クリティカルシンキング入門

切り口が激変!視点を変える学び

具体と抽象の関係は? Weekで学んだことは、MECEの分解の切り口を考える際に、具体と抽象のキャッチボールを通じて新たな視点が見えてくるという点です。3つの視点を変えることで、物事の捉え方が大きく変化し、より広い視野で物事を分析できるようになります。また、クリティカルシンキングにおいては、「なぜ、だから何か」を繰り返し考えること、客観的な視点で自他の思考癖を認識すること、そして目的を明確にすることが重要であると改めて実感しました。 議論の正しい流れは? リーダーとして担当するプロジェクトでは、専門分野が異なるメンバーとのディスカッションにおいて、本質を的確に捉え効率的な議論を進めるために、まず目的を明確にすることが不可欠だと感じています。また、全体を客観的な視点で俯瞰し、議論が正しい方向に向かっているかどうかを常に意識することが大切だと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

目的設定が拓くAI活用の未来

目的をどう整理する? 生成AIを業務で活用する際には、ロジカルシンキングが不可欠であると実感しました。特に、プロンプト作成ではまず目的を明確に整理することが重要です。目的が不明瞭なままでは、指示が曖昧になり、生成されるアウトプットの精度も低下しがちです。そのため、目的設定の質がAI活用の成果に大きく影響するという点を強く認識しています。 全体像はどう伝える? また、あるプロジェクトで定期報告資料を作成する際、生成AIに文章の校正を依頼しましたが、プロジェクト全体の概要を十分に共有していなかったため、週ごとの課題や個別の問題点だけに焦点を当てた指示になってしまいました。その結果、前後の流れが弱く、説得力に欠ける資料となったと反省しています。今後は、まず全体像と目的を明確に伝えた上で、具体的な内容について相談するよう徹底していきたいと考えています。

アカウンティング入門

数字が照らす自分資産の未来

バランスシートは何に気づいた? 財務三表の中でも、特にバランスシートが少しずつ頭の中で整理され、可視化できるようになりました。普段ほとんど触れることのない流動資産や負債といった科目を学ぶ中で、資産やお金の流れをしっかりと把握できたのが大きな収穫です。 自分の資産はどう管理する? また、実際に開業や自社のバランスシートを閲覧できる立場にいなくても、自分自身の資産状況に置き換えて棚卸しできるのではないかと考えました。自身の貯金や資産といった日常生活の側面にも応用が可能だと感じています。 費用試算はどう実感する? さらに、副業や開業を検討する際、実際にかかる費用や借り入れ、具体的な土地やインテリアなど、現実的な金額の試算を通じて、各会計項目の理解が深まりました。具体的な数値を元に考えることで、知識がより一層実践的なものになったと実感しています。

データ・アナリティクス入門

何から手をつける?4STEPで解決

何から手をつける? たくさんの問題に直面した場合、何から手をつけるべきか悩むことがよくあります。そのような状況で、今回学習した「問題解決のステップ」がとても印象に残りました。具体的には、「what」で直面している課題や状況を明確にし、「where」で問題の個所を絞り込み、「why」で原因をしっかり分析し、最後に「how」で原因に応じた有効な解決策を考えるという流れです。 どう整理して進む? このステップを活用することで、目についた情報に振り回されて時間がかかってしまったり、都合の良い情報ばかりを集めて「決め打ち」に陥ったりするリスクを回避できると感じました。今後、問題に直面したときは、まず「what」で問題の本質を把握し、次に「where」「why」「how」の順で整理していくことで、よりロジカルに問題解決に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データで切り拓く学びへの一歩

ライブ授業で何を得た? ライブ授業に参加して、データ分析の必要性を改めて認識しました。普段はデータを扱う機会が少ないのですが、分析を日常的に行っている方々から手法を学ぶことで、非常に参考になりました。また、ある設問を通じて、固定観念にとらわれず情報から直接課題を読み解く重要性を実感することができました。 困難にどう対応する? 問題や困難な状況に直面した際は、データをしっかりと集め、論理的に順序立てて分析する手法が重要であると学びました。これまで名刺の発注から納品までの流れは大まかにしか把握できていなかったのですが、今後は過去の発注履歴に発注日を記録し、統計的に納品までの期間を明らかにしていく予定です。全体の名刺作成フローを見直し、どこにボトルネックがあるのかを把握した上で、その原因となる要因を具体的なデータをもとに分析していきたいと感じています。

アカウンティング入門

数字とストーリーで描く成長戦略

損益の分類はどう? かかった支出が損益計算書上で各要素に分類され、それぞれの分類方法を理解することができました。利益を上げるためには、ビジネスのコンセプトに応じてどこを改善すべきかをストーリーとして捉えると分かりやすいという点も納得できました。 会社の方向性はどう? また、現在務めている会社の方向性や目標が、今後PLのどの部分に大きく影響を与えるのかを予想し、理解したいと感じました。同時に、自部門でどのように貢献できるのか、会社の利益と企業価値向上の両面から目標を設定する必要性も実感しました。 市場の動向はどう? さらに、会社の方向性と市場での立ち位置を踏まえて、自社の損益計算書を過去と比較しながら、どの点が伸びているのか、また落ちているのかを数字で読み解くことで、市場の流れや将来の自社の位置付けを予想してみる重要性について学びました。

