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実際 ✕ 例

に関する学び

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伝えるスキルとは何か？ 相手に何かを伝える際に一番重要なのは、「何を伝えたいのか、何を理解してもらいたいのか」を明確にすることだと感じました。そのためには、感情や直感に頼るのではなく、論理的な根拠に基づいた主張を準備する必要があります。さらに、その際には相手の視点も考慮するべきです。こちらがどんなに論理的な準備をしても、受け取る側の準備が整っていなければ、それは「伝わっていない」のと同じです。相手の理解レベルに合わせて情報を構築することが求められます。また、「対話」の意識も大切です。相手の反論も想定しながら、柔軟に意見を伝える姿勢が必要だと思いました。論理的な主張を十分に準備できたなら、それをいかに簡潔に表現するかが重要です。長々と説明することなく、効果的に伝える技術が大事だと考えます。 IT業界での活用法とは？ 私はIT業界で働いています。「他者に理解・納得してもらうスキル」はさまざまな場面で役立ちます。例として、顧客の要求仕様のヒアリングがあります。これは相手がITに詳しいとは限らないため、相手の理解レベルに合わせて、意図を明確に整理し伝えることが求められます。また、コードレビューでも役立ちます。自分がレビューする際も、他者からレビューを受ける際も、コードの意図を明確に整理し、理解可能な形で伝えることが重要です。プロジェクトの状況報告でも同様に、相手がそのプロジェクトに詳しくない場合を考慮し、論理的かつ簡潔に情報を伝えなければなりません。さらに、日常のコミュニケーションや後輩指導においても、このスキルは非常に役立ちます。 スキルを向上させるには？ では、「他者に理解・納得してもらうスキル」を身に付けるためには、どのような行動計画が必要でしょうか。まず第一に、その手法、つまり「基礎」を身に付けることが必要です。具体的には、MECEやピラミッドストラクチャーといった分析や説明の手法を学びます。次に、これらの手法を実際に使ってみます。通常の会議やプロジェクト報告、レビューなどの場面で、それを使用することを意識して準備します。基礎を身に付け、実践する場を確保したうえで、反論や疑問にも適切に対応する意識が重要です。そして、実践後には振り返りを欠かさず、成功した部分や改善が必要な箇所を再認識し、次に活かします。こうしたプロセスを繰り返すことで、「相手に物事を伝える」スキルを確実に身に付けていきたいと考えています。

誰に差別化すべき？ 差別化について考える際、「誰に対して差別化を行うのか」を明確にすることが重要です。多くの人が、「差別化 = 競合他社との差別化」と考えがちですが、ビジネスにおける戦略は単なる競合への対抗ではなく、顧客に自社を選んでもらうためのものである必要があります。そのため、自社のターゲット層をしっかりと特定し、その層に響く差別化の施策を考える必要があります。 他業界も見るべき？ 差別化の施策を考える際には、他業界にも目を向けることが大切です。つい自社と競合他社だけにフォーカスしがちですが、異業種の企業も顧客の選択肢となることがあります。そのため、業界を超えた競合を把握し、差別化に取り組むことが求められます。 施策は実行可能？ また、施策の実現可能性と模倣困難性も重視すべきです。どれだけ優れたアイディアでも、企業のリソースやスキルで実現できなければ意味がありません。また、簡単に真似されてしまうような施策では効果が薄いです。そのため、自社で実行可能であり、かつ他社が容易に真似できない施策を考え続けることが重要です。 戦略の見直しは？ 我々の会社は、かつて業界内で優位性を保っていましたが、競合製品の普及や低価格化の流れによってその優位性が失われつつあります。VRIO分析を行った結果、競争劣位か競争均衡のレベルに留まっていることが分かり、新たな戦略を考える必要があります。社内では、製品開発のアイディアを全社員から募るシステムを活用して、競合他社の製品情報や顧客のニーズを把握し、差別化のアイディアを積極的に提案していきたいと考えています。 競合はどう捉える？ さらに、私が携わるオウンドメディアの運営でも、多様な企業が同じテーマでメディアを展開しています。そのため、競合となり得るメディアをしっかりリサーチし、差別化を図る必要があります。特に、顧客の疑問を解決する専門知識や、実際の製品使用による課題解決の事例紹介を強みとして生かしていきたいです。 常に考え続ける？ 差別化のアイディアを即座に出すのは難しいと感じますが、考え続け、アウトプットを続けることでスキルは育つと信じています。小さなアイディアでも思いついたら積極的に発言し、フィードバックを得ることでより良い施策にしていきたいと考えています。他人と意見を交わしながら考えることを習慣化し、個人の成長と共に会社の成長に貢献していきます。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

