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業務 ✕ 実践

に関する学び

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講義で何を実感した？ これまでの講義を通じて、分析のフレームワークや思考の順番をしっかりと理解することができました。段階を追って課題を解き明かすことで、最初から一気に取り組むよりも、より複雑な問題に対処できると実感しています。 課題設定はどう進む？ データ分析の業務では、ただ急いで分析を実施するのではなく、まず解決すべき課題を明確にし、仮説を立てながら進めることが大切だと感じます。また、必要に応じてデータを扱う関係者と意見交換しながら検証を進めることで、より確実な結果にたどり着けると思います。 日々の工夫は何？ 今後は、学んだフレームワークや仮説検証の流れを自分の言葉で他者に説明し、日々の業務に取り入れる工夫をしていきたいと考えています。小さな実践を積み重ねることで、自分の思考プロセスが自然に身につき、学びを習慣化できるよう努めていきます。

本当の考えは何？ 思考を整理するために、まず自分の考えに対して「本当にそれで良いのだろうか？　他の可能性はないか？」と問いかけることの大切さを学びました。この方法により、普段の考えにもう1人の自分を加え、視野を広げる手法の有効性を実感しました。 別の切り口は？ また、3つの視点とMECE的な分析を取り入れることで、物事を多面的に見るスキルが向上しました。具体的には、求人広告の改善提案など仕事において、普段と異なる切り口でアプローチし、複数の改善案を迅速に提示できるようになる効果を感じています。そのため、自分の思考に対して常に「なぜその選択をするのか」「他の案はないか」を問い続ける習慣を身につけることの重要性を改めて認識しました。 次はどう実践？ この学びを今後の業務や日常の問題解決に活かし、より多角的かつ柔軟な思考を実践していきたいと考えています。

ブレインストーミングはどう？ ブレインストーミングは、取り組みやすい手法だと感じました。個人でも実践できるとのことで、日々の業務のなかから一つ以上の要素を抽出し、それに対して自分なりの改善点をたくさん考えてみることができそうだと思いました。 SCAMPER法はどう？ また、実践演習ではSCAMPER法を用い、普段意識しない視点から物事を考える機会が得られました。十分に洗練された状態のものに対しても、「もっと削れないか」や「代わるアイデアはないか」といった異なる視点から検討することで、さらに良い結果が生まれる可能性を実感しました。 どうやって大量発想する？ 単純なアイデア出しであっても、やみくもに考えるのではなく、さまざまな手法があることを学びました。いずれにしても、最初はアイデアの量を重視し、まずはたくさんの考えを出すことに専念しようと思います。

目的を忘れたくない？ 行動や結果の改善にばかり意識が向くと、そもそもの目的を忘れてしまいやすいです。しかし、クリティカルシンキングの受講においては、常に受講目的や業務の目的を念頭に置きながら、日々の学習を積み重ねることができました。 問題解決の秘訣は？ なぜこの問題を解決するのか、解決する必要があるのかといった、目的に立ち返る姿勢で日々の業務を整理しました。進むべき方向性を定めた後は、どのように解決すべきか、これまで解決が難しかった原因は何かをしっかりと捉え、具体的な打開策を考えることに努めました。 毎週の実践成果は？ また、毎週テーマを決めて実行することで、インプットがアウトプットに変わり、アウトプットがさらにインプットを磨くというサイクルを意識的に積み重ねました。常にどの方向に進むための日々の習慣を作る目的を忘れずに取り組むようにしました。

日常業務における課題意識は？ 日常業務や会議において、「何のためにやっているのか」「何が課題であるのか」を忘れてしまうことが多いと改めて感じました。適切な問いを立て、それを押さえ続けながら業務を遂行することの大切さを理解しました。 業務の視覚化が必要な理由は？ 業務上の課題に対しては、何が課題なのかを考え、それを明確にしたうえで向き合うことが重要です。しかし、会議などの場面では話がそれることが往々にしてあります。そうした場合、視覚化し、目的がぶれないように周知することが求められます。 プロセスをどう視覚化する？ 問いを立て、明確にし、それを押さえ続けること。このプロセスを視覚化し、個人的にもまた他者と関わる仕事の場合には他者にも視覚化し周知することで、目的の達成や業務効率化につながると感じました。実際に実践し、行動に移していきたいと思います。

目標はどう意味づけ？ 目標設定は、データ分析のみならず、学び全般にとっても非常に重要だと再認識しました。受講前に描いていた理想像よりも、学びを終えた今の自分は実践できることが増え、単なる分析のプロから、ビジネス現場で分析手法を効果的に活用するプロへと成長できたと感じます。 活かし方はどうして？ この学びは、日常のあらゆる業務に活かしていきたいと思います。データ分析の知見が、問題解決や新たな施策の立案に大いに役立つと理解したため、業務全体でその手法を意識していくつもりです。 従来手法は適切？ また、現在の担当業務を見直すことで、従来の方法が本当に適切であったのか、見逃している課題はなかったのかを改めて点検していこうと考えています。その結果を踏まえ、今回の受講で得た実体験の知見を活かし、今後必要となる知識やスキルの習得にも取り組んでいきたいです。

