クリティカルシンキング入門

プロジェクト管理に活かせるイシュー整理術発見!

イシュー整理の重要性 イシューについて整理しました。 まず、いきなり考え始めるのではなく、目的を明確にすることが重要です。問いや課題に対しては、その本質や解決の道筋を考え、可能な解決策をいくつかカテゴライズします。そして、本質に対しての裏付けや根拠を数値を用いて行うことが必要です。 プロジェクト管理への応用は? 私はSIerでプロジェクトマネージャーをしています。そこで、この方法をプロジェクト管理やチームの問題解決の場面で活用したいと考えています。新製品開発やソフトウェアプロジェクト、業務改善プロジェクトなどで、リスクや課題を効果的に管理し、進捗を安定させるために用いるつもりです。 イシューの特定と優先順位付けとは? イシューの特定と優先順位付けについては、プロジェクト開始時に潜在的な問題やリスクを洗い出し、イシューとして登録します。各イシューについては、影響度と緊急度に基づき優先順位を設定し、重要な問題から対処していきます。 進捗管理のシステムは? 次に、イシュー管理のプロセス設計です。イシューの進捗を継続的に監視するために、専用のツールやシステムを使用します。また、各イシューには責任者を明確にし、対応策を実行する担当者を決定します。 効果的なコミュニケーション方法は? コミュニケーションと報告の部分では、プロジェクトの進行に合わせて定期的にイシューのステータスをレビューし、必要な対策を講じます。そして、進捗状況や解決策について関係者に適切に報告し、情報共有を行います。 問題解決後の改善策は? 最後に、問題解決のプロセス改善です。イシューの解決後には、対応策の効果やプロセスを評価し、フィードバックを収集して改善点を明らかにします。さらに、解決したイシューの事例を文書化し、将来的なプロジェクトで活用できるようにします。 これらの方法を通じて、プロジェクト管理がより効果的に行えるようになると期待しています。

クリティカルシンキング入門

データで発見!POS活用の新視点

グラフ化はどう効果的? 数字をグラフ化することによって、新たな発見が得られることがあります。また、比率の計算を通じて、全体に占める割合を分かりやすく理解できます。これまであまりグラフ化を行ってこなかったので、これからは積極的に取り組んでいきたいと思います。反対に、「データを加工しないままだと、重要な点を見落とす可能性がある」ということも意識して注意を払いたいと思っています。 分解方法をどう見直す? データの分解の仕方についても、自分が考えていたもの以外にさまざまなアプローチがあることに気づかされました。「データの分け方を工夫する」という段では、二つの分け方から「大学生に集中している」という点を見落としていました。無意識のうちに「同じ年数の幅で比較する」という方法に固執していたようです。また、「分解をする際の留意点を知る」では、解釈の仕方の誤りに気がつきました。一度解釈をした後でも、もう一度立ち止まって「本当にそうか?」と再考する必要性を改めて認識しました。 分解の意義は何? 講義を通じて、「分解してみても何も見えてこないことは失敗ではない」「迷ったときはまず分解を試みる」「分けていくことが理解を深めるための手段」であるという、データを分解して解釈する際のポイントを学ぶことができました。 POSデータの活用は? 私が従事している小売業においては、業務で頻繁にPOSデータを扱います。顧客の動向を把握するために非常に有効なので、POSデータを分析するときにはこの学びを実践していきたいです。特に、グラフ化を意識して視覚的に理解することに重点を置いています。 グラフ化の効果は? 具体的には、POSデータを週ごとにExcelで表にして、グラフ化を通じて視覚的に把握します。そこから見えてきた変化をもとに、今後の方向性を決定し、業務に生かしていきます。毎週さまざまな切り口を試し、効果的な加工の方法を探っていく予定です。

