クリティカルシンキング入門

現状を突き詰めるイシューの力

何に注目する? イシュー、すなわち今直面している課題を明確にする方法は、さまざまな場面で活用できると感じました。会議の場面や日常の問題に対して、まず何にフォーカスすべきか立ち止まって考えることの大切さを再認識しました。また、ビジネスの現場では問題を引き起こす要因が複数考えられますが、その中でどこに手を打つべきかを組織内で確認し、共通の認識を持つことで、問題解決力が向上するのではないかと思います。 現状分析で何が見える? 現状の環境を正確に分析し、そこからイシューを導き出して、皆で共有することが何より重要だと認識しました。 組織見直しはどう? 私が所属する部署では、ある部分に手当てをすれば別の部分に歪みが生じるという調整が必要な状況が見受けられます。今後は、量よりも品質に焦点をあてる環境にあり、まさに思考や業務の転換期にあると感じます。目指すべきゴールや我々の役割を日々実践として語り続ける一方で、今本当に解決すべき課題は何かをもう一度しっかりと見つめ直す必要があると考えます。将来的な姿を踏まえ、現状の組織体制や目的、あるべき姿の見直しを行うことが適切だと思います。

クリティカルシンキング入門

分解で見つける成功のカギ

丁寧な分解が重要な理由は? 分解を雑に行うと誤った結論を導き出してしまうため、分解は丁寧に、さまざまな切り口で行うことが重要です。具体的には、分解には「いつ(When)」「どこで(Where)」「誰が(Who)」「どのように(How)」といった視点をうまく使う必要があります。また、分解の方法には、一般的な層別分解だけでなく、変数分解やプロセス分解も活用することが有効です。 多すぎる切り口に注意が必要? しかし、切り口が多くなりすぎると、全体像を見失ったり、結論が見いだせない場合もあります。そのため、市場動向や顧客状況を分析する際は、切り口を複数選んで、場合によっては別の角度からアプローチするように心がけます。 自然材料マーケティングの分析法は? 私は、半導体の新規材料のマーケティング業務を担当しているため、市場動向や材料に対する検討意欲を分析する際、地域別、用途別、コミットメント方法、期待金額別・期待機能別、追加投資別といった基準を用いて、MECE(もれなくダブりなく)を意識して行うようにしています。この分析は、今年度のレビューと来年度の計画立案時に実施します。

データ・アナリティクス入門

データで意思決定を変える!ビジネス革命の鍵

意思決定プロセスを学ぶ意義とは? この講座を受講して、経営における意思決定のプロセスについて深く理解することができました。特に、現実のビジネスシーンをシミュレートしながら戦略を立てることで、理論だけでなく実務への応用が見えてきました。 データ分析の重要性をどう感じた? 最も印象に残ったのは、データ分析の重要性についての講義でした。これまでは直感や経験に頼っていた部分が多かったのですが、客観的なデータを基に判断することで、より確実な結果が得られることを実感しました。また、データの選定や分析方法についても具体的な手法が紹介され、すぐにでも実践に生かせる内容でした。 グループディスカッションの収穫は? さらに、グループディスカッションを通じて、他の受講生との意見交換や視点の違いを知ることができたのも大きな収穫です。同じテーマでも異なる業界や職種の視点を知ることで、新たな発見や気付きがありました。 講座をどれだけ活用できるか? 全体として、非常に実践的で充実した内容の講座でした。今後もこの知識を活用して、より論理的かつ効率的に業務に取り組んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

考え方が変わる、MECE活用術

分解手順の重要性とは? 分解の手順として、まず全体を定義することが重要です。分解する際には一つの切り口ではなく、多くの切り口を考える必要があり、モレやダブりがないかMECEを意識しなければなりません。分解の切り口としては、層別分解、変数分解、プロセスでの分解がありますが、どの分解が適しているかを検討することが重要です。 マーケティング戦略にMECEを活用? 自社のサービスのマーケティング戦略を考える際には、改めてMECEを活用してターゲットなどの要素を検討していきたいです。普段の業務においても、一つの事に捉われず、全体像を把握することが重要だと改めて感じました。例えば、部署内の売り上げだけでなく、会社全体の状況を把握することが大切です。 チーム内での議論法は? また、チーム内の打ち合わせの際にはMECEなどのフレームワークを活用して議論することも検討しています。資料作成においても偏った意見にならないよう、確認作業を欠かさず行うことが求められます。常に多くの切り口から物事を見ることを意識し、他の人の意見を積極的に聞くことで、視野を広げる努力を続けたいと思います。

