クリティカルシンキング入門

今週の学びを振り返って、見えてきた成果と課題とは?

日本語を正しく使うコツは? 今週学んだ内容は「日本語を正しく使う」「文章を評価する」「手順を踏んで書く」の3点であり、これに加えて「ピラミッドストラクチャー」という関連するフレームワークについても学びました。 まず、「日本語を正しく使う」ことに関しては、以下の点を意識しました。主語と述語がつながっているか、隠れた主語がないか、主語が途中で変わっていないか、一文が長すぎないか(60文字程度が適切)を確認しました。 文章評価の視点とは? 次に、「文章を評価する」際には、言いたいことを支える理由がどのような視点で行われているかを考えました。状況や相手によって最適な理由づけが異なるため、複数の理由を考慮した上で、適切なものを選ぶことが重要であると学びました。 手順を踏んで書く秘訣 「手順を踏んで書く」ことについては、全体像を考えつつ骨組みを固めることが大切です。具体的には、「柱を立てる」「柱を支える要素を複数挙げる」「具体化する」「文章にする」というプロセスを踏みます。 ピラミッドストラクチャーの効果とは? ピラミッドストラクチャーについては、メインメッセージ(結論・主張)とキーメッセージ(根拠)で構成され、キーメッセージを深掘りすることです。この構造により、論理の妥当性をチェックしやすくなり、聞き手側が理解しやすい論理展開が可能になります。 例えば、プロジェクトの進捗状況や課題について上司に相談する際には、つらつらと説明するのではなく、結論と根拠を整理することで会話が効率的になり、的確なアドバイスが得られます。 また、ベンダー企業との構想策定や要件定義の場では、主張と根拠を整理することで、理解が促進され、すれ違いを減らし手戻りも少なくなります。 最後に、社内プレゼン用のパワポを作成する際は、ピラミッドストラクチャーを用いて主張と根拠を考慮しながら構成を練ることで、矛盾がなく分かりやすいスライドを作成することができます。 以上の内容を今週学びましたが、これを活用することで、より効果的なコミュニケーションができると感じました。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で切り拓く未来

仮説検証はどう進める? 原因についての仮説を立て、その検証のためにデータを集積することは、とても重要なプロセスです。思考の整理には、フレームワークの3C(Client, Competitor, Company)や4P(Product, Price, Place, Promotion)を活用することで、さまざまな視点から情報を捉えやすくなります。また、データの集積方法としては、複数の仮説を構築し、比較するためのデータを収集すること、さらには反論を排除できる情報まで踏み込むことが求められます。 仮説思考って何? 仮説思考には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、特に後者はWhat > Where > Why(原因追及) > How(Solution)の順序で検証することで、その精度を高めることができます。これまでは、業務上の課題に対し、2~3の情報のみで仮説検証を行っていたため、フレームワークや仮説プロセスを十分に活用できず、深堀りができていなかったと感じます。 情報の正確さは? 複数の視点から検証を行うことで、偏りのない包括的な情報が得られると同時に、正確なデータと信頼性の高い情報源へのアクセスの重要性を改めて認識しました。不正確な情報による誤解を避けるためにも、情報の正確さは不可欠です。 過去の教訓は何? 過去の業務を振り返ると、複数のデータベースを活用していたため、データ統合の正確さや集積時点の一貫性が取れていなかったことを反省するとともに、自分のデータ分析に対する知識不足を痛感しました。今後は、正しい仮説を立てることで説得力を持たせ、より正しいアクションへと結びつけていきたいと考えています。 実践で学ぶ仮説は? また、日常のさまざまなシチュエーションにおいても仮説検証を実践し、Week4で習得した知識を無料研修などの実践の場で活用していくつもりです。問題解決の仮説プロセス(What > Where > Why > How)を業務に取り入れることで、仕事の分析や効率、精度の向上につなげていきたいと思います。

