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課題 ✕ 授業

に関する学び

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4Pで何が見える？ 仮説設計の授業では、4Pのフレームワークを活用して多角的に仮説を立てる手法を学びました。一つの課題に対して複数の仮説を提示できるため、視点を細かく分解することで見落としを防ぎ、可能性の低い要素も整理できる点が印象的でした。その結果、無駄な検討や思考にかける時間を削減できると感じました。 定量と定性はどう違う？ また、プログラム内では定量分析が中心と考えられていましたが、実際にはインタビューなどの定性調査も取り入れられ、両面からユーザーの理解を深める重要性を改めて実感しました。この体験を通じて、UI/UXデザイナーとしての原点に立ち返る貴重な機会となりました。 0から1の検証法は？ サービスの立ち上げ期（0から1）の段階では、まず仮説を立て、4Pの視点からアンケート項目を設計。また、適切な対象者を選定して定量調査を行い、市場のニーズを把握することが重要であると学びました。その後、定量調査の結果を踏まえてペルソナを設定し、ペルソナに近い対象者への定性インタビューを実施することで、双方の結果の共通点から本当に重要な価値を導き出すアプローチが有効だと感じました。さらに、そこから抽出される価値の要素を整理し、具体的な要件定義へと落とし込むプロセスが理想的な進め方です。 データ解析で何を掴む？ 一方、運用・改善フェーズ（1から2）では、データ解析ツールを用いて流入元や利用デバイス、アクセス時間帯などのデータを収集・分析することが鍵となります。こうしたデータを活用してユーザー動線やペルソナに関する仮説を立て、具体的なターゲット像を明確化。その上で、適切なプロモーション施策を検討し、認知度の向上や利用促進に繋げる取り組みが求められると実感しました。

なぜ共感が大切？ 高専教育におけるデザイン思考の実践応用が具体例として示され、プロジェクトベース学習の改善の流れがとても分かりやすく整理されていました。まず、学生が実際に課題に取り組む様子を観察し、どこでつまずいているかを体験的に理解する「共感」のステップから始まります。その後、「2年生のプログラミング初学者がエラーメッセージに直面したとき、原因の特定が難しく挫折感を感じている」という具体的な課題定義につながり、その問題に対する多角的なアプローチとしてSCAMPER法を活用する発想へと発展させています。 試作とテストの効果は？ さらに、簡易的なデバッグガイドやチェックリストを作成し、小規模なクラスで試用することで、「試作」と「テスト」のサイクルが迅速に回されました。実際の授業では、このプロセスを通して、教員が見落としていた細かい困難点や、学生が質問しづらい心理的ハードルが明らかになり、具体的かつ効果的な改善策を議論できる環境が整えられました。 多角発想はどう役立つ？ また、従来の一方通行の解説にとらわれず、例えばエラーメッセージを視覚的なフローチャートに変換するなど、多角的な発想が功を奏しました。この結果、学生同士が自然に教え合う雰囲気も生まれ、クラス全体の協力体制が強化されるという予想外の効果も確認されました。 試作の意義を感じる？ さらに、デザイン思考における試作の意義が改めて実感されました。実物に近い試作に限らず、デザイン画や説明動画など、さまざまな形でフィードバックを得ることが可能です。視覚的な印象や使用シーンの具体性を重視するフィードバックは、教材の改善に大いに役立ち、実践を通じた気づきを促す重要な要素となっています。

学びの振り返りは？ 今週は、6週間分の学びを総括する内容でした。ライブ授業冒頭の「これまでで最も役に立つと感じたものは何か」というワークを通じ、さまざまな学びの中から一つに絞る難しさを実感しました。改めて学んだ内容を整理し、教訓化、言語化、そして行動化していくことの重要性を感じました。 評価の向上は？ また、ロールプレイではネガティブな評価に対してのフィードバックを実践しました。ネガティブな評価であっても相手にしっかりと受け止めてもらい、その上で成長へと導く必要があると感じました。評価面談だけでなく、評価基準を明確に設定し、日々のコミュニケーションを通じて相手をより理解することが大切だと思います。 本当のリーダー像は？ Gailでの学びでは、最初に考えたリーダー像を改めて見直しました。大きな変化はなかったものの、自分が理想とするリーダー像について話すと、意外にも身近な人がその像に当てはまるという指摘を受けました。普段から意図を持って周囲を観察し、メンバーや同僚の新たな一面に気付くことの大切さを痛感しました。 リーダー行動はどう？ 日頃の業務においてリーダーとしての行動を発揮するためには、あらかじめ目的や意図を明確にしておくことが必要だと感じました。エンパワーメントを実現するためには、自分に余裕を持つことも大切です。打ち合わせや1on1の前には、どのように関わるかをしっかり考える時間を持ち、また週に一度、成功や課題を振り返り、教訓を言語化していく習慣を身につけたいと思います。さらに、Gailで設定したリーダー像に近づくため、具体的な行動計画を立て、いつまでにどのように実践するかを明確にして取り組んでいくつもりです。

