クリティカルシンキング入門

思考のクセを見直し視点を広げる旅

思考の癖を自覚? 物事を考える際、これまでの経験に基づいて判断し、行動に移していましたが、本講座を受講したことで自分自身の思考の癖を自覚することができました。決断をする前に「この考えは本当に正しいのか」「他に別の視点はないのか」「様々な可能性を考慮した上での結論なのか」と、一度立ち止まることの重要性を実感しました。 伝える工夫は何か? また、文章を書く際や資料を作成する際、さらには人に何かを伝える際にも、相手の立場に立って考えることの重要性を学びました。例えば、フォントなど、これまでは自分の好みで選んでいたものも、何を伝えたいかによって選択することで、相手に与える印象が大きく変わることを知りました。 イシューを捉える? 日々の業務においても、議論が脱線したり、当初の予定と異なる方向に話が進むことが多々あります。しかし、「イシュー」、すなわち「何が問題か」を意識することで、効率的に思考を整理し、会議をスムーズに進行させることができることを実感しました。この「イシュー=問題箇所」という点を忘れずに意識し続けたいです。 来期計画をどう? 当期の最後の月となり、来期の組織体制が確定しました。より具体的な戦略を策定できる状況となったため、来期の行動計画や戦略策定に当講座の学びを活用していくつもりです。例えば、「来期成長するためには何をすべきか」「今期結果が伴わなかったKPIはなぜそうなったのか。来期結果を残すにはどうすべきか」「従業員満足度を上げるにはどうすべきか」など、いくつかの問いを自分の中で立て、考えを深めていきたいと思います。そして、年明けの方針発表時には一つの指針を示せるよう努めていきます。 学び共有は有効? 過去のナノ単科受講時も感じましたが、アウトプットを頻繁に行うことで知識が身についていきます。当講座の学びを会社の同僚や部下に共有することで、自分が正しく理解できているか、人にきちんと説明できるかを日々の業務で確認していきます。今週で当講座は終了するため、復習のために学び放題を活用し、クリティカルシンキング関連の動画を視聴し、アウトプット以外からも知識の定着を図っていきます。

データ・アナリティクス入門

納得するだけではなく、行動に移そう!

ストーリーの重要性は? 今回の講義で最も印象に残ったのは、「やみくもに分析しない。ストーリーが大事」という点です。今まで意識していなかったwhereで傾向を掴み、どこまで掘り下げられるかという部分に気付かされました。whereを浅くしすぎるとwhyがまったく意味をなさなくなるため、問題がどこにあるのかという点にもしっかり目を向けたいと思います。 「わかる」と「できる」の違い 全体の講義を通じて感じたことは、講義や動画の内容に対して納得できる部分が多々あったということです。毎回わかっているつもりでしたが、実際に演習をしたりグループワークで意見を交換したりすると、うまくいかない場面が多いことに気付きました。「わかる」と「できる」は全然違うということを改めて実感しました。 賃金制度見直しのポイント 来期に向けた賃金制度の見直しに際して、以下のポイントを意識して分析したいと思います。まずは①自社の賃金制度のどこに問題があるのか、次に②なぜそのような問題が発生しているのか、最後に③どうすれば理想の姿に近づけるのかです。これらを講座で学んだことを活かし、具体的な賃金制度案を示していきたいです。 仮説からのデータ集め方とは? また、自身および一緒に働くメンバーに対しては「仮説➡データ集め➡検証」という明確な流れを意識することが少ないため、今回の学びを共有し、効率的・効果的に課題解決のステップを踏めるチームにしていきたいと考えています。 学びを日常に活かすには? チームで共有するためには、まず自分がしっかりと理解し、使えるようになることが大切です。学んだことがまだ全然身についていないため、まずは学んだ内容をもう一度振り返り、ポイントを整理し、日常業務や生活の中で1日1回は必ず実践することを意識したいです。特に「仮説を網羅的に立てること」、「何と何を比較すれば得たい結果が得られるのか、比較対象を設定すること」、「条件を揃えて比較すること」といった点について意識しながら日々考える習慣をつけたいです。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で見つける成長のヒント