戦略思考入門

選択と捨てる勇気で生み出す価値

戦略の選択は? 戦略における選択、つまり「捨てる」ことについて、ITベンダーの営業マンシミュレーションで学びました。個人のリソースには限りがあるため、何をやるか、何を捨てるかの優先順位を付けることが重要だと再確認しました。 判断の軸は? 惰性で業務を進めるのではなく、しっかりとした判断軸を持ち、それに基づいて考える必要があります。優先順位を付ける方法として、定量的なエビデンスに基づいた考え方に加え、ROI(投資対効果)を考慮することも大切であることを新たに認識しました。 視野を広げる? また、個人的な視点だけでは見落としがあるかもしれず、全体を俯瞰できない可能性があります。このため、集合知を活用し、他者と意見交換や相談を行うことが重要だと感じました。 新たな気づきは? 動画で得たその他の気づきとしては、捨てることが顧客の利便性を増す場合があること、惰性に流されないこと、新参者の意見を聞くこと、餅は餅屋に任せることなどがあります。特に、垂直統合からの脱却や外注の活用について学びました。 業務の見直しは? 現在の職務では、効率化・高品質化を中心に取り組んでおり、取捨選択をある程度行っていると認識しています。しかし、実際に引き受ける業務には無駄やムラが含まれている可能性があります。これを選別し、より良い処理方法を見つけるために、今回学んだことを活かしたいと感じました。ただし、人間との関係も大切なので、単に定量的な結果や事実を伝えるだけでなく、依頼者の心情に寄り添った対応が重要だとも感じました。 引き算の意味は? 既存業務や新規業務に対して、足し算だけでなく引き算の視点を持つことを意識します。捨てる選択をしてこなかったので、組織としても個人としても抵抗を感じるかもしれませんが、定量的な数値結果や俯瞰的な視野を持ち、情報共有や提案方法を模索していきます。これらを考慮して、同僚や上司に対して恐れず提案する勇気を持ち続けたいと思います。「それ、無くても困らないのでは?」という問いを自分に向けていこうと思います。

戦略思考入門

戦略思考で拓く未来

会議で気づくポイントは? 物事の本質を見極め、目標達成に必要な打ち手をシステマティックに考える大局観とバランスの重要性を改めて実感しました。会議の場面では、誰が何に対して語っているかを明確にし、抜け落ちる観点がないかを俯瞰する意識が大切です。 分析して何を得る? また、マーケティングの基本フレームワークである3C分析、SWOT分析、PEST分析、バリューチェーン分析を活用し、自社の課題を多角的かつ具体的に洗い出すことの必要性を認識しました。短期的な成果と長期的なプラス効果とのトレードオフを踏まえ、ベターな選択肢を見極める姿勢が求められます。 分析比較の見どころは? 具体的な3C分析では、【顧客】としては従業員規模が小さく、特定の施策が十分に取り入れられていない点、【競合】としては戦略コンサルタントや大手金融チームの存在を踏まえ、【自社】では高価格帯でフルカバレッジを実現し、内定決定率が高い点が挙げられます。一方、SWOT分析においては、高価格帯や専門性、内定決定率、育成力が強みとされる一方、マッチングの効率性やスピード、自社採用のプロセス管理、マネジャーのスキルに改善の余地があることが示されています。機会としては人材の流動性やダイレクトリクルーティング、世界経済の変化、生成AIの進展が考えられ、脅威としては生成AIやAIを活用したエージェントの台頭が挙げられます。 未来予測の鍵は? さらに、上場している大手エージェントの中期経営計画や統合報告書などを生成AIで分析し、どのような3C分析やSWOT分析、バリューチェーン分析が行われているかを検証することが、今後の自社の取り組むべき課題を明確にする上で有益です。特に、ダイレクトリクルーティングや大手企業による社内転職が台頭した場合、5年後にどのような影響が生じるかを具体的に分析し、今後のプランニングに活かす必要があります。 計画の着実性は? このように、今後も全体を俯瞰しながら、具体的なアクションプランを策定して着実に実行していくことが重要だと感じています。

