クリティカルシンキング入門

発見!グラフで見る学びの軌跡

グラフはどう使う? スライド作成時には、グラフを意図的に活用する必要性を強く感じています。特に、グラフの単位や細部に注意を払い、見落としがちなポイントを確認することが重要だと実感しました。 ルールはどう守る? また、資料作成にあたっては基本となるルールをしっかりとインプットし、最適な情報を届ける努力が必要です。自分の感覚を疑いながら、誰に向けてどのような情報を伝えたいのかを常に意識することが大切だと考えています。 テキストは整ってる? テキストのみの案内においても、基本的なフレームを意識して、内容が分かりやすくなるよう整理する必要を感じています。先輩からは、必要なインプットが十分でないと助言を受けた経験もあり、より丁寧な準備を心がけるようにしています。 情報伝達はどうする? 日々のテキスト案内や社内報、資料作成においては、「作ること」自体が目的になってしまわないよう、必ず伝えたい情報を意識し、基本的なポイントを一つひとつ確認することが重要です。 インプットは足りる? 今回のテーマに関連する書籍なども購入し、さらなるインプットを進めていきたいと思います。作業に夢中になるあまり、自分を疑う時間を失わないよう、「これでいいだろうか」と細かくチェックする姿勢を維持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

論理で見つける本質のヒント

ロジックとMECEの意義は? 今回、ロジックツリーとMECEの考え方の重要性を学びました。実際の業務ではロジックツリーを使用していますが、MECEについては十分に意識できておらず、その結果、抜け漏れや重複が生じることがありました。今後は生成AIを活用し、漏れやダブりがないかを確認していきたいと考えています。 問い合わせ対応の真意は? また、ユーザーからの問い合わせに対しては、単に表面的な対応にとどまらず、ユーザーが抱えている本質的な問題をしっかりと把握することの大切さを再認識しました。たとえば、ユーザーから「椅子が壊れたから直してほしい」と依頼があった場合、単に椅子を修理するだけでなく、一体何に困っているのか(What)、どの部分が壊れているのか(Where)、なぜ壊れてしまったのか(Why)、そして今後の対策(How)についても考え、包括的に対応することが求められます。 本質追求はどうする? さらに、ロジックツリーを活用して、ユーザーが本当に必要としていることをWhatの視点で明確に考え、抜け漏れがないかを網羅的に確認する視点を持つことが重要だと感じました。思考の順序は、最初にWhat、次にWhere、そしてWhyの順に進めることを意識し、具体的かつ論理的な対応を心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

実務に活かすMECEで新視点発見

問題解決の難しさに気づく 実践演習を通じて、私は問題特定の際に表面上の情報だけを処理しがちで、問題解決のステップを踏むことが難しいと理解しました。これにより、課題を適切に提起できることが限られていることにも気づかされました。MECEやロジックツリーという言葉は知識として持っていましたが、具体的に活用したことはありませんでした。しかし、MECEはデータを重複なく、漏れなく整理する考え方で、実務でも非常に有効であると感じ、直ちに活用したいと思いました。 新視点での顧客セグメンテーション 実務において、顧客セグメンテーションを考える際、これまでは年齢、性別、居住地などの従来の基準に頼っていました。しかし、MECEの考え方を用いることで、新しい視点からセグメンテーションを検討し、より優れた分析ができる可能性を探りたいと考えています。 新手法の有効性は? 新たな顧客セグメンテーションの手法として、まず取引頻度と勤務先の業種という二つの基準を用いて分析を進めてみます。この二つでセグメンテーションを行い、既存の分析手法と比較することで、その有効性を検証したいと考えています。現時点では、取引頻度や業種に関するデータの分布を十分に把握していないため、まずはどの基準で分類を行うのか、データを確認していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

リーダーとしての課題認識力向上への挑戦

学びの意義は? WEEK1からの学びを通じて、自分にとって何が重要なのかを再確認できました。特に、思考の抽象度を操作することや、イシューの再検証に関しては、苦手としていた部分を具体的なアクションプランに落とし込むことができたのが良かったです。 リーダーで何する? 現在、チームのリーダーを務めていることから、チームのメンバーや組織の課題に取り組む際にこの学びを活用したいと考えています。特に来年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をきちんとイシューとして認識し、その上で解決策を策定していくことが必要です。 抽象思考はどう? 抽象度を上げる思考がしにくい点は、日常的な課題にも当てはまります。例えば、組織の課題に向き合う際には、周囲からのチームに対するイメージや現在の業務内容に引っ張られ、思考の抽象度が上がりにくいこともあります。これを改善するために、紙に書き出して思考の抽象度を上げる訓練をしてみようと思います。 イシュー評価はどう? イシューの設定に関しては、実務において分かりやすいイシューが見つかると、それに集中して他の可能性を排除しがちです。これを改善するためには、思考のプロセスを意識し、発見したイシューが最適かどうかを何度か他の分解方法を試してみる習慣をつけたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

