クリティカルシンキング入門

もう一人の自分に出会う瞬間

自分の思考をどう? クリティカルシンキングを学ぶとは、自分の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てることです。直感や経験則に頼った偏った思考ではなく、客観的に物事を捉えるために、頭の使い方そのものを学ぶ必要があります。 問いを立てるには? この手法は、「問い」を立て、その問いに対して自分の主張と根拠を整理しながら答えを導くプロセスです。特にお客様からの要望に対しては、課題の本質を正確に捉えるためにクリティカルシンキングが欠かせません。適切な問いを設定し、明確な主張と理由を持ってアプローチすることで、より最適な提案が可能となります。 チームでどう共有? また、チームでこのアプローチを共有し、共通の「問い」を持つことにより、全体の方向性が一致し、効率的なチームビルディングが実現できます。一人一人が直感的に安易な答えを出すのではなく、まずは問いを立て、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に組み立てることが重要です。 本当に正しいの? さらに、その立てた問いが本当に正しいのかを常に自問自答する癖をつけ、必ずアウトプットとして形にし、チーム内で共有することが求められます。

クリティカルシンキング入門

正しいイシューが未来を拓く

イシューはどう見る? 今ここで答えを出すべき問い、すなわちイシューに着目する大切さを再認識しました。正しいイシューを設定するためには、まず現状を正確に理解し、問いを残し共有・意識することが必要です。ファストフード店の事例を通して、客離れの改善策を探る際に一面的な視点ではなく、幅広い視点で検証する重要性を感じました。 課題整理はどう進む? また、日常業務においては大小さまざまな課題が常に存在しており、それぞれの課題を抽出・整理し、優先順位を付けて実行、結果を分解して分析することが業務推進に欠かせないと実感しています。今回の学びを通じて、論理的なアプローチが業務の改善に直結することを実感しました。 論理で歩む未来は? さらに、Week1から5で学んだ視点の変化や分解、イシュー・結論・根拠の整理、グラフ化といった方法論を今後の業務に積極的に取り入れ、より明快で論理的な進め方を心掛けていきたいと思います。プレゼンテーションにおいても、相手を意識した論理的で分かりやすい資料作成および説明に努め、会議では不要な話題を避け、常にイシューに意識を向けながら参加していくつもりです。

データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く受講生の挑戦記

分析って何を探す? 分析とは、物事を比較しながら目的意識を明確にし、仮説を立てつつ進めるプロセスです。分析を効果的に進めるためには、「What(何を)」「Where(どこで)」「Why(なぜ)」「How(どのように)」という手順に沿うと良い成果が得られる可能性があります。 フレームをどう活かす? 特に「Why」の段階では、ケースに応じて既存のフレームワークを活用することで、より深い洞察が得られるでしょう。また、分析結果をグラフなどで見える化することにより、その説得力は一層増します。 障害の本質は何? 障害分析においては、過去の事例を参考にしながら、現時点では見えていない問題点を抽出することが重要です。これまでは既存の数字を並べるだけで手探りだった部分も、今後は「何を明らかにするか」という目的意識を持って進めたいと考えています。 データ活用はどう? まずは、障害発生件数の減少を目指すために、どのようなデータが必要かを検討し、過去の事例から現在の課題を洗い出すことから始めます。その上で、得られた情報をもとに自分なりの仮説を立て、分析作業を着実に進めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

偏りを超えた新しい気づき

なぜ偏った視点に気づく? 物事を考える際、人間はつねに偏った見方をしてしまうという現実を意識しています。その偏りこそが「ほかには何があるのだろうか」と自分に問いかけるきっかけとなり、課題に取り組む前にまず問いを立て、その答えを導き出すプロセスが大切だと学びました。また、相手に伝えるときは正しい日本語を使い、伝える手順を踏んで具体的な理由を添えることが必要だということも理解しています。 どう伝えると分かりやすい? 顧客との会議や提案の場面では、まず問いを明確にし、事前に参加者と共有することが重要と感じています。その結果、伝わりやすい資料作りや話し方を工夫することで、常に重要なポイントに焦点をあてたブレのない進め方が可能になると考えています。 何を合わせるべきか? さらに、自分の常識は会議参加者の常識と必ずしも一致しないことを認識し、まずは前提条件を合わせる姿勢が求められます。その上で、議題となる問いを全員で共有し、話が脱線しそうな場合には常に問いに立ち返って軌道修正を図ります。そして、情報を収集しデータを分解することで、相手に伝わりやすい形の資料を作成する努力を続けています。

