クリティカルシンキング入門

問い続ける学びと実験

目的意識は何だろう? 人は誰しも考え方に偏りがある前提で、常に何を目的としているのかを意識することが大切だと思いました。目的やその背景を問い続けることで、見落としのリスクを軽減し、独創的なアイデアへと繋がると感じました。 結果の理由を追究? また、日々の実験データを見ながらなぜその結果になったのかを論理的に考えることが重要だと思います。過去の経験や直感だけに頼らず、次の実験計画において見落としなく反映させるためにも、実験の目的や必要性を明確にし、上司や同僚に過不足なく説明できる力が求められます。 最適なアプローチは? さらに、動画で紹介された商品開発の例では「よく考えられていない」という指摘があり、考えるための枠組みや情報収集、整理方法について改めて気になる点が浮かびました。どのようなアプローチが最適なのか、引き続き考えていきたいと感じています。

データ・アナリティクス入門

分解で見つけた学びの輝き

どうしてプロセス分解? 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解するアプローチが有効です。プロセスごとに細かく分解することで、どこに問題が潜んでいるかを具体的に把握でき、分析もしやすくなります。 どう決める解決策? また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を丁寧に洗い出すことが大切です。いくつかの候補を比較検討し、各選択肢に対する根拠をもとに絞り込むことで、最適な解決策を決定できます。 A/Bテストは試す? さらに、実施案を決める際の手法として、A/Bテストが有用です。Webマーケティングの施策検討で頻繁に用いられているこの手法は、動画学習の場面においても効果を発揮しています。ただし、テストの目的や仮説を明確にすること、1回につき1要素ずつ検証すること、そして同時に同じ期間で施策を比較することという注意点を必ず守る必要があります。

デザイン思考入門

挑戦から生まれる気づきの瞬間

サービス説明はどう? 私は新規サービス開発業務において、サービスのコンセプトや内容を1~2枚のパワーポイント資料に簡潔にまとめ、顧客に説明してフィードバックを得る方法を採用しています。加えて、動画など他の手法も取り入れることで、より多様な表現ができればと考えています。 意見を絞るには? また、短時間で作成できる説明資料という点から、これまでの方法が決して間違っていなかったと実感しました。検証したいポイントや求めるフィードバックをもう少し狭く設定することにより、得られる意見が一層具体的になるのではないかとも感じました。 目的はどう伝える? さらに、プロトタイプに唯一の正解はなく、これまで使用してきたパワーポイント資料も十分に効果を発揮しています。重要なのは、どのプロトタイプを作るかという点よりも、その制作目的を明確にすることだと学びました。

クリティカルシンキング入門

まとめ動画で見つけた次への一歩

復習は本当に効果的? 今まで学んだ動画や講義メモを総復習する機会となりました。記憶が薄れていた部分もあったため、まとめ動画がとても参考になりました。学習中には気づけなかった点も、再度動画を視聴することで明確になり、実際に手を動かして自分で考えることで、気づきの視点が一層深まったと感じました。 視点の切り替えはどう? また、アウトプットの見せ方についても、自分の業務の打ち合わせなどで活かせると実感しました。全体を俯瞰して何を話しているのかを他者に伝えることが難しいと感じていたため、今回の学びが自分の課題解決のヒントとなりました。 新環境でどう活かす? 今後は、4月頃までは学んだことを整理しながら自分の業務にどう適用できるかを考え、5月からの新しい環境でもクリティカルシンキングを共通言語として実践し、即戦力として貢献していきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

自分らしさを守り抜く学び

AI依存の懸念は何? AIに頼りすぎると、自分自身のスキルが失われる危険性や、評価・判断能力が低下する問題があると感じています。そのため、こうした難所をしっかり理解し、向き合うことが何よりも大切だと思います。 重要局面の判断は? また、重要な局面では最終的な実行権限を持つのは「人」であり続けると考えています。これからの時代は、より一層「人」の個性や価値観を表現できる力が求められると感じています。 工夫のポイントは? 文章表現の工夫については、まずはclaudeを試してみる予定です。インターネットの情報を加えずに手持ち資料を整理する際、NotebookLMなどのAIツールの選択ポイントに関する動画がとても分かりやすく、参考になりました。今後も新しいツールを少しずつ試し、それぞれの特色を実際に体感することを意識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

ツール使い分けで広がる学びの幅

生成AIの評価は? 2025年時点の生成AIは、統計推論ツールとしての性能が評価される中、その特徴を正しく理解することが重要だと感じました。相談、要約、文書作成の際にツールに頼り切らず、制約を踏まえた具体的な指示を出す必要があります。また、AIから得たアウトプットに対しては、人間的な感情や重要ポイントのチェックを必ず実施することが欠かせません。 ツールの使い分けは? また、動画学習の中で、AIの使い分けがとても参考になりました。画像作成にはキャンバス、調査にはPerplexity、企画のまとめにはCopilotなど、それぞれのツールを目的に応じて活用する方法が印象に残っています。会社では、指定された単一の情報制限付きCopilotを利用する一方で、仕事やプライベートにおいてもさまざまなツールを実験し、業務効率化を図りたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

