クリティカルシンキング入門

直接体験で切り拓く全体感

なぜ直接経験で? 自分自身が直接経験したことでしか物事を語れてこなかったと痛感しました。ふと過去を振り返ると、うまく説明できたり、臨機応変に対処できたのは自分が直接体験してきたことが大半であったと気づかされます。管理職や経営層については実際に経験がないものの、「経験がないからといって理解を拒むのはどうなのか」という疑問が湧いてきました。組織で働く以上、上層部ならではの環境やプレッシャーについても、経験以外の視点で捉える必要があると感じました。 全体感は本当に? また、受講の動機としても挙げたように、上司や関係者から「全体感が把握できていない」や「行き当たりばったり」といった指摘を受けており、その改善を目指しています。「本当にこの全体感で良いのか」「当初の目的に合致しているか」という問いを常に自分に課し、意識的に行動することで、全体像を意識した思考を習慣化していきたいと考えています。そのために、目的や進め方についてのキーワードを口に出すことを目標にしています。 どう克服すべき? さらに、クリティカルシンキングの一環として「言語化」「教訓化」「自分化」を試みています。しかし、実際に取り組むと、ただ学んだことを書き写すだけになってしまい、効果が薄いのではないかと自ら感じる瞬間もあります。「教訓化」や「自分化」を進めようとすると、言葉につまずき、本当にこのアプローチで良いのかと考え込んでしまい、時間を無駄にしてしまうこともありました。こうした壁を、クリティカルシンキングの思考法で乗り越え、より実践的な学びへとつなげていきたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

多角的発想で拓く学びの扉

仮説の立て方は? 仮説を立てる際には、複数の仮説を提示し、網羅性を意識することが大切です。3Cや4Pといったフレームワークを活用すると、仮説を立てやすくなることを実感しました。また、単に考えただけでなく、様々な切り口からアプローチするよう努めることが重要だと感じました。 データ選びはどう? データ収集については、誰にどのように聞くかが非常に大切です。自分に都合の良いデータだけでなく、反対の意見となる情報も収集するよう心掛けています。一見、目の前にある情報だけで判断せず、目的に沿ったデータであるかどうかを考える重要性を改めて感じました。実際、抽出したデータで本当に検証したい内容が導き出せるかを、常に見直す必要があると考えています。 サービスはどう伝わる? 新しい運用やシステムの活用状況、また提供しているサービスがどのようにお客様に届いているかを分析する際は、まず言葉で仮説を立てることに取り組んでいます。これまで、数値を見ただけで直感的に考え、その立証に必要なデータをどう抽出するか検討していましたが、目的に合致しているのか不安に感じることもありました。そのため、自分にとって都合の良いデータだけに偏らないよう、改めて意識しています。 生産性向上はどう? また、社内の生産性向上施策が実際に効果を上げているかを検証する際にも、フレームワークを用いて複数の仮説を立て、網羅的に検討することを意識しています。抽出したデータが目的に沿っているかを確認した上で、そこからどのような結論が導けるのかをしっかり検証することが重要だと感じました。

クリティカルシンキング入門

平易な言葉で伝えるクリティカルシンキングの力

クリティカルシンキングで学んだことは? クリティカルシンキングの学びで特に印象に残ったのは、平易な言葉で相手に伝える重要性です。立場が違えば、物事の見方や考え方も変わることをケースを通して学びました。私は物事を簡潔に伝えるのが苦手です。その理由を考えたとき、①課題の整理ができていない、②抽象的な言葉のほうが自分にとって伝えやすいという癖があるため、自分の範囲内で考えて専門用語や抽象的な表現を多用してしまうのだと気づきました。 今後どのようにコミュニケーション力を高める? これからは広い視点で分析を行い、誰にでもわかりやすいコミュニケーションを意識していきたいです。上司への提案や業務分析など、思考が必要な場面では大いに活用できると感じました。AIの進歩により、疑問に対する答えは簡単に見つかりますが、条件設定などでの役割はまだ人間の手が必要です。多角的な視点で分析できることで、今まで一つの答えしか考えていなかった現状を変えていきたいと思います。 さらに、簡潔でわかりやすい伝え方を意識し、提案やコミュニケーションをスムーズにしていきたいです。そのために次のことを意識して行動したいと思います。①図で示す、②定量的に示す、③専門用語を使わない、④様々なケースを考える、⑤結論から伝える。 自分自身のどのようにアップデートする? これらの意識をもとに行動し、自分自身をアップデートしていく必要があると考えています。ただクリティカルシンキングだけでなく、MBAの基本的な知識や他業種の情報も積極的に取り入れ、多角的な視点を身につけていきます。