どう仮説を練る? 前職で教えられた問題解決の手法は、実践する機会が十分にありませんでした。仮説を立てる際、まずは現状把握が最も重要であることを再認識しています。一つの仮説に直感的にたどり着くことはありますが、そこに固執せず、ほかの可能性も考慮した複数の仮説を検討することが、根拠のある仮説を生み出すポイントだと感じています。 検証の切り口は? 動画の一例で「仮説と検証を繰り返す」という考え方が大変印象に残りました。これまでにも同様の手法を試みたことはありましたが、せいぜい数回で終わってしまい、検証の繰り返しが十分ではありませんでした。そこで、自分自身の検証と例で示された検証方法との違い、たとえばアプローチの切り口などについて、改めて考えてみることにしました。 枠組みの意外性は? フレームワークに基づいて検証する方法も、抜け漏れのない仮説を構築できる可能性を秘めています。フレームワークを利用することで、新たな発想や類推が生まれることが期待できる一方、自由な発想では偏りが生じやすく、適切な仮説検証が難しいと感じています。 時間がかかる理由は? また、他の社員と比べて明らかに時間を要している業務があります。正直なところ、その業務が自分に合っていない、あるいは心理的に好ましくないという言い訳をしてしまっていました。しかし、他者との比較を通じて何が原因なのかを見極め、行動に入る前の準備段階に問題がないか、あるいは結論から逆算したアプローチができているかを、仮説の検証とシミュレーションで実際に検証しているところです。 取り組みは十分? これらの対策は現在進行中です。現状を正確に把握し、問題点を見極めた上で、重要な局面で目指すべき状態や、そもそもやるべきことが実施できているかを確認しています。業務は忙しく時間的制約もありますが、抜け漏れがないか、逆算して工程を検証する取り組みを並行して行うことで、苦手な業務の改善につなげたいと考えています。もしうまくいかなかった場合は、さらなる仮説を立てて改善に取り組んでいくつもりです。

戦略思考入門

選択と捨てる勇気で生み出す価値

戦略の選択は? 戦略における選択、つまり「捨てる」ことについて、ITベンダーの営業マンシミュレーションで学びました。個人のリソースには限りがあるため、何をやるか、何を捨てるかの優先順位を付けることが重要だと再確認しました。 判断の軸は? 惰性で業務を進めるのではなく、しっかりとした判断軸を持ち、それに基づいて考える必要があります。優先順位を付ける方法として、定量的なエビデンスに基づいた考え方に加え、ROI(投資対効果)を考慮することも大切であることを新たに認識しました。 視野を広げる? また、個人的な視点だけでは見落としがあるかもしれず、全体を俯瞰できない可能性があります。このため、集合知を活用し、他者と意見交換や相談を行うことが重要だと感じました。 新たな気づきは? 動画で得たその他の気づきとしては、捨てることが顧客の利便性を増す場合があること、惰性に流されないこと、新参者の意見を聞くこと、餅は餅屋に任せることなどがあります。特に、垂直統合からの脱却や外注の活用について学びました。 業務の見直しは? 現在の職務では、効率化・高品質化を中心に取り組んでおり、取捨選択をある程度行っていると認識しています。しかし、実際に引き受ける業務には無駄やムラが含まれている可能性があります。これを選別し、より良い処理方法を見つけるために、今回学んだことを活かしたいと感じました。ただし、人間との関係も大切なので、単に定量的な結果や事実を伝えるだけでなく、依頼者の心情に寄り添った対応が重要だとも感じました。 引き算の意味は? 既存業務や新規業務に対して、足し算だけでなく引き算の視点を持つことを意識します。捨てる選択をしてこなかったので、組織としても個人としても抵抗を感じるかもしれませんが、定量的な数値結果や俯瞰的な視野を持ち、情報共有や提案方法を模索していきます。これらを考慮して、同僚や上司に対して恐れず提案する勇気を持ち続けたいと思います。「それ、無くても困らないのでは?」という問いを自分に向けていこうと思います。