優先順位の付け方とは？ 日々の業務において、優先順位をつけて取り組むことは重要です。自分が積極的に学ぶことで将来、自分や自社に還元される効果が高いものは、時間がかかっても取り組む価値があります。一方で、効果が低く必要性も低いと感じられるものについては、上司に相談することも一つの方法です。 新規事業の利益予測はどうする？ 新規事業案件に関しては、立ち上げる際にその案件がもたらし得る利益や必要な資源を最高、標準、最低のケースで予測することが重要です。実際に市場に出して結果を見たうえで、課題が出てきた場合は、これらの情報に基づき取捨選択を行いましょう。 将来の業務改善方法は？ 将来の業務については、各事業所ごとに業績やROIを確認し、製造・販売戦略を改善する必要があります。人的資本の投資優先順位には特に意識を払い、限られたリソースを最大限に活用する工夫が求められます。 キャリア形成のための計画は？ キャリア形成の観点からは、3年後や5年後にどのような姿になっていたいかを基に、現在の業務がそのルートに合っているかを判断することが大切です。人事との面談を通じて、必要なスキルや経験を明確化し、具体的な行動計画を立てることが求められます。 効率的な日々の業務管理法は？ 日々の業務では、業務をリスト化し、自分や自社への効果を基に優先順位を決めることで効率的に取り組むことができます。例えば、提出期限のある資料や議事録の作成、出張準備、自己研鑽など、それぞれの重要度や緊急度に基づき時間を割り当てると良いでしょう。 拠点改善のための戦略は？ 拠点ごとの売上高や製品割合、各製品の利益率に基づき、拠点への注力の仕方や販売戦略を決定することも重要です。中期経営計画に基づき、拠点ごとの改善を進めることで、実現に向けて具体的なステップを踏むことができます。 キャリア目標の具体化はどう行う？ キャリアを見据えた行動として、3年後には海外拠点の管理、5年後には駐在という目標を持ち、その実現のために必要なスキルや経験をリスト化し、具体的な行動計画を立てましょう。例えば、財務経験が必要であれば人事に相談し、経営企画業務にもっと時間をかけるなど、現在の業務を見直すことが重要です。常に自分の行動がどのような意味を持つのかを意識しながら、積極的に取り組みましょう。