デザイン思考入門

ワクワクが生む本当の学び

授業モチベ低下の理由は? 現在の業務では、学生の学業に対するモチベーションの低さが大きな課題となっています。授業アンケートなどの定量分析だけでは、学生の本音を把握するのは難しいため、フランクな環境で直接インタビューを行ったり、授業課題に取り組む姿を観察するなど、定性分析の手法を取り入れることが効果的ではないかと感じました。 内発性向上は可能? 実際に、学業に一生懸命取り組む数名の学生に「なぜそれほど頑張れるのか」と尋ねたところ、ほとんどの場合「単位を取りたいから」や「良い成績を取りたいから」といった外発的動機づけによる回答が返ってきました。これは、彼らが自らの内発的な動機、つまり学業に対するワクワク感の醸成ができていないことを示しており、強制ではなく自主的に学びを楽しむ環境作りが必要であると改めて実感しました。 課題の本質はなんだ? また、「解決すべき本質的な課題を明確にすること」ができれば、課題解決の半ばは達成したと言えるでしょう。しかし、インタビューや観察から本質的な課題を的確に抽出するのは容易ではなく、何度も試行錯誤を繰り返しながら進めていく必要があると感じています。

データ・アナリティクス入門

代表値が語る!新たな比較のヒント

グラフだけで十分? これまで、単にグラフを用いて数値を視覚的に比較する方法に頼っていました。しかし、代表値に着目した比較はほとんど行っておらず、今回、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった比較に有用な数値があることを学びました。 業務への活用は? この学びを自分の業務にどう活かすかが、今後の課題だと感じています。手元にある数字の代表値を用いることで、どのような比較ができるのかを明確にすることが、新たな発見につながるデータ分析のカギになると考えています。 他地域比較は? 特に、前年や他地域との比較において、データを代表値に置き換えて検証することで、新たな示唆が得られるかもしれません。現状、扱っているデータはシンプルですが、代表値を取り入れることで比較分析がより効率的になる可能性を感じました。 数値分析を実践? まずは、現時点でのデータの代表値を算出することから始め、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差を用いた分析にチャレンジしてみたいと思います。これによって、短時間で効果的な比較が実現できるか、または新たな発見があるのかを検証していきたいです。

クリティカルシンキング入門

イシューを見極める力で会議を成功に導こう

問いを見極める意義とは? 問いを見極めることは非常に重要です。イシューを正確に把握することで、重要な課題を見逃すことなく、的確な解決策を導き出すことができます。一方、イシューを見誤ると誤った解決策に繋がりかねません。そのため、イシューは具体的に示すことが重要です。 会議での論点をどう維持する? 会議や話し合いの中では、論点がそれることが多々あります。そのため、一度特定したイシューを常に意識し続けることが大切です。アンケート結果や業務数値の分析を行い、それに基づいて解決策を提示するためには、先にイシューをしっかりと特定する必要があります。そうしないと、議論が論点からそれてしまい、得られた答えが全く異なるものになる危険性があります。 正しい話題選びが生む効果とは? 会議の場面でよく「この話は何の話をしているのか?」と思うことがありますが、それはイシューを先にしっかりと特定できていないことが原因です。まずはイシューを特定し、それについて話を進めることで、正しい解決策を導き出せます。問題に直面した際、その問いを仲間と共有し、解決策を見出すことで、仕事の効率を上げることができます。

クリティカルシンキング入門

論理と客観で未来を切り拓く

考えは整理された? 論理的に考えるために、まずは具体的な作業内容が明確になったと感じています。自分の考えが偏っていることを認識し、客観的に見るもう一人の自分を育てること、そして考えを可視化し項目化してMECEの視点を意識すること、さらに具体と抽象を行き来することの重要性を実感しました。 プロジェクトの計画は? ① プロジェクトを進めるにあたっては、まずゴールをしっかり設定し、その達成に向けた計画を立てる必要があると感じました。自分の意見や考えを基に、どのように進めるべきかを整理し、進捗状況に応じて調整しながら計画的に進めることが求められます。 疑いは成長の鍵? ② また、業務におけるスキル面の課題整理や行動計画の作成・実行においても、書き出すことで三つの視点やMECEの観点を整理できる点が大いに役立ちました。時間をかけて考えるより、まずは先に進めながらも、立ち止まって整理し自分の出した答えに疑いを持つことで、現状を俯瞰的に捉える訓練となりました。 今後の進め方は? 以上の学びを通して、今後も論理的な思考を大切にし、より効果的に業務を進めていきたいと考えています。