デザイン思考入門

バイアスから解放される学びの旅

深い共感を感じる? GAiLで示されていた「深い共感」は本当に奥が深いと感じました。人は認知バイアスを持っているため、つい自分なりの解釈を加え、バイアスに支配された認識をしている自分に気付くことがあります。そこで、これまでの思考回路による判断をやめ、真のニーズや不満、感情を自分自身に「憑依させる」ような感覚で、参与観察を極めていきたいと思いました。これは、自身が取り組む新規企画やコーチング、未来洞察にすぐに応用できると感じています。 他人のバイアスはどう? 認知バイアスには、自分自身のバイアスと他人のバイアスの二種類があると考えています。特に他人のバイアスは厄介で、観察対象者がある意見を述べた場合でも、その言葉は対象者のバイアスを通して表現されているため、真の体験とは異なる可能性が高いです。そのため、真の体験に迫るには、観察者自身が対象に寄り添う必要があると感じます。たとえバックパックの感想を求めたとしても、対象者の現在の感情や体験の背景まで広く理解しないと、誤解を生む恐れがあると思います。 数式は何を示す? 最も大きな学びは、「自分のバイアス」と「他人のバイアス」を意識することにあり、数式で表すなら「v = f(x)」のように捉えられるという点です。ここで「f」は各人の持つバイアス、すなわち思考回路を示しています。この考えを常に念頭に置きながらデザインリサーチに取り組む必要があると感じました。また、質問の仕方一つでバイアスを超えたアプローチが可能になると感じ、その学びを今後の活動に活か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

目的とデータがひらく未来

目的は何でしょうか? 今回の講義を通して、まず目的を明確にすることの大切さや、その目的に沿って適切な情報を集めること、そしてデータを加工し比較することで初めて分析が成立するという基本的な考え方を学びました。 難問の比較ってどう? また、難しいテーマの比較においては、直接的な比較だけでなく間接的なアプローチも可能であり、柔軟な考え方が求められると実感しました。特に、愛の価値の算出方法に触れた際は、自分の考えの枠を超える新たな視点に出会い、非常に勉強になりました。そして、これまで耳にしていた「Apple to Apple」という言葉の意味を実体験に基づいて理解することができ、当時の意図にハッとする瞬間がありました。加えて、どのデータが適切かという判断には個人差があることを実感し、さらなる経験の積み重ねが重要だと感じました。 学びはどう活かす? 今回の学びは、商品の販売企画やプロモーション活動にも役立つと考えています。実際、講義を受けた後からは、販売企画の場面で比較を意識するようになり、データ分析を通じて「新しいことがわかる楽しさ」を感じ始めています。 数字以外の視点は? さらに、来週からは数字以外の情報を分析する予定であり、どのような視点で分析を進めるのかが楽しみです。また、得られた情報を効果的に伝える方法についても興味があります。グラフや表、あるいは絵など、さまざまな手法がどのように利用されているのか、また絵を用いる場合にはどのようなアイデアが生み出されるのか、実際に皆さんのお話を聞いてみたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

部下の心に寄り添うマネジメント

衛生要因と動機の違いは? ハースバーグの動機付け・衛生理論における衛生要因については、自分の力ではどうにもならない事柄が多く、その課題の有無が一目で分かると感じました。一方、動機付け要因は部下一人ひとりの内面的な要素が異なるため、一括りにした対応では解決が難しいという印象です。部下は十人十色であり、全員を完全に理解することは不可能だと考えます。そのため、各部下と直接向き合い、どこに課題を感じているのか正面から確認することが大切です。できるだけ垣根を取り払い、個々の状況が相談しやすい環境を整え、言葉だけでなく雰囲気や動作からも小さな違和感を察知する努力が求められます。これまでのマネジメント経験と照らし合わせながら、改めて体系的に振り返ることで大変有意義な学びとなりました。 定期面談の意義は? 現在の職場では、特に動機付け要因を満たす必要がある部下が多いと感じます。自分のチームは主に完成品のパーツ作成に従事しており、業務の意義やモチベーションを見出しにくく、承認を得る機会も限られている状況です。これまでの面談では、目標管理や評価、キャリア、心情面といった最低限の事項のみが中心でしたが、今後は自分たちの業務が会社全体でどのように活かされているかをしっかり伝えるとともに、仕事やプライベートの悩みについても積極的に話し合いたいと考えています。そのために、定期的な1on1の実施や面談の頻度を高め、言語・非言語ともにコミュニケーションを重視することで、部下のモチベーションや変化に敏感に対応していくことが重要と考えています。