戦略思考入門

固定費を減らす!経済性活用術

経済性の学びは何を示す? 「規模の経済性」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワーク経済性」「経費の経済性」について学びました。特に固定費の分散という考え方はあまり活用してこなかったため、強い印象を受けました。稼働率の向上が一単位あたりの固定費を下げることに繋がるという視点は、自社の現状把握に役立てたいと考えています。また、習熟効果には経験曲線の飽和があることから、イノベーションだけでなくテクノベートの追求も重要だと感じました。 [総評] 「規模の経済性」と「習熟効果」についての理解が明確で、固定費の分散を自社の現状把握に活かす姿勢が特に優れています。さらに、多種多様な事例に適用して知見を深めると良いでしょう。 さらなる思考の追求は? [さらに思考を深める問い] - 自社の状況に応じて「規模の経済性」をどのように活用できるか考えてみてください。 - テクノベートとイノベーションの違いをさらに深堀りし、それらがどのように相互作用するのかを検討してみてください。 [最後に] 今後も学んだ概念を具体的なビジネスの場面に応用し、独自の視点を広げていってください。これからも頑張りましょう! 範囲の経済性はどこに活かす? 薬局の開局経験を、運営で共通点の多いクリニックの開設に活用したり、介護業界への参入に役立てている弊社では、範囲の経済性が効いている部分があることに気づきました。ノウハウも貴重な資産であり、広い範囲で活用することで人や技術を共有でき、会社全体の労働分配率を向上させることができると感じています。 薬局業界では、労務費を抑えることが利益を維持あるいは増加させる鍵だと考えています。業務効率と生産性を上げる手法を模索する中で、テクノベートが重要であるため、設備投資の可能性を検討しています。その際、投資回収の視点を持ち、余裕ができた部分の人材活用方法を具体的に考えることで、生産性の改善が期待できます。狭い範囲に固有の固定費に固執せず、会社全体で共有できる固定費を明確化することが重要です。

クリティカルシンキング入門

視点を広げる新しい思考の旅

自分の頭、どう使う? クリティカルシンキングにおいて重要なのは、自分自身の思考を客観的に見つめ、「もう一人の自分」を育てることです。人は無意識のうちに「制約」や「偏り」に誘導されやすいため、物事を俯瞰的に捉える力が求められます。これには、視点・視座・視野の広さが必要です。「頭の使い方を知る」ということが大切であり、これがクリティカルシンキングの本質です。 過去の選択は? 以前の私は、顧客から提示された「課題」に対して深堀をし、本質的な問題を見つけ出せることもありました。しかし、過去の経験や「従来の対応方法」に縛られていた場面が多々あったことを反省しています。これに対処するために、多くの関係者とコミュニケーションを取り、全体を把握するよう努めていました。しかし、今回学んだことから、「課題」を解決すべき問題として捉える前に、まず全体を俯瞰的に見渡し、真の課題を把握することが重要であると再認識しました。このようなアプローチを習得するのは時間がかかるかもしれませんが、より効率的な解決策を見つけるために、物事を客観的に見る姿勢を身につけたいと思います。 本当の問いは? 初めの一歩として、自分自身への問いかけを意識していきたいです。 1. 常に客観的に物事を見るよう心がけること - 提示された課題は本当に解決すべきものか? - これを検討する目的は何か?それを明確にした上で考える。 - 全体を見渡せているかを確認する(視点・視座・視野)。 - 自分の意見の根拠は何か?偏りや制約がないか検証する。 - その考えは直感や経験値に依存していないか、証明できるか? 2. 具体的でわかりやすい表現を心がける - 専門用語を多用しない - 誰にでも理解しやすい表現か - 必要以上に抽象的でないか - 問題がすり替わっていないか このように、自分自身への問いかけと具体的でわかりやすいコミュニケーションを通じて、より効果的なクリティカルシンキングを磨いていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

