クリティカルシンキング入門

ブロック図で見える本当の自分

無意識な思考整理は? 自分でも無意識に持っている思考パターンがあることに気づきました。常に、自分の考えが組織の目的からずれていないか、正しい方向へ向かっているかを問い直す必要性を学びました。 情報整理の基本は? そのための基本として、ブロック図のような形式で思考を階層化し、抜け漏れなく情報を整理する方法が大切だと感じています。客観性を鍛えることで、自分固有の考え方の癖から離れることができ、日々のアウトプットや業務においても実践できると実感しました。 多様な視点を取り入れる? 部下や上司へ提案する際は、上記の方法で整理した考えをもとに説明するようにしています。提示前の情報収集段階では、自分の視点だけに囚われず、反対意見を持つ人々を含めた幅広い視点から情報を集めることが大切です。そして、その集まった情報を階層ごとに客観的に分類しながら考えることが理想的です。 適切な伝達方法は? 目的が明確になったら、適切なレベルの情報を用いて分かりやすく部下や上司に伝えるよう努めています。

クリティカルシンキング入門

小さな問いから生まれる大発見

問いの本質は何だろう? はじめに、「問い」とは何かを確認することが重要です。求められる答えの背景には、表面には現れない前提が存在するため、十分な擦り合わせがなければ正しい解答にたどり着くことは難しいです。主張を固める際は、その要素を分解し、論理的な根拠で埋めていく方法が求められます。 目的意識はどう伝える? 次に、データの加工や各種フレームワークを用いて主張を説明する際は、常に目的を意識する必要があります。たとえば、店舗の取り組みを従業員に周知し実行してもらう場合、目的・目標、そして根拠を明確に伝えることが重要です。課題表の作成も、この順番で進めると効果的です。 研修の根拠は何? さらに、新入社員の教育担当も行っており、その経験が研修方法にも生かされています。下準備が多く必要ではありますが、経験則や感覚に頼った研修では新入社員の再現性が低くなるのではないかと懸念していました。そこで、マニュアルに記載された各行動の根拠を分解し、根本的な理由から丁寧に説明することに努めています。

アカウンティング入門

価値を磨く学びと成長の物語

企業の価値はどう守る? ビジネスにおいて、企業が掲げる価値観は極めて重要です。価値が損なわれないよう、常に一貫性を保ちながら利益を追求する方法を考える必要があります。利益を上げる手法と企業が大切にしている価値が乖離しないよう、事業の取り組みを一つのストーリーとして説明することが求められます。偶発的な施策ではなく、事業の根幹となるコアバリューと連動した施策を実施することが重要です。 経営層の疑問にどう答える? まず、自部門の事業について、経営層から疑問が投げかけられた際に、自社のコアバリューとのつながりをストーリーとして説明できるよう努めたいと考えています。 事業の違いはどう把握? また、学んだ内容を活用し、各部署の事業がそれぞれ異なる利益源泉を持つことを前提に、その違いを理解した上で事業ごとの特性や補完関係を把握できるようになりました。 各事業をどう読む? さらに、当社が複数の事業を展開しているため、まずは各事業の内容を丁寧に読み解くことが必要であると実感しています。

クリティカルシンキング入門

課題解決力を高める3つの「視」の実践

イシューの立て方とは? WEEK1からWEEK5までの総合演習を2つ実践しました。これにより、課題(イシュー)に対する問いの立て方や共有方法を再復習することができました。しかし、分析や視点の切り口についてはまだ習慣化されていない部分があり、今後も努力を続ける必要があります。 チームでの課題共有をどう進める? 日々、様々な問い合わせや連絡が発生する中で、相手の求めている課題(イシュー)を明確にすることを部署内で共有していきます。インプットとアウトプットを繰り返すことで、これを習慣化し、チーム全体の課題解決力向上に繋げていきたいと考えています。 3つの「視」をどう活かす? また、3つの「視」を意識することが重要だと感じました。 1. **視点**:個人としての課題を考えるための着眼点や注目点。 2. **視野**:周囲を意識した広範囲の課題を考える。 3. **視座**:上司としての立場から課題を考える視点。 これらを日々実践し、課題解決能力を身に付けていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

イシュー決定で問題を攻略

なぜイシューが重要? イシュー(問題の焦点)を決定するプロセスは非常に重要です。事象を細かく分解し、状況を正確に把握することで、数字やグラフといった表面的な情報だけに頼らず、着地点が大きく変わるのを防ぐことができます。「何について考えるのか」という問いは、明確かつ具体的である必要があり、今回の学習では、そのおかげでスムーズに効果的な解決策を導き出すことができました。決めたイシューから逸れないよう、常に意識することの大切さを実感しました。 対策はどう進める? 業務では複雑な問題に直面することが多く、以前は一度に解決しようとして非常に抽象的な問いを立てていたため、具体的な施策や対策に結びつかないことがありました。そのため、問題をひとつひとつ丁寧に分解し、原因や背景を詳しく把握する方法を取り入れることにしました。資料作成時には、イシューを明記しておくことで忘れずに意識し、会議の際はホワイトボードに記載してメンバー間で共有しながら議論を進めるなど、具体的な取り組みを実践しています。