アカウンティング入門

難解を超えた!財務三表の真実

経営者の意見はどう? これまで、財務三表は経営者層や上位管理者層が主に理解し運用しているものという印象がありました。しかし、今回の講義では「難しい」という側面だけでなく、「簡単である」という説明もあり、両面からのアプローチが納得感を呼びました。 指標の意味は何? 講義では、財務三表が歴史的に経営状況を簡単に説明するためにブラッシュアップされてきたという点が強調されました。そのため、単なる難解な指標ではなく、経営状況を見える化する有効なフレームワークであると実感できました。 投資と改善の鍵は? 今後、来年度の事業計画を策定する際には、所属する事業部の施策検討において、財務三表から投資すべきポイントや改善が必要な業務を明確にし、論理的な提案を行うことが重要だと感じています。また、競合他社の経営状況を把握する際にも、同様の分析が一助となるでしょう。 数字の信頼性はどう? さらに、講義を通じて、財務三表の数字が正当であるか、あるいは不正に操作されている可能性についても考察する機会となり、数字の信頼性をどのように見抜くかについて学びの意欲が高まりました。

アカウンティング入門

数字が語る経営の物語

利益はどこから生まれる? 企業が生み出す利益は、独自のビジネスアイデアを実行した結果として、損益計算書(PL)に表れていると感じます。そのため、企業や事業内容を理解する際には、各部門の活動や目的が実際に意味を持ち、適切に運営されているかを慎重に見極めることが必要です。最終的には、利益創出の根幹にあるアイデアを正しく把握することが、企業業績を評価する上で重要となります。 アイデアはどう差別化? 具体的には、まず自社がどのような事業を主要な生業としており、どのようなアイデアで他社との差別化を図ろうとしているのかを理解することが大切です。この際、自身の業務に影響を及ぼす費用がどこまで適正に管理されているのかも判断する必要があります。 付加価値はどのように? また、製品に付加価値を付けるための領域を検討する際は、自分の担当する業務が生み出す環境価値にどれだけコストを投じられるかをイメージすることが求められます。そして、損益計算書の中から製品の付加価値が反映されている部分を割り出し、他社のPLと対比することで、より客観的な視点で自社の立ち位置を考察することが可能です。

データ・アナリティクス入門

実践4ステップで挑む課題解決

問題解決はどう整理? 今回の学びで最も印象に残ったのは、問題解決の4ステップ「What・Where・Why・How」の重要性です。まず、何が問題なのか(What)、どこで問題が発生しているのか(Where)、原因は何か(Why)、そしてどのように解決するのか(How)の4つの視点で問題を整理することで、具体的かつ実行可能な解決策の立案が可能になると感じました。 データ比較はどう考える? また、データを比較する際には、条件をそろえることがいかに大切かを実感しました。この考え方を意識することで、日常業務やプロジェクトにおいても効率的に課題解決に取り組むことができると実感しています。 改善策はどう実行? 特に、業務改善や顧客対応の場面では、今回学んだ手法を活用しやすいと考えています。たとえば、社内の業務フローに滞りが生じた場合、まず問題を明確にし、発生箇所を特定、その原因を分析したうえで改善策を提案し実行する流れが効果的です。今後は、会議や報告の際にもデータ比較を用いて根拠を明確に示し、効率的かつ再現性のある解決策を積極的に実施していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

多角的思考で生まれる新しいアイディアの発見

クリティカルシンキングの重要性とは? クリティカルシンキングの土台である多角的なものの見方は、非常に重要です。常に自分の思考と向き合うことが求められ、これを通じて一つの要素でも多角的に考えることができ、アイディアがたくさん生まれると感じました。出てきた考えや要素をどのようにまとめるかについても考えていきたいです。 提案をどう効果的に検討する? お客様への提案を考える際、どのような内容で考えるべきかを検討します。考えすぎて回答に詰まるため、整理の方法を工夫する必要があります。アイディアを洗い出し、提案を考える過程で、日々の業務の振り返りを怠らず、得意なパターンを見つけたり、工夫の余地を発見する努力が必要です。 提案内容の可視化はなぜ重要? 提案内容の可視化が重要です。要素を洗い出し、ストーリーを立てて説明することが求められます。パターン化と工夫を考慮し、ワクワクを優先することも大切です。テンプレートを加工して利用し、提案を一から考えるのは難しいため、何かヒントを組み合わせることが有効です。また、自分だけの勝ち筋や特徴を強調できるようにすることも心がけています。