クリティカルシンキング入門

視点を変える力で夢を実現する

なぜ認識が変わった? 受講前は、クリティカルシンキングとロジカルシンキングの違いがよくわかっていませんでした。しかし、学ぶ中で、ロジカルシンキングはモレやダブりが無いように論理的に話すことを指し、クリティカルシンキングは視点や視座を変え、視野を広く持ち、疑いの目を持って思い込みをできるだけ排除することを指していることが理解できました。また、自分には無意識の思考の偏りがあることも明らかになり、考える前には効率的な考え方をしっかり構築することの重要性を感じました。 どこへ向かうの? 私は、世界中の人々が人生の終わりまでしっかりと視力を保てる社会を目指したいと思っています。そのために自分が何をすべきかを考え、新しい事業の提案を試みています。多くの課題があり、その中から進めるべき事業を選び出す必要があります。さらに、その解決方法について仮説を立てて検証を進めていきたいです。クリティカルシンキングを身につけ、客観的かつ多角的に物事を見て、進むべき方向を決定したいと思います。そして、決定後には承認を得て、計画書を作成し報告することが求められます。立場や視座が異なる人々にも納得してもらい、支持を得られるようにしたいです。 どう改善する? 私自身、無意識に思考が偏ることがあります。何かを考える際、一度良い案だと思い込むと、視野が狭くなり他の可能性に気づけなくなることがあります。そこで、意識的に「本当にそうなのか?視点を変えるとどうなるのか?立場が変わるとどうなるのか?他の可能性は?」と考える癖をつけたいと思います。論理的に考えまとめ、それを言語化することに対して苦手意識があり、時折逃げたくなることがあります。しかし、少しでもその苦手意識を減らし、夢の実現に向けて効率的に動けるよう努力したいと思っています。そのために、クリティカルシンキングのワークを通じて、これまでできていなかった考え方を発見し、日常の思考に取り入れていきます。

データ・アナリティクス入門

検証の軌跡が未来を変える

原因って何が影響する? 問題の原因を追究するためには、対象となる現象が起こるまでのプロセスを細かく分解し、各段階の要素を把握する手法が有効であることを学びました。また、複数の可能性を網羅的に洗い出し、根拠に基づいて最適な解決策を絞り込む方法も身に付けることができました。 検証はどのように進む? 仮説検証の手法としてのA/Bテストにおいては、検証対象の効果を正確に判断するために、できる限り条件を揃えた同一環境下で比較することの重要性を再認識しました。これにより、得られる結果がより信頼性のあるものになると実感しました。 なぜ離脱が発生する? さらに、ユーザーの利用過程をプロセスに分解し、どの段階で離脱が発生しているのかを探るファネル分析についても、具体的な事例を通じて理解を深めることができました。一方で、実際にA/Bテストの結果をもとに今後の方針を決定する際、テスト実施自体に対する関係者からの合意や納得を得る難しさを改めて感じる機会もありました。 分析のポイントは? そこで、What、Where、Why、Howの各ステップに沿って分析を進める重要性を認識しました。特に、WhyとHowの部分にスムーズに入れるよう、まずはWhatとWhereについて関係者全員で共通認識を持つことが不可欠です。また、総合演習では「満足度が下がっている」という結果だけに飛びつかず、どこに問題があり、なぜそのような状況に至ったのかを分解し、分析・判断することの大切さを学びました。 具体策はどうすべき? 具体的には、以下の点が重要です。まず、What、Where、Why、Howの各段階に沿って、問題を丁寧に分解すること。次に、不正解の仮説は存在しないという前提に立ち、考えられる仮説を2~3案以上、網羅的に検討する癖をつけること。そして、A/Bテストやファネル分析を通じて仮説の正否を検証し、施策の精度向上につなげることが大切だと感じました。

データ・アナリティクス入門

データの本質を掴む!実務に活かす分析技術

分析の本質とは? この学びを通じて、分析の本質を理解することができました。分析とは「比較」することが核心であり、特に条件を整えた「Apple to Apple」の比較が重要です。まずは「何を明らかにしたいのか?」を明確にし、そのために「何と何を比較すべきか?」を定めることが大切です。 棒グラフ作成の注意点は? 印象に残った点として、棒グラフの縦軸と横軸など、細かな部分にまで注意を払ってより分かりやすく伝えることが求められるということです。例えば、縦軸は上がった・下がったを示し、横軸は要素間の比較を表現します。普段は手元のデータだけで判断してしまうことが多かったと気づかされました。この分析の本質は、課題解決のための分析決定だけでなく、解決策の実行後の効果検証にも活用できると感じました。 具体的な応用法は? 具体的な応用として、解決策の効果を比較することが挙げられます。解決策を導入する場合としない場合での比較を行い、条件をできるだけフェアに揃えることが重要です。この考え方を業務に活かすことで、顧客の課題を定量的に解決する方法を確立し、納得できる成果を提示できるようになると期待しています。 より良い分析へのプロセス この知識はすぐに実務に活用できるもので、特に分析の本質を理解できたことは大きな収穫です。今後、以下の流れを意識して分析の質を向上させていきたいと思います。 まずは課題の明確化から始め、何が課題なのかを特定し、解決するためにどのような分析が必要かを考えます。次に仮説を設定し、それを検証するためのデータを収集します。重要なのはフェアな条件で比較できるようにデータを集め、分析結果を分かりやすく可視化することです。 最後に、結果を解釈し示唆を整理します。ただ結果を提示するだけではなく、その傾向や含意をまとめ、目的に沿った分析であるかを確認します。この一連のプロセスを通じて、より質の高い分析を目指していきます。

