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グループ ✕ 全体

に関する学び

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視点をどう磨く？ クリシンは、自分をチェックするもう一人の批判的な視点を養うための方法であるという説明がとても分かりやすく心に響きました。この考え方のおかげで、今後どのように思考を鍛えていくか具体的なイメージが湧きました。 知識と頭脳の違いは？ また、クリシンで鍛えるのは単なる知識ではなく、頭の使い方です。視座、視点、視野の広げ方や、具体と抽象の間を行き来することで、複雑な問題を漏れなくダブりなく分解し、分かりやすく捉える力を高める必要性を実感しました。 思考の偏りは何故？ ライブ授業での演習を通して、これまで自分の思考が経験に基づいて偏っていたことや、効率的な思考方法が実践できずに思い付きで考えていたことに気づきました。単に理解するだけでなく、実際の業務の中で実践しながら、着実にトレーニングしていくことが大切だと感じています。 グループでの役割は？ グループ運営の場面では、自分のグループの役割や期待を踏まえた上で業務の受け持ちを判断することが求められます。目の前の状況だけでなく、上位者の視点にも立ち、経営層の考え方を意識しながら高い視座で意思決定することを意識したいと思います。 最適解は見えてる？ 課題解決の場面では、最適な解決策であるかどうかを自分自身に批判的に問いながら、論理的で具体的な説明ができるよう思考を練り上げる必要があります。協力者からの相談にもクリシンを活用し、効率よく問題解決へ導くことで、グループ全体の生産性向上に貢献していきたいと考えています。

自分の思考を疑ってみる？ クリティカルシンキングとは、自分自身の思考に対して批判的に向き合い、「もう一人の自分」として自らの考えをチェックすることです。今回のワークを通じて、自分の思考が固まっている点や視野の狭さに気づかされ、限られた時間内でアイデアを出しつつ視点を広げる難しさも改めて感じる機会となりました。一方で、ライブ授業では参加者全体からユニークな視点やアイデアが次々にチャットで共有され、集団でクリティカルシンキングを学ぶ意義を実感しました。初回の気づきを基に、6週間後には変化を実感できるよう、引き続き取り組んでいきたいと考えています。 政策の本質を問う？ 現在、グループ全体であるポリシーの検討を進めています。各社の情報集計や課題の特定のために、MECEの観点を活用することが有効だと考えています。問題の本質を捉えるためには十分な情報量と理解が必要であり、その観点を常に意識しながら作業を進めたいと思います。また、ポリシー策定後にはグループ全体での説明会などが予定されており、その際には具体的かつ誰にでも伝わる論理的な思考が求められます。業務全体では、問いの意図や実行意義を高い視座で捉えながら進めることを心がけています。 どの手法が適してる？ さらに、ロジックツリーやマインドマップといった思考整理の手法についても興味を持ちました。研修などでは与えられたテーマに対してこれらの手法を活用する経験はありましたが、実務でどの場面でどの手法を使うのが適切か、まだ十分に整理できていないと感じています。

馬と騎手の相関はどう？ G1エリザベス女王杯の勝ち馬を予測するために、馬の成績を縦軸に、騎手の成績を横軸に設定すると、相関関係をつかみやすいと感じました。さらに、馬のコンディションを要素として加えることで、勝ち馬の傾向はよりクリアになるでしょう。 平均値はどう捉える？ また、平均値について学んだ際には、大谷翔平選手の年俸が推定105億円である一方で、MLB全体の平均年俸は推定7.4億円、中央値が2.3億円とされていることに気付きました。大谷選手のような高収入の選手がいることで平均値が大きく上がっていることが分かります。同様に、YouTuberの収入でも、高所得者が一部の平均値を押し上げていることが明らかです。 株価の動向はどう？ さらに、日経平均株価は時価総額の大きな銘柄が加重平均に影響を与えることを学びました。例えば、ある銘柄の株価が上昇すれば、日経平均株価全体も上昇することになります。 業務分析で何が見える？ 業務の中では、交換した部品の不良品発生状況を分析することで、故障の傾向を明確にし、予防的な措置を取ることができると考えています。また、分析結果を視覚的に示すことで、説明が容易になるでしょう。部署内では、作業実績を標準偏差で分析し、業務改善に役立てています。 次回の計画はどう進む？ 次回のZoomグループワークではフェルミ推定を活用してエリザベス女王杯の勝ち馬を予測する計画です。また、新NISAでは株式銘柄選びや新商品の市場規模予測にも役立てたいと思っています。