戦略思考入門

効率よくビジネスを進化させる秘訣

学びを通して得られた経済性の理解 ビジネスのメカニズムとして、様々な経済性について学びました。コスト低減策については、これまで100か0かという極端な判断をしがちでしたが、適切なスケールメリットを見つけることができるようになりたいと感じました。 SNSマーケティングの重要性とは? ネットワークの経済性も現代のビジネスには不可欠だと痛感しました。SNSを利用したマーケティングや広報活動は、企業がToCビジネスを展開する上で非常に有効です。特に、私のようなOver40のビジネスマンにとって、この方面への感度が今後のビジネスに重要だと危機感を覚えました。 人的資本と範囲の経済性 私の会社ではITサービス事業を行っており、「規模の経済性」はあまり当てはまりませんが、「範囲の経済性」については人的資本の活用が重要です。新たな業務やプロジェクトに人材を充てる「化学反応」という表現が社内でよく使われますが、うまくいかないケースもあります。組織編制では能力や経験以外にも、外向性などの要素を考慮することで人的シナジーを高める必要があると感じました。 習熟効果とイノベーションの必要性 自社の事業は習熟効果の曲線で見ると中盤に差し掛かっていると感じます。固定費や人件費が上昇する一方で、サービスの価格は据え置きもしくはディスカウント状態です。これにより、将来的にイノベーションが必要だと危機感を覚えました。 適切な価格設定への試算方法 自社事業について、必要な収益を試算したいと考えています。人件費や共通コストを正確にプライシングに反映させることで、適切な価格設定を見極めたいと思います。 継続的な学びの重要性 自身の業務や思考方法も常にアップデートを心がけています。日頃から学びの時間を取り入れ、講座終了後も復習を行いたいと思います。また、定期的に動画学習を取り組むことで、「知識のインプット」➡「自分の考えをアウトプット」➡「業務への置き換え」というサイクルを継続していきたいです。

データ・アナリティクス入門

一歩ずつ踏む問題解決の法則

解決傾向に気づいた? 私がWEEK1で振り返った際、「自分が解決したいポイントや進めたい施策にすぐにフォーカスして、アウトプットに繋げてしまう傾向」に気づきました。この課題に対する解決策が、WEEK2で解説されており、以下の点が特に印象に残りました。 どうして段階を踏む? まず、問題が起きた際にはいきなり手段(How)に飛びつかず、【問題解決のステップ】を順に踏むことが大切だと学びました。具体的には、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順序を守り、実際に何が起こっているのか、どこで、なぜ問題が発生しているのかを明確にした上で、打ち手を検討するのが鉄則です。思いつきのアイデアに頼ると、運任せになりがちであるため注意が必要です。 全員で何を合意? 次に、WHATの設定においては、関係する全員で「何をあるべき姿とするか」や「どのようなギャップが存在するか」について合意することが重要だと感じました。定量的な指標が提示されていると、より明確な認識合わせが可能になります。 ロジックで整理する? また、問題解決のプロセスを体系的に進めるために、【ロジックツリー】を活用して問題を分解する方法が有効だと分かりました。ロジックツリーを用いることで、問題の全体像が把握しやすくなり、MECE(漏れなく、ダブりなく)に情報を整理する意識が求められます。 感度はどう磨く? 一方で、動画では「感度の良い切り口」を多数持っておくことが勧められていましたが、その「感度」を高めるのは容易ではないという点は難しさを感じました。一つの案件について、部門や職階の異なる複数の方々に説明し、理解を得る必要がある中で、この学びを活かし、まずは問題解決のステップを順を追って実践することが、案件の進行をスムーズにするために重要であると考えています。 問題解決、どう進む? これからは、ロジックツリーで問題の全体像をつかむところから始め、関係者間でWHATの合意形成をしっかり行うことを心掛けて、問題解決に取り組んでいきます。