問題解決とデータ分析の関連性とは？ 今週の学習を通じて、問題解決のプロセスとデータ分析の関連性について学ぶことができました。特に印象に残ったポイントは、問題解決のステップを「What（現状把握）」、「Where（問題特定）」、「Why（原因究明）」、「How（対策検討）」という形で整理するアプローチです。このステップを行き来しながら問題を深掘りしていく方法は、データ分析で何から取り組んで良いかわからない時に役立つ道筋を示してくれるため、非常に効果的だと感じました。 STARフレームワークの有効性は？ 現状把握においては、問題を「あるべき姿」と「現状」のギャップと捉えることが重要です。このギャップを、STAR（Situation：状況、Target：あるべき姿、Action：行動、Result：結果）フレームワークを活用することで、より具体的に問題解決のプロセスをイメージしやすくなります。また、問題を因数分解することで、要素を細分化し問題のある箇所を特定でき、優先的に対応すべきところが明確になります。逆に、不要な範囲を明確にすることで、効率的に問題解決に繋がることも新たな発見でした。 ロジックツリーとMECEの効果は？ 問題の因数分解にはロジックツリーが効果的で、層別分解や変数分解（掛け算）の2種類を問題に応じて使い分けることで、より効果的に分析が行えます。MECEの概念も重要で、「抜け漏れ、ダブりなく」問題を捉えることが重要です。 データ分析の具体的な活用例は？ 今後、学んだ内容は患者の受診動向調査に活用できると考えています。どのような患者が、どの診療科をどのくらいの頻度で受診しているのかを分析することで、患者のニーズや医療機関の利用状況を把握できます。ただし、実際に活用するためには、現在のデータが分析に必要な要素を網羅しているかを確認する必要があります。 分析の目的は何か？ データ分析の目的は、大きく分けて二つです。まず一つ目は患者サービスの向上で、ニーズに合った医療サービスを提供するために分析結果を役立てます。二つ目は病院経営の改善や効率化で、患者の利用状況を分析することで、リソースの最適化が図れます。さらに、定量分析だけでなく定性分析を利用することで、サービス提供時の運用上の問題を解決する可能性もあります。

数字を分解し要素を見極めるには？ 数字を分解し要素に分けることで、どこに差分があるのかを明確にすることが重要です。数字そのものではなく、割合や順番でとらえることで、差異が見えやすくなります。そのためには、割合や順番をグラフなどで視覚化すると効果的です。 多様な観点からの切り分け方は？ 分解の切り口には様々な方法があります。多様な観点から切り分けることで、特徴や差分を特定していきます。特徴がある要素を見つけた場合、他に差異がないかを引き続き分解して検証します。本当にそう言い切れるかという視点で深掘りすることが必要です。 もし分解して特徴が見つからなくても、それ自体が間違いではなく、差分がないことがわかるという成果となります。切り分け方に固執せず、実際に手を動かしてみることが大切です。MECEに基づく切り分けには、層別、変数、プロセスがあります。MECEを適用する際には、最初に「全体」とは何かを定義し、全体の範囲を決めることが肝心です。 分解が市場調査にどう役立つ？ これらの方法は、市場調査や競合他社の分析に役立ちます。例えば、同じ商品やサービスでも各社がどのように成り立たせているかを要素に分解し、差異性を探ることで、仮説を立てることにもつながります。また、業務システムの改善案件でも、どのプロセスにどれくらいの時間や人手がかかっているのかを分解することで、改善策を見つける手助けとなります。 プレゼン資料をより説得力のあるものにするには？ データを加工する際には、クライアントへの資料をより伝わりやすく、説得力のあるものにすることが求められます。数字そのものではなく、割合や順位といった形で意味を視覚化し、要素ごとに差異性や特徴を明らかにすることで、しっかりと説得力のあるプレゼンが可能となります。 全体の定義はなぜ重要？ まずは全体の定義から始め、チームで共有することが重要です。全体の定義ができたら、次は分解の切り口について皆でアイデアを出し合います。それを元に切り口ごとで差異や特徴を分析し、必要があれば更に深掘りします。特徴や差異が出ない場合でも、その事実を記録として残すことが重要です。数字はそのまま使わず、全体の中の位置づけやインパクトのある要素を際立たせるなど、ビジュアル化して関係者の共通認識とすることです。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

目的を明確にする重要性は？ 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか？どのような基準で比較しているのか？比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか？データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか？私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か？ 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める？ 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは？ 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

