(136ページ目)

学び ✕ 本

に関する学び

---

問いの本質は何？ 今週のライブ授業では、クリティカルシンキングにおいて「問い」がいかに重要であるかを学び、最後のまとめを行いました。特に、あるスポーツリーグの例では、いきなり数値の扱いに取り組むのではなく、まずは問いを明確にしてからデータ分析を進めることの大切さを実感しました。これまでは数値から意味を見出そうと必死になっていたのですが、まず問いを整理してから分析することで、より深い洞察と説明のしやすさが得られると感じました。 仕事の問いはどう？ また、仕事においても、何かを考え始める際は最初にイシューを明確にすることが重要だと学びました。具体的には、まず自分が解決すべき問いを立て、その問いに基づいて今何をすべきか検討します。さらに、この問いを周囲と共有し、自分の考えに対してフィードバックを得ることで、より良いアイデアにブラッシュアップできると感じています。

本当の考えは何？ 思考を整理するために、まず自分の考えに対して「本当にそれで良いのだろうか？　他の可能性はないか？」と問いかけることの大切さを学びました。この方法により、普段の考えにもう1人の自分を加え、視野を広げる手法の有効性を実感しました。 別の切り口は？ また、3つの視点とMECE的な分析を取り入れることで、物事を多面的に見るスキルが向上しました。具体的には、求人広告の改善提案など仕事において、普段と異なる切り口でアプローチし、複数の改善案を迅速に提示できるようになる効果を感じています。そのため、自分の思考に対して常に「なぜその選択をするのか」「他の案はないか」を問い続ける習慣を身につけることの重要性を改めて認識しました。 次はどう実践？ この学びを今後の業務や日常の問題解決に活かし、より多角的かつ柔軟な思考を実践していきたいと考えています。

比較って何が重要？ 分析というと、難しい数字を使った調査と思われがちですが、本質は「比較」であると学びました。比較は、目の前にあるもの同士だけでなく、目的に応じて見えていない要素も想像して行う場合があります。 活用状況はどうする？ プロダクトにおける顧客の活用状況では、十分に使いこなせていないケースの課題を抽出し、もししっかり活用できた場合のシミュレーションを定量的な数値で示すことが重要です。こうして、利用促進のきっかけを提供すると同時に、プロダクト自体の改善点にも繋げられると実感しました。 目的はどう定める？ また、比較対象を決める際には、分析の目的と照らし合わせながら選定することの大切さを学びました。私自身、問題が発生した時に手段に頼りがちな傾向がありますが、今後は目的を明確に定義し、しっかりと把握する意識を一層高めていきたいと思います。

選択で未来は変わる？ 全てを追い求め続けると、ビジネスは必ず停滞してしまいます。そのため、取捨選択によって業務をスリム化し、最高のパフォーマンスを引き出すことが求められます。日常の習慣や惰性で行っていることを見直し、本当に必要なものかどうかを再考することが重要です。また、専門の知識を持つ人に任せた方が良い部分を見出すことで、変革のチャンスが生まれます。 捨てる決断は何？ 営業活動においては、不要なものを捨てる決断が難しく、実際に継続してしまっているケースも少なくありません。捨てることで一時的に売上や評価が下がり、生活水準に直結する問題となるためです。しかしながら、不要なものを断ち切ることで得られるメリットは大きく、そのためには入念な調査と判断力が必要です。自らの見極める力を養い、本当に価値のあるものとそうでないものを明確に区別することが大切だと感じます。

情報整理の目的は？ 情報整理の基本として、まずは「何のために整理するのか」という目的をはっきりさせ、その上で情報を細分化し、必要に応じて加工することの大切さを学びました。その後、細かく分けたデータをグルーピングし、要約する「So What」や根拠を示す「Why So」により、情報の意義や本質を明確にするプロセスに取り組みました。さらに、全体を漏れなくかつ重複なく整理するMECEの考え方もポイントとして意識しています。 イシューの見極めは？ 業務においては、イシューを的確に特定し、チーム内で共通認識を持つことが不可欠であると実感しています。また、データを加工して細分化することが、より精度の高い分析につながるため、日々の業務で実践しています。この学びは、コンサルティングの現場で求められるクリティカルシンキング力の向上にも大いに寄与すると考えています。

比較の重要性を再考する 分析の本質は比較であることを学びました。これまで、比較対象の選定や要素の統一が不十分だったため、正確な分析ができていなかったと感じます。特に、生存者バイアスがかかってしまうことが多かったことを反省しています。 実証実験で得る結果は？ 新規事業を創出する部門に所属しているため、秋から行う実証実験ではデータの適切な分析と比較対象の正確な選定を心掛け、意味のある結果を得たいと考えています。また、取得したいデータの設計も行い、目的に合った実証実験を行いたいと思います。 適切なデータ設計とは？ 実証実験の目的を再確認し、成功と見なされるために必要な情報を考えます。どのようなデータを取得すればよいかを設計し、それを企画に反映させます。分析の本質は比較にあることを常に念頭に置き、適切な比較対象を設定することを意識して進めていきたいです。