挑む学び!仮説が広がる瞬間

課題と仮説の意義は? 今週は、課題設定と仮説構築の重要性について学び、サンプルデータを用いた実践を行いました。課題を具体的に明確化することで、その後の仮説の精度が向上することを実感しました。また、立てた仮説に固執せず、検証結果に応じて柔軟に視点を変えることの大切さにも気づかされました。仮説が立証されなかった場合には、別の原因を積極的に探る姿勢が求められます。 なぜ業務は偏る? 営業店の業務負荷にばらつきがある場合、単に「業務量が多い」という理由で負担が大きいと判断するのではなく、どの業務が集中しているのか、フローに非効率な点があるのか、人員配置に偏りがあるのかといった具体的な仮説を立てた上で、必要なデータを特定し検証することが重要です。仮説を基に、どのデータを取得し、どのようなグラフで可視化するかを事前に整理することで、分析の精度が高まります。たとえば、営業担当者ごとの業務時間の偏りを分析する際、移動時間の長さや業務の種類が要因となっているかを検証するために、ヒストグラムや散布図の活用が考えられます。 定量指標は何故大切? 課題設定の精度向上には、定量的な指標を明確にすることが不可欠です。業務負荷の偏りを評価する場合は、「1人あたりの業務処理件数」や「1件あたりの処理時間」を指標とし、営業成績の低迷については「訪問件数」や「折衝時間」、「成約率」を基に状況を把握します。現場の意見をヒアリングし、課題感を共有した上で、分析すべきデータを整理することで、的外れな分析を防ぐことができます。 現場の意見は鍵? また、仮説構築とデータ収集の精度を高めるためには、複数の仮説を立て、どの仮説が有力かを検証する手法が有効です。たとえば、「営業成績の低迷要因」として、訪問件数の不足、折衝時間の短さによる十分な説明ができていない、または高額商品の偏った営業活動といった仮説が考えられます。とりわけ、営業活動に関する領域知識が不足している状況では、現場からの意見を積極的に取り入れた仮説設定が必要だと感じました。

戦略思考入門

マネジメント力を磨く新しい発見の旅

最短ルートをどう選ぶ? 美容師になるための最短ルートは、美容専門学校に通うことだと考えます。このように、目指す目標を見失わず、適切な入試方式を選ぶことが大切です。同様に、会社に所属しながらマネジメント能力を高めるためには、グロービス経営大学院の改善された教材を学ぶことが最適だと思います。私は静岡市に住んでいるため、地方ではマネジメントを学ぶ環境が限られていますが、その分、通勤や通学のスキマ時間を活用して学ぶことができます。「グロービス学び放題」の教材が提供するスケールメリットを生かし、さまざまな業界の人々とZoomを通じて効率的に学ぶことができ、非常に有用だと感じました。この取り組みを通じて新しい発見があり、他の経営大学院と比較しても効率よく学べることを実感しました。 戦略と戦術はどう違う? また、「戦略」と「戦術」の違いについて、戦略は大局的で長期的な視点から考えるべきであり、戦術は短期的かつ狭い視点に重きを置くという点が参考になりました。今回のナノ単科では、大局的な長期視点を意識し、物事を俯瞰できる人材を目指して学習を進めています。 戦略思考はどう広げる? 一人の社員として、短期的かつ狭い視点で物事を考えがちですが、これからは戦略的な視点を取り入れ、長期的かつ大局的に物事を捉え、日々の設備導入や改善に生かしていきたいと思います。ライブ授業のアーカイブでは、歴史上の著名人たちの戦略について議論しており、まだ知らない偉人が多いことにも気づかされました。そこで、彼らについての書籍を読み、どのように戦略的だったのかを学び、自身の行動に取り入れたいと思います。 目的達成はどう実現? 行動を起こす前に、まず目的を明確にし、目的達成のための最短ルートを考える必要があります。限られたリソースを効率的に活用するためには、相手のスキルや設備の活用状況を把握することが重要です。新しい課題に取り組む際には、費用対効果を意識し、どこに資金を投入すべきかを慎重に検討し、それを戦略的思考で実践していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題解決を極める!ナノ単科で学ぶステップ