総合演習の意義は？ 総合演習の授業では、これまで学んだフレームワークやテクニックを活用することができました。この総合演習は非常に良い練習問題であり、こうしたケーススタディを繰り返し行うことで、実践的な力を身につけられるという期待が持てました。 講座の成果は？ クリティカルシンキング講座を受講したことで、思考の基盤をしっかりと強化し、業務にその考え方を取り入れることができました。具体的には、相手の立場や状況を考慮しながら資料を作成したり、情報を正確かつ伝わりやすくするための工夫を行いました。この講座を受講した後、周囲から「わかりやすい」「洗練された」と評価されることが増え、自身の成長を感じています。 学びはどう生かす？ 総合演習やクリティカルシンキング講座で学んだことが実務に活かされ、成長を実感できたことは素晴らしい成果だと感じています。今後は、具体例を用いてどのように学んだ内容を日常で活用しているのかを詳しく説明することで、学習の効果をより明確にしたいと考えています。 イベントは振り返る？ また、担当したイベントについても振り返りを行い、次回に向けた申し送りを検討する予定です。これと同時に、今年の総括と来年度に向けた実行計画の立案、営業場面での顧客の本質的な課題を捉えた提案活動にも取り組んでいきたいと考えています。 今後の実行計画は？ 解決に向けた道筋を立てる際には、ピラミッドストラクチャーやマインドマップ、MECEなどのフレームワークを活用し、まずは目的を確認することから始めたいと思います。これまでの講義を再度振り返り、高いモチベーションを維持しながら次の学習計画を練るつもりです。

自己分析の重要性をどう捉える？ ライブ授業内の演習で例題が提示された際、最初の自分の考えから他の視点を考えることが難しく、他の方の回答を聞くと「ああ、そんな答えもあったのか」と思うことが多いです。この経験を通じて、自分の考えが制約に縛られがちで、考えやすい方向に流れてしまっていることを認識しました。 批判的思考の新たな発見とは？ 論理的思考力とはロジカルシンキングだと思っていましたが、それだけでは足りず、批判的思考（クリティカルシンキング）も伴っていないと、状況の認知や分析につながらないということを初めて知り、学ぶことができました。また、偏りなく考えるためには、「まず考えてみる」をやめて、「どうやって考えるか」を考えた上で考え始めるということが大事だということも学びました。これまで、「どうやって考えるか」を意識したことがなかったため、今後の学習を通して意識していきたいと思います。 効果的な課題分析を目指すには？ 具体的には、課題に対する分析や報告をする際、状況の分析が不十分なまま偏った内容で報告してしまうことがあり、手戻りが発生することが多いです。この経験から、本当の課題は何かを一度立ち止まって考えてから、分析や報告書の作成を進めたいと思います。 打ち合わせを有効にする方法は？ また、打ち合わせの時には、表面上の話しか追えておらず、その場で意見を言えるまで考えが至っていないことがあります。今後は、何のために打ち合わせをしているのか、出てきた意見に偏りがないかを考えながら臨みたいと思います。 このように、今後の学習や実務で「どうやって考えるか」を意識し、論理的かつ批判的な思考を養っていきたいです。

実践の難しさは？ ロールプレイングを通じて、学習した内容を実践する難しさを改めて感じました。特に、リーダーがメンバーに厳しい評価を伝え、それでも前向きにさせる際には、伝える内容や順序をしっかりと構築する必要があると課題を認識しました。また、これまではリーダー視点の演習が中心でしたが、実際の状況ではメンバー視点も踏まえて調整する必要があると考えました。 面談の評価は？ 今回のLIVE授業のメインは、リーダーがサブリーダーに低い人事評価を伝える面談のロールプレイでした。そこで、リーダーはサブリーダーに期待された動きがなかったと評価し、一方でサブリーダーは支援がない中で努力したにもかかわらず評価されないと感じている、というすれ違いがありました。 演習の要素は？ このような状況での演習では、以下の項目が組み合わさっていました。 - 効果的なフィードバック - エンパワメントの適切さ - 動機づけや衛生理論 任せ方はどう？ メンバーに何かを任せる場合には、任せ方や前提条件（目標、権限、現状の能力など）の擦り合わせが重要です。また、依頼した仕事の結果を踏まえたフィードバックにより、自分の任せ方やメンバーの振り返りを行い、考えや教訓にすることを促進できます。 伝え方が合ってる？ メンバーに仕事を依頼した際には、フィードバックの機会をできるだけ設けることが大切です。フィードバックは、リーダーからの一方的な伝達ではなく、メンバーの立場や背景を把握し、なぜその考えに至って行動したのかを一緒に確認することが求められます。その後、メンバーが自ら気付き、教訓にしていくように導くことを心がけるべきです。