戦略思考入門

効率化と工夫で実現する一石二鳥の業務改革

どう選ぶべき? 物事をすべて取り組むのではなく、時には捨てる選択が重要であるという考え方に気づかされました。このとき、動画で紹介された「1敗9勝」「餅は餅屋」「新参者に意見をきく」といったアイデアを思い浮かべることが大切です。 トレードオフは何? トレードオフの考え方についても学びました。特に、資源が不足している場合や要素が互いに打ち消し合う場合に注意が必要です。しかし、チームメンバーのメンタリティの違いがトレードオフに影響することがあるものの、工夫次第では一石二鳥を狙うことも可能であるという視点も重要です。あきらめることが前提ではありません。 社内と社外はどうする? 業務についても再考すべき点があります。社内においては、慣習的に行っている業務の中で目的がはっきりしないものは効率化のために削除するか、最新ツールで代替できないかを考えることが求められます。社外に対しては、コロナ禍で一般化したオンライン面談の質を向上させることで、出張にかかるリソースを減らすことが可能です。 会議はどう変わる? また、会議の在り方にも変化が見られました。以前は会議室での集合が当たり前でしたが、オンラインで対応可能であることがわかりました。ただし、オンラインでも活発な議論を行うためには工夫が必要で、アジェンダの事前共有や会議開始時のゴール確認、ファシリテーションスキルが求められます。 勉強会はどこへ向かう? さらに勉強会に関しては、情報共有としての勉強会を行ってきましたが、SNSなどを通じて容易に情報が手に入る時代です。そのため、紹介だけでなく、それを基に自分たちがどの方向に進むべきかに時間を費やすべきだと感じました。 オンライン面談の準備は? オンライン面談では、対面を減らしつつ、新規顧客にも同様の質を保つ準備が不可欠です。具体的には、想定質問の準備や顧客のバックグラウンド調査が必要です。また、第一印象も重要であり、カメラの映り方や話し方にも注意が必要です。

戦略思考入門

事業経済性の本質を捉えた学びの実践

事業経済性を深めるには? 事業経済性について、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性それぞれの角度から理解を深めることができました。これまで学習してきた各種のフレームワークと同様、言葉だけが独り歩きしないよう、きちんと本質を捉え、事業分析に当てはめることが重要だと感じました。また、ケースに応じて意味のないことを見極め、捨てるという判断をすることで情報を整理していくことも大切です。 周囲の変化にどう対応する? 以下に、動画内でのまとめが役立ちそうだったのでメモしておきます。 1. 実際に自分で手を動かして試してみる 2. 時代やビジネス環境変化の影響を考慮する 3. 指数関数的に急激な環境変化が起こる時代である 自動車に関連する複数の事業会社を管理する立場にあるため、規模の経済性やシナジー効果、範囲の経済性は非常に重要な視点です。 値決めにどう取り組むか? サプリや化粧品は価格が高い方が逆に売れることがあるというのはとても納得がいきました。高級車を主に手掛ける洗車事業においても、値決めには苦労しています。創業当初は一般的な相場観でスタートしましたが、現在の物価やブランディング的にそぐわなくなってきており、事業経済性を考慮して値上げが必須となっています。しかし、長く務めるスタッフの値上げに対する理解が追い付かないため、小さな会社では現場スタッフの意見も無視するわけにはいかず、時間をかけて意見の擦り合わせを行っています。 客観的視点をどう維持する? 総合演習でも取り上げられていましたが、定性的な判断や慣習・慣例、伝統などに固執するのは人としての常なのだと考えるようにしています。そのため、日常に埋もれてしまわないよう、客観的な事実と定量的な評価、データをもって自社の現在地や状況を定期的に把握する必要があります。全社の経営企画に携わる私は、すべてにおいてやや批判的・批評的な立ち位置でいることがちょうど良いと考えています。

データ・アナリティクス入門

データの見方が変わる瞬間

基本思考をどう整える? 今回の動画や演習を通して、従来は何となく基本的な見方でデータを眺めていた自分に対し、根本的な考え方の基礎を再認識することができました。表面的な比較だけでなく、意図的にデータを加工して比較することの重要性を実感しました。 数字と視覚、どっちが正しい? また、他のデータと比べる際には「数字に集約して捉える」ことや「目で見て捉える」視点が必要だと認識しました。一目で把握できる程度のデータ数であれば十分ですが、ある程度の規模がなければデータの価値は向上せず、大量のデータを扱う際には加工する手順が不可欠だと理解しました。単純に平均値を見るのではなく、値の分布やばらつきに注目することも大切です。 仮説とデータの整合は? さらに、平均値やばらつきを基に、大量のデータを加工し、ビジュアル化・グラフ化を行うことで仮説と照らし合わせ全体を俯瞰する手法の重要性を再確認しました。分析のプロセスでは、まず目的や仮説を明確にした上でデータの収集が行われ、その後、仮説の検証や分析を繰り返すことが意義のあるものだと改めて理解しました。 各種平均の使い分けは? また、データの捉え方においては、代表値としての単純平均、加重平均、幾何平均、中央値や、散らばりとしての標準偏差があり、それぞれを目的に応じて適切に使い分けることが重要であると感じました。まずは自分なりの仮説やストーリーを意識し、必要なデータを整理してから分析に取り組むことが大切です。さらに、データのビジュアル化にも注力し、目で見て整理する方法にチャレンジしていきたいと思います。 未来のデータ戦略はどう? 今後は平均値やばらつきという視点を重視しつつ、加重平均や幾何平均も意識的に活用していきたいと考えています。また、標準偏差については、効果的に使用できる場面を見極め、業務の中での活用を目指すとともに、ツールの扱いについても理解を深める必要があると感じました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

