クリティカルシンキング入門

ロジックツリーで見える説得力

根拠の使い分けは? 根拠を使い分けるという発想はこれまで無かったため、提案を行う際に必ず課題の形成、その原因、解決策という流れで考えてきた自分にとって大変新鮮な学びとなりました。 ロジックツリーの効果は? また、資料作成や他部署への提案において、前提知識のある相手なら多少省略しても伝わるものの、実際の業務ではそのような場面は少なく、ロジックツリーを用いることで相手に明確に伝わる文章を作成する必要性を強く感じました。 説得力向上はどう? さらに、報告や資料作成において結論だけではなく、根拠が明確でないために論理が飛躍し説得力に欠ける場合が多かったことから、ロジックツリーを活用して、説得力のある提案ができるよう努めていく所存です。

クリティカルシンキング入門

データが語る学びのワクワク発見

どう切り口を見極める? 数字の分析において、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、細かく分解し、どの切り口が有効であるかを見極める重要性を再認識しました。複数の視点でデータを分解すると、異なる結果が導かれることが印象に残っており、分析の際にはMECE(漏れなく、重複なく)を意識することが大切だと感じました。 実務はどう評価する? 実際の業務では、データ分析を行う機会は少ないものの、マーケターの提案内容を確認する際には、情報を細分化し、複数の切り口で評価する手法を取り入れています。また、トラブル対応においても、確認すべき事項がMECEになっているかを念頭に置きながら進めることで、より確実な対策を講じることができると考えています。

データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める? これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。 どう観察すれば精度? また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

クリティカルシンキング入門

切り口一変!売上管理の新戦略

傾向をどう確認する? データ分析を行う際は、まずデータを細かく区切り、傾向が明確に見えるかどうかを確認します。傾向を捉えやすくするためには、区切る幅を調整したり、切り口を変える工夫が必要です。また、データの分類には、もれなくダブりなくという意味のMECEの原則を適用し、数値を的確に解釈できるようにしています。 新製品の売上はどう? 私の業務では、新事業製品の売上管理を担当しています。過去の売上データがないため、従来は目標に基づく売上金額の合計や案件ごとの進捗状況のみを把握していましたが、今回学んだ分析手法を活用することで、新製品に関する各項目や顧客属性、売上金額など複数の視点から、売上向上のための考察が可能になると感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践!仮説とAIで仕事革命

仮説実践の方法はどう? 仮説を繰り返すことによって不確実性に対応する考え方は以前から頭の片隅にありましたが、具体的にどのように実践するかについてはあまり踏み込んでいませんでした。今回の学びを通じて、この手法の重要性を改めて実感し、まずは実際に試してみることが大切だと感じました。 生成AIで効率化は? また、生成AIを活用した業務の効率化についても多くの示唆を得ました。予実管理や進捗管理など、細かい確認が必要な業務において、生成AIがうまく機能すればミスの防止や業務改善につながると考えています。私自身の業務改善活動の一環として、仮説を立てシミュレーションを行うことで、具体的な成果に結びつけられるよう取り組みたいと思います。

クリティカルシンキング入門

伝わる文章で未来を動かす

文章で何を伝える? 情報を見える化する際、伝えたい箇所を明確に意識し、順序にも工夫を加えることの大切さを実感しました。また、文章の冒頭から読者の関心を引く工夫が必要だと学びました。 どうすれば読まれる? 日々の業務報告など、読んでもらうための文章作成において、今の業務に直結する学びとなりました。普段何気なく交わすチャットの中でも、文章の大切さを再認識することができました。 伝える工夫は何? 今後は、毎日行うチャットや顧客へのメールにおいて、より伝わりやすい文章作成を心掛けたいと思います。特に、これまであまり意識してこなかった社内チャットにも注力し、読んでもらい、発信することで皆に動きを促す工夫を実践していきたいです。