アカウンティング入門

数字に隠れた学びのヒント

数字に挑む理由は? 数字に対して漠然とした苦手意識がありましたが、「数字を語らずして趣味を楽しむことはできるか?」という問いに衝撃を受けました。また、ライブ授業中に「事業が順調に進んでいる指標は何か?」という問いもいただき、最終的にはROICなどの指標が鍵になるのではないかと考えました。 成果は投資効率で? たとえば、売上が100億円あっても500億円の投資をしていれば事業は成功しているとは言えません。同様に、利益が100億円であっても500億円の投資があれば良い結果とは言い難いです。さらに、営業利益率が10%であったとしても、投資に必要な資本の調達コスト(資本コストやWACCなど)が15%であれば、効率的なアウトプットとは言えません。このようなことを考えると、インプットに対してどれだけ効率的にアウトプットができているかという観点が、事業の健全性を評価する指標として適切だと、グループディスカッションで感じました。 決算書はどう見る? また、自社の決算書を改めて見直すと同時に、推薦された参考図書「決算書100本ノック」も読み、業界ごとの特徴(例えば、不動産業界は有形固定資産が多いなど)を大まかな数字で把握したいと考えています。 対等な議論は可能? 会計やファイナンスの専門家になることが目的ではなく、彼らと対等に議論できるようになり、自分なりの意思決定の軸を持ちたいという思いから、アカウンティングやファイナンスの学習に参加しました。しかし、どのレベルまで理解すればよいのか悩む部分もあります。(もしかすると、これが今回のナノ単科の学習範囲なのかもしれません) AIとどう共存する? さらに、今後のAI時代においても意思決定は人間が行うべき重要な仕事であると感じています。そのため、アカウンティングやファイナンスの視点から意思決定を行う際に、AIとうまく付き合い、活用する方法を知りたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

結論から生まれる説得力

伝えたい理由は何? 「伝えたいことの理由付け」について、複数の支え方(すなわち根拠や裏付け)が存在し、その中から目的や相手に合わせた最適な方法を選ぶことが重要だと実感しました。以前は理由付けには包括的な視点が必要だと考えていましたが、共通する要素に注目し、分類することで、状況に応じた適切な支え方ができると気づきました。その結果、説得力が増し、相手も理解しやすくなると感じています。 ピラミッド構造はどう? ピラミッドストラクチャーは、結論や主張を頂点に置き、その下に根拠や理由を階層的に配置する手法です。この構造により、まず結論を冒頭で示すことで読み手はすぐに要点を把握できます。次に、体系的に並べられた根拠によって論理的な納得感が生まれ、さらに情報の階層化が、必要に応じた詳細な説明を可能にし、理解を促進します。 提案の極意は何? 今後は、提案書や報告書の作成時にピラミッドストラクチャーを意識して取り入れる予定です。たとえば、経営層への報告では結論と効果を明確に示し、意思決定を支援する文書を作成します。また、顧客への提案では、導入メリットを冒頭に示し、信頼性のある根拠や事例で裏付けることで、納得感を高める工夫を行います。さらに、社内の説明資料では、読み手の理解度に応じた情報の詳細さを調整し、効率的なコミュニケーションを図ります。 要点はどう見直す? これまでの文書作成では、情報を広く網羅するあまり、要点が見えにくく冗長になってしまうことがありました。しかし、今後は「伝えるべきことを、伝わる形で」届けるため、結論から始まる構成と、その根拠をしっかりと示す論理性の強化に努めていきたいと考えています。 説得力をどう磨く? これまでの業務の中で、特に効果的だった理由付けはどのようなものでしたか。また、説得力をより一層高めるためには、どのような具体的なデータや根拠が活用できると思われますか。