違和感から始まる成長ストーリー

なぜ前提条件は大切? まず、前提条件や利用用途、定性的な観点など、自分が理解している内容と異なる部分が出てくる可能性を踏まえ、的確な指示やプロンプトの作成が重要だと実感しました。完成物に対して違和感を感じた際、その原因を繰り返し検証することで、自身の感度や理解力が向上すると感じています。 他ツールはどう活かす? また、各ツールの得意不得意や特徴をおおまかに理解し、実際に使ってみる体験が大切だと思います。現在は主にGeminiやnotebookMLを活用していますが、業務上、他のツールでも十分に役立つものがあると考えています。そのため、グロービスの学び放題を通じて、他のツールに関する動画を視聴し、新たに1~2個のツールを業務に活かせるか試してみようと考えています。特に、資料作成業務をより効率的に進める方法を模索しています。

戦略思考入門

広がる視野、戦略の新発見

学びの変化に気づけた? これまでの学びを改めて整理することができました。毎週のグループワークを通じて、さまざまな業界や職種に触れ、視野を広げるきっかけになったことを実感しています。また、動画視聴で学んだポーターやコトラーの理論を改めて理解し、「フォロワー」といった概念も、単なる模倣ではなく戦略の一つであるという見方ができるようになりました。 計画策定プロセスはどう? さらに、事業計画策定のプロセスについても再認識でき、経営理念やビジョンを前提に外部・内部環境の分析を行い、目指す姿と現状のギャップを明確にする一連の流れが理解できました。これまで上司の指示のもとで進めていたプロセスを、全体像として捉え直すことができたことは大きな収穫です。今後はこの学びを活かし、戦略策定に積極的に取り組んでいきたいと感じています。

アカウンティング入門

PL分析で見えた!未来の利益拡大戦略

PLの理解を深める意義とは? PL(損益計算書)の仕組みを理解する学習を通じて、企業がどのように利益を生み出すかだけでなく、将来的にどのようにして利益を拡大していくべきかを、その企業のコンセプトを考慮しながら想定することが重要であると学びました。 月次分析での知識活用法は? まずは自社の状態を把握するために、毎月の月次分析でこの知識を活用したいと思っています。利益の有無だけでなく、今後どのような対策を取ることでさらなる改善が期待できるのかという観点からも分析を進めていきたいです。 競合と取引先のPL比較はなぜ重要? さらに、競合他社や取引先に関する分析も行い、さまざまな業界のPLとの比較も試みていく予定です。なお、グループワークで紹介された動画も参考にしながら、学びを深め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

AIが紡ぐ学びの実践物語

AI活用で価値は上がる? AI生成を活用することで、何かの価値を向上できる可能性を実感しました。メタプロンプトを用いることにより、ビジュアル化が進み説得力が増す点も理解でき、従来はAIに情報を求めるだけだった業務の幅が動画作成へと広がる予感がします。 新研修はどう変わる? これまで新人研修では、写真付きの資料を使って繊維の基礎研修を行っていましたが、その内容をより理解しやすい動画形式の資料に変えようと試みています。また、毎月の営業報告書についても、AIを活用して自動的にグラフ化や簡単な動画作成を行い、月次会議の代替手段として活用する計画です。 情報アンテナはどう張る? 今後は、価値を組み合わせるために、情報に対してどのようにアンテナを張るべきかをさらに模索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

データで魅せる学びの未来

平均と偏差をどう見る? データ解析では、代表値として平均値や分布の指標である標準偏差を用い、データの傾向や特性を把握します。また、平均値以外の代表値も存在するため、目的に合わせた適切な指標の選択が求められます。 グラフ選びはどうなってる? さらに、データを可視化する際は、対象となるデータに合わせた最適なグラフを選ぶことで、情報がより分かりやすく整理されます。この基本的な解析手法は、事業性評価にも応用され、普段の業務に自然と役立てることができています。 動画グラフは新しい? また、関連動画で紹介されていたグラフの中には、以前は使用したことがなかったものもありました。そのため、必要な際にすぐにグラフが作成できるよう、日頃から練習を重ねています。

クリティカルシンキング入門

伝わる資料作成で未来を拓く

メッセージはどう選ぶ? 今回の学習を通じて、資料作成は「伝えたいメッセージ」と「表現したいゴール」に基づいて進めるべきだと再認識しました。演習では、どの情報を伝えるかが曖昧にならないよう、常に中心となるメッセージにフォーカスすることの大切さを学び、実際にズレを防ぐための手法を身につけることができました。 下準備する意味は? また、最後の動画講義では、資料やグラフを作成する前のリサーチ、作業、データ収集といった下準備の重要性に気づかされました。今後はエビデンスを積極的に活用し、メインメッセージを明確に伝える資料作りに取り組んでいきたいと思います。これまでの数字やデータの整理の経験を活かし、新年度には具体的な施策提案を資料化する予定です。
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