自分のキャリア・アンカーを再認識 大きな喜びを感じた仕事を思い出す作業を通じて、専門性や技術を追求しながら常に挑戦し続けたいという自身のキャリア・アンカーを再認識しました。また、キャリア志向質問票による診断結果もほぼ変わらなかったことから、自己認識に確信を持つことができました。 誰もが成果を出せる仕組みとは？ さらに、成し遂げた成果に対する社会的評価も求めていることが明らかになりました。WEEK 04のグループワークで、製品の開発過程において属人化をなくし、誰がやっても同じ結果になるよう仕組み化を進めている件について議論しました。その際、技術分野では属人化できる部分とそうでない部分の棲み分けがあっても良いのではないかという意見を頂き、これに安堵した自分の根源を理解しました。この経験を通じて、「この人にしかできない」という領域も大切にしていきたいと強く感じました。 自分に合った管理スタイルを探る 一方、キャリア志向質問票の診断結果では、全体管理コンピタンスの得点が最も低く、これは自分の価値観として存在していないことが確認できました。そのため、無理して全体管理を追求する必要はないと俯瞰することができました。 目指すべきリーダーシップ像は？ 今週の学習を踏まえると、自分が目指したいリーダーシップ像は、「専門領域でのメンバーと大きな成果を成し遂げ、その感動と賞賛をメンバーと共有すること」であることがわかりました。このリーダーシップ像を軸に、小論文を完成させたいと思います。

学びはどこから来る？ ビジネスを成功させるためには、人件費削減や生産性向上に加え、事業経済性について学ぶことが必要だと実感しました。特に、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク経済性に関する理解が深まったことが印象的でした。総合演習では、ある企業を題材に、売上の分析や改善策、事業の多角化、宣伝、広告などについて考察し、理論の具体的な適用方法を探ることができました。 役割分担は見直せる？ 自身の業界や自社に当てはめると、規模の経済性と範囲の経済性においてまだ改善の余地があると感じました。特に、各組織での役割分担が固定化している現状を変えるためには、上位概念を明確に示し、どの部署が何を担い、どこに責任があるのかを明確にする仕組みが求められると感じます。また、アウトプットの成果を正しく評価できる体制も必要だと実感しました。 改善策はどう探る？ さらに、習熟効果に関しては、ノウハウのマニュアル化や知識の蓄積といった形式知の整備、さらにはAIの活用を通じた日々の改善が重要だと再認識しました。遅れを取るリスクを改めて認識し、今後の課題として取り組んでいきたいと感じています。 戦略はどう組み立つ？ 自身の開発業務においては、ターゲットとする国や地域、対応する法規をグルーピングし、いかに規模の経済性を活かすかを検討する予定です。自社だけでなく、グループ会社や主要関連企業との整合性を十分に考慮し、事業全体としての経済効果を最大化する戦略を構築することが重要だと考えています。

どれだけ役立ったか振り返る 講座全体を振り返ることで、自分の「ありたい姿」を再確認し、本講座がどれだけ役立ったか、またアカウンティング以外で必要となるスキルやマインドを考える貴重な機会となりました。特に、「ありたい姿」として掲げたベンチャーマインドを高めるためには、ビジネスを俯瞰的に見る力や概念化するスキルが重要であることを実感しました。また、英語のオンライン授業も継続し、ただ受講するだけでなく、次の授業で言えなかったフレーズが言えるようになるなどの具体的な取り組みを続けていきたいと考えています。 次のアクションをどう選ぶ？ 自分の「あるべき姿」を実現するためのマインドセットや今後のアクション（Next Action）として活用していきたいと考えています。具体的には、アカウンティングに関しては競合分析や自社の財務諸表を確認できるようになりたいです。その際には、必ず実際の例を取り上げて学びを深めていきたいと思います。また、ビジネスマインドを高めるために、参考書籍やグループディスカッションを活用し、より高い視座を持つことを目指します。 学びをどう進めていくか アカウンティングに関しては、この期間で一通り終わらせる意志があります。また、ブランドプランやキャッシュフロー計算書についても興味があるため、利用可能な最後の日までしっかりと学習を進めていきたいです。会社のフレームや自己流ではなく、学んだ方法でBrand Planを作成し、理解をさらに深めることを目指します。