戦略思考入門

経済の視点で業務を進化させる方法

生産性の向上は? 生産性の向上と効率化を目指す中で、費用対効果や稼働対効果を意識することが売上と利益に直結するという認識を新たにしました。 規模経済はどう? 規模の経済について、コスト削減のために発注量を増やすだけではなく、需要と供給のバランスや物理的なリソースの確保など、総合的な影響を見極めた上での判断が重要です。 範囲経済を理解? 範囲の経済については、関連や類似の業務を統合またはカスタマイズすることで、ゼロからではなく既存の知見や資源を有効に活用して改善を図ることができるという点に注目しました。 経済の意味は? 「経済」という用語自体は馴染みがありませんでしたが、実際の事例を用いた説明により、その意味を改めて理解することができました。 論理構築のコツは? 総合演習を通じて、与えられた情報に安易に頼るのではなく、必要な情報を収集して自らの論理で結論を導き出すことが、仮説の精度を上げることに繋がると感じました。他者と意見の相違が生じた際には、その差分を明確にし、次のステップに活かすことが重要です。 業務効率を改善? 現在、BtoB向けの新規顧客獲得業務を担当しており、ターゲットによる組織内でのセミナーが重複しているため、効率的ではありません。今後、業務役割に基づく組織統合を進め、固定費やコミュニケーションコストの見直しを図ります。 一体化の道は? 総合演習を通じて、多面的な視点での論理構築と、自身の考え方をしっかり持つことを意識していきます。2025年3月までに、類似する業務を持つ組織との統合を調整し、分断されていた役割やコミュニケーションコストを改善し、一体化した業務運営を目指します。 将来の決断は? 次期中期計画では、●●の経済の考え方を認識しつつ、目先の改善に飛びつくことなく、潜在的な影響までを考慮した高い意思決定を目指していきたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

エンパワーメントでチームを輝かせる方法

リーダーシップの変化は? 学び①では、環境の変化に伴い、求められるリーダーシップの形態も変化していることが分かりました。エンパワーメント型は、メンバーが自身の能力を最大限に発揮できるように導く方法であり、これにより創造的な問題解決策を生み出すことが可能です。一方で、命令管理型は、効率的に既定の解決策を実施することを重視します。現代の企業環境では、迅速かつ柔軟な対応が必要とされており、現場に意思決定を付与しやすいエンパワーメント型が求められています。 育成の視点って? 学び②では、リーダーシップには育成の視点が含まれることを学びました。リーダーシップとは、目標達成に向けてチームを導くことであり、エンパワーメントを通じて各メンバーが納得して取り組めるようにすることが重要です。コンフォートゾーン、ストレッチゾーン、パニックゾーンという枠組みで個人対応を考えることによって、一人ひとりの能力を最大限に引き出すことの重要性を認識しました。 リーダーシップ再考は? 私は、これまでプロジェクト推進リーダーとして目標達成を最優先としており、長期的な視点が欠けていることに気づきました。エンパワーメントという概念を再考し、リーダーシップはより広範囲で考慮する必要があると理解しました。また、職場では若手の人材育成について多くの議論が行われており、エンパワーメントを意識して業務に取り組むことが最善の教育になると感じました。業務推進と教育は一体であり、リーダーシップにはメンバーの能力を最大限に発揮できるよう支援するエンパワーメントの考えが不可欠だと考えています。 現場の意識はどう? 職場を改めて見渡すと、エンパワーメントを意識している人は少ないように感じます。私自身もこれまでは命令管理型のリーダーシップをとってきましたが、まずはエンパワーメントについて職場で話し合ってみることを考えています。

デザイン思考入門

対話で見つける本質のヒント

対話で課題は明確? 事業開発や組織開発のコンサルティングを通じ、クライアントとの対話を重ねながら課題整理と解決策の提案に取り組んでいます。クライアント自身が認識している課題の背後にある本質的な問題を引き出す点について、まだ改善の余地があると感じています。表面的な言葉に頼りすぎると根本的な課題が見落とされることや、既存のフレームワークに依存することで柔軟な思考が制約される場合もあると実感しました。また、クライアントの独自の組織文化や意思決定の仕組みにより、提案した施策が実行に移されにくいという状況も認識しています。 新たなアプローチは? 対話を通して課題を整理し、本質に迫ろうとする姿勢は評価に値します。今後は、既存の枠組みから一歩踏み出し、自由な発想を取り入れることで、より深い洞察を得るための新たなアプローチや質問方法を模索したいと考えています。クライアントの組織文化に合わせた提案を行うには、状況に応じた工夫が一層重要となると感じます。 実行策はどう進む? 理想的な状態として、クライアントの表面的な課題だけでなく、その背景にある本質的な問題を整理し、実行しやすい施策を提示することの大切さを再認識しました。デザイン思考の「共感」を深めるとともに、クライアントの視点で課題を定義する力を高めることを目指すとともに、柔軟な思考を実現するために、状況に応じたフレームワークも効果的に活用できるよう努めたいと考えています。 何が本当の問題? 課題定義のプロセスにおいて、何が本当の問題なのかを見極めることの重要性を改めて実感しました。クライアントの発言をそのまま整理するのではなく、その背景にある思考や感情、組織の制約を深く理解しながら、適切な問いを立てることこそが真の課題解決につながると感じています。今後もこれらの視点を大切にし、より本質的な課題解決を目指して取り組んでいきたいです。

