クリティカルシンキング入門

イシューを超えて探る思考

個々の思考、何故偏る? 本講座では、人は自分も他者もそれぞれ思考のクセがあり、どうしても考えに偏りが出るということを学びました。そこで、クリティカルシンキングの思考整理法を用いることで、考えを広げたり深めたり、また整然と整理できることを実感しました。 急ぐ判断、どう工夫? 自分自身のクセとしては、どうしても物事をせっかちに捉え、浅い考えに終始してしまう傾向があると感じています。適当な「イシュー」を決め、そのまま進めたり、表面的な答えで済ませてしまうことが多いのです。そのため、ピラミッドストラクチャーの考え方を活用し、現在の思考の位置付けを見極めながら、「イシュー」が正しく設定されているか、また「主張」が複数の選択肢を検討した上で最適なものとなっているかを、焦らずにじっくり考えるように努めています。 問題分解の効果は? また、「イシュー」を明確にする手段の一つとして、問題を分解する方法が効果的であることも学びました。分解することで、その「イシュー」が本当に適切な課題なのか、もしくはもっと根本的な問題が隠れていないかを、別の角度から検証することが可能になると感じています。 会議準備の秘訣は? さらに、会議に参加する前には必ず「イシュー」「主張」「根拠」を整理し、自部門でなくても議論が迷走する際にスムーズに意見を伝えられるよう準備することを心掛けています。資料作成においても、相手に意図を正確に伝えるため、結論や主張を明確に記載するよう注意しています。 日常に分析の意味は? また、日々の業務に「分析する」姿勢を取り入れることの重要性も認識しました。目の前の仕事に没頭するだけでなく、案件数や法人の状況、提案の現状などを数値や全体像を踏まえ俯瞰的に把握し、現状分析を行った上で行動計画を立てるようにしています。

データ・アナリティクス入門

仮説で広がる学びのストーリー

仮説実践の難しさは? ライブ授業では、複数の仮説を立てるという基本的な部分が十分に実践できなかった点が痛恨でした。一つの仮説に固執せず、他の可能性も探る姿勢が足りなかったと感じています。また、MECEの視点で仮説を整理することも十分にできていなかったため、異なる切り口からの検証が不十分でした。 どう多角的に考えた? 仮説を立てる際には、まず複数の仮説を提示し、その中から最適なものを選び抜くことが大切です。一つの見方に偏らず、様々な要因を網羅することで仮説同士の整合性と広がりを持たせることが求められます。例えば、仮説の検討時には「ヒト」「モノ」「カネ」などの多角的な視点を意識することで、より具体的かつ網羅的なアプローチが可能になると感じています。 整理と評価はどう? 全体としては、仮説を立てるポイントが明確に整理されており、その点は非常に評価できると感じています。今後は、具体例を積極的に取り入れながら、仮説の網羅性や検証方法をさらに深めると、理解もより一層深まるでしょう。 検証法をどう考える? また、仮説を立てた後にその妥当性をどのように検証するかも重要なテーマです。MECEを実践した具体例について自分の言葉で説明できるようになると、思考の質はさらに向上します。日常の小さな問題にも仮説を導入して検証することで、実務における分析力や判断力の強化に繋がります。 チーム成果はどう見る? さらに、データ分析チームのマネージャーとして、自分自身で分析計画を立てるとともに、チームメンバーへの具体的なアドバイスや指摘ができる状態を目指すことが求められます。今回学んだ仮説思考を活用し、チーム成果を資料やグラフでわかりやすく可視化する取り組みは、今後のマネジメント業務においても大いに役立つと感じています。