問題へのアプローチは? 問題解決は、解決策を先に考えるのではなく、問題の明確化から始まり、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案というステップを経て進めることが重要です。問題の明確化は、現状と理想とのギャップから始まります。問題箇所の特定や原因分析、解決策の立案は、ロジックツリーなどを活用して可視化し、丁寧に整理することで、順調に進めることができると考えられます。 手順の確認は? 問題解決のプロセスでは、まず問題を明確にし、その後、問題箇所を特定し、原因を分析し、解決策を立案します。この順番に従うことが基本ですが、次のステップに進んでうまくいかなければ、前のステップに戻ることや、ある程度方向性が見えたら解決策を試して原因を再度探るといった柔軟な方法もあります。 現実と理想は? 現状と理想のギャップから問題を明確化する際には、二つの形態があります。一つは、正常な状態から低下している現状を正しい状態に戻すための問題解決です。もう一つは、現状が正常であるにもかかわらず、理想に到達するために取り組むべき問題解決です。 ロジックツリーは? 問題の特定、原因の分析、解決策の立案の各ステップでは、ロジックツリーを活用することで、問題を要素に分け、どこに問題があるか特定します。最初に設定した問題を中心に、要素をツリー状に分けることで、MECE(もれなくダブりなく)の原則に従い、効率的に問題を抽出し、原因を把握し、解決に寄与することができます。 計画と実績は? 業績計画と実績の差異を分析する際には、計画(理想)と実績(現状)の違いを明確にすることが重要です。これまでは問題を明確にした段階で対策を考えていましたが、ロジックツリーを用いて構造化することで、問題箇所の特定や深い原因分析が可能となり、より効果的な解決策を実施できます。10月の業績に関するレビューが11月中旬に予定されているため、この方法を活用して問題箇所を特定し、原因を分析し、効果的な解決策を講じたいと考えています。

戦略思考入門

効率よくビジネスを進化させる秘訣

学びを通して得られた経済性の理解 ビジネスのメカニズムとして、様々な経済性について学びました。コスト低減策については、これまで100か0かという極端な判断をしがちでしたが、適切なスケールメリットを見つけることができるようになりたいと感じました。 SNSマーケティングの重要性とは? ネットワークの経済性も現代のビジネスには不可欠だと痛感しました。SNSを利用したマーケティングや広報活動は、企業がToCビジネスを展開する上で非常に有効です。特に、私のようなOver40のビジネスマンにとって、この方面への感度が今後のビジネスに重要だと危機感を覚えました。 人的資本と範囲の経済性 私の会社ではITサービス事業を行っており、「規模の経済性」はあまり当てはまりませんが、「範囲の経済性」については人的資本の活用が重要です。新たな業務やプロジェクトに人材を充てる「化学反応」という表現が社内でよく使われますが、うまくいかないケースもあります。組織編制では能力や経験以外にも、外向性などの要素を考慮することで人的シナジーを高める必要があると感じました。 習熟効果とイノベーションの必要性 自社の事業は習熟効果の曲線で見ると中盤に差し掛かっていると感じます。固定費や人件費が上昇する一方で、サービスの価格は据え置きもしくはディスカウント状態です。これにより、将来的にイノベーションが必要だと危機感を覚えました。 適切な価格設定への試算方法 自社事業について、必要な収益を試算したいと考えています。人件費や共通コストを正確にプライシングに反映させることで、適切な価格設定を見極めたいと思います。 継続的な学びの重要性 自身の業務や思考方法も常にアップデートを心がけています。日頃から学びの時間を取り入れ、講座終了後も復習を行いたいと思います。また、定期的に動画学習を取り組むことで、「知識のインプット」➡「自分の考えをアウトプット」➡「業務への置き換え」というサイクルを継続していきたいです。

