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学び

に関する学び

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クリティカルシンキングの効果は？ 私が今回の学習を通して感じた重要な点は、クリティカルシンキングを常にトレーニングして身につけ、それをアウトプットすることの大切さです。学んだ知識を実際に使うことで、理解が深まりました。 問いを立てることの重要性 特に「目的は何か」を常に意識し、自身や他者の思考の癖を前提に考えることが重要だと感じました。また、問いを立てることで方向性を見失わず、具体的な行動に繋げられることを実感しました。 WEEK6では、WEEK1で学んだ内容を少し忘れてしまっていたため、復習の重要性を再認識しました。特に「問いは何か？」という点について、その重要性を改めて感じました。 社内での打ち合わせをどう活かす？ 社内の打ち合わせでは、方向性を見失うことがあります。そのため、常に問いを立てて共有することが必要です。いきなり具体的なアクションに飛びつかないようにし、物事を分解する際にはMECEを意識して取り組むことが効果的だと感じました。 資料作成で確認すべきことは？ 資料作成に関しては、誰に何を伝えるための資料なのかを確認することが大切です。もし確認できない場合でも仮説を立てて資料を作成することが重要です。また、読み手の立場から考えて、伝えるべきポイントが明確かどうかを確認することが必要です。 アウトプットを増やす効果的な方法 最後に、アウトプットを多めに取り入れた勉強スタイルについてです。チャンスを逃さず、積極的にアウトプットの機会を作るように意識しています。例えば、同僚や家族、友人に学んだことを話してみることが効果的です。また、文章力を上げるために文章を書いてみる日を作り、アウトプットを通じて足りないインプット情報を見極めるよう努めています。

議論の偏りは大丈夫？ サンライズ社のケースを通して、課題解決に向けた議論が偏った論点だけでは進まないことを学びました。まず、各自の直近の関心事や体験によって視野が狭まる可能性があるため、客観的な課題分析が不可欠であると実感しました。 フレームワークは何故有用？ 課題に取り組む上で、PEST、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析といったフレームワークが非常に役立つことがわかりました。特に人事部に所属する立場として、バリューチェーンの観点から戦略を考えることの重要性を感じました。 経営者視点はどう？ 戦略策定においては、経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに行動すること、また他社の意見を積極的に取り入れることが大切です。バリューチェーン分析により企業の優位性の源泉を探ることで、基本戦略の構築や改善が促進されると考えています。 SWOTをどう活かす？ さらに、SWOT分析を通じて現在の業界や自社の状況をより深く理解し、それを自部門の戦略構築に活かしていく姿勢が求められると感じました。具体的な人事施策を企画・実行する際には、各部署のニーズや成果を定量・定性で把握することが重要であり、これが強固なバリューチェーン形成や組織の強化につながると実感しています。 全体影響をどう捉える？ 今後は、日々の業務や制度、施策が全体のバリューチェーンにどのような影響を及ぼすかを意識するとともに、その視点をメンバーと共有していきたいと思います。経営者になったつもりで、独自の判断軸と基準を持ち、より良い意思決定を行うためにジレンマに果敢に向き合う姿勢が求められると感じました。また、他社の意見を取り入れ「集合知」を活用することも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。

議論開始の問いは？ 議論を始めるときは、まず「今向き合うべき問い」を明確に特定し、参加者全員で共有することが大切だと実感しました。漠然と議論を進めたり、やむを得ずアクションに移すだけでは、効率が悪くストレスもかかるため、様々な視点から問いを捉え、抜け漏れや重複がないかを意識する必要があると学びました。 伝わる言葉の工夫は？ また、相手に伝わる言語化と可視化の手法にも大きな意義を感じました。主語を省略せず、相手が持っている情報や求めている内容、そして最終的なゴールを考慮した構成にすることで、より分かりやすいコミュニケーションが可能になります。さらに、データを分解する際には一歩進んだ考察や、グラフや強調表現を用いた視覚的な工夫が、情報を容易に理解してもらう鍵となります。 実践で感じる難しさは？ また、インプットした知識を実際の仕事に活かし、アウトプットし、フィードバックを得た上で振り返る一連のプロセスが思った以上に難しいと感じました。慣れ親しんだ頭の使い方に頼ってしまうため、言語化して成果を示すことに対する抵抗感もありますが、まずは身近な相手に発信することで自信をつけ、学びを定着させることが必要だと強く思います。 マネジメントの見直しは？ これらの学びは、マネジメントや組織課題に対する施策立案の現場で活かすことができると考えています。マネジメントにおいては、相手ごとに適切な情報提供の構成を工夫し、目的とゴールを初めに明確にすることで、議論に一貫性を持たせることが可能です。組織課題の解決に取り組む際も、まず「今向き合うべき問い」を明確にし、共通認識のもとで問題を分解・仮説立てし、複数の根拠をもって主張することが、効率の良い課題解決につながると感じています。

