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意識 ✕ 本

に関する学び

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日本語の構造を意識するには？ 日本語を正しく使う意識を持っていなかったため、これまで主述や枠組みを意識していませんでした。しかし、今回の教材を通じて、日本語の構造を意識することが重要だと感じました。 サボりそうな時の効果的な対策は？ 特に、「サボりそうになったら相手のことを考える」というアドバイスは、強く心に響きました。仕事を進める上で、相手の理解を期待する部分もありますが、そのバランスを取ることが難しいと感じます。 意思決定をどう示すべきか？ また、自分の意思決定をメンバーに示す際に、根拠を持って説明することで効果的に伝えられると思いました。同様に、上位レイヤーに意思決定を求める際にも、ピラミッドストラクチャーを用いることで抜け漏れを防げると考えます。 ロジカルな説明で承認を得るには？ 今後、意思決定の場で論理的に説明し、承認やチームメイトの同意を得ることに挑戦してみようと思います。また、チームメンバーが作成する文章についても、今回学んだことを基に、目的達成のための根拠付けができているかどうかを確認し、正しい文章を書くように指導してみるつもりです。

問いを中心に考える学び 常に問いを中心に考えるという点を強く意識する学びがありました。 具体的な事例は非常にわかりやすく、表面的な情報からイシューを間違えてしまうと、全く異なる行動や結果を導いてしまうと感じました。 何を考えるべきか？ 重要なのは、何を考えるべきかを考えることです。問いの形にする、具体的に考える、一貫して押さえ続けるという3点を意識して、本質的な課題を捉えるようにしていきます。 課題をどう特定する？ これまで課題としていたことが本当に課題なのかを考え直す機会が増えました。今、事業部を取り巻く課題の中からイシューを特定し、それをピラミッドストラクチャーを活用して構造的に理解することができれば、社内の様々なシーンで応用できます。 今期の振り返りと戦略作成 まずは現在取り組んでいる課題に対して、課題の深掘りとイシューの特定を進めます。来期の目標を達成するために今期の振り返りを行っているタイミングなので、今回学んだことをすべて活用し、社内共有用のアウトプット資料を作成するつもりです。これにより、振り返りと目標達成の戦略を作成します。

誰に伝えるべき？ 1つ目のポイントは、誰に何を伝えたいのかを明確にすることで、具体的な問いやイシューを立てることです。2つ目は、その内容を見やすく工夫した資料やメールで伝えることです。最後に、孔子の言葉が示すように、「知識」を単に知っているだけでは価値を生み出せません。学んだ知識を活用するためには、それを考え実行することが求められます。ここにこそ、知識を学ぶ価値と本質があるのです。 目的は何でしょう？ さらに、常に目的を意識することが大切です。自分のタスクや上司からの依頼、他部署からの連絡に対して、目的やゴールは何かと常に考える習慣を持ちましょう。加えて、批判的思考も意識する必要があります。自身の思考にバイアスがあることを認識し、「本当にそうなのか」「本質は何か」といった視点から物事を多角的に捉えることが重要です。 知識はどう活かす？ 「知っている」や「理解している」状態から、「知識を実践で使えるようにする」ためには、まず6週間の学びをノートにまとめてアウトプットすることが必要です。そして次の学習計画を検討し、申し込みを実施することが求められます。

可視化って必要？ 伝えたいメッセージに合わせて、そもそも可視化が本当に必要かどうかを検討する大切さを学びました。グラフを作成する際は、伝えたい内容としっかり連動しているかを確認し、選ぶグラフによっては正確に意図が届かなくなる場合があるため、注意が必要だという考えに至りました。 メールで効果は？ また、ビジネスライティング、特にメールでは相手にまず読んでもらえる工夫が不可欠であることが印象に残りました。冒頭で何を求めているのかを明示し、件名に工夫を凝らすことで、相手がメールに目を通してくれる可能性が高まります。さらに、リード文に結論とその根拠、そして相手への期待を記載することで、全体の流れや意図を正確に伝えられる点も重要だと感じました。 資料は分かりやすい？ 日々の業務に直結する内容であるため、作成した文章を見直し受け手に疑問が残らないかを確認することも、コミュニケーションの質を高める上で大切です。また、プレゼンテーションにおいては、ワンスライドワンメッセージを意識し、不要なグラフを使わないことで、より伝わりやすい発表資料が作成できると実感しました。