相手を理解する力が未来をつくる

内容の振り返りは? 動画視聴を通じて学んだ内容は、実際に自分で実践しようとすると、スムーズに出てこない部分があり、学んでいるつもりにならないよう、改めて振り返りや整理が必要だと感じました。 相手理解はなぜ? 6週間の学びを振り返ると、最も印象に残ったのは「相手を理解すること」がすべてにつながるという点です。フィードバックの方法やモチベーションの上げ方、エンパワーメントの仕方も「人」が前提であるため、単に理論に偏らず、まずは自己理解を深めることが大切だと実感しました。自分のキャリアに対する考えを見直し、スタッフと共有していくことが課題に感じられます。 依頼の工夫はどう? また、業務を依頼する際には依頼の仕方やフィードバックの方法に注意を払い、成果の変化やスタッフからの反応をしっかりと確認したいと考えています。個別相談の機会が多い中で、相手をより理解するための質問を工夫し、話を引き出すことにも取り組みたいと思います。 研修で意見交換は? さらに、部内での研修時には、キャリアに対する考え方を全員で意見交換する機会を設けることで、相互理解を深めることができると期待しています。自己理解を促進するため、他者からのフィードバックを積極的に受け、自分自身が組織にどのように貢献できるかを追求していきたいと考えています。 リーダーシップ見直しは? 各スタッフの特性や考え方を整理し、どのようなリーダーシップが適しているのか、対話を通じて見出すことも大切です。同時に、相手への聞き方や、相手のモチベーションの背景を理解する工夫をし、少しのチャレンジが成長につながるような指導や業務の依頼を心がけていきたいです。 組織の指導方針は? 周囲の意見を取り入れながら、組織が求める姿勢を自分自身で再確認することで、スタッフに対する指示や指導の目的がより明確になり、相手にとっても伝わりやすくなると考えています。

クリティカルシンキング入門

イシューを見直す!効率UP体験談

本当に捉えていますか? イシューを正しく捉えることの重要性について、今回の動画学習を通じて改めて実感しました。実際の業務においてイシューが捉えられていない、または一貫して考えられていないことがあり、これが大きな問題となる場合があります。課題をきちんと理解せず進めると、打ち手を考える段階で根本的な課題が異なることに気付くこともあります。そのため、イシューを正確に捉えることに徹底的に労力を費やし、何かを進める前にそのイシューを共有して同意を得ることの重要性を強く感じました。 自分を客観視していますか? 動画学習の事例を見たときには、他者の過ちに気付くことができましたが、実際の仕事では自分のことは見失いがちです。したがって、常に自分自身を客観的に見て、イシューが正しく捉えられているかどうか継続的に確認することが大切だと考えています。 合意は十分ですか? 私の実務経験でも、企画を考え、上長や同僚に説明して合意を得るプロセスにおいて、イシューが適切でない状態で進めてしまい、再び見直す必要が生じることがありました。これにより手戻りが増え、業務時間が長くなっていました。今回学んだイシューを捉える手法を活用することで、手戻りが少なくなり、効率的に業務が進むのではないかと考えています。 上長に確認していますか? 特に、上長が捉えているイシューを的確に理解し、何をすべきか検討しながら資料化することが大切だと感じました。資料化する前にイシューの特定が正しいか確認するために、上長に確認を取るべきだと考えています。このプロセスをしっかり行えば、手戻りの工数が減り、目標としている残業時間の削減に貢献できるでしょう。 復帰後どう活かす? 来週育児休暇から復帰する予定ですが、今回学んだクリティカルシンキングのスキルをすぐに活用し、自分自身の中で自然に使えるようにしていきたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

数字が照らす学びの道

どうやって特徴を捉える? 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る? 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断? また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る? さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致? また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

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