データ・アナリティクス入門

仮説の力で未来を切り拓く

学んだことは何? 「仮説の立て方」「データ収集の注意点」「仮説の種類の違い」を学びました。これまで、集計したデータから都合のよい部分だけを抜き出して仮説を組み立てる、という我流のやり方に限界を感じていました。 仮説立案のコツは? <仮説の立て方のポイント> ・複数の仮説を用意し、最初から一つに絞らない ・仮説同士に網羅性を持たせる データ収集の秘訣は? <データ収集の注意点> ・自らデータを取りに行き、仮説の立証に努める ・仮説に対する反論も排除できる情報の入手を心がける 仮説の違いはどう? <仮説の種類の違い> ・結論の仮説:ある論点に対する仮の答えを示す ・具体的な問題解決を目的とした仮説:分からない点に対する仮の答えを提供する 検証と説得はどう? これらを通じ、検証マインドや説得力、問題意識の向上、迅速な対応、そして行動の精度向上が期待できると実感しました。 海外動向は読める? また、海外顧客の所要動向を分析する際に今回の学びが大いに役立つと感じています。特定の顧客向けであれば、分析対象を絞って時系列で変化を追えばよいのですが、一般向けの製品の場合、市場全体の動向や地域性も踏まえつつ、複数の仮説を立て多くのデータを基に分析する必要があります。そのため、仮説のパターンを複数用意し、ノウハウとして蓄積していくことが非常に重要だと思います。 分析進捗は順調? 現在、顧客所要動向分析効率化のプロジェクトに参画しており、具体的なアクションとして以下の点を実施しようとしています。まず、カスタム品と汎用品それぞれに適した分析指標を設定します。次に、どの指標の変化が顧客所要に大きな影響を与えるのか、複数の仮説を立てながらデータを検証します。そして、仮説と異なる動きが見られた場合、もしくはどの仮説とも一致しない場合には、分析指標自体の見直しを行います。これらのアクションを月次で繰り返すことで、仮説のパターンを着実に蓄積し、分析の精度を高め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

小さな分解で見える大発見

分解で見える真実は? 分解を行うことで、従来の全体からは見えなかった事実を得ることができると実感しました。例えば、年齢などの区分を均等に分けるのではなく、生データの特徴に合わせた切り口で分解することが重要であると知り、自分自身も改善すべき点だと思いました。実際、いくつかの切り方を試して分析を重ねることで、より適切な理解が深まると感じています。 切り口は何が違う? また、従来は層別分解が得意でしたが、変数分解やプロセスごとの分解など、異なる切り口も学ぶことができました。分解を始める前に全体像を明確に定義すること、すなわち目的を明確にするというクリティカルシンキングの基本が、データ分析においても非常に重要であることを再認識しました。 ウェブの解析はどう? 私の業務では、ウェブシステムのパフォーマンス分析や運用業務の効率化に取り組んでいます。パフォーマンス分析では、レスポンスタイムやエラー率など、様々な指標を機能別、リクエスト別、時間帯別に分解して検証することで、新たな知見を得る可能性が広がっていると感じています。 業務効率の見直しは? また、運用業務の効率化においても、単に忙しさを感じるのではなく、実際に業務に費やす時間を計測し、プロセスや対応内容ごとに分解することで、根本的な原因や改善ポイントが見えてくると実感しています。 ラベリングはどう大切? さらに、データを正確に分解して活用するためには、収集や計測の段階で最小単位までしっかりとラベリングすることが不可欠だと感じました。全体の傾向は平均や合計から把握できるものの、細分化したデータを分析するには、各サンプルがどのグループに属するのかが明確でなければなりません。 知見の信頼はどう生む? そのため、今後も日常的にデータを分解して分析することを念頭に置き、様々な切り口から知見を得られるよう努めたいと思います。いかなる知見が得られても、それが確かなものであるか否かを常に疑い、裏付けを求める姿勢を維持していきたいと考えています。

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