新たな示唆や可能性を引き出せるよう、ファシリテーションにより一層取り組んでいきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

課題発見!みんなで解決への一歩

課題はどう定める? 課題を明確にすることが、解決策を決定するための最初のステップだと感じました。課題を漠然と広く捉えてしまうと、今後何をすべきかが曖昧になり、望む結果を得にくくなるためです。まずは、課題をはっきりと定め、同じ課題に取り組むメンバーと共有することで、より具体的な意見が出やすくなると思います。 改善策はどう実現? また、製品の改善やコストダウンにもこのアプローチが有効であると実感しました。さまざまなアプローチがある中で、なかなか方針が決まらない場面に直面することもあります。そうした場合、課題を明確にし、何ができるかを分解して調査、最終的に方針を決定し全体に共有することで、効果的で迅速な改善やコスト削減につながると考えています。

クリティカルシンキング入門

センターピンで磨く問いの力

そもそもの問いとは? これまで学んできた知識を、イシューを中心に組み立てる手法を通じて、「仕事で使うクリティカルシンキング」のイメージが少しつかめたと感じています。そもそもの問いが何であるか、「問いを問う」力を養わなければ、その後に積み上げる仮説や施策の効果が十分に期待できないことを改めて意識しました。 チーム研修の進め方は? 今後、まずはチーム内で「センターピン(何に向かって仕事をするのか)」を明確にするための研修を企画・提案し、実施していこうと思います。仕組みやマニュアルの改善に取り組む際には、そのセンターピンに即して「イシュー」を定められるよう、チーム内で意見を交わしながら、導入のリーダー役を果たすよう努めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

グループで磨く分析力

受講を通して何を感じた? 6週間の受講を通じ、思っていた以上にデータ分析の考え方を学ぶことができ、私自身の行動指針に影響を与える貴重な気づきを得ることができました。普段業務で扱っている技術系のデータ分析とは異なるプロセスながら、ビジネス課題に対してデータを根拠に仮説を立て、検証し、原因を特定して示唆を導く流れに強い興味を持ちました。 学びをどう実務へ? 一方で、学んだ知識を実務にどのように落とし込むかという点では難しさも感じました。しかし、グループワークを通して自分の考えを整理し、他の受講生の意見を取り入れる経験は、どのような業務においても非常に大切だと実感しています。今後も議論を楽しめる環境を積極的に作り出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

問いで築く本質と解決の地図

「問い」の価値は何? 今週の学びは、本質を捉えるための「問い」の重要性を再認識するものでした。特に「問いから始める」「問いを構築する」「問いを共有する」というプロセスを軸に、ピラミッドストラクチャーを活用してイシューの抽出や論理の枠組み、根拠の構築に取り組む一連の流れを学びました。これまで自分のイシューの特定が不十分だったと反省し、今後は本質を突く対話や文章作成を意識していこうと思います。 学びを業務に活かす? また、今回の学びは私の業務に直結する課題改善のための貴重な経験となりました。各部署や会社全体の課題に対し、事象と意見を具体と抽象の往復で整理し、本質を見極めた上で最適な解決策を講じるプロセスを実践していく決意を新たにしました。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く未来の学び

AI評価はどうする? AIの出力内容を適切に評価する能力が、プロンプトを適切に指示する力と同様に重要であると学びました。AIは文章を確率的に生成するため、細かな表現やニュアンスが意図と異なる場合があり、その際には人間のチェックが必須です。 議事録や情報はどうなる? 議事録のまとめや意見の抽出のみならず、情報収集にもAIを活用できる点に気づきました。今後は、業界の最新情報を取得するために、Deep search機能などを積極的に利用していく予定です。 他の工夫は何だろう? また、言語情報だけでなく、指示内容を明確に伝えるためのイラスト作成など、他の表現方法にもAIを活用し、出力確認にかかる時間の効率化を図りたいと考えています。
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