デザイン思考入門

弱点克服!チームで未来を拓く

授業内容をどう感じた? 講義のビデオを視聴し、発表を楽しませていただきました。出席され発表された皆様に感謝申し上げます。講義の最後に、自身の得意分野と不得意分野について振り返る時間があり、デザイン思考のプロセス全体を把握する中で、全てを自分一人で担う必要はなく、得意な部分はチームで補完する方法もあると改めて気づかされました。 発想と共感はどう? 営業としては、私は発想力に長けており、顧客のニーズに応じた様々な提案を考える点が得意だと感じています。しかし、共感や課題定義においてはまだ改善の余地があると感じ、顧客のニーズを十分に引き出すことが課題であると認識しました。今回のデザイン思考の学びを通して、自分の弱点を補うヒントがたくさん得られたと感じています。 面談の工夫は何がある? 今後は特に、共感や課題定義のスキルを強化していきたいと思います。顧客訪問の際、事前にヒアリング項目を整理するだけでなく、面談中にも気づきを得られるよう心構えを工夫していく所存です。また、面談後には得た情報を基に課題定義のプロセスを振り返る機会を設け、さらなるスキルアップに努めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

数字と仮説のドキドキ分析

どのデータが最適? 分析とは「分析は比較なり」という考えを基本に、どのデータを使い、どう加工し、何を明らかにするかを吟味する作業です。各種データに適した加工方法やグラフの見せ方が存在するため、やみくもに加工するのではなく、目的に合わせた手法を採用することが大切です。 目的と仮説は何? ビジネスデータの分析においては、データに取りかかる前に必ず「目的」と「仮説」を明確にする必要があります。プロセスは、まず具体的な仮説の設定から始まり、既存や新たなデータの収集、集計や代表値の算出、さらにはグラフを用いた加工を経て、聞き手が一目で理解できる形にまとめ上げるという流れで進められます。数字に基づくストーリーづくりが成功の鍵となります。 3C視点で何が見える? また、1つの事象を分析する際には、シンプルな課題であっても市場・競合・自社という3Cの視点を用いることで、当初は見落としていた要素が浮かび上がる可能性があります。意識的に3C分析に基づいて仮説を抽出することは、グループワークを通じて他者の視点を取り入れ、個人の思考力の限界を補いながら精度を高める効果的な手法と言えます。

クリティカルシンキング入門

振り返りで見える学びの軌跡

データから課題は? データをもとに課題を明確にし、施策を立案する際は、情報を細かく分解して具体的な問題部分を特定することが重要です。問題箇所がはっきりしていないと、誤った施策を実施してしまい、問題解決に繋がらない恐れがあります。 イシューの原点は? 一方で、最初に設定したイシューを忘れずに保持する姿勢も大切です。人間はつい本来のイシューから逸れてしまいがちですが、常に立ち戻りながら議論を進めることで、正確な解決策を見出すことが可能になります。 問題の本質は? また、品質マネジメントの観点から、オペレーションミスの報告データを扱う場合、単にデータを眺めるだけでなく、さまざまな切り口で分解し、どこに問題が潜んでいるのかを明確にすることが有効だと感じています。 会議の進め方は? さらに、会議においてイシューがズレることはよくあります。そのため、必ずアジェンダを設定し、各項目ごとに目標を明確に共有する体制を整えることが必要です。あいまいな状態で会議を終えるのではなく、具体的なアクションにつながる形で議論を締めくくることが、問題解決への一歩となると考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説が導く学びの扉

仮説の役割って何? 「仮説」を立てる重要性を再認識しました。特に、3C(顧客・競合・自社)や4P(製品・価格・場所・プロモーション)といったフレームワークは、網羅的な仮説形成に有効であると実感しています。これまではあまり意識せずに活用してこなかったため、今後は欠かさず取り入れていこうと考えています。 従来方法の問題点はどう? 従来は、実績ベースで特徴や傾向を把握し、その後に仮説を立てる方法で業務を進めていました。しかし、その方法だと仮説が固定的になり、複数のパターンを検討できなかったり、現状にないデータへの仮説が立てられなかったりするというデメリットを改めて感じました。 新たな仮説の進め方は? そこで、今後はデータを見る前に課題に対して仮説を書き出すことから始めます。その際、3Pや4Cといったフレームワークを利用し、生成AIなども活用して個人のバイアスを抑えるよう努めます。検証段階では「WHERE」「WHY」「HOW」といった観点から複数パターンの仮説を立て、それらをデータとして記録し、「仮説→検証→結果」というプロセスを確実に回していきたいと思います。
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