数字の裏に隠れた答えは？ 数字の羅列にしか見えないデータでも、多角的に分解し整理することで新たな情報が得られることに気づきました。具体的には、WhenやWho、Howといったカテゴリごとにデータを洗い出し、グラフを用いて数字の変動を追ったり、最大・最小の数値や割合を比較することで、多くの学びがありました。私は特にグラフ化や関数に対して苦手意識を持っていたため、これらを克服してデータ分析の手法を身につけたいと強く感じました。 具体例で何が見える？ これらの手法は、主に以下のような場面で役立つと考えています。例えば、産休・育休のデータでは、自部署だけでなく全社や日本社会全体の傾向も分析でき、マネージャー育成では、試験結果を単なる合格・不合格の線引きではなく、点数ごとの分布に注目して分析が可能です。 どう伝えれば安心する？ また、上司に資料を提出する際には、以下の行動を心がけていきたいと思います。まずアウトプットのイメージを具体化し、それに必要な情報を集めます。そして、仮説を立ててそれを検証できる視点で分析し、提案先の社員目線にあったアウトプットを整えます。

新プロジェクトに必要な分析手法は？ 新しいプロジェクトの構築段階において、既存事業の来期戦略策定のために3C分析とSWOT分析を実施しようと考えています。プロジェクト開始当初に会話はしましたが、現段階で再度分析を行うことで、本格的な稼働に向けた準備を行いたいと考えています。 活用すべき戦略策定のステップは？ また、既存事業の来期戦略については、SWOT分析を通じて外部環境の把握と自社サービスの内部環境の見直しを進めていきます。担当として、過去の定量データの調査が必要なため、分析のための情報収集を開始する予定です。 意思決定をどう高める？ 具体的な行動計画としては以下の2点を挙げます： 1. 現在私が直面しているような時期や、来期の事業戦略を考えたりプロジェクト方針立案の際に、これまで学んできた分析手法を活用し、関与するメンバーの方向性を統一する。 2. 単に分析手法を行うだけでなく、「経営者の視座で考える」「ジレンマを過度に恐れない」「他社の意見をしっかり聞く」といった意識すべき事項を忘れずに持ち続けることで、効果的な意思決定を行っていきたい。

共感ってどう伝える？ 共感の重要性を強く感じました。特に、どんな場合でも顧客を理解しようと努める姿勢が大切だという点が印象に残りました。 どんなターゲットを狙う？ また、共感を通じて顧客のニーズを引き出すことができるため、具体的なターゲットを設定し、その上でアプローチ方法を検討する必要があると学びました。 万人向けは本当に良い？ さらに、「万人受けに作ったものは誰にも刺さらない」という考え方から、パーソナライズされた提案をすることがデザイン思考に直結していることが明確になりました。 新しいフローの可能性は？ 現状の業務フローに対する不満などを踏まえ、まずは自分自身がユーザーとして共感を実践し、デザイン思考のプロセスを活用して新しいフローの構築を検討していきたいと思います。また、どの部分にこの考え方が活用できるか、日々意識して探していく予定です。 知識をどう活かす？ 今回の授業や仲間の意見を参考に、着実に知識を復習し、理解を深めながら、自分にできるかどうか不安もありますが、考え抜くことをやめずに全力で取り組んでいきたいと思います。

資料作成のポイントは？ 今週は、資料作成やコミュニケーションにおいて大切なポイントを学びました。グラフや図を使う際には、何を伝えたいのかを明確に意識すること、そして文章中心の情報伝達においては、文字の色やコントラスト、装飾など細かい工夫が相手に与える印象を大きく変えることを実感しました。また、ビジネスライティングの工夫により、読み手に読んでもらいやすい文章の作り方についても学びました。 連絡方法は工夫できる？ これらの学びは、社内への各種連絡や周知に役立つと感じています。以前は、本文を読んでもらうまでに内容が分かりにくく、業務が多忙な中で十分な情報伝達ができていなかったと感じました。今後は、タイトルの工夫や文章の簡潔さに留意し、読み手がすぐに内容を把握できるよう努めたいと思います。 タイトルはどう決める？ さらに、メールやチャットではタイトルを重視し、まずは読んでもらえることを意識します。提案資料においても、数値資料を扱う際にはグラフを積極的に取り入れるなど、視覚的な工夫を通じて伝わりやすい資料作成を心がけていきたいと考えています。