データ・アナリティクス入門

4つのステップで解き明かす成長の軌跡

問題をどう整理すべき? 以前学んだ「問題解決の4つのステップ」ですが、実際にケースに直面するとすっかり忘れてしまっていました。具体的には、何が問題なのか、どこに問題があるのか、なぜ問題が起きているのか、そしてどうするのかという流れです。直面している課題や状況を明確にし、問題箇所を絞り込んだ上で、その原因を分析し、原因に対する解決策を考えるという基本にしっかりと立ち戻りたいと考えています。 経験は何を示す? 実際の経験から、問題が漠然と把握できていたとしても、一度この4つのステップに当てはめ、何が、どこで、なぜ問題であるのかをきちんと考えてみたいと思います。また、数字の未達など具体的な課題がある場合だけでなく、現場が目標を達成している場合でも、今後のありたい姿に到達するためのアプローチを検討する際に、このステップを活用していきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

進化するAIと人間の温かな知恵

AI進化にどう挑む? 「もの」があふれる現代において、AIエージェントの普及が「こと」への顧客価値を高めていると実感しました。避けがたいAIの進化と、それに対抗する人間の思考力や体験(実際に使う力)が今後競い合うという点は、大きなチャレンジであると学びました。また、ビジネスの現場では、AIとさまざまな要素との組み合わせが潜在的に無限の可能性を秘めていることにも気づかされました。 海外事業で何を発見? 海外インフラ事業に従事する中で、AI体験が一見、関連性が低い分野に感じられるものの、ビジネス全体の流れ(上流から下流まで)を考察すると、これまでにない発見があるわずかな可能性を感じました。単にハード面からの視点だけでなく、顧客がその成果を享受するという視点で物事を考えることにより、今後のAI活用に新たな展開が生まれるのではないかと期待しています。

クリティカルシンキング入門

学びを活かせる!視覚化で伝える極意

考え方から視覚化へ進化 Week01からWeek04までの学びを通じて、「考え方」や「文章化」から「視覚化」へと自らの理解が深まってきました。相手に何を伝えたいかを「視覚」的に表現することが重要で、学んだことが線として繋がる感覚を得ています。 最適なグラフ選びの重要性 「視覚化」の過程で、適切なグラフを選択することが大切です。データが時系列の場合は縦の棒グラフ、経緯や変化を伝えたい場合には折れ線グラフが推奨されます。特に、普段の仕事では「帯グラフ」を使う機会が少ないことに気づきました。 読んでもらえる文章を目指して 良い文章には目的性、読者理解、しっかりした内容、読んでもらえる要素が必要です。特に、タイトルやリード文に工夫を凝らすことで、興味を持たせることがポイントです。キャッチーなタイトルとアイキャッチを意識して作成します。

アカウンティング入門

仕事に直結!新視点の学び

説明という意味って何? アカウンティングが「説明する」という意味であることを初めて知り、学びの幅が広がったと感じています。グループワークを通じて、これまで持っていなかった新たな視点を得ることができ、非常に有意義な体験でした。 基本を確認してみた? また、基本的な内容を改めて学ぶことで、今までなんとなく理解していた部分が明確になり、全体の流れがクリアになりました。 実務でどう実践する? 今後の実務に活かすために、以下の三点に注力していきたいと考えています。まず、日々の海外子会社管理業務では、財務諸表の確認だけでなく、より深いディスカッションへと発展させることを目指します。次に、現在の状況が生じる原因を探り、本質的な問題解決につなげることに取り組みます。最後に、得た知識を実務にすぐに生かせる環境で積極的に活用していきます。

デザイン思考入門

生成AIとデザイン思考で切り開く挑戦

生成AIの使い方は? 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは? デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

データ・アナリティクス入門

フレームワークで拓く学びの扉

基本の振り返りは? 今週は、前回と同様に基本的な考え方をベースにした振り返り学習が印象的でした。特に、3Cや4Pの視点から仮説を立て、問題の定義を明確にする流れを重視する点が印象に残りました。 フレームワークの意義は? 授業では、課題解決のためにはフレームワークを活用し、定量的な情報に基づいた分析が重要であることを再認識しました。日々変化する業務の中で、分析活動が新たな気づきに繋がると感じました。認知バイアスや慣習により問題点に気づけなかったり、正しく認識できない場合もあるため、フレームワークによる抜け漏れのない仮説検証が課題解決に不可欠だと考えています。 課題の見直しは? また、今週の課題に関して、P4におけるアンケート結果や初級・中級クラスの充足度を踏まえ、どのような課題が存在するかを検討することが大切だと感じました。
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