業務に役立つ分析スキルを身につける方法

予測を立てる重要性は? グラフなどの資料を見る際、自分なりの予測を立て、仮説を立てて実態との違いを確認することは重要です。このプロセスでは、仮説の誤りをマイナスに捉えず、新たな課題や問題に気づく機会として扱うことが求められます。 分析のサイクルをどう回す? 分析の基本である「目的・仮説・データ収集・仮説検証」のサイクルを回すことについては、業務で分析を行う際に疎かになっていたと反省しました。数字に集約した分析を学ぶなかで、代表値(単純平均、加重平均、幾何平均、中央値)や散らばり(標準偏差)のそれぞれが適した状況で使い分けることが重要であると再認識しました。 患者数低下の原因とは? 紹介患者数の低下対策を立案する際、まず分析のプロセスをしっかりと踏むことが大切です。特に目的を明確にすることで、求めたい結果を得るためのポイントとなります。次に、どの視点で分析を進めるかを判断し、グラフや数字を用いて実行していきます。 具体的には、紹介患者数低下の分析では、近隣医療機関からの紹介の減少が課題(目的・問い)となります。減少の要因について仮説を立て、その後、取るべき分析の視点(インパクト・ギャップ・トレンド等)を考慮してデータを収集し、グラフ化・数値化します。最後に、分析結果と仮説を検証し、対策を立案します。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータが紡ぐ物語

分析の始まりはどう? データ分析は、まず解決すべき問題を明確にし、最終的な結論のイメージを持つところから始まります。すなわち、最初に仮説を立て、what、where、why、howという流れに沿って必要な情報を整理することで、分析の方向性を定めることが大切です。 データはどのように収集? 次に、必要なデータを収集します。その際、実際の数値と割合の両面から確認を行い、一方に偏らないバランスの取れたデータ把握を目指します。必要な情報が不足している場合は、自らデータを集める方法も検討すべきです。評価方法においては、あいまいな表現や中間的な回答を避けることが重要です。 図表でどう伝える? 収集したデータは、次に加工して見やすい図表などにまとめます。どのような表現方法がデータの散らばりや相関を直感的に理解させるかを判断し、情報を具体的かつ明確に提示することが求められます。 仮説はどう再検証? そして、整理されたデータをもとに、当初の仮説に沿って分析を進め、発見に結びつけます。この過程では、what、where、why、howの各側面で原因と結果を再確認し、客観的な視点で全体のストーリーを見直すことが大切です。また、既存の仮説にとらわれず、新たな価値ある仮説の構築に努めることも求められます。

クリティカルシンキング入門

問いの力で広がる学びの未来

問いをどう理解する? 「問いを立てる」という言葉について、普段の言い回しとは異なり、初めはピンと来なかったものの、ライブ授業の具体例を通じて理解が深まりました。YESかNOで答えられる問いを設定することで、その答えに対する論拠や分析が求められ、論理的な説明が自然と身につくと実感しています。これまでの日々の業務にも通じる部分があり、改めてその意義を認識することができました。 フレームワークの再確認は? また、これまでシステム開発の現場で漠然と使っていた思考のフレームワークが、今回の学習を通じて再確認できた点も大きな収穫です。部署内で複数のシステム開発案件のレビューを行った際に、報告内容が論理的でない場面に直面することがあり、状況を整理するためにこのフレームワークを意識的に活用できそうだと感じました。さらに、事業計画の立案や部下のサポートにも、今までの経験にとらわれない新たな視点を加える上で大いに役立ちそうです。 イシューリストをどう見る? ライブ講義で紹介されたイシューリストの作成方法も非常に印象的でした。日常業務では緊急度の高いものが優先され、本来注目すべき課題が見落とされがちですが、イシューリストを作成し定期的に見直すことで、重要な問題点を把握し、対処策を検討する体制を整えられると感じました。

クリティカルシンキング入門

資料作成で成果を生む!振り返りのコツ

どんなグラフで伝える? 伝えたい内容を効果的に視覚化するために、グラフを活用することが有効です。また、文字のフォントや色にも注意を払うことで、受け取り手に具体的なイメージを連想させることができます。優れたスライドは、情報をすぐに見つけられるように工夫されているべきです。 相手に伝わる方法は? 資料作成の目的は「相手に伝わること」であり、視覚的な要素だけでなく、話し方や抑揚といった聴覚にも訴えかけることが重要だと感じました。スライドやグラフを作る目的を忘れ、単に作成することが目標になってしまうと、生産性の低下や情報過多につながる可能性があります。この点を部下にも慎重に伝えたいです。 資料内容は再確認? 報告や方針の資料作成では、状況や受け手に応じて文面に変化を持たせることが求められます。社内向け資料の場合、チェックを怠ってしまいがちですが、受け手への配慮を忘れずにセルフチェックを行うことが必要です。特に、「何を伝えたいのか」をしっかりと確認することが重要です。 シンプルさはどう保つ? グラフやスライドの数が増えがちなので、シンプルさを心がけつつ具体性を持たせ、必要に応じて付録を活用することを意識したいです。これらを踏まえて、より良い、伝わりやすい資料作成を目指していきます。