データ・アナリティクス入門

分解と検証で明かす解決のヒント

どこに問題潜む? 問題の原因を探るためには、まずプロセスを段階ごとに分解するアプローチが有効です。これにより、どの段階に問題が潜んでいるのかを明確にできます。同時に、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが重要です。決め打ちせず、判断基準の重要度に基づく重み付けを行いながら評価する方法がおすすめです。 条件は整ってる? A/Bテストにおいては、それぞれの施策を比較・評価する際、できる限り条件を揃えることが求められます。 どうやって精度向上? また、ステップを踏んでデータ分析を行うことで、問題解決の精度を高めることができます。ある程度有望な仮説が立てられたら、まずは実行し、実際の市場や顧客の反応をもとにデータを収集して検証を重ねる方法が効果的です。 どこで・なぜ・どうやる? 自分の身の周りでデータ分析のトレーニングをする際は、まず「どこで(Where)」問題が発生しているのか把握し、次に「なぜ(Why)」その仮説が成り立つのかを立て、最後に「どのように(How)」打ち手の有効性を検証するプロセスが役立ちます。 どちらが響く? プロモーション活動のマネジメント業務において、インターネットを介した施策が難しい場合でも、どのパッケージが顧客に響くのかを検証する観点で実施することが可能です。例えば、協調すべき訴求ポイントをAパターンとBパターンで打ち出し、どちらがより顧客の反応を捉えられるかを分析・検証します。まずは、AパターンとBパターンそれぞれのアクションプランを策定しチームで共有し、条件をできる限り揃えられるよう協議します。その上で、予測されるボトルネックを洗い出し検証を進め、アクションが決まれば早速実行し、仮説検証を繰り返すことで問題解決へと結び付けていきます。

クリティカルシンキング入門

5つの視点で学びを深める週にしてみよう

総復習で得た学びとは? 今週の講座では、これまで学んだ点を総復習する機会がありました。一つの点にばかり気を取られていると、他の学びを活かせないことがあるため、講座全体をしっかりと復習することで理解を深めていきます。 問題解決のための仮説構築 例えば、施策立案前の仮説構築では、イシューを特定し、イシュー中心で施策を進行します。また、施策の効果検証では、解決すべき問いを残して効果検証までやり切り、どんなリテラシーの人にも伝わりやすい見せ方(視覚化)を意識します。上司や同僚、取引先との情報共有や報告の際は、イシューを共有し、関係者間で問題の認識を統一することが重要です。ポイントを理解してもらえるような伝え方を心掛けます。 状況を整理し問いを立てる 「問い」を立てて取り組むことは何事にも重要です。状況を分解・整理して問いを定め、適切な解決策を導き出します。また、問いだけでなくチームメンバーの役割を明確にすることで、どのような視点での協力を期待しているのか理解しやすくなります。 伝えたいことを正確に伝えるには? 自分が伝えたいことが正確に伝わるコミュニケーションを心掛けることも必要です。相手のリテラシーに合わせた言葉選びや、相手が時間をかけずに理解しやすい見せ方(視覚化)を意識した資料作り、相手が何を期待し、何をすれば良いのかがわかりやすいコミュニケーションが求められます。意見を伝えるだけでなく、傾聴力も大切です。 クリティカルシンキングの磨き方 業務の中でクリティカルシンキングの反復トレーニングを行うことも重要です。具体と抽象、主観と客観を行き来しながら物事を捉えるよう努めます。他者の意見を聞いたり、自身の考えをフィードバックしてもらうことで、視点、視野、視座の三つを広げることを意識します。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で未来を切り拓く挑戦