仮説思考はどう活かす？ 講座を通じて、仮説思考の重要性を再認識しました。仮説思考を持つことで、日々の業務やビジネスにおいて、身近なヒントに気づきやすくなり、柔軟な発想ができるようになりました。 原因分析のポイントは？ また、原因分析においてはMECEの考え方や、3Cや4Pといったフレームワークを活用する手法を学びました。一つの仮説に固執せず、多角的な視点から原因を検討することで、初めの仮説を超える重要な要因や、否定すべき可能性に気づくことができると実感しました。 再発防止策はどうする？ さらに、仮説思考を実践する中で、一点に執着せず常に広い視点で多くの仮説や原因を想定することが、トラブル対応や再発防止策の検討において非常に役立つと感じています。原因の究明を意識しながら、適切な再発防止策を講座で学んだ知識を活かしていきたいと考えています。

復習は本当に効果的？ 今まで学んだ動画や講義メモを総復習する機会となりました。記憶が薄れていた部分もあったため、まとめ動画がとても参考になりました。学習中には気づけなかった点も、再度動画を視聴することで明確になり、実際に手を動かして自分で考えることで、気づきの視点が一層深まったと感じました。 視点の切り替えはどう？ また、アウトプットの見せ方についても、自分の業務の打ち合わせなどで活かせると実感しました。全体を俯瞰して何を話しているのかを他者に伝えることが難しいと感じていたため、今回の学びが自分の課題解決のヒントとなりました。 新環境でどう活かす？ 今後は、４月頃までは学んだことを整理しながら自分の業務にどう適用できるかを考え、５月からの新しい環境でもクリティカルシンキングを共通言語として実践し、即戦力として貢献していきたいと思います。

現状の問題確認は？ 問題を特定する際は、What、Where、Why、Howの観点から確認する重要性を改めて感じ、ABテストの存在も初めて認識しました。また、分析を進める中で「このくらいでいいや」という気持ちを捨て、徹底的に考え抜くことの大切さを実感しました。 企画実行はどう？ 自ら企画を立案する際も、同じ観点で問題を明確にし、仮説を立て、データに基づいた検証を徹底することが必要だと考えます。そうすることで、企画の実行可能性が高まり、周囲からの賛同も得られると感じています。 学びをどう活かす？ これまで学んだ内容を丁寧に振り返り、積極的な実践を心がけたいと思います。業務が繁忙になると学んだことをおろそかにしがちですが、本講義で得た知識を振り返り、日々の業務にどのように適用できるかを考える時間を常に確保していきたいです。

目に見えぬリスクを感じる？ 既に目に見える情報だけでなく、目に見えない要素にも着目する大切さを学びました。たとえば、帰還していない飛行機の状況を考えることで、現状からだけではなく、潜在的なリスクや可能性についても想像する力が養われると感じました。また、出版される経営に関する本は、その裏付けとして成功しているという実績があることに共感を覚えました。 数字に秘めた戦略は？ 一方、私の業務は既存のデータをまとめ、数字や報告資料に反映させるという作業が中心です。そのため、現時点ではこの学びが直接的に業務に活かせるとは感じられていません。しかし、今後、毎月提出する経営会議用の資料に予測や分析を加えることで、より深い洞察が業務の判断材料になり得ると考えています。特に、条件を比較しながら推測を行うことで、より実践的な分析が可能になると期待しています。

財務の見方はどう？ 今回の学習で、業種や企業の特性に応じた財務諸表の読み方が変わることを実感しました。単に数字を見るのではなく、それぞれの企業の特徴を踏まえて仮説を立てながら財務諸表に向き合うことで、より深い理解が得られると感じました。 実践で力をつける？ 具体的には、CVCの業務において、投資先やアライアンス先企業の財務諸表を詳細に分析し、企業の強みや弱みを把握する手法や、日経新聞などで注目している企業の情報をもとに投資判断や戦略の立案に活かす方法を学びました。また、実際に特定の企業の財務諸表を基に予想を立て、実態との比較検証を行うサイクルを実践することの重要性を再確認しました。さらに、学んだ内容を上司や同僚に報告してフィードバックを受けることで、実践的な知識をさらに深め、業務に生かしていこうという意欲が高まりました。

データ加工の基本技術とは？ データの加工の仕方、分け方の工夫、分解の注意点の3つを学びました。特に注意が必要だと感じたのは、分け方の工夫と分解の注意点です。手を動かしてそれらしいデータが見えた際にすぐに結論を出してしまうと、誤った判断に繋がる可能性があると感じました。 商談データ分析の新アプローチ？ 私の業務では、特に商談や受注に関するデータの分析を担当しています。これまでとは異なる切り口でデータを集計し、同時に新しい仮説をもとにデータを分解してみることは、すぐに実践できそうです。 仮説を活用したデータの再確認 商談や受注データの吸い出しを行う際には、常に新しい仮説を持って取り組むことが重要です。そして、一見それらしいデータが見えても、一段階深く集計の漏れや新しい切り口、データの正確性を再確認することが必要です。