クリティカルシンキング入門

ロジックツリーで進化するコミュ力の秘密

対概念で何が変わる? 「手順を踏んで書く」というポイントで、対になる概念を下層に進める方法について学びました。これまでは、主題に対して思いつくまま事象を書き連ねたり、相手に刺さりそうな内容を並べたりしていました。しかし、対になる概念を並べることにより、より網羅的に整理することができると感じました。また、具体性を持たせるため、さらに一層具体的に記述するなど、どの程度具体に落とし込めば分かりやすくなるのか、ロジックツリーの構築で多くを学びました。 連絡時は何に注意? 社外の人と連絡を取る際、基本的な要素として、主語が抜けていないか、主語と述語が対応しているかを確認することが重要です。これは、相手が話すことを理解する際にも、頭の中でピラミッドストラクチャーを描くことで役立ちます。理解が追いつかない場合には、その場でメモを取ることを心がけています。 AIでどう確認する? また、手元の文章を他人に見せる前に、生成AIを利用して確認するようにしています。AIが提示する誤りについても解説を求めることで、自分の書いた文章の改善につなげます。一通りの話を聞いた後には、頭の中で描いたピラミッドを基に「この理解で正しいか?」と確認を入れるようにしています。これにより、意思疎通の精度が上がることを実感しています。

クリティカルシンキング入門

価値ある問いを生むクリティカルシンキングの秘訣

クリティカルシンキングの重要性とは? 「クリティカルシンキングとは、問いと答え(主張と根拠)を考えることである」という言葉がとても印象に残っています。また、主観的にならず、客観的に現状を分析し、ありたい姿を見据えて、今解くべき価値のある問いを考えることが重要だと感じました。価値のない問いを立てても意味がありません。 組織課題への対処法は? この考え方は、社内での施策提案の場面で非常に役立ちます。組織課題について考えていると、自分もその組織の一員であるため、主観的になったり、自分の意志が入り込んでしまうことがあります。その際には「これは客観的か」を常に意識することが大切です。現状を正確に分析し、今解くべき価値のある問いを考えるように心がけたいです。 客観的な施策提案のプロセス 施策を検討する際には、いきなり施策提案まで考えるのではなく、以下のステップを踏むべきです: 1. まずは現状を分析し、その分析が客観的かどうかを振り返る。 2. 次に、今解くべき価値のある問いを立て、それが客観的かどうか再度振り返る。 3. 一晩寝かせる。 4. 最後に、分析結果と問いの両方が客観的であるかを確認し、提案に移る。 このプロセスを経ることで、より客観的で価値のある施策提案ができると感じました。

データ・アナリティクス入門

実践で深まるデータ分析

基本の理解はどう? 分析の基本についてしっかりと学ぶことができ、知識としてはあったものの十分に理解できていなかった概念が具体的な手法を通じて身近に感じられるようになりました。 データ比較の極意は? 大量のデータを比較する際には、まず①数字に集約して捉える方法、②目で確認して理解する方法、③数式を用いて関係性を見出す方法があると学びました。また、データの中心傾向を捉えるためには平均値、中央値、最頻値などの代表値を、ばらつきを把握するためには標準偏差を活用することが有効であるということを実例を通して理解しました。平均値については、単純平均、加重平均、幾何平均といった種類があることも整理され、より具体的な把握が可能になりました。 相関を見る意味は? さらに、散布図によって相関関係を見る方法についても学びましたが、たとえ相関関係が見られても、それが直ちに因果関係を意味するわけではないという点は特に留意する必要があると感じました。 仮説検証の価値は? 加えて、アンケートや講義、受講者の特性調査などの既存のデータに加え、自分自身で仮説を立てながら分析・検証を進めるプロセスの重要性を実感しました。実際に自ら手を動かして分析を行うことで、データについての理解が一層深まると感じています。

クリティカルシンキング入門

伝わる文章の秘密を探る

主語に注意する理由は? 自分の文章を振り返り、伝わりにくい文章を書いていたと反省しました。今後は、以下の3点に特に意識して取り組みたいと考えています。まず、主語と述語の関係をしっかり意識し、正しい日本語を用いることで、相手に伝わりやすい文章を目指します。次に、伝えたい内容を支える「柱」を立てること。そして、その柱を設定する際には、対になる概念を意識することです。 ピラミッドはどう役立つ? また、検討や伝達の際にはピラミッドストラクチャーを活用し、論理の妥当性を確認するようにしています。特に、メインメッセージを支えるキーメッセージを明確にすることで、主張を簡潔かつ明確に伝えられると感じました。 会議で伝えるコツは? 各会議でのプレゼンテーションの際も、ピラミッドストラクチャーを活用して論理の妥当性を確認するよう努めています。キーメッセージに漏れがないかを確認し、相手にしっかり伝わるよう意識しています。 業務報告の要点は? また、業務報告においては、口頭で迅速かつ論理的に伝えることが求められるため、メインメッセージとキーメッセージの関係を活用しています。簡潔かつ論理的な報告に苦手意識を持つ部下のために、ピラミッドストラクチャーの考え方をレクチャーし、組織全体で取り組むことを目指しています。
AIコーチング導線バナー

「確認」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right