データ・アナリティクス入門

データで解く! 成果を上げる実践術

理解を深めるためには? 自分が「なんとなく分かっていた」と思っていたことも、改めて問われると言葉に詰まってしまうことがあります。それは実際には十分に理解できていなかったからかもしれません。分析を行う際には、各要素を比較し、言語化することを意識する必要があります。普段の研修では聞き手に回ることが多かったため、アウトプットするのは不得手でしたが、この学習を通じてしっかりと身につけたいと思います。 データ活用の戦略は? 業務実績データから得られる課題抽出や傾向の把握、戦略立案などに活用したいと考えています。特に、各支社・拠点におけるデータを活用し、問題解決に結びつけていきたいです。また、意思決定の過程では、常に数字に基づいて話すことを徹底し、業務で成果を上げていくことを目指します。 効果的な比較分析法は? データ分析においては、比較分析を徹底する必要があります。それに伴い、できる限り多くのデータを集めることが理想ですが、労力も相当なものになるでしょう。無駄な作業にならないよう、目的やアウトプットイメージ、期限、制約をしっかりと言語化し、伝えることが重要です。

データ・アナリティクス入門

学びを視覚化!分析新手法の魅力

原因の仮説ってどう考える? 原因の仮説を考える際、思考の幅を最大限に広げることが重要だと実感しました。また、「問題に関係がありそうな要素」と「それ以外」という対概念を活用する考え方は、比較の観点からも非常に有用であったと感じています。講義で「分析は比較である」と最初に言われたことを思い出し、理解を深める手助けとなりました。 分析手法は何が新しい? プロセスウォーターフォールという、これまで自身で作成したことのなかった分析手法に触れることができ、今後の業務にも取り入れていきたいと考えています。業務上このような図を目にする際には、どのような観点で分析が行われているのかを意識して見るよう努めたいと思います。 視覚化で伝わるの? また、ファネル分析による絞り込みについては、これまでも暗黙的に業務で活用していた部分がありました。しかし、他者とのコミュニケーションにおいて、自分のイメージが十分に伝わっているかどうか不安に感じるため、今後はファネル分析やプロセスウォーターフォールといった手法を視覚化しながら議論を進めることを自分に推奨していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

立ち止まり、疑問を力に変える

どう深堀りすべき? 分解のプロセスでは、目に見える事実だけに当てはまらず、常に疑問を持って深堀りすることが、課題の本質を把握する上で非常に重要であると理解しました。実際の業務ではスピードが求められるため、予想通りのデータが出ると次のステップへと急ぎがちですが、一度立ち止まって、より深く検証する姿勢を大切にしていきたいと思います。 真実をどう捉える? また、品質不具合や設備のトラブルにおける再発防止の取り組みにこの分析を活用しています。結論ありきの報告が多く、グラフの見方などを深く疑っていなかった点に気付きました。今後は、別の切り口から事象を捉えることで、これまで見過ごしていた現実を明らかにできないかという問いを持つように努めたいと考えています。 原因究明の本質は? 過去の経験から、品質不具合や設備トラブルの原因を掘り下げることで、根本原因が共通しているケースが多いと感じています。特に、ある地域では、事象の特定は得意である一方、原因究明が軽視されがちな傾向があるため、日々の業務の中でさらに踏み込んだ分析を実践し、原因究明の体質を根付かせたいと再認識しました。

データ・アナリティクス入門

平均値だけじゃ見えない真実

データはどう活かす? データは単に眺めるだけでは意味がありません。他のデータと比較することで初めてその意味が明らかになります。また、数値化やデータの加工を行うことで、より多くの情報が見えてきます。代表的な統計量を見ることで全体の傾向を把握できるものの、平均値だけではデータのばらつきを捉えきれないため、標準偏差の確認やグラフ化によって視覚的に捉えることが重要です。 グラフ作成はどう選ぶ? 多くの数値データを扱う際には、経時変化を示すグラフを活用することも大切だと感じます。ただし、複数の要素が存在する場合、どの部分をグラフ化するかの選択は慎重に行う必要があります。あらかじめ目的に沿った問題箇所を整理し、具体的にどの要素が有効かを明確にした上でグラフ化する習慣を身につけたいと思います。 数値の裏側を探る? 業務でデータを加工したり、調査を行う場合、平均値が頻繁に目に入りますが、その数字の背後にあるばらつきを意識することが欠かせません。単純な数字に惑わされず、加重平均や幾何平均といった他の代表値も適切な場面で選択できるように、知識を深めていきたいと考えています。
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