戦略思考入門

営業戦略の新しい道筋を探る

顧客対応の優先順位はどう決める? 利益率やタイムパフォーマンス、そして将来の顧客成長率などの定量的なデータを基に、顧客対応の優先順位を決定していくプロセスについて理解が深まりました。一方で、これまでの担当者との人間関係といった主観的な要因を考慮に入れて「捨てる戦略」を採用することは、日本の商慣習の中では難しいと感じています。 文化的要因はどう分析する? 総評として、利益率やタイムパフォーマンスの理解が進んでいることは素晴らしい成果です。文化的な違いによる商習慣の難しさも重要な視点です。文化的要因をさらに具体的に分析することで、理解が一層深まるでしょう。 営業戦略に必要な仕組みは? 今回の学びから、営業戦略を練る際には、自社の営業先ターゲットのタイムパフォーマンスをしっかり把握し、売上の最大化につながる仕組みを構築する必要があります。具体的には、余分な人的リソースを投入すべきかどうかを営業戦略にしっかりと反映させ、判断できる体制を整えることです。 主観と客観のバランスは? また、営業管理ツールのダッシュボード機能を活用し、顧客別の売上や構成をチームで分析することが重要です。この際、客観的な判断基準だけでなく、これまでの顧客との関係性などの主観的な情報も加味した判断基準を設けることで、営業戦略の立案に役立てることができます。 捨てる戦略に影響する要因は? さらに思考を深めるために、日本と他国の商習慣の違いがどのように捨てる戦略に影響を与えるのかを具体的に考えてみてください。また、顧客の優先順位を決定する際に、主観的な要因と定量的な要因をどのようにバランスさせるかについても考察を深めてみてください。 洞察を実践へどうつなげる? 最後に、今回の洞察を基に具体的な状況分析を行い、それを実践につなげられる方法を模索してみてください。引き続き、頑張ってください!

データ・アナリティクス入門

問題解決へのアプローチを学ぶ

原因をどのように探る? 原因を探究することについて学びました。問題の原因を明らかにするためには、その問題に至るまでのプロセスを分解して考えるアプローチがあります。複数の解決策を用意し、それらを判断基準の重要度に基づいて根拠をもって絞り込むことが重要です。 データ分析の精度を高める方法は? 具体的なステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高める方法や、仮説を試しながらデータを収集し、より良い解決策に繋げる方法を学びました。これら両方のアプローチを組み合わせることで、データ分析の精度を一層高めることができます。例えば、「自分の残業時間」について考えてみると良い練習になります。 A/Bテストはどのように進める? 【A/Bテストについて】 A/Bテストとは、二つの施策を試し、比較するテストです。目標の設定から始まり、改善ポイントの仮説設計、実行までのステップを踏みます。優位なデータ数が集まるまで行い、その期間内で検証を行うことが重要です。目的と仮説を明確にし、シンプルで低コストかつ少ないリスクで運用できるようにすることが求められます。 残業問題をどのように解決する? 試しに「自身の残業時間」の多さについて考えてみました。棚卸できる業務をその場しのぎで抱えていたり、時間割やスケジュールの把握が疎かになっていたりと、整理すべき項目はいくつか見つかりました。複数の解決策を導くためには、まだ整理しなければならない複合的な原因が残っていますが、「有耶無耶」な部分を明確にすることで解決策が見えてきました。 今後の課題解決のステップは? 今後は、メンバー個別の面談や少人数のミーティングを通じて、現在の課題を一緒に洗い出し、原因を突き止めてみることを実践したいと考えています。そして、仮説を立て、複数の解決案をもって組織としての意思決定や問題解決に繋げていきます。
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