クリティカルシンキング入門

変わる視点で見える未来

多角的に見えてる? 自分の中の思考の癖に気付くことができました。異なる視点や立場で物事を考えることで、新たな発見やアイデアの糸口が見えてくることを実感しました。また、同じ問題に直面した他の人の意見を聞くことによって、自分だけでは気づけなかった視点を得られることを再認識しました。 解決策はどう考える? 解決策を考える際には、本当にそれで良いのか、他の職位や異なる視点からの意見も取り入れて再検討するよう努めています。業務の指示を受ける場合やほかの人に依頼する場合でも、何より目的を明確に意識しながら進めることが重要だと感じています。思ったことをただ考えるだけでなく、具体的にアウトプットして客観的に見直すことで、より良い解決策へとつながると考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの講義で業務改革のヒント発見

授業内容はどう理解? ライブ授業の講義を通じて、生成AIの成り立ちや進化の過程を順を追って理解することができました。また、ブレイクアウトルームでは受講生同士が生成AIの活用方法について意見を交換することで、自分の利用以外の新たな気づきを得ることができました。 業務効率は向上? 自分の業務では、時間がかかる単純な作業に生成AIを活用してみたいと考えています。たとえば、メールの返信、経費精算、会計データの入力など、繰り返し発生する業務をある程度まで自動化する方法を模索しています。ただし、最終的な判断は自分で行うように留意しています。 生成AIの活用法は? 今後は、より具体的な生成AIの活用法についても実践的な気づきを得る機会を求めています。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で見つけた自分の宝物

自分の癖、把握できる? 人の思考には独自の癖があり、自分の考え方の傾向を理解することが、偏った判断を避けるために重要です。議論や意思決定を行う際は、視点、視座、視野という三つの切り口を柔軟に広げたり絞ったりすることで、多角的な分析が可能となります。また、分析のために情報を分類する際は、重複や抜け漏れがないように注意する必要があります。 議題、どう検討する? 打ち合わせの準備段階では、議題についてさまざまな角度から検討することが求められます。同時に、自分の思考が特定の方向に偏らないよう心掛けることが大切です。さらに、他の参加者の意見を聴く際、その人がどのような視点を持っているのかに気付くことで、議論をより円滑に進めることができるでしょう。

クリティカルシンキング入門

課題発見!みんなで解決への一歩

課題はどう定める? 課題を明確にすることが、解決策を決定するための最初のステップだと感じました。課題を漠然と広く捉えてしまうと、今後何をすべきかが曖昧になり、望む結果を得にくくなるためです。まずは、課題をはっきりと定め、同じ課題に取り組むメンバーと共有することで、より具体的な意見が出やすくなると思います。 改善策はどう実現? また、製品の改善やコストダウンにもこのアプローチが有効であると実感しました。さまざまなアプローチがある中で、なかなか方針が決まらない場面に直面することもあります。そうした場合、課題を明確にし、何ができるかを分解して調査、最終的に方針を決定し全体に共有することで、効果的で迅速な改善やコスト削減につながると考えています。

データ・アナリティクス入門

グループで磨く分析力

受講を通して何を感じた? 6週間の受講を通じ、思っていた以上にデータ分析の考え方を学ぶことができ、私自身の行動指針に影響を与える貴重な気づきを得ることができました。普段業務で扱っている技術系のデータ分析とは異なるプロセスながら、ビジネス課題に対してデータを根拠に仮説を立て、検証し、原因を特定して示唆を導く流れに強い興味を持ちました。 学びをどう実務へ? 一方で、学んだ知識を実務にどのように落とし込むかという点では難しさも感じました。しかし、グループワークを通して自分の考えを整理し、他の受講生の意見を取り入れる経験は、どのような業務においても非常に大切だと実感しています。今後も議論を楽しめる環境を積極的に作り出していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

センターピンで磨く問いの力

そもそもの問いとは? これまで学んできた知識を、イシューを中心に組み立てる手法を通じて、「仕事で使うクリティカルシンキング」のイメージが少しつかめたと感じています。そもそもの問いが何であるか、「問いを問う」力を養わなければ、その後に積み上げる仮説や施策の効果が十分に期待できないことを改めて意識しました。 チーム研修の進め方は? 今後、まずはチーム内で「センターピン(何に向かって仕事をするのか)」を明確にするための研修を企画・提案し、実施していこうと思います。仕組みやマニュアルの改善に取り組む際には、そのセンターピンに即して「イシュー」を定められるよう、チーム内で意見を交わしながら、導入のリーダー役を果たすよう努めたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く未来の学び

