デザイン思考入門

共感と対話で紡ぐ改善の軌跡

他部署の観察は? 前週は実際に担当しているプロジェクトに当てはめて振り返りを行いましたが、今回はより身近な状況に置き換えて考えました。業務上、他部署と協力する場面が多く、時には意見が異なることもあります。そのため、まずは他部署の人たちの行動を観察し、どこに課題があるか、本質的な問題は何かを仮説立てました。その仮説を基に、まず自分の行動をプロトタイプとして変えることにし、他部署の反応を見て改善していくプロセスを考えました。 ミーティングで何が起きた? 次に、ミーティングの内容や他メンバーへの対応から、各人の目的や抱える課題を推測しました。自分だけでなく、上司や自部署のメンバーの行動も変える必要があると感じたため、まず自部署のメンバーに推測した課題を伝え、意見を交わしました。人の行動を変えるためには、相手の行動や感情に共感し、自部署全体での改善に取り組むことが重要だと思います。プロジェクト単位の調整よりも、日々のコミュニケーションの中で、短期間に多くの改善プロセスが求められる点が大きな特徴です。 共通項目は見えた? また、人を観察し、インタビュー内容を通じて共通する項目を見出すことで、課題として定義することが大切だと感じました。インタビュー設計のポイントは、必要十分な対象者から意見を収集できているかどうかにあります。多くの対象者にアンケートを行い、その中から共通の傾向を見出して、インタビュー対象を絞り込むというアプローチは一つの方法として有効です。他にも効果的な手法があれば、ぜひ取り入れたいと思います。

クリティカルシンキング入門

論理的思考を駆使した具体と抽象のキャッチボール術

クリティカル・シンキングの実践法は? 人は理解しやすいものや、取りつきやすいものに即座に飛びつく傾向があるため、考えが限られた範囲に留まる可能性があります。特に、クリティカル・シンキングは、自分自身の思考を批判することに主眼を置いています。 思考の幅を広げるには? また、思考の幅を広げるためには、三つの視点、視野、視座の違いを意識することが重要です。具体と抽象のキャッチボールを繰り返すことで、思考に広がりを持たせることができます。特に具体的な言葉を使用し、主述や5W1Hを意識して愚直に実践することが大切です。 目的意識の重要性とは? 業務においては、目的がブレて論点がずれることがあります。そのため、常に何のためにその業務を実施しているのかを意識し続けることが重要です。また、問題に対して課題とアクションを整理するシーンが多いため、これを体系的に実践するスキルも必要です。 要件定義での効果的な取り組み方 講師の上甲さんが仰ったことですが、「要件定義」においても、この考え方は非常に有益です。要件定義は簡単な言葉で具体的かつ分かりやすく伝えることが求められます。 短時間での要件定義の進め方は? 私の勤める会社では、要件定義をじっくり行う時間がほとんどないため、短期間で効果的に進めるにはどうすべきか、どのような質問をすれば良いかを考えて取り組んでみました。また、マネージャー職として客観的な評価が必要なため、論理的に納得感を持ってチームメンバーに今季の評価と来季の方針を説明するようにしています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

柔軟なアプローチで未来を創る

目標達成の秘訣は? マネジメントの目的は、組織の目標達成に向けてメンバーの行動を促すことにあります。その行動を通じて、個人では成し得ない大きな成果が生み出されるという点に改めて気づかされ、これまで成果のみに集中していた自分の姿勢を見直す契機となりました。 マネジメントとリーダーシップは? また、マネジメントとリーダーシップの定義の違いを学ぶことで、自分が果たすべき役割を再認識しました。今後は、リーダーシップとマネジメントの両軸でのアプローチが必要であり、特に苦手意識のあったリーダーシップの発揮を強化することが課題であると感じています。 四つの行動パターンとは? さらに、リーダーとしての行動が、相手や仕事内容に応じた四つのパターンに分けられることを知りました。これにより、適切な関わり方を意識することが、メンバーのモチベーション維持にとって非常に重要であると理解できました。誤ったアプローチが逆にモチベーションを下げる可能性があるため、環境や人の特性を正しく判断する必要性を感じています。 柔軟な対応策は? これまで全員に同じ対応をすべきという考えがあったものの、四つの行動パターンを踏まえることで、自分とメンバーとの関わり方を柔軟に変えられると実感しています。今後は、中堅メンバーが新人を育成する際のアプローチにも、これらのパターンを参考にして具体的なアドバイスができるよう努めたいと思います。参加型の関わり方についても、その一手法として正しく捉え、自信をもって実践していこうと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップを学びフィードバックを極めるコツ