クリティカルシンキング入門

論理的思考を駆使した具体と抽象のキャッチボール術

クリティカル・シンキングの実践法は? 人は理解しやすいものや、取りつきやすいものに即座に飛びつく傾向があるため、考えが限られた範囲に留まる可能性があります。特に、クリティカル・シンキングは、自分自身の思考を批判することに主眼を置いています。 思考の幅を広げるには? また、思考の幅を広げるためには、三つの視点、視野、視座の違いを意識することが重要です。具体と抽象のキャッチボールを繰り返すことで、思考に広がりを持たせることができます。特に具体的な言葉を使用し、主述や5W1Hを意識して愚直に実践することが大切です。 目的意識の重要性とは? 業務においては、目的がブレて論点がずれることがあります。そのため、常に何のためにその業務を実施しているのかを意識し続けることが重要です。また、問題に対して課題とアクションを整理するシーンが多いため、これを体系的に実践するスキルも必要です。 要件定義での効果的な取り組み方 講師の上甲さんが仰ったことですが、「要件定義」においても、この考え方は非常に有益です。要件定義は簡単な言葉で具体的かつ分かりやすく伝えることが求められます。 短時間での要件定義の進め方は? 私の勤める会社では、要件定義をじっくり行う時間がほとんどないため、短期間で効果的に進めるにはどうすべきか、どのような質問をすれば良いかを考えて取り組んでみました。また、マネージャー職として客観的な評価が必要なため、論理的に納得感を持ってチームメンバーに今季の評価と来季の方針を説明するようにしています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

実践で変わるリーダーの心

リーダー像は変わった? 総集編としてのWeek6では、Week1に描いたリーダー像が変化していることを実感し、着実に学びを積み重ねてきたと感じました。ライブ授業のロールプレイでは、評価面談のシチュエーションで、上司からの評価よりも自己評価が高い立場を演じ、上司のサポート不足に不満を抱く役を体験しました。その際、もし自分がその立場であれば、上司からどのような言葉をかけられたら納得できるのか、また、なぜ評価にギャップが生じるのかを考えながら進めました。 ネガティブに何学ぶ? この経験を通して、ネガティブな点を指摘する場合でも、同時にポジティブなフィードバックを与えることの大切さを再認識しました。相手の状況をよく聞き出し、具体的なアドバイスを添えることで、相手から聞く耳を持ってもらうアプローチが有効だと感じました。 新しい手法を試す? 私には部下がいない分、今後は学んだリーダーシップの手法を、身近なプロセス改善の取り組みで積極的に活用していこうと思います。特に、これまであまり重視してこなかった感情に働きかけるコミュニケーションについて意識を高める必要性を感じています。 伝える信頼の力は? また、良いと思ったことは言葉にしてすぐに伝えることが重要だと実感しました。日ごろから積極的にポジティブなフィードバックを行い、ネガティブな意見も素直に伝えやすい関係を築くことを目指しています。ただし、表面的な肯定ではなく、本当に心から感じたときに伝えるフィードバックこそが、信頼を深める鍵だと考えています。

データ・アナリティクス入門

明確比較で切り拓く分析力

比較の意味は何だろう? 「分析は比較なり」という言葉の本当の意味に改めて気づかされました。当たり前と思われるこの考え方を、実はあまり意識していなかったことに気付き、これまでなんとなく比較しながらデータ分析を行っていた自分に疑問を感じました。今回の学びを通じ、どの対象と比較するのか、明確な目的を持って分析に臨む必要があると強く感じました。 なぜ解釈が偏る? これまでの業務では、データ分析結果の解釈において、都合の良い解釈に偏ってしまう上司が存在しました。たとえ、解析から因果関係は示せないことを伝えても、上司は自分に都合の良い見方だけを採用し、結果的に議論が過度に広がることもしばしばありました。その際、本来意図していた数値の意味を十分に説明できなかった自分の課題を痛感しました。今後は、まず分析に必要な要素以外の条件を整え、目的に沿った比較対象の選定を徹底していきたいと思います。 伝え方はどう変える? また、資料作成やプレゼンテーションの際、経営層が数値に馴染みがなく、データ分析や解釈が表面的にしか理解されない場合、どのような見せ方や伝え方が効果的なのか知りたいと考えています。会議で上司がデータ(エビデンス)を用いて説明を試みても、内容が難解なために参加者がついて来られず、「あの人の言っていることは難しいから」という反応に終わってしまうことがあるからです。その結果、組織の課題へのアプローチが認識されず、具体的な施策につながらない現状を改善するには、単にデータを提示するだけでは不十分だと痛感しています。