どう問題解決する？ 問題解決の基本プロセスとして、「What → Where → Why → How」の4つのSTEPを学びました。プロセスを細かく分解し、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性を強く感じました。日常の業務において、これらのステップをいくつも行き来しながら問題の原因を探る手法は、非常に実践的だと実感しました。 視点を変える意義は？ また、仮説を立てる際には、問題に関わりがありそうな要素だけでなく、それ以外の視点にも目を向ける考え方が有益だと学びました。対概念で物事を考えるアプローチは、固定概念に囚われず幅広い視野で問題解決に取り組む姿勢を養うための大切なポイントです。 ABテストの真意は？ さらに、ABテストを活用して施策の効果を比較し、条件を揃えた上でデータを分析するプロセスは、仮説検証の精度を高める上で非常に有効だと感じました。仮説を実践しながら効果を測定し、次のアクションにつなげる一連の流れは、今後の分析業務にも大いに役立つと思います。 離脱理由は何か？ 加えて、ファネル分析によってユーザーの利用段階を明確に分解し、どのプロセスで離脱が生じているかを把握する手法も印象的でした。漏斗のように段階ごとに数値を追うことで、課題がどこにあるのかを具体的に把握できる点は、現場での運用改善に直結する大切な視点です。 実践で成長する？ 全体として、これらのアプローチを繰り返し実践することで、柔軟かつ論理的な問題解決能力を養えると感じました。定量分析やアンケートを活用し、他者の視点も取り入れた説得力のある提案や、チーム目標の設定など、今後の実務や運用計画にも直結する内容で、非常に有意義な学びとなりました。

分解の重要性をどのように理解する？ 分解の重要性を学ぶことで、物事を理解する際の解像度を高めることができました。具体的な手法としては、全体を定義した上で、MECE（漏れなくダブりなく）になるように確認することが大切です。また、分解の考え方は階層別だけでなく、変数とプロセスの視点でも可能であることを学びました。特にプロセス視点の分解は、これまであまり用いてこなかった分析方法であり、新たな発見でした。 社内活動に分解はどう役立つ？ この分解の手法は、社内および顧客向けの活動に活用できると考えています。社内向けでは、社員を職責やキャリア、年齢、配置先などの異なる視点で階層別に分解することで、計画やプロジェクトメンバー選定に役立ちます。また、営業担当者の受注プロセスを分解することで、活動の効率化を図ることが可能です。 分解で顧客分析を進化させるには？ 社外向けの活用では、顧客分析やマーケティングに分解の手法を用いることで、企業向けサービスの展開における顧客分類やセグメンテーションがより精密になります。規模や競合他社の視点から顧客を分解し、当社の強みを活かした付加価値の高いサービスを提供することができます。 更なる戦略を立てる方法とは？ 例えば、社内では階層別に社員の情報を整理し、部署横断的なプロジェクトの際にはその情報を活用します。営業活動の効率化としては、受注経路を営業提案やリピート注文などのパターンで分解し、それぞれの特徴を分析することで、リソースの最適活用が可能です。 社外では、ターゲット顧客の選定時に規模や分野、競合他社の視点から分析し、強みを発揮できる顧客にアプローチします。このように、分解を活用することで、より効果的な戦略を立てられると考えています。

論理はどうまとめる？ 物事や主張を相手に正確に伝えるためには、まず論理構造を考えてから文章を書くことが重要だと学びました。普段プレゼンや資料作成の際は理由づけを意識しているものの、会話やチャットツールでの報告や情報共有の場面では忘れがちでした。そのため、主張と根拠を考え、論理的な構造を練る練習を積み重ね、素早く対応できるようにしたいと思います。 根拠はどう伝える？ さらに、演習を通じて、根拠が自身にとって当たり前であるほど、言語化が難しくなることに気づきました。例えば、「コストがかからない方が良い」という仕事上では当然の選択肢を、いざ言語化しようとすると難しいと感じます。このような状況を改善するためにも、普段から根拠を言語化する練習が必要だと感じます。 急な確認はどう乗り切る？ 具体的に想像したのは、口頭での軽い打合せの後に、相手から「急ぎ確認」を依頼されるような場面です。この場合、議事録はなく、自分の記憶に基づいて確認を取らなければなりません。しかし時間がないため、ミーティングや資料作成を避け、口頭やチャットツールでの確認となるでしょう。 確認内容はどう整理する？ 次回からは、まず相手に確認したいことを明確にすることから始めます。情報を主張と根拠に分け、どの部分がどう繋がるのかを整理します。この過程では、学んだピラミッドストラクチャーが役立つでしょう。そして、最終的な主張を見極め、そのために必要な根拠情報を確認します。不必要な情報は削除します。 主張はしっかり伝わる？ 最後に、最終的な主張を先に示し、続けて根拠を論理的な順序で展開します。それにより、相手が「何をしたらいいのか」をすぐに理解できるようになっているかを確認し、問題なければ送信します。

