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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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解決
に関する学び

全1776件の振り返りを公開中

解決

クリティカルシンキング入門

イシューで見つける問題解決のカタチ

問題の本質に迫るとは？「イシュー＝何を今考えるべきか」という認識の大切さを学び、まずは問題点を明確にすることの重要性を理解しました。問題の特定にあたっては、「問い」の形で具体的に考え、着実にその問題に向き合い続ける必要があると感じました。議論はどう進むべき？振り返ると、会議では議題があるにもかかわらず、議論がなんとなく進んでしまい、結果として話が脱線したり、見当違いの結論に至ってしまうことがありました。認識と共有は？今後は会議に限らず、業務上の課題に対してもまず「イシュー」を認識し、適切な根拠に基づいた判断を行えるよう訓練するとともに、その認識を職場の仲間と共有していきたいと思います。

50代男性小売業部長

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クリティカルシンキング入門

層別で切り拓く問題解決のヒント

層別の新発見は何？問題を層別する手法として、足し算、かけ算、プロセスに分ける方法を学びました。特に、プロセスに分けるという考え方は従来にはなく、新鮮な発見でした。また、層別のアプローチによって明らかになる課題が全く異なることから、複数回層別して真の問題を見極めることの重要性を再認識しました。分析手法はどう活かす？データ分析の手法は、担当している労務分野の就業規則改定に活かせると感じました。これまで従業員の不満の声を集め、あまり深く分析することなく、対応可能な部分から改善を進めていましたが、今後は年代別、職能別、プロセス別に分けて複数回層別分析を実施し、課題をより明確にしていきたいと思います。

30代男性自動車係長／主任

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データ・アナリティクス入門

仮説と比較で切り拓く未来

分析プロセスの進み方は？今回の学習では、データ分析の思考プロセスを体系的に学び、特に三つの重要なポイントを意識することができました。まず、仮説を持つことでプロセスが早く進むという点、次に、分析は比較により成り立つという点、そして数値とグラフの取り扱いが肝要であるという点です。課題解決の秘訣は？また、自己の課題として、筋の良い仮説立案力を磨く必要性を強く感じました。そのため、幅広い関心を持ち、数多くの因果関係に触れることが重要だと捉えています。データ分析は、実際に因果関係を紐解く作業であり、社会に潜むさまざまな関係に目を向けることで、自然と論理的かつ効果的な仮説立案感覚が養われると実感しました。

50代男性化学品次長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説実践で切り開く研修の扉

試す意義は何？とにかく試してみる、やってみるという姿勢が大切だと直感的には感じていました。ただし、行き当たりばったりに進めると無駄が生じ、良い成果へはつながりにくいということも理解しています。そのため、仮説思考の基本や、問題解決の各プロセス、そして結果に対する仮説を正しく理解し、実践することが重要であると実感しました。設計はどう進める？私の仕事では研修の設計が多く、到達目標に基づいて内容を構成しています。どのワークにおいても「どのような問いかけがどのような結果を導くか」を意識する必要があります。今回学んだ問題解決の仮説の手法は、ステップごとに論理的に考えを整理する点で非常に参考になりました。

50代男性その他の産業会長／社長

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クリティカルシンキング入門

気づきが業務を劇的に変える瞬間

クリティカル思考はどう？これまでの業務を振り返った結果、行き詰まりの原因は、クリティカルシンキングを十分に実践していなかったことだと気づきました。また、他者と円滑なコミュニケーションを取るためには、相手を理解するだけでなく、自分自身を把握することが不可欠であると学びました。違和感の解決策は？業務上で感じた違和感は、今後クリティカルシンキングを実践することで解消できると考えています。具体的には、情報収集に時間がかかる場合は、まずイシューを設定して効率的に進めること。そして、上司から予想外の指摘を受けた際には、3つの視点や具体と抽象の両面から思考を広げ、より柔軟な対応を心がけるように努めます。

30代男性電気通信一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

全体像で広がる仮説の世界

仮説はどう考える？分析にあたっては、まずどのような仮説が考えられるかを整理することが重要だと学びました。もし、思い浮かんだ仮説が誤っている場合でも、一つに固執せず、複数の仮説を検討するために全体像を把握することが大切だと実感しました。課題解決の進め方は？また、業務で課題が発生した際は、まず全体像を整理して原因となり得る仮説を複数立てます。その上で、各仮説に対応した切り分け方法を検討し、優先順位を付けながら検証を進めます。検証結果が想定と異なる場合は、仮説を見直し、新たな仮説を立て直すことが不可欠です。このプロセスを繰り返すことで、論理的かつ効率的に課題解決を図る姿勢が身につきました。