仮説の再考は? 仮説の分類について考える際、私は従来「問題解決を過去から見る」観点に主眼を置いていました。しかし、仮説全体を見直すうちに、「結論や未来を予測し、仮定の上、検証する」点には十分踏み込んでいなかったことに気づきました。 視野を広げるとどうなる? そこで、仮説全体を見る際には、結論や未来の予測を含む多角的な視点を持ち、バイアスにならないよう視野を広げて考えることが重要だと感じました。結論、つまりゴールから出発しデータを集めて検証していくものの、その過程で手戻りが発生し、結果として何度もデータを再確認することがあります。こうした経験から「方向性を見いだせて初めて動き出せる」という体験を増やしてみたいと思いました。時間効率を意識することで、普段の行動に留まりがちになりますが、時にはうまくいかないことを試みる勇気も大切だと考えています。うまくいかないことから得られる手戻りや試行錯誤の過程は、生産効率を低下させる一方で、自己を納得させるための貴重な材料にもなります。 根拠に基づく行動は? 行動計画としては、「仮説を立てる」にあたって、数字に基づく根拠やフェルミ推定を活用し、意思決定において経験則に頼らず新しい立ち位置を見つけることを目指します。また、これまで行ってきたお客様の離脱予測を、仮説をもとに見直し、データ収集を通じて有効な改善策を模索していきたいと考えています。 データの真実は何か? さらに、KPI関連指標については、チーム単体での目標達成がデータ分析を経ないままであったことを反省し、達成の要因を深掘りすることで、本当に正しい事業活動を行えているかを検証します。他チームや類似業務との比較を通じて、データ取得し仮説を立て分析を行うことで、一層の改善を図っていくことを目指しています。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で真実を探る

視覚的整理の効果は? データ分析では、グラフ化や色分け、割合で整理するなど、視覚的に分かりやすくする工夫が必要であると学びました。どの視点で見るかという仮説がないと、分析が曖昧になりやすいという点も印象に残りました。 多角的視点の意義は? 自分は、つい見た目にそれっぽい結果に飛びつきがちですが、一つの切り口に頼らず、MECEの視点から多角的にデータを見ることで理解の解像度が上がると感じています。「本当にそうか」と疑いながらデータを検証する姿勢を、今後も大切にしていきたいと思います。 顧客情報はどう見る? また、データ分析を行う際には、売り手側のデータだけではなく顧客情報も重要であることが分かりました。しかし、その情報は入手が難しい場合が多く、アンケートなどを通して意図的に収集する場合も設計が肝心であると再認識しました。 チームの共通認識は? チームでの分析作業においては、分析に着手する前に目的や仮説を整理し、関係者間で認識を合わせることが不可欠です。さらに、学習で得た「想定どおりの結果が出なくても無駄ではない」という前提を踏まえ、チームメンバーが複数の視点を試行できる環境作りにも努めていきたいと考えています。 準備と実行のバランスは? 今回の学習を通じて、分析前の整理や視点設定の重要性を改めて理解するとともに、実務においてはスピードも求められることから、仮説立案と事前準備にどの程度の時間をかけるべきか、そのバランスにも疑問を感じました。実際の業務では、分析作業に入ることを優先してしまい、結果として仮説や全体像の整理が不十分になることが多かったため、準備段階と実行段階をどのように切り分け、効果的に進めるべきかについて、今後さらに知見を深めたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

問いと視点で切り拓く未来

なぜ感想が響く? 授業の最後に行った「クリティカルシンキングとは何か?」の振り返りでは、各自が自分の言葉で感想を投稿しており、印象深いものがいくつもありました。私にとっては、クリティカルシンキングの学びが「問いを設定する力を身につけること」に繋がると感じました。また、「焦らず立ち止まって考える力」という意見にも大いに共感しました。 どう考える癖の改変? 一方で、授業中に挙がった「考えやすいことから考えてしまう癖」を改め、思いつきに走る前に、他の視点や視野、視座からも状況を検討する重要性を再認識しました。こうした視点を取り入れることで、抜け漏れなく検討し、批判的に自己を振り返る力を養う必要性を感じています。 ユーザー対応は安心? ユーザーサポートにおいても、過去の類似ケースや自身の経験則だけに頼らず、常に「3つの視」を意識して状況を検証することが求められます。そのため、回答文作成時には、利用環境の確認や問い合わせ内容からの情報把握、誤案内の有無などを必ず振り返る習慣を持つように心掛けています。 顧客課題は見えてる? また、顧客が抱える本当の課題を把握するため、まず何が本当に困りごとなのかを考えた上で文章を作成しています。チームメンバーとの文案チェックでは、主語の省略や説明の理由が主張と一致しているかどうかを確認し、自分の対応についても振り返り、より分かりやすい説明となっているか、他の適切な方法はなかったかを検証するプロセスを大切にしています。 学びは日々実感? 6週間の短い学びの積み重ねを、日々の業務に生かす中で、少しずつ成長を実感しています。ノートを見返しながら学んだことを確認する習慣から、より実践的な知識として身につけるために、今後も反復練習を続けていきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアアンカーの理解で成長する方法