クリティカルシンキング入門

学びの振り返りで新たな発見を

主語と述語の整合性とは? 主語と述語をしっかりと述べ、全体の整合性を確認することが大切です。相手の立場になって文章を読むことで、落ちがある場合にそれが負担となることを避けることができます。そのためには、適切な言語選択、概念の整理、順序の工夫、根拠づけが重要です。これを実践する方法としては、プラミッド・ストラクチャーを活用し、普段から400字程度の文章を書く練習をすることが有効です。これにより、より相手に伝わる文章を作成できるようになります。 ピラミッド・ストラクチャーをどう活用する? 総評として、文章を相手の視点で評価する姿勢とピラミッド・ストラクチャーの活用を検討している点は良いですね。具体例を用いることで、さらに実践につなげることができます。 日々の文書作成で意識することは? 日々の文書作成で具体例を意識し、反復練習を通じて表現力を向上させましょう。たとえば、営業店支援を行った際には、どのような支援を提供したか、どのように活動をしてきたかを部内や関係各部署と共有することがあります。そのとき、単なる言葉の羅列ではなく、状況がわかりやすい文章を作成し、自分がどう感じたのか、どこを改善すべきかを明確に書いていきたいと思います。 他者の感性はどう学ぶ? まず全体像を把握し、ピラミッド・ストラクチャーを描き、そのうえで主語と述語を意識し、要点をわかりやすく表現することを重視して、文章化する癖をつけていきたいです。また、他の受講生の投稿を参考にして、自分にはない感性を学んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で変わる自分の思考

客観的視点を持つには? 同じように、客観的に捉えたり伝えたりすることの難しさを抱えていることが共有されました。「3つの視」を意識することで、これまで偏った思考に陥りがちな自分から脱却し、多方面からのアプローチができるようになりたいと強く感じました。実際に、自分の考えがまだ狭い範囲にとどまっていることを実感しています。他の方々との意見交換を通じて、自分の思考の偏りを理解することができました。答えを導き出した後も問いを続けることに努めていきます。 最善の方針を考える 私は人事の仕事をしています。プレイングマネージャーとして、組織人事や評価の企画を進めながら、各部門の意見を集約し、方針を決定することを求められ、指導育成の役割も担っています。これらの業務すべてにおいて、多面的な考えをもって最善の方針を考えることが重要です。 視座と視野の活用法 上司や役員へ異動や評価の提案を行う際、課題を整理した上で結論を導くときには、「なぜそのように考え、その結論に至ったのか」を「視点、視座、視野」の3つの視を意識し、「自分の思考をチェックするもう一人の自分」を持つことで、自問自答を繰り返し広い視野を持つことを心掛けたいです。そして、自分の言葉できちんと理由を伝えることで、誰もが理解できる提案を目指していきたいと思います。 意見を取り入れる大切さ アウトプットを恐れず行うことも重要です。自分だけで偏った意見になりがちですが、周囲からの意見を取り入れることで、新しい考え方や漏れがなくなっていくと感じています。

クリティカルシンキング入門

とりあえず挑戦!分解で成長

なぜ分解が印象的? 与えられたデータを一方向だけで捉えるのではなく、まずは「分解」を意識する点が非常に印象に残りました。 行動の躊躇はなぜ? 実際にデータを分ける際、最初は手を動かすだけでは正解を意識しすぎて迷いが生じ、行動に躊躇がありました。また、単純にベースフレームに沿って機械的に分けるだけでは、目的意識を持たず満足してしまうケースもありました。さらに、複数の切り口を意識することなく、納期や効率を優先して一つの分解方法に固執してしまう傾向も見受けられました。 完璧主義は悪い? 「失敗はない」という言葉は、これまで業務上で失敗が許されないという自意識が強かったため、すべての分析に完璧さを求めるあまり、かえって行動が鈍る原因となっていた自分に響きました。しかし、今後は「とりあえずやってみる」精神で、何度もトライして改善を目指していきたいと感じました。 現象と前提はどう見る? 私の業務は精密製品のものづくりにおける多くのプロセスでトラブルが発生することもあるため、発生事象から想定原因、処置、恒久対策といった流れでトラブル全体を整理し、大まかな枠組みから詳細な分解へと作業を進める必要があります。これまではQCDSの観点からアプローチし、どうしても一つのデータだけで判断してしまう傾向がありましたが、今後は「手を動かす=さまざまなデータを組み入れて比率を算出する」「機械的ではなく、現象と前提条件を合わせて考える」「複数の観点から分解を試みる」という実践的な方法を取り入れていこうと思います。
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