授業の意外な発見は？ 今回の授業では、「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」という5つのステップについて学びました。事前に書籍などで知っていた内容でしたが、グループワークを通じて従来の発想との違いを実感することができました。特に、デザインは「目に見えないものを見える化すること」という定義が印象的でした。狭義と広義という異なる側面においても共通する根源的な考え方を理解できたと思います。また、デザイン思考が「意味のイノベーション」であるという考え方についても、新たな気づきを得ることができました。 企画に生かす秘訣は？ 現在、私が担当しているのは、グループ内の中核人材育成研修の企画です。研修内容のアップデートにあたり、デザイン思考のエッセンスを取り入れたいと考え、本講座を受講することにしました。今回の授業内容は、グループワークの進め方も含め、今後の企画に大いに参考になると感じました。これまでは、具体的な商品企画の場面でなければデザイン思考の適用は難しいと考えていましたが、「早く雑に作り、試して壊してまた作る」という基本的な考え方は、研修企画にも十分活かせると実感しました。 フィードバックはどう？ 今後は、研修企画書の作成に際して、時間をかけすぎず直感的に書き上げ、その後に何度もフィードバックを受けながら完成度を高めることを意識していきたいと思います。ただし、どの立場からフィードバックを受けるべきかも重要な課題です。研修受講者、研修を実施する組織側、または研修講師のどれに重きを置くべきか、この点については今後の講義でさらに議論されると考え、注意深く見守っていきたいと思います。

どうして質問が偏る？ ライブ授業で上司役として面談を行った際、自分が聞きたいことばかりに意識が向いてしまっていたと気づきました。評価を伝えるとき、なぜその評価になったのかという理由をしっかり理解してもらい、前向きに次へつなげるためには、まず相手の思いや考えを十分に引き出すことが必要だと実感しました。 どんな問いが響く？ メンバー自身の言葉で振り返ってもらうため、「出来事や状況について」「自分の考えや行動について」「気づきや教訓について」といった問いかけを実践していくことが重要です。こうした質問は、対話の流れをスムーズにし、理解を深める助けとなります。 面談計画の工夫は？ 面談を行う際は、場当たり的な対応ではなく、事前にどのように進めるかを計画し、その計画に沿って臨むことが大切です。授業で学んだ、論理的な構造をもとにした手法を活用しながら、面談の進め方を整えています。 チームの成長支援は？ また、接客力向上やデジタルの推進に取り組むチームに対しては、この講座で得た知識を繰り返しアウトプットすることで、個々の成長とチーム全体の力強い向上を目指しています。具体的には、課題に合わせた適切な問いや目標設定、目標に沿って行動できる環境づくり、そして各メンバーにあった形で仕事を任せる取り組みを行っています。 多様なリーダーシップは？ さらに、「指示型」だけでなく、「支援型」「参加型」「達成志向」といったアプローチを柔軟に用いることで、ただ漠然と考えるのではなく、具体的なツールや方法を示すリーダーとして、メンバーが自らのキャリアを含む将来について深く考えられるようサポートしています。

目標設定はどうすべき？ 生成AIを利用する際は、ツール自体を目的とするのではなく、自分がどのような状態になりたいのか、具体的なゴールを明確にすることが大切だと感じました。生成AIをうまく活用するためには、目標の設定と、その目標にたどり着くまでの具体的なプロセスを整理する必要があります。 仲間との交流で何を学ぶ？ また、組織内で生成AIを活用できる場面を増やすという思いから参加しましたが、ライブ授業では同じ目的を持つ仲間と交流でき、それが大きな励みとなりました。今後も積極的に皆さんと関わりながら、学びを深めつつ実践へとつなげたいと思っています。 管理職の工夫は何？ 私は現在、食品メーカーで営業の管理職として働いています。会議の議事録作成については、単なる記録に留まらず、今後のアクションプランやチェックの視点を加えた内容にする工夫を行っています。また、担当者との個別ミーティングから中長期的な課題を抽出し、緊急性は低いものの重要な問題点を明らかにする取り組みも進めています。さらに、提案資料作成においては、アウトラインから資料化に至るまで生成AIを活用し、チームメンバーがその有用性を実感できる環境づくりを目指しています。 最適な生成AI選びは？ 生成AIは、特定の分野に特化したツールが多く、新しいものも続々と登場しています。業務ごとにどの生成AIを選ぶか、またその選択眼を養うために必要な知識や普段からの習慣が求められます。苦手意識なく生成AIを取り入れられる組織になるために、まずは何から始めるべきかをじっくりと考えながら、取り組んでいきたいと思います。