リーダーの役割とは？ WEEK01〜05を通して学んだことについて。 私にとって不足していた視点は、リーダーとしての人材育成の観点でしたが、本講座を受講することで大きな収穫がありました。これまでは、人材育成とは仕事の方法を教えることだと誤解していましたが、変化や競争が激しい現代においては、部下が自ら考え行動できるように促すことが重要であると学びました。その手法としてエンパワメントがあることも理解しました。 フィードバックの役割を知る ライブ授業で学んだ評価のフィードバックの目的も同様に、会社が期待する役割を伝えることで、メンバーのモチベーションを向上させ、自己成長を促すことにあります。これにより、会社に貢献し、成果を上げるチームを作ることがゴールとされています。 モチベーションを高めるには？ 能力があるにもかかわらずモチベーションの低いメンバーや、チームの成果に十分貢献できていないメンバーが一定数存在しています。そのような人々に対して、どうアプローチし、チーム全体のレベルを上げていくかについて、これまでの学びを活かしながら考えたいと思います。 適切な仕事の振り方を考える メンバー全体のパワーをフル稼働させるためには、頼りがちなメンバーにばかり仕事を任せるのではなく、敢えて機動力が低いと捉えられているメンバーにも適切な仕事を振ることが重要です。その際、環境要因と適合要因を考慮し、本人にとって少し難易度の高いレベルの仕事を任せてみます。それでも仕事の進捗が期待通りでない場合は、その人が抱えている障害やモチベーションを下げる要因を冷静に分析し、適切なアプローチを取りたいと思います。現在任されている大きなプロジェクトを推進しながら、これらのことを実践してみます。

どうしてもう一人の自分？ クリティカルシンキングでは、「もう一人の自分を育てる」ことと「自分の思考の偏りを意識する」考え方が非常に印象的でした。自分自身の思考の癖を客観的にとらえることで、今まで見落としていた角度から物事を考えられるようになり、これまでになかった発想が生まれるきっかけとなりました。 普段の発想を疑う？ ライブ授業での体験を通じ、普段の生活で固定化された発想や偏りに気づかされました。仕事においても、業種や文化、年代、地域など多様な視点から「客観的に」「論理的に」物事を考える習慣が必要であると実感し、帰納法や演繹法という思考法の重要性を再認識しました。 ビジネス現場でどう？ この学びは、さまざまな実際のビジネスシーンで生かすことができると感じています。例えば、新規事業や融資交渉の場面では、相手の立場やリスクを考慮して説得力のある根拠と複数の提案を準備することで、効果的なプレゼンテーションが可能になります。また、経営状況を報告する際には、数字や事実を整理し、相手が知りたい情報を先回りして提供する力が身につくと考えています。 多様な意見はどうする？ さらに、事業拡大のフェーズ設計や業務効率化の選択、部下への指示出し、社内コミュニケーションの向上、そしてチームビルディングにおいても、客観視する力が大いに役立ちます。自分の考えの偏りを避けながら、複数の基準でタスクを精査し、メンバーの多様な意見を取り入れることで、より良い判断と円滑な意思疎通が可能になると実感しています。 帰納と演繹はどう？ また、帰納法と演繹法の使い分けについても興味深く感じました。具体的な場面でどちらの手法が最適か、そしてその基準についてさらに学びを深めたいと思っています。