フィードバックの安心感は? フィードバック演習を通じて、自分が行ったフィードバックが、他の受講生と大体同じような内容で安心しました。他の方のフィードバックを見る機会がないため、同様のフィードバックができていることにほっとしました。しかしながら、自分自身の改善ポイントをどの程度明示するかについては意見が分かれそうです。評価を伝える際に納得感を得るかどうかは受け手次第ですので、これが正解のない難しい分野であると改めて感じました。 リーダーはどう学ぶ? 講義全体を通じて、リーダーとして必要な振る舞いを体系的に学ぶことができました。また、私が課題と考えていた付き合いが浅いメンバーへのリーダーシップの発揮に関してもヒントを得ることができ、有意義な気付きがありました。フィードバックにおいては、相手の気持ちに寄り添う姿勢をさらに強化したいと感じました。 キャリアはどう磨く? さらに、講義全体の振り返りとして、下期目標面談でキャリア・アンカーの種別判断を若いメンバーに実施してもらうことを考えています。彼らが自身の興味のある方向性を自覚し、それを基に自発的に行動できる範囲を広げられればと考えています。 フィードバックはどう改善? フィードバックの際、まずはメンバーが実施した行動の振り返りや苦労ポイントを聞き出し、それをポジティブにフィードバックするということを始めます。以前は成果面談で苦労ポイントを聞き出すことはしていましたが、評価面談では実施できていなかったので、この点を改善していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

課題解決スキルが劇的に向上する方法とは?

実践による学びの深まり Week1から継続して学び続けた内容を、ライブ授業の演習を通じて「一気通貫」で実施することができ、実践に活用するイメージが具体化しました。特に、仮説は一度立てたら終わりではなく、段階ごとに検証を通じてブラッシュアップしていくこと、また分析は比較であることを強く感じました。さらに、課題解決のプロセスは「What→Where→Why→How」という順序で考えることが重要であると学びました。このプロセスを進める中で、「データのビジュアル化」や「多様な切り口を考えること」の大切さも再認識しました。 課題解決の新たな視点とは? 自分の仕事は基本的に社内の「課題」を解決することが主な業務であり、この講座で学んだ内容はあらゆる場面で活用できると確信しました。これからは、課題解決のプロセス「What→Where→Why→How」を常に意識したいと思います。問題を解決する際には、直ちにデータ分析に取り掛かるのではなく、まず問題の定義から始め、問題点を特定して原因を分析するというプロセスを「事前」に頭の中で描くことが重要です。それにより、無駄な作業やヌケモレを防ぎ、「How」を忘れずに取り組むことが可能です。 事前準備の重要性について 具体的には、すぐに「データ分析」に取り掛からないことを意識的に行い、事前にそれぞれの課題解決プロセスで必要な「タスク」をイメージし、タイムラインを引いて計画を立てることが大切です。最初はしっかりと言語化し、プランをドキュメントに起こしておくことを心がけます。