ライブ授業で何を学んだ？ この6週間のライブ授業や実践演習を通して、学んだことを振り返るとともに、自分自身のクセに再び気づく機会となりました。目の前の情報や課題に追われるあまり、早々に考え始める習慣があるため、以下の手順を繰り返しながらそのクセを改善することに努めています。 どう目的を定めた？ まずは、①目的を明確に定め、自分が何を達成したいのかを認識することから始めます。次に、②現状や情報を適切なフレームワークを用いて整理し、全体像を把握します。そして、③考える際に時間をかけすぎず、まずはアウトプットしてからフィードバックをもらうという流れで進めるようにしています。 どの癖を振り返る？ 自身の学びから癖を再認識し、改善のための具体的な手順を考え出せたことは、良い習慣形成に向けた一歩だと感じています。さらに、どのフレームワークが特に役立ったのか、また目的を定める際にどのようなポイントや工夫を行ったのかを具体的に振り返ると、今後の学びにさらに活かせるのではないでしょうか。 どの業務を見直す？ また、現状の仕事の状況を変えるためには、やるべきこととやらなくてもよいことを明確に選択する必要があります。まず、①現在行なっている業務と、それにかかる時間や効果を洗い出します。次に、②洗い出した業務について、自分が必ず行う必要があるのか、または他の人に任せられるかどうかを判断します。最後に、①②で整理した内容を見直し、優先順位をつけた上で具体的な対処方法をまとめ、チームメンバーに移管が必要な業務については、その考え方も丁寧に説明しながら移管を進めていきます。

戦略思考とは何か？ 今回のライブ授業では、戦略思考について学びました。戦略思考とは、企業の目的達成にとどまらず、あらゆる事柄で「できるだけ早く、苦労なく目的を達成すること」を目指す手法です。まず最初に、目的を明確にすることが大切であり、その後、多数ある達成手段の中から「何をやり、何をやらないのか」を選択する必要があります。さらに、他者が真似しにくい独自性を持つことで、取り組みが際立ち、有利に進めることが可能になります。 教授の定義は何だろう？ その中でも、マイケル・ポーター教授が示した「何をやり、何をやらないのか」という戦略の定義が特に印象に残りました。日常生活や業務の中で、私たちは無意識に数多くの選択を行っていますが、自分が取り組むべきこととそうでないことを意識して選択する重要性を改めて感じました。 部門運営でどう実践する？ 今後は、所属する部門での業務運営の中で、この戦略思考を活用していきたいと考えています。これまで「何をやるか」という視点に偏っていたため、本当に必要な取り組みが見えにくく、効率の面でも課題がありました。部門の資源と状況に合わせ、最大限の成果を上げるために、「何をやり、何をやらないのか」を的確に判断し、明確に示すことが大切だと感じています。 業務全体の改善点は？ また、自分の業務全体を振り返り、商品や販売方法、チーム内の連携など、様々な観点から改善点を探っていきたいと思います。特に、「何をやるか」だけでなく「何をやらないか」という視点を持つこと、多様な見方を学び、広い視野で物事を捉える姿勢を今後も大切にしていきたいです。

ロジックで課題は見える？ ロジックツリーを用いることで、曖昧だった課題や問題が階層分解や変数の使用を通じて、より明確に整理できると実感しました。また、ZoomなどのWeb会議の場で、ロジックツリーを活用しながら板書を行うことで、参加者が意見を出しやすい環境を作り出せることに気づきました。 損切りはどうすべき？ サンクコストに関しては、新しい投資手段において、損失が出た場合の「損をしたくない」という心理的なバイアスが損切りを遅らせることがあると感じました。投資した株が収益性を見込めないのであれば、速やかに損切りを行い、収益性が期待できる他の株式に投資することの重要性を再認識しました。 データ選びの秘訣は？ 以前、あるAI専業企業の方とお話しした際に「AIに入力するデータが現場の課題に適していないと、どれほど優れたAIであっても成果は上がらない。データ選定には全体の7割ほどの時間が必要」との意見を伺いました。この時、授業で学んだMECEや定量分析、ロジックツリーの重要性を実感しました。今後、工場内での課題解決を目指すAIのデータ選定にも、この知識を活用したいと思います。また、工場での品質管理の発表においても、ロジックツリーやMECEの考え方を活用して資料を作成したいと考えています。 競馬・テニスはどう活かす？ また、競馬の予想にもロジックツリーや定量分析を活用したいと思っています。さらに、趣味の硬式テニスの大会後には、クラブの反省会でMECEなどの手法を取り入れられたら効果的だと感じています。