問いから始める意義とは？ 仕事や業務の成果を上げるために、イシュー（問い）に基づいたアプローチが非常に重要だと感じました。以下に実際の感想文を編集したものを記載します。 まずは、問いから始めることが大切です。自分が問題に直面した際、最初に何を問うのかを明確に意識し、その問いを組織全体で共有することが肝要です。問いは具体的かつ一義的に理解できる形にし、常にその問いを意識して進めることで、ぶれない対策を講じることができます。 データから課題を見極めるには？ 実際に、自身の業務において成果が出ないときや行き詰まりを感じたときには、データを分解し、その中から最も重要な課題を見極めることが必要です。この過程を通じて、適切なイシューを特定し、その改善策を多く出し、最適なものに絞り込むことが有効です。 組織全体で共通イシューを議論する重要性 また、組織運営においてもイシューに焦点を当てることが重要です。特に、KPIの設定や業務効率化、新人の教育などにおいて、多くの課題があるため、組織全体でイシューを明確にし、議論する機会を設けることが求められます。 MTGをどう改善する？ 次に、MTG（会議）の改善についてです。現状では、自他部署とのMTGが報告と意見交換で終わることが多いですが、事前にイシューを特定し、議論の焦点にすることで、MTGをより意義あるものにし、業務改善につなげることができます。 さらに、自分自身の業務においても、行き詰ったときや結果が出ないときには、状況やデータを分析し、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけることが大切です。 定例MTGでのイシュー活用法 具体的には、自組織の定例MTGでイシューを提示し、議論の対象とすること、都度、事前に上長にネゴシエートし、組織内に告知してメンバーに考えてもらっておくことが必要です。また、マーケティングや営業のキャンペーン結果をフィードバックする際にも、結果の分析で見えてきたイシューを特定し、事前に議論の機会を探ると良いでしょう。日々の業務においても、週1回以上、イシューを特定して改善策を考える習慣をつけるようにします。 以上の点を意識しながら、日々の業務や組織の運営に取り組むことで、より効率的で効果的な成果が得られることを期待しています。

戦略思考を理解できた？ Week.01からWeek.04までを通じて、「戦略的思考」という概念を全体的に理解することができました。この学びを通じて、「戦略的思考」とは、以下のようなプロセスであることが分かりました。まず、適切なゴールを設定し、そこから現在地までの道のりを描きます。そして、その道のりを可能な限り最短で到達するために、取捨選択の重要性が求められます。 情報整理って大事？ 目的や目標を達成するためには、まず情報を整理し分析してから、基本戦略として差別化を図ることが求められます。そして、実行に移す際には、取捨選択が必要となり、場合によっては戦略の検討段階で捨てることによるメリットを考えることもできます。このプロセスにおいて、取捨選択の実施は必ずしも一定の順番で行われるわけではなく、場合によっては前後することもあります。 慎重な取捨選択は？ 取捨選択の際に重視するべきポイントとして、顧客の利便性を高めるために敢えて捨てることもあり得ます。また、常に最適解を求め、「惰性」に流されないための思考停止を避けることも重要です。さらに、専門家に任せるという観点から外注やアウトソーシングを検討することも一つの手段です。 優先順位はどう付ける？ 優先順位を付ける際のポイントですが、特に資源が限られている場合には、効用の最大化を念頭に置いた判断が求められます。ここで役立つのが、無差別曲線の概念です。また、異なる要素が互いに打ち消し合う場合には、注力すべきポイントを明確にし、メリハリのある投資を検討する必要があります。 業務を見直すには？ 実際の業務においては、取捨選択の際のポイントである「惰性」に流されないことや、「餅は餅屋に任せる」という戦術を活かすことができると考えています。例えば、日々の業務を振り返り、目的や目標に沿って改善すべき点があると感じた場合、これを行動に移していきたいと思います。また、専門外の業務に過度に深入りせず、適切に専門家に任せることで、最速でゴールに到達するための提案を行うことが可能です。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、目的達成に向けた適切な取捨選択と効果的な優先順位付けを実行に移し、より良い成果を目指していきたいと感じています。