20代男性電気・電子機器製造一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

イシュー設定で切り拓く成長の軌跡

イシューの意義は何？イシュー設定の重要性を改めて認識しました。解決策を考える際には、自分自身の思考の癖が影響しすぎないよう注意する必要があると感じています。また、他者との議論を通して複数の視点を取り入れることも大切だと実感しました。講義で学んだマトリックスの設定方法は、今後の実践に活かしたいと思います。裁量不足はどう解消？担当プロジェクトにおける課題解決では、イシュー設定が非常に有用であると感じています。現時点では大きな裁量が与えられていないため、まずは自分でイシューとその対応策のたたき台を作成し、上司や同僚と意見を交わすことで、論理的な思考力を段階的に高めていきたいと考えています。

20代男性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

直感を超える仮説思考のすすめ

直感に頼る理由は？これまで仮説を立てる際、直感やフィーリングに頼ってしまいがちでした。しかし、抜け漏れが無いか確認するためにも、4P分析などのフレームワークを活用してみようと考えました。仮説の活用方法は？仮説思考には、結果に対する仮説と問題解決における仮説の２種類があると実感しています。日々の業務では仮説と検証のサイクルを繰り返しているものの、直感に頼る部分があると感じました。コーチングの工夫は？今後は、フレームワークを用いながら抜け漏れを防ぐとともに、後輩に仕事を教える際にも「仮説を立てる」というアプローチを取り入れ、効果的なコーチングを目指していきたいと思います。

30代男性小売業係長／主任

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マーケティング入門

先入観を超えるネーミング戦略

印象の固定はどう捉える？商品イメージの作り方や、ネーミングの重要性について学びました。特に、顧客がすでに持っている商品名から既存のイメージが想起されると、新商品に対して固定観念や先入観が影響し、本来訴求したい内容とは異なる印象が与えられてしまうことが分かりました。新製品名はどう決める？この問題を解決するためには、新製品であることをアピールできるネーミング戦略が不可欠です。新たなサービスや商品の場合、同業他社も提供しているありふれたサービスに対して、異なる顧客ニーズを結びつけることで差別化を図り、それを効果的に伝えるために、わかりやすく具体的な名称が重要であると感じました。

50代男性情報技術/IT 部長

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クリティカルシンキング入門

固定概念を乗り越えた全体思考

固定概念に縛られる？ドラッグストアにあるもの、ないものの演習を通して、あるものは具体的なイメージを持ちやすい反面、ないものは視野を広げることで無限に考えられる点がとても印象深かったです。この経験から、固定概念に縛られると考えが偏り、狭い視野に陥ってしまう恐れがあると実感しました。システム全体を見渡す？また、システムにバグが発生した際、一部の機能だけに着目して解決策を模索することが多いですが、それだけでは済まない場合も多いと感じました。バグの修正にあたっては、システム全体やユーザーの操作まで影響を及ぼすことを踏まえ、全体の視点から影響度と対策を考えることが改めて重要だと学びました。

30代男性情報技術/IT 課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説の先に広がる未来

仮説検証で成果は？不確実性の高い環境では、明確な正解が存在しないため、目的を設定し仮説と検証を迅速に繰り返すことが成果創出に繋がると実感しました。特に、結論や問題解決に向けた仮説を時間軸で整理する視点は有効であり、生成AIを活用して検証の幅と速度を高めることで、思考の質や意思決定の精度が向上すると感じています。将来像はどうなる？また、設備投資の構想や実行の承認可否判断の資料作成においても、仮説を立て検証する手法が有用であると確信しました。不確実な部分を具体的に分析して活用することで、将来の在りたい姿をより明確に描くことができ、ぼやけた将来像がクリアになると実感しています。

50代男性機械部長

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない、ばらつきの真実

データの比較法は？データを比較する方法として、「数字に集約する」や「ビジュアル化する」方法があります。数字で表す際は、単に平均値だけを見るのではなく、ばらつきも合わせて確認することが重要です。また、ビジュアル化することで、特徴的な箇所に着目しながらデータ全体の傾向を視覚的に把握でき、問題の検討がしやすくなります。業務データはどう見る？私自身、業務で扱うデータの数が少ないため、これまで平均値や推移に注目することが多く、ばらつきには十分注意していませんでした。今後は、問題解決のためにばらつきの観点からもデータを見直し、何か特徴的な事象がないかを探っていこうと考えています。

50代女性放送・メディア部長

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