なぜ分解して把握する？ 物事を分解して状況の解像度を上げることの重要性を学びました。特にデータ分析の視点から、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解時の留意点という３つのポイントに着目して学習を進めました。 加工手法ってどう？ まず、データ加工については、意味合いを分かりやすくするために基準を設け、グラフ化する手法に注目しました。与えられた票をそのまま見るのではなく、自ら欄を追加して全体を俯瞰することで、絶対値や比率などの数値から隠れた傾向を明確にする―いわゆる「可視化」が鍵となります。 どう分けると良い？ 次に、データの分け方の工夫では、手元のデータをもとに状況を捉えるため、単に機械的な10刻みで区切るのではなく、試行錯誤を繰り返しながら意味のある切り口を見つけ出すことの大切さを実感しました。場合によっては、元のデータに立ち返って再検証する方法も有効です。 分解の注意点は？ また、実際に分解する際は、When（いつ）、Who（誰が）、How（どのように）の観点を持って整理し、自分自身に本当にそうかと問いながら、複数の切り口から検証していく姿勢が求められると理解しました。こうした実践を通じ、たとえ一度で完璧な結果が得られなくとも、傾向が見えてくること自体に大きな価値があると感じます。 分析結果をどう活かす？ これらを踏まえ、まずは自分の部門での最近の取り組みを題材に、発生件数や予測される件数、台数などを定量的に観測し、事象の強弱からリスクの高低を分類する（いわばクラスタリングする）というアイデアが浮かびました。加工方法や分類の工夫は、実践経験を重ねる中で深まるものだと考えていますし、他にも有効なアプローチがあれば議論を通じて共有できればと思います.

共感の価値は？ デザイン思考における「共感・課題定義・発想・試作・テスト」の5つのステップについて、2点の学びがありました。まず、共感の重要性です。共感とは単に同意することではなく、お互いが認識できる共通の「何か」を見出すことだと感じました。 非線形の魅力とは？ 次に、これらのステップは非線形に繋がっているという点です。特定の順序にこだわるより、行きつ戻りつのプロセスを経ることが、各ステップが互いに影響し合い、より良い思考とプロダクトにつながると実感しました。 意見共有は難しい？ また、システム開発の上流工程では、プロジェクトメンバー間でどのように意見を交わし、定義を共有するかが非常に重要です。システム思考がその施策として大きな役割を果たす可能性はあるものの、実際にどの程度効果を発揮するかはまだ未知数です。一方で、プロジェクトメンバー間で「共感」がどこまで実現できるのか不安に感じることもあります。これまでの経験から、どうしても「同感」に偏ってしまい、ほぼ100%の合意が必要とされる傾向があるように思えるからです。すなわち、MUSTとWANTの区別なく、すべてが必要とされる状況が根付いているのではないかと考えています。 今後の課題は？ この点については、今後学びながら整理し、業務に活かしていきたいと考えています。具体的には、まずは受講生の仲間に「共感」についてヒアリングを行い、意見を共有してみたいと思います。ワークは課題中心であるため、私個人の興味本位で話を進めるのではなく、オフ会や自主的な懇親会などの機会を利用して課題提起を試みるつもりです。また、実際の仕事の中で共感と同感の線引きがどのように行われているのかも観察しながら検証していきたいと考えています。

問題解決の新しいアプローチとは？ 「What」「Where」「Why」「How」のステップについて、私はこれまで問題解決を漠然とした情報から考えていました。しかし、本講座でこの方法を学んだことで、漏れなく深く考えることができると感じ、印象に残りました。 問題解決には「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチが効果的です。私にはこの考え方があまり馴染みがなかったのですが、このように捉えると急に思考がスッと整理され、考えやすくなりました。これは非常に印象的でした。 新たに学んだ「MECE」の重要性 今週の学習では、新しいことが多く、一つとして「MECE」という言葉を初めて知りました。データの切り分け方の基本として非常に重要であり、生きたデータを整備する上で欠かせないと理解しました。実務での適用はまだこれからですが、曖昧さを排除するために「その他」を効果的に使うコツを学び、使える時が来たら活用していきたいと思います。 ギャップ分析をM&Aにどう活かす？ 「あるべき姿」と「現状」のギャップを考えるアプローチを、私の仕事である事業承継型M&Aコンサルティングにどう生かせるか検討しています。例えば、買い手候補の選定においてシナジー効果を考慮しながら、売り手会社が目指す「ありたい姿」とのギャップを埋めるような選定を進めることが可能だと感じています。 データ分析での工夫はある？ ロジックツリーやMECEについては、私の現職ではデータ分析で具体的に使用する場面が少ないと感じました。ただし、M&A後の支援においては、各事業ごとのデータを分析する際、上司から指示を受けてロジックツリーを活用した経験があります。今後も内部プロジェクトや会議で役立てたいと考えています。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。