何が大切な価値観? キャリアアンカーとは、仕事を進める上で最も大切で、絶対に犠牲にしたくない価値観のことを指します。これは8つの型があるとされていますが、必ずしもどれか1つに100%当てはまるわけではありません。感覚的に自己診断すると、私は「全般管理コンピタンス」が70%、「純粋な挑戦」が20%、「保障安定」が10%といった具合です。所属する部署のメンバーを思い浮かべると、全員が異なる価値観を持っていると感じます。これにより、役割期待の設定方法や、モチベーションを高めるためのアプローチ、さらにはフォローアップの声のかけ方までもが変化すると思われます。 どう職務を定める? キャリアサバイバルにおいては、職務と役割を戦略的に計画することが求められます。組織として必要な仕事が何か、またその環境の変化を認識し、誰にどの職務を与えるべきかをリーダーとして常に考えなければなりません。さらに、メンバーそれぞれのキャリアアンカーと実際に与えられている職務や役割がどれくらいマッチしているか確認することも重要です。もし仕事がうまく進んでいないメンバーがいた場合、その理由としてキャリアアンカーと仕事の内容が合っていない可能性を考慮するべきです。 部署の配置を工夫する? 自分の部署の業務を単発的に割り振るのではなく、一度全体の仕事を棚卸しし、メンバーの役割を再度見直し、最適な配置となるようにすることが大切です。そのプロセスとして、まずはメンバーのこれまでの言動からキャリアアンカーを想定してみます。次に、アンケートなどでメンバー自身にキャリアアンカーを判定してもらい、自己の想像との違いを認識します。その上で、職務や役割の割振りが適切かどうかを検証し、必要があれば配置替えを検討することが求められるのです。

デザイン思考入門

デザイン思考で見つける「新しい価値」

顧客中心のステップとは? 考え方のステップについて学びました。特に「顧客中心」というアイディアが印象に残っています。 まず、顧客の行動やニーズ、体験価値を表現し、それをデザインとして具体化します。その後、商品化までの過程で何度も試行錯誤を行い、検証と収束を繰り返します。このプロセスには、試作品の作成とその検証が含まれます。 デザイン思考の役割とは? デザイン思考とは、「潜在意識を表面化」させることを指します。万人向けにデザインされたものは衰退する時代になり、適切なターゲットを設定することが重要です。このターゲットを正確に捉えることが求められています。 私の職種である広報として、この考え方は「新しい価値」を見つけるための能力を養う補助となると思いました。顧客に徹底的に寄り添い、デザインに落とし込んで表現する反復行動を通じて、観察眼を鍛え潜在意識やニーズを引き出す力を培えると感じます。 調整力を高めるには? 業務全般においても、特に「調整」に活かせそうです。何が本当のイシューか再考し、適切な課題設定へのステップを導く基礎となります。このエッセンスを活用することで、組織のビジョンや全体のデザインにも役立てる可能性があります。 具体的には、広報のKPI設定について模索しています。この設定が組織のビジョンを最大化するための基盤であり、将来的には次年度の設定にもこの考え方を取り入れられるか試してみます。 日常にデザイン思考はどう活かせる? 最後に、業務における「顧客」をどこに置くかを整理し、何から考えるべきかを見直す訓練をしています。日常の些細な場面でも活用の余地があるか振り返ること、また、自分の潜在意識から何がデザインできるかを実験し、他者理解の一助となるよう努めています。