データ・アナリティクス入門

客観視点とデータで切り拓く未来

どうして客観視が大切? 問題に直面した際、客観的な視点から状況を捉え、問題解決のプロセスに沿って思考することの重要性を強く感じています。経営者として、すべての関係者が納得する意思決定を行うためには、データを活用し、要因や必要な施策の信頼性を定量的に示すことが不可欠です。 論点整理をどう進める? また、コンサルティング業務では、先入観を排し、クライアントのニーズや前提条件を正確に把握した上で論点を整理する必要があります。さらに、主要な論点を中論点や小論点に分解し、検証すべき内容を明確にすることが重要です。問題解決のプロセスに沿って各段階ごとに仮説を立てながら作業を進めることで、解決策の精度を高めることができると考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

裏付けで広がるAI活用の未来

AI活用の精度は? 普段の業務では、要約や翻訳、資料作成に生成AIを利用しており、AIの確からしさの検証は自分の目で行っていました。しかし、回答の根拠や情報ソースを確認することで、アウトプットの精度が向上することに気づきました。 根拠確認はどうする? 品質保証や法令遵守の観点から、判断や評価の根拠となるレギュレーションの出典元や該当規定を確認することで、より信頼性と説得力のあるアウトプットが可能になります。最終的には、複数の人によるレビューを踏まえて判断や意思決定を行うことが大切だと感じています。 検証の失敗はある? なお、検証を行わずにAIの判断のみで意思決定を実施した結果、失敗した事例は存在するのでしょうか。

データ・アナリティクス入門

基本を磨く!A/B分析の挑戦

A/B分析はどう役立つ? 日常の業務でA/B分析を活用し、基礎の復習ができた姿勢は非常に評価できます。既知の手法を再確認し、業務改善への可能性に目を向けられた点も印象的です。 仮説検証の具体策は? 今後は、実際の業務でA/Bテストを実施する際に、どのような仮説検証を具体的に行うのか、また予期せぬ外れ値やバイアスが発生した場合の対策についても検討すると、より実践的な分析が実現できるでしょう。 成功要因は何だろう? 実証実験を継続し、具体的な成功要因を明確にすることも大切です。普段から使用しているため、改めてその使用方法を見直すことは有意義ですが、現時点では具体的な案は浮かんでいないとのことでした。

クリティカルシンキング入門

グラフでひらく、学びの新視点

データ分解の意義は? データを分解することで、新たな視点を得ることの重要性を学びました。特に、グラフを活用することで情報を直感的に整理でき、表だけでは気づきにくい傾向や変化を視覚的に捉えやすくなる点が印象的でした。このため、分析や説明の作業がよりスムーズになると実感しています。 業務応用のポイントは? また、日々の業務で社内のイベント実績やアンケート結果の集計・分析を行う際、今回学んだグラフの効果的な使い方や論理的な整理手法を活かせると感じています。視覚的に参加状況や満足度の傾向を示すことで、関係者への報告は説得力を増し、次回のイベントへの改善提案もより具体的に行えるようになるでしょう。

アカウンティング入門

異業種交流が生む発見の力

魚屋さんの視点は何? グループワークで魚屋さんのお題に取り組んだ際、普段の業務や同じ業界に近い視点から回答することが多く、新たな発見があり大変勉強になりました。さまざまな職種の方々と意見交換をする中で、自分にはなかった視点や知見を得ることができ、今後の業務に活かせると感じました。 提案への道はどうする? 特に人事系のコンサルタントとして働く中で、クライアント先の経営状況をより詳細に把握し、的確な提案を行うためのヒントを得られたと実感しています。まずは自社や競合他社の経営状況を把握し、分析することで、そこで得た知見をクライアントへの提案に反映させる具体的な行動を始めたいと思います。

クリティカルシンキング入門

正しい日本語が未来を拓く

日本語の正しさはどう伝える? 「日本語を正しく使う」という点は、私が日頃から受験指導にあたる際に重視している要素が表れており、改めて自分の業務上でも大切にしたいと感じました。この趣旨を踏まえると、説明を行う際には「このくらいの前提は理解してくれるだろう」といった省略をせず、丁寧に順序を追って伝えることが重要だと実感しています。 説明手順は確実ですか? また、日常業務では、社内メンバーへの説明だけでなく、他社の法務担当者に対しても規定の趣旨や内容の詳細を回答する場面があります。事案が複雑な場合ほど、正しい日本語を使い、手順をしっかり踏んで書くことを意識していきたいと思います。
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