データの比較で疑う？ データは単にそのまま見るのではなく、数値化や加工を経て比較することで、新たな発見があることを学びました。データの比較には、まず数字に集約する方法（代表値や標準偏差など）と、グラフ化して視覚的に把握する方法（ヒストグラムや散布図など）、大きく2つの視点があると理解しました。 ばらつきに気づく？ 平均値だけでは分布の様子は把握できませんが、標準偏差を用いるとばらつきが見えてきます。また、散布図を作成することでグループの存在や関係性に気づくことができる点が印象に残りました。さらに、代表値としては平均値だけでなく、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など多様な指標があり、目的に応じて使い分ける必要があるという点も重要でした。 グラフの力は？ 「どのように加工するか」によって、データから見える事実が大きく変わることを実感しました。これまではエクセルで数値をまとめた資料を提出することが主でしたが、今後は数字だけにとどまらず、グラフも活用することで、直感的に伝わる資料作りを意識しようと考えています。 分析の進路は？ 具体的には、平均値だけでなく中央値やばらつきも確認する、データを一度グラフ化して全体像を把握する、数値の羅列にとどまらず関係性が見える形に加工する、そして仮説を立てた上でデータを見るという手法を取り入れたいと思います。数字で集約する視点と視覚的に捉える視点の両面からアプローチし、見やすく考察に結びつく分析資料作りを目指していきます。

楽しみながら学ぶ方法は？ この6週間、他社事例研究やグループワークでの議論を通じて、楽しみながら学習を進めることができました。特に、ヒット商品がなぜヒットしたのかを論理的に理解することで、マーケティングの面白さを再認識しました。グループワークでもこの点について共感を得られました。 BtoBマーケティングの魅力は？ BtoBのマーケティングもBtoCに近い部分がありながら、よりシステマティックな傾向が強いと感じました。近いうちに部署異動があり、BtoB商品にも関わる機会が増えることから、この分野についても事例を探し、学んでいきたいと思います。 商品アイディアの展開方法は？ これまで他社事例研究に興味を持ちながらも、自社商品への応用にはまだ手が付けられていませんでした。これまで学んだ内容と自社の強みを組み合わせた商品アイディアを考え、商品提案につなげたいと考えています。また、研究所全体での提案活動を活性化するために、若手メンバーを巻き込んでブレスト（ブレインストーミング）の企画を実施してみたいとも思います。 顧客ターゲットの探索方法は？ 自社、他社を問わず商品に対する顧客ターゲットや強み（差別化要素）の探索は引き続き行っていきます。研究所メンバーとのブレストに向けて企画案を作成し、上司に提案してみたいと思います。また、調査結果やアイディアはアイディアシートとして蓄積し、今後のブレストや商品提案に活かしていきたいと考えています。

なぜグループにまとめ？ 仕事でお客様の会社において、事業部、部門、部署、チーム、そして個人といった多様な単位でヒアリングを実施しています。各単位で個別に課題を抽出し解決策を検討するというよりも、各々の課題をコーディングし、小グループとしてまとめる手法に取り組みました。その結果、企業全体のインサイトがより明確になったと感じています。同じ課題であっても、観る角度や背景が異なるため、捉え方に違いが生じることを実感しました。 どう問いを工夫する？ また、ヒアリングやアンケートで得られたキーワードや文章をコーディングする際には、自身の考えや先入観を持ち込まないよう注意しています。適切な問いの立て方が非常に重要で、オープンクエッションを用い「WHY」を投げかけることで、目先の要求だけでなく、根底にある不自由さや真の要求を引き出すことが可能となります。問いを設定する前に、事前調査や自身の体験を通じた共感を得ることで、相手の立場に立った一歩踏み込んだ質問ができると感じました。 なぜ共感が大切？ 事前調査や経験による共感、そしてその共感に基づく一歩踏み込んだ問い、さらにヒアリングやアンケート調査で得た定性的な結果のコーディングを通して、課題とインサイトを明確化するプロセスは、相互に連携して作用しています。深い共感があれば、より深い問いが実現し、結果としてユーザーや生活者の深層心理を引き出し、課題とインサイトの発見へと結び付くと実感しています。