データ・アナリティクス入門

実践で分かる分析の極意

基本原則は理解できた? 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた? さらに、問題解決のプロセス(What・Where・Why・How)や分析のステップ(仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証)を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる? 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった? 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった? また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。

クリティカルシンキング入門

コツコツ積み上げる問題解決力の活用術

問題解決へのアプローチは? イシューをしっかりと定め、常に確認しながら進めることが重要です。何が一番の問題かを考えることから始め、その問題に対して多角的な視野で切り口を見つけます。その後、数字を出し、それを分解してグラフ化してみると、新しい発見が得られます。この発見をもとに仮説を立て、実行し、フィードバックを受けて改善点を見つけ、問題解決に向かって進む、このプロセスを繰り返すことが大切だと感じました。 例題のおかげで、これまで学んだことのプロセスがより理解しやすくなり、一貫性が生まれました。この知識を活かして、自分で課題を見つけ、解決していきたいと思います。 集客戦略をどう見直す? まず、集客についての考察です。ターゲット設定やお店の方針、SNSでのブランディング、各種SNSの運用などを見直しながら、ターゲット層に響きそうな問題ワードをできるだけ多く出します。そして、それに対する解決案を提示し、SNS運用やメニューの再構築を行います。既存のメニューの予約率を月ごとに把握し、低いメニューに対して改善を図り、予約の多いメニューに抱き合わせメニューを作る施策を取ります。 求人の改善策は有効か? 次に、求人については、SNS広告を発信し、どれくらい見られたのか、効果があったのかを検証します。また、広告や打ち出しに対してのフィードバックをしっかりと収集し、改善に活かします。 業務効率化を進めるには? 業務の効率化については、適切な施術を行う際の作業効率化を図るため、マニュアル化を進めます。商品販売時には、購買意欲を上げるトークやそれを効果的に見せる導線を作り、顧客の興味を引く工夫を取り入れます。 今後もこれらの学びを活かし、自分自身のスキルアップに努めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

多角的仮説で未来を創る

仮説の違いに気づく? 今回の学習を通して、仮説には「結論の仮説」だけでなく「問題解決の仮説」が存在することに気づきました。問題解決においては、「What(何が)」「Where(どこで)」「Why(なぜ)」「How(どうやって)」という流れで考えることで、問題の所在や原因、対策を整理し、仮説の精度を高めることができます。仮説思考を身につけることで、検証意識や説得力が向上し、問題に対する関心も強まります。また、その結果、迅速かつ正確な判断や行動が可能になり、業務全体の精度向上にも寄与すると感じました。 複数仮説を試す? 一方で、仮説は一つに絞るのではなく、複数立てることが重要です。自分に都合のよい情報だけを収集するのではなく、複数の仮説を比較し、否定や検証を重ねる姿勢が求められます。今後は「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に分けた整理を進め、より成熟した仮説思考を実践していきたいと思います。 残業問題はどう整理? 労務に関する業務でも、仮説思考は非常に有用です。例えば、残業時間が増加している状況では、すぐに「人手不足」と決めつけるのではなく、どの部署で増えているのか(Where)、どの業務で発生しているのか(What)、なぜ長時間になっているのか(Why)、そしてどう改善するか(How)という視点から整理することが大切です。加えて、業務量や人員配置、管理職の指示、勤怠ルールの理解不足など、さまざまな仮説を立て、勤怠データやヒアリング結果を基に検証することが求められます。 根拠ある改善策は? また、3Cや4Pなどのフレームワークを応用して情報を整理することで、関係者に対する説明もしやすくなります。これにより、直感に頼るのではなく、根拠に基づいた改善策を策定できると実感しました。
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