AI評価はどうする? AIの出力内容を適切に評価する能力が、プロンプトを適切に指示する力と同様に重要であると学びました。AIは文章を確率的に生成するため、細かな表現やニュアンスが意図と異なる場合があり、その際には人間のチェックが必須です。 議事録や情報はどうなる? 議事録のまとめや意見の抽出のみならず、情報収集にもAIを活用できる点に気づきました。今後は、業界の最新情報を取得するために、Deep search機能などを積極的に利用していく予定です。 他の工夫は何だろう? また、言語情報だけでなく、指示内容を明確に伝えるためのイラスト作成など、他の表現方法にもAIを活用し、出力確認にかかる時間の効率化を図りたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

結論先行!伝わる話し方の極意

自己主張の整理はどう? 今まで自分の主張を整理せず、思いつくままに話していたと気付くことがありました。正しい日本語や手順を意識し、伝えたい内容を整えて主張することで、相手に理解してもらいやすくなると感じています。 職場での伝え方はどうする? また、職場で自身の考えを伝えたり、問い合わせに回答する際に、この方法が役立つと考えています。まず結論を伝え、その後に理由を説明し、簡潔に話すことで、主観が入りにくく論理的な説明ができると思います。さらに、相手の反応を見ながら説明することも大切だと実感しました。 理由の選び方は何が鍵? 理由付けを行う際に、どの理由が相手に響くかをどのように選べばよいのか、他の意見もぜひ聞いてみたいです。

クリティカルシンキング入門

クセに気づく!なぜなぜの旅

自分の思考はどこだろう? 自分自身も他人も、各々に独自の思考のクセがあると感じます。そのため、まずは自分の思考の癖を見つけ出し、偏りがないかどうかを定期的に見直す必要があると思います。 なぜなぜ分析は効果的? また、問題解決に取り組む際には、単なるひらめきや思いつきだけでは不十分です。なぜなぜ分析を実践し、問題の要因や対策についてより深く掘り下げることが大切です。 会議で意見がすり合わせられる? 会議の場面では、互いに思考のクセがあることを前提に、意見の違いを過度に気にしすぎず、相手の考え方を受け入れる姿勢が求められると考えます。正しい思考法を身につけ、共有できれば、少しずつ互いの意見をすり合わせることができるでしょう。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で見つけた生成AIの可能性

生成AIはどう使う? 実際の場面で直面する課題を経験し、これまで「AIさえあれば何とかなる」と考えていた自分に改めて疑問を持ちました。どのような状況で生成AIが最も効果的に活用できるのか、日常的に意識するとともに、途切れず使い続ける習慣を身につける必要性を感じています。 仲間と意見交換は? そのため、行動計画の策定や意見の洗い出しなど、あらゆる場面で生成AIを活用する習慣を実践していきたいと考えています。また、私一人ではなく同僚の中にも生成AIのメリットを十分に理解できていない人が多い現状を踏まえ、会社全体のデジタルリテラシー向上に向けて、生成AIを使ったディスカッションを通して何ができるかを検討していこうと思います。

クリティカルシンキング入門

目的と論理で道を照らす学び

目的は本当に明確? 「目的は何かを意識する」という基本姿勢が、特に自分にとって重要だと実感しました。議論や行動の過程で、本来の目的を見失い、結果的に何を目標にしているか不明瞭になることが度々ありました。今後は、目標に到達する前に無駄な戻りが発生しないよう、常に目的を意識しながら取り組む所存です。 意見はどう伝わる? また、会議において論理的思考の活用が効果的だと感じました。具体的には、自分の意見を伝える際に回りくどい表現となり、相手に結論を先延ばしにさせてしまうことがあると気づきました。そこで、今後はより具体的で明確な表現を用いることで、理解しやすい形で意見を伝え、会議への貢献度を高める努力を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

直感を超えて論理で拓く未来

論理とプレゼンはどう? 私は、自分の考えに対して、論理的な分析を用いた根拠をしっかりと示し、わかりやすく簡潔に表現できるようになりたいと考えています。特にプレゼンテーションは、短い時間内にポイントを明確に伝えられるよう工夫したいと思います。また、他者からの意見や、自分では気づかなかった視点を大切にしています。 人事施策はどう分析する? これまで直感やなんとなくの判断で行っていた人事施策、特に離職者の分析や離職防止、モチベーションアップのための施策においても、今後は論理的な分析手法を導入していきたいと考えています。さらに、同僚とともに、どのような分析が問題解決に繋がるかを議論し、より効果的な施策を模索していきたいです。
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