分解で本質を捉える？ 目的を明確にし、仮説を立てて多角的な視点から物事を考える手法を学びました。特に「分解は失敗ではない」という言葉が印象に残り、物事の傾向を把握する上で、分解する意義を再認識できたのが勉強になりました。全体を定義し、対象範囲を明確にすることの大切さを理解し、今後はあらゆる事象に対して、まずは分解を試みたり視点を変えてみるといったアプローチを実践していきたいと考えています。 品質管理の要点は？ 製造業の品質管理業務においては、サプライヤから報告される不具合事例や対策内容をチェックする機会が多いです。サプライヤの視点で記載されるため、報告内容や対策が十分か、また漏れがないかを確認する必要があります。その際、目的を明確にして全体を定義し、必要な項目を漏れなくチェックするためにも、今回学んだ分解の手法を積極的に活用していきたいと思います。

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。

AI活用はどう変化？ AIの活用法が根本的に変わる学びを得たと実感しています。これまでは情報収集と要約に依存していましたが、今後は情報収集に加え、仮説を立てプロトタイプの設計、さらには検証までを一連のプロセスとして取り組む必要があると感じます。 仮説構築はどう進む？ 特に重要なのは、仮説の構築です。自分自身でイメージを持ちながらも、AIに一緒に考えてもらうことで、自分にない発想を効果的に補完することが可能になります。 商習慣はどう見る？ さらに、従来の商習慣や文化に対して疑いの眼を持つことも大切です。本年度より一次産業に関わる商材を担当することになり、これまでの歴史には敬意を示しながらも、斬新な視点でアプローチを進めたいと思います。AIを活用しながら仮説を構築し、プロトタイプの設計と検証を繰り返すことで、新たな価値創造に挑戦していきたいです。

目標はどう意味づけ？ 目標設定は、データ分析のみならず、学び全般にとっても非常に重要だと再認識しました。受講前に描いていた理想像よりも、学びを終えた今の自分は実践できることが増え、単なる分析のプロから、ビジネス現場で分析手法を効果的に活用するプロへと成長できたと感じます。 活かし方はどうして？ この学びは、日常のあらゆる業務に活かしていきたいと思います。データ分析の知見が、問題解決や新たな施策の立案に大いに役立つと理解したため、業務全体でその手法を意識していくつもりです。 従来手法は適切？ また、現在の担当業務を見直すことで、従来の方法が本当に適切であったのか、見逃している課題はなかったのかを改めて点検していこうと考えています。その結果を踏まえ、今回の受講で得た実体験の知見を活かし、今後必要となる知識やスキルの習得にも取り組んでいきたいです。

学びはどう深まる？ 今週のオンライン学習を通じて、学び続けることの大切さを実感しました。さまざまな業種の方々がクリティカルシンキングを学び、自分自身の足りなかったところに気づいている様子を見て、私も客観的かつ批判的に自分を見ることがまだ十分でないと感じました。以前から周囲にアドバイスされながらも実践できずにいた点を、今回の検証を通じて基礎的な知識が身についたと確信しています。今後は常に自分を客観視できるよう努めていきたいと思います。 根拠はどう評価する？ また、自分の言うことが本当に正しいのか、冷静に客観的な視点で確認する姿勢を大切にしたいです。例えば、プレゼン資料を作成する際には、その資料を支える根拠が客観的に見ても妥当であるかを常に意識することが重要だと感じました。同僚に対しても、味方でありながら適切な指導を行うよう努めていきたいと思います。

生成AIの進化に気づく？ 多種多様な生成AIが存在する中で、どの場面でどの生成AIを用いるべきかという大まかなイメージはつかみ始めました。しかし、生成AIは日進月歩で進化しているため、当時の状況とは異なる場面が数多く生じているはずです。そのため、常に新しい技術に触れ、自分が必要とする場面に迅速に活用できるよう、今後も努力していきたいと考えています。 講義後の学びをどう活かす？ 講義を受けた直後、講演会の案内状の誤字チェックに取り組んだところ、作業時間の大幅な節約につながったと感じました。英論文の日本語訳や、その論文をまとめたスライドの作成など、活用できるシーンは非常に多く、今後の利用が楽しみです。一方で、議事録作成においては、音声を文字に変換する工程がうまくいかず、途中で挫折しました。より精度の高い手法を模索し、改善を図りたいと思います。