戦略思考入門

顧客視点での差別化戦略の鍵

顧客視点が重要なのはなぜ? 差別化戦略を考える際には、競合にばかり気を取られず、まず顧客の視点に立つことが重要だと感じます。差別化戦略において「選択と集中」は大切ですが、同時に複数の施策を実行できれば競争力はさらに高まります。環境は常に変化するため、自社の強みも定期的に見直すことが必要です。しかし、特定の強みで大規模な成功を収めた場合、方向転換は難しく、そうした課題に対応できていない企業も多いのではないでしょうか。 海外での専門性はどう活かす? ITベンダーとして国内外で仕事をしていると、国内では顧客の要望に柔軟に対応しますが、海外では専門性がないと認められません。実際には、複数のIT技術を扱うといっても、全てを深く学ぶことは難しく、場合によっては表面的な対応に終わってしまうことがあります。また、若手社員が勉強しても、次の仕事では別のことを任されると思うと、学ぶ意欲を維持しにくく、成長を実感できないことがあるようです。企業も専門性を重視し、業務を外注することで、社内で一貫した比較や統合を行うように変わってほしいですね。私は、そのような姿勢を企業に対し提案していきたいと考えています。 自身の専門性をどう高める? 幅広く知識を習得しつつ、自分が得意とするAIやデータ分析、ソフトウェア工学の分野では積極的に情報発信を行い、自身の専門性をアピールしています。例えば、2月9日にはAIエージェントについて、2月10日にはGraphRAGについての発表を予定しており、これを確実に実施したいと考えています。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで世界が変わる!

クリティカルシンキングの活用場面は? クリティカルシンキングは、課題解決や上司への提案、説得など多くの場面で活用できる思考法であることを理解しました。特に課題解決の場面では、自分の経験や勘に頼らず、関係する様々な人の立場から課題を見ることで、その本質を探り、より良い解決策を提案できると感じました。ライブ授業の「病院」をテーマにした課題では、病院に関わる人々の視点を変えることで、病院の役割について多様な考え方ができることに気づきました。また、他の受講生から自分にはない視点を学ぶことで、クリティカルシンキングの重要性を再認識しました。 システム要件定義への応用法は? 現在、私は生命保険契約の電子手続き化に関するシステム要件定義作成に関わっており、部下が提案するシステム機能が本当に必要かどうか、管理職として判断を迫られることがあります。今回学んだことを活かし、視点や視座を広げ、顧客・営業・開発者・経営者の目線で機能のメリットとデメリットを考慮することが、より良い判断に繋がると実感しています。 どのように優先順位を考える? 具体的には、部下から提案されたシステム機能の開発要否について、多角的にメリット・デメリットを洗い出し、優先順位を決めていきたいと思います。例えば、顧客目線では便利でも、実際の利用者が少なく費用がかさむ場合は、費用対効果を考慮して開発を見送るといった判断を意識して行っていきます。最終的に、部下や上司に対してなぜその判断をしたのかを説明する際、説得力のある説明ができると考えています。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で変わる自分の思考

客観的視点を持つには? 同じように、客観的に捉えたり伝えたりすることの難しさを抱えていることが共有されました。「3つの視」を意識することで、これまで偏った思考に陥りがちな自分から脱却し、多方面からのアプローチができるようになりたいと強く感じました。実際に、自分の考えがまだ狭い範囲にとどまっていることを実感しています。他の方々との意見交換を通じて、自分の思考の偏りを理解することができました。答えを導き出した後も問いを続けることに努めていきます。 最善の方針を考える 私は人事の仕事をしています。プレイングマネージャーとして、組織人事や評価の企画を進めながら、各部門の意見を集約し、方針を決定することを求められ、指導育成の役割も担っています。これらの業務すべてにおいて、多面的な考えをもって最善の方針を考えることが重要です。 視座と視野の活用法 上司や役員へ異動や評価の提案を行う際、課題を整理した上で結論を導くときには、「なぜそのように考え、その結論に至ったのか」を「視点、視座、視野」の3つの視を意識し、「自分の思考をチェックするもう一人の自分」を持つことで、自問自答を繰り返し広い視野を持つことを心掛けたいです。そして、自分の言葉できちんと理由を伝えることで、誰もが理解できる提案を目指していきたいと思います。 意見を取り入れる大切さ アウトプットを恐れず行うことも重要です。自分だけで偏った意見になりがちですが、周囲からの意見を取り入れることで、新しい考え方や漏れがなくなっていくと感じています。