顧客体験はどう変わる？ 今回の講義では、デジタル社会における顧客価値が、従来の製品の機能中心から、ユーザーに最適化された体験提供へとシフトしている点に強く印象を受けました。データやAIを駆使し、個々のユーザーに合わせたサービスの実現が求められる現状を改めて認識しました。 パーソナル化の落とし穴は？ また、グループワークでは、パーソナライズされたサービスの利便性とともに、レコメンド機能により情報や体験が偏る可能性についても意見が交わされました。単にデータを活用するのではなく、その影響やリスクにも目を向ける必要性を感じる貴重な機会となりました。 分析結果はどう活かす？ 講義全体を通じて、データ分析の結果をどのように顧客価値に結びつけるかという視点が重要であると理解いたしました。業務においても、数字の整理に留まらず、そこから得られる示唆やアクションにつなげる考え方を意識していきたいと思います。 生成AIは信頼できる？ さらに、生成AIを活用してアイデアや仮説を整理し、その上で人が検証・改善することにより、企画検討のスピードと質の向上を目指していく考えにも共感しました。データとAIの恩恵がある一方で、プライバシーやデータの信頼性、そしてユーザー体験の偏りといった課題も存在するため、企業がどのようにバランスを取ってサービスを設計しているのか、具体的な事例や考え方をさらに知りたいと感じました。

事実を見つめ直す？ 事実と思っていたことが、本当に事実なのかを疑う視点は重要です。クリティカルシンキングを学ぶことで、正解に近い「最も妥当な答え」を模索することができると考えます。私たちの思考は容易に誘導されがちであるため、視野、視座、視点の意味を理解し、思考を転換することが鍵です。視座を高く、視野を広く、視点を柔らかく持つことが大切です。特に「今、何をイシューとして考えるべきか」を常に意識し、組織全体で情報や課題を共有することが求められます。 どんな時に必要？ 毎回クリティカルシンキングを駆使するのは疲れるため、将来に影響が出る場面や大きなお金が絡むとき、仲間や関係者に大きな迷惑をかける可能性があるときに特に活用しています。企画作成の際には、データを重視し、もう一度深く考える必要があります。また、一緒に働く仲間との対話では視座、視野、視点を意識しながら、仲間が直面する問題や考えをより良い解決へと導く努力をしています。 議論の進め方は？ 会議や話し合いの際には、課題を明確にすることが重要です。また、議論の本質を見失わないようにし、適切な方向へ議論を導くよう努めています。専門用語を多用せず、他人の意見を尊重しつつも、クリティカルでない意見がある場合には正しい方向へと誘導したいと考えています。今回は、グループワークを共にした仲間たちの視点を想像しながら、異なる視点で考えることの重要性を感じました。

どう分析すべき？ データの分け方に工夫を凝らすことで、その背景にあるビジネス状況をより的確に表現できることを学びました。単に漫然と分析するのではなく、まずはビジネス自体を深く理解し、その特性を把握した上で適切な仮説を立てるアプローチが重要だと感じました。 プロセスは必要？ また、これまで「MECE＝層別分解・変数分解」という理解でありましたが、今回、プロセス分解の視点にも改めて注目することになりました。問題が生じる「場所」を特定する際、この新たな視点が非常に有効だと実感しています。 保険契約の見方は？ グループ会社の保険契約状況の見える化においては、同一保険の加入状況を売上金額、保険料、人員数、事業セグメントといった切り口で層別分解し、また対象資産と保険料率による変数分解を行うことが考えられます。同様に、業務効率化を図る際も、まずは業務プロセス自体を検証し、プロセス分解を通じて効率向上の余地がある部分を明確にすることが求められると感じました。 全体はどう見える？ 今後は、入手した対象データに対して様々な切り口での見える化を実施し、そこから読み解かれる課題や方向性を対話を通して共通認識にまとめ、実際の行動に結びつけていきたいと考えています。場当たり的な改善ではなく、全体プロセスをMECEの視点で分解して俯瞰的に分析することで、より効果的な取り組みを優先的に進めていく所存です。