共感と課題は何？ 今回の学びを通して、問題解決のプロセスにおいて「共感」「課題定義」「発想」「試作」「テスト」の各段階が重要であると実感しました。最初の共感の段階では、単に相手の声を聞くのではなく、その背景にある本当の課題を深堀りすることが必要だと感じました。続いて、課題定義では、表面的な問題にとらわれず、本質的に解決すべきポイントを明確にすることの大切さを学びました。 アイデアはどう生まれる？ 発想の段階では、固定観念にとらわれず自由な視点でアイデアを広げることが、新たな解決策を生み出す鍵であると印象に残りました。試作では、完璧を求めるのではなく、まず形にすることで実際の課題を発見しやすくなるという点が重要です。そして、テストを通じて想定と現実のズレを把握し、より実用的な形へと改善できると実感しました。これらの考え方は、バックパックの開発だけでなく、地域づくりやイベント企画にも応用できると感じています。 地域の課題は何？ 地域づくりに活かすためには、まず共感のステップを大切にし、住民の声を丁寧に拾い、その背景や本当に求められているものを深掘りすることが重要です。単なる意見収集に留まらず、本質的な課題が見えてくることで、地域の長期的な発展に必要なポイントを明確にできます。 イベント対策はどう？ さらに、具体的な事例として、イベントの参加者減少に直面した際は、単に告知方法の改善だけでなく、イベント自体の内容を見直すなど根本的な原因にアプローチする必要があると感じました。アイデア創出の段階では、地域の異なる世代や職種の人々を巻き込み、ブレインストーミングなどを活用して多様な視点から新たな取り組みの方向性を探ることが効果的です。 実践から何学ぶ？ その後、小規模な試作を実施し、住民の反応や参加率を観察しながらイベントや施策を改善していくのが望ましいです。最後に、テストを繰り返しながら、参加者のフィードバックを基に内容を調整し、持続可能な形にブラッシュアップしていくことが求められます。こうしたプロセスを継続的に振り返り、地域の変化に応じた柔軟な対応を心がけることで、住民が主体的に関われる仕組みを作り、地域づくりの可能性を広げていきたいと思います。

言葉の重要性に気づく 今回大事だと感じたポイントは以下の四点です。 まず、自分の言葉により相手の負担度が変わってしまうこと。これは、サボってはいけないということを意味します。次に、「誰がどうしたか」を明確に伝わりやすい文章にすることが重要です。さらに、結論を支える根拠を複数出すことが求められます。そして、理解を得たい相手が何を気にするかを考え、そのポイントを押さえた根拠を提示することが重要です。 説得力を増すには？ また、説得力を増す手法として以下の点を学びました。主語、述語を正しく使うこと、短文で分かりやすくすること、結論を先に述べ根拠をあとにすること、根拠の観点が何であるかを意識すること、そして思いついた根拠の対となるものを考えることです。さらに、根拠を具体化することも重要です。 一方で、自分が根拠として具体化して出した例は根拠として弱いものでした。模範解答のような強い根拠を出すためにはどうすれば良いのかを学ぶ必要があると感じました。 学びをどう活かす？ 自分自身の思考の整理やそれを伝える必要がある場合に今回の学びを活用できると思いました。具体的には、上司や部下、関係部署への説明、メールやチャットでの投稿、アプリ開発や販売施策における優先順位決めや実施判断、会議の内容整理などです。 また、具体的な手法をいくつか学べましたので、後輩指導時にも活用していきたいと考えています。 効果的な手法とは？ 例えば、検討や整理の際にはピラミッドストラクチャーを作ること、根拠の観点が何かを考えること、また他の強い根拠となる事例がないかを検討することが有効です。説明や伝達の際には、伝えたい内容を最初に述べること、そして主語述語を正しく使うことが効果的です。 実践の大切さを学ぶ 今回の学習については、自分自身でも落とし込めていない点が多く、グループワーク課題を行う前に振り返りが必要だと感じました。実際に行ってみることで根拠の観点がずれていたり、自分の考えを文章にすることで異なる結論が導かれることもありました。これにより実践することの大事さを改めて感じました。そのため、WEEK1の復習として考えたことを文章化し、WEEK3のスキル定着を図りたいと思います。