正しい手順はどう？ 問題解決の4つのステップは基本的に「What→Where→Why→How」の順で進みます。このプロセスを通じて、あるべき姿と現状のギャップを数値で示すことが重要です。日常の課題解決にはロジックツリーを活用することが一つの手段として有効です。その際のコツとして、過度にMECEを意識するのではなく、感度の良い切り口を見つけることが肝心です。 保険業界の課題は？ 具体的な課題として、保険業界でのデジタル化に関連する多くのデータが整理されていない点が挙げられます。この場合、どのようなデータが収集されており、またどのデータが不足しているのかを把握するために、ロジックツリーを用いて整理することが有用です。 施策立案はうまく？ データを活用してデジタル化推進の施策やプロモーション案を策定するためにも、まず現状のデータを整理することから始めたいと思います。ロジックツリーを用いることで、デジタル利用率を手続き別や代理店の種別といった切り口で整理し、分析を進めます。これにより、より具体的で効果的な施策につなげることが期待できるでしょう。

データ比較の基本は？ データ分析は比較という原則に基づいており、数値同士の比較を通してデータの実態や分布を探る作業です。まず、データの中心に位置する代表値を把握し、その上でデータがどのように散らばっているかを確認することが基本となります。代表値としては、単純平均のほか、加重平均、幾何平均、中央値が用いられ、散らばりを評価するには標準偏差の算出が有効です。 業務で分布を確認すべき？ 普段の業務においては、データの分布を確認する試みが十分になされていないと感じます。分布を求めるためには、まずデータを分類するための項目が必要です。そのため、データ加工を前提として目的を明確にしながら項目を選定することが重要です。分析の目的と加工という手段を意識して検討することが、成功のポイントだと実感しました。 算出方法をどう活かす？ 今回紹介された算出方法を効果的に活用するためには、標準偏差の算出、ヒストグラムの作成、加重平均や幾何平均を使いこなすスキルが求められます。今後は、これらの技法を実践的な練習問題などで訓練し、習得していきたいと考えています。

平均って何だろう？ 基本的な代表値である平均とばらつきを再確認しました。また、関連するフレームワークの動画を通じて、単純平均、加重平均、そして幾何平均といった具体的な計算方法が存在することを学び、以前は知っていた幾何平均についても、計算方法や名称を含めて改めて理解することができました。 中央値はなぜ大切？ 技術職として、日常的に平均値や標準偏差を用いたばらつきの分析を行っています。中央値については、その定義や目的を理解しているものの、実際の業務では頻繁に使用することはありません。しかし、中央値が持つ目的を意識し、グラフや図を用いて全体の分布や外れ値の有無を確認することで、解析の正確性を担保していると感じています。 外れ値の確認方法は？ また、普段からデータに触れる中で、改めて図での表示を行い、データの前処理における外れ値の存在を意識することの重要性を再認識しました。どの業務においても、正しい目的意識を持つことが根幹であると実感しており、今回学んだ単純平均、加重平均、幾何平均を活用して、目的に即した正確な解析を進めていきたいと考えています。

感覚と経験の再評価は？ 私は職業柄、論理的に考えているつもりでしたが、講義を通じて実際には感覚や経験に頼って判断していることが多いことに気づくことができました。この気づきを得られたことは良かったと思っています。また、「もう1人の自分でチェックする」という方法は、どの場面でも活用できると考えているので、これを常に意識しながら業務に取り組みたいと思います。 ITを活用した提案力をどう高める？ ITを活用した顧客への提案や課題解決の方法でも、ロジックツリーやMECEといった手法は非常に有効だと感じました。これらを意識して取り組むことで、頭の中を整理するだけでなく、設計資料や提案資料を作成する際にも説得力を高められると思います。 問題解決力の向上の鍵は？ 日々の業務では様々な問題が発生しますが、ロジックツリーを用いることで課題を全体的かつ階層的に把握し、本質的な課題を特定しようとしています。研修を通して、自分自身の制約や偏った考え方に気づかされたことを教訓に、視点・視座・視野を意識し、もう1人の自分で常にチェックすることを心がけたいです。