クリティカルシンキング入門

もう一人の自分を発見する学び

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。

クリティカルシンキング入門

未来を切り拓くクリティカルシンキングの旅

どのように過去を振り返るべきか? WEEK 1からの学習を振り返ると、断片的には思い出されるものの、見返したりライブ授業での振り返りによって多くのことを再確認できました。もう一度、おさらいとして見直しをしたいと思います。また、思考の出発点である「問い」を明確にし、問い続けることを意識的に徹底したいです。 課題を見つける勇気は持てていますか? 私はルーティン業務外の中長期視点の課題や問題について、つい後回しにしてしまう傾向があります。自分が考えやすい、考えたいことを先に考えてしまいがちなためです。ただ、こうした課題の中にこそ本質的な会社の課題が潜んでいる可能性があると思います。勇気を持ってその扉を開けてみたいと思います。 例えば、人員配置の適正化はビジネスモデルの変革にも影響する壮大なテーマかもしれません。また、海外展開強化に向けた現状課題の真因を探ったり、新規事業を模索する際にはバイアスをかけないように意識したりすることが重要だと考えます。 問いを明確にする方法は? 現状分析を試みる際にはフレームワークを使いますが、まずは問いを明確にし、一貫した問いにすることが大切です。そして、その問いについて共有するように心がけます。客観的な視点で考え、正しい日本語で文字に起こすよう意識します。相手が知りたい内容や興味を持てる資料であるかどうかも重要です。 小さな課題から何を学ぶ? 反復トレーニングの一環として、小さな課題を使ってクリティカルシンキングを体験することも続けていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

直感を疑う問いのすすめ

どうして説明責任を重視? これまで直感や経験に頼って仕事を進めてきたことを改めて実感しました。しかし、どんな状況でも客観的に課題を見つけ出し、自分の言葉で相手に伝える―つまり説明責任を果たす―状態になりたいと強く感じています。そのためには「問いは何か」を意識し、適切な問いを自ら立てられるようになることが重要です。 顧客視点は伝わってる? 顧客に対する提案では、顧客が本当に得たいものや解決したい問題を明確にし、その立場に立った問いから物事を組み立てる必要があります。また、社内では上司や他部門と協力しながら、目標作成や調整を行い、自組織に有利な環境を整えることが求められます。さらに、組織内のメンバーとの関係を大切にし、共に課題を共有しながら進めることで、納得感のある目標や施策を実現することを目指します。 なぜ問いを立て直すの? 仕事に取り組む際は、まず自分の主観や直感に頼る前に「問いは何か?」と一度立ち止まり、状況を冷静に見つめる時間を持つことが大切です。そして、顧客の現状や向かっている方向性、顧客視点の問いを理解するため、情報収集、可視化、仮説の立案を行いながら、売り込みではなく対話を通じて議論していきます。加えて、数字に基づく分析を丁寧に行い、図表などを用いて分かりやすく説明することや、問いを共有する時間を意識的に取ることも重要です。 どうやって信頼を深める? 最後に、メンバーとのコミュニケーションの時間を積極的に確保し、組織全体で前向きに進むことを心がけたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

心動く未来へのAI学習体験

AI体験のポイントは? AIをなんとなく使い始めた頃から、開発の歴史や体系、そしてソフトとハードがどのように連携しているのかというメカニズムについて理解が深まりました。他の受講生との会話を通じて、取り組んでいる内容や改善点、課題に多くの共通点があることが分かり、少し安心する思いもありました。講師の先生からは、AIが最も報酬が高い領域へと進化するというお話を伺い、その意味を今後じっくり確認していきたいと考えています。また、言語化、信憑性の確認、さらにはセキュリティが重要な学びのキーワードであると実感しました。 海外業務、どう進化? 一方、海外インフラ開発の業務に取り組む中で、英文契約や各国政府のエネルギーポリシー文書の要約・分析、交渉方法の助言に加え、企業や政府の調査、さらには財務健全性やコンプライアンス事案の対応といった多岐にわたる業務を経験しています。さらに、AIエージェントを活用していくつかのタスクを任せることで、自分は優先業務に専念できる環境を築いています。また、社内説明資料をパワーポイントで見やすく作成するなど、業務の効率化にも努めています。 感情重視の裏側は? また、最近のAI進化により、知能指数(IQ)よりも感情知能(EQ)が重視されるという点について考える機会がありました。これは、利用側の倫理意識や、AIがエージェントとして活動する際の特殊な行動制限、そして人間のパートナーとしてのAIへの適切な教育(アルゴリズムの設定など)が求められることを示しているのだと感じています。
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