戦略思考入門

捨てる勇気で見つける新たな一手

何故捨てると考える? 業務の中で「捨てる」という行為について、戦略的な視点を持つことの重要性を再認識しています。これまで、慣習的に行っていたことを手放す際に、数値化や定量化といった方法で視覚化しながら、何のために捨てるのかという方向性を明確にすることを意識してきました。 感覚依存はどうして? 日頃から業務の多岐にわたる要素を整理する上で、「捨てる」という行為は欠かせないものの、その判断は感覚的なものに依存していたと感じています。そこで、より計画的・戦略的に考える意識づけが必要と考えています。 効用最大化って何? 効用の最大化と方向性の明確化という二つの視点から捨てることを捉えることが、業務改善にとって有効です。たとえば、作業の一部を生成AIが担えると判断すれば、その部分を手放すことで貴重な時間を確保することができます。 チーム意見交換は? さらに、方向性の明確化を通じた業務整理についても、チーム内で意見交換をし、より良い改善策を模索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

データが映す問題解決の一歩

データ分析前の課題は? データ分析を始める前に、まず何が問題なのかを明確にし、その問題がどこで発生しているのかを確認することが重要です。分析の基本は分解にあり、目的に応じて様々な視点で切り分ける際、階層の違いに注意する必要があります。たとえば、where、why、howの順序を意識することで、基本に立ち返ることができます。 検証方法はどうする? 実際の業務においては、前月の業績(予実差)を基に問題を設定し、どこから問題が生じているのかを調べます。その際、自分の感覚だけではなく、データ上で本当にそう言えるかをしっかりと検証することが求められます。結果を先入観として捉えず、データに基づいた事実を導き出す姿勢が大切です。 振り返りの進め方は? 毎月の業績振り返りでは、改めて何が問題なのかを定め、具体的な発生箇所を探るプロセスを実践します。このプロセスを通じて、自身の直感が正しいかどうかをデータを用いて検証し、結果ありきでデータを選び出さないことを意識することが求められます。

データ・アナリティクス入門

現場で磨く仮説思考の実力

仮説思考の大切さは? ビジネスの現場において仮説思考の重要性を学びました。特に、結果の仮説と問題解決の仮説の両面について、過去・現在・未来という時間軸で考える視点が自分の理解を整理する大きな助けとなりました。 内部監査で疑問は? 私は内部監査の業務に携わっているため、問題解決の仮説を立てる際は、「問題は何か」「どこが問題か」「なぜ問題が起きているのか」「どうすればよいのか」という流れ(WHAT→WHERE→WHY→HOW)に沿って検討することが求められます。たとえば、ある事業計画がどのような前提に基づいて構築されているのか、将来の結果に対する仮説についても考える必要があると感じました。 仮説の整理方法は? さらに、自分が提示する仮説や被監査部門の結果としての仮説は、フレームワークを適宜活用し、抜け漏れなく論点を整理することが重要です。実際、問題の特定には成功しても、原因の深掘りが不十分な場合が多いことから、今後はその点にさらに注意して取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ABテストで成果を生むコツと課題

問題の原因をどう探る? 問題の原因を探るためには、まずプロセスを整理し、どの部分に課題があるのかを特定することが重要です。複数の仮説を立てて、それぞれの解決策を丁寧に検討する必要があります。ABテストは、少ない工数で低リスクに検証ができるため、おすすめの方法です。 ABテストの利点と課題は? 今回のテーマは自分の日常業務に近かったため、より理解が深まりました。ABテストについては、各媒体がAIで最適化するケースが増えており、実施が容易になっている一方で、「なぜこちらの方が成績が良いのか?」といった点が理解しにくくなり、次回に活かすのが難しいと感じます。 重要な視点をどのように意識する? 重要なのは、What、Where、Why、Howの視点を意識することです。ついついHowの検討に集中してしまいがちですが、プロセスを分解し、仮説を立てる手順を怠らないようにしたいです。また、仮説を立てるためには内部・外部の両面からの知識が必要ですので、情報収集の重要性も再認識しました。

クリティカルシンキング入門

OSな思考で部下の可能性を引き出す

OSとしての思考とは? 以前受けたリーダーシップとキャリアビジョンの講座をアプリケーションに例えるなら、クリティカルシンキングはOSのような役割を果たすというLIVE授業の言葉が強く印象に残りました。今週の学びを振り返ると、正確な仕事を推進するための思考の基盤としてだけでなく、日常のコミュニケーションや他者との関係構築においても非常に重要なスキルであると再認識しました。また、学んだことを自分のものにするためには、内容の整理方法を見直す必要があると感じました。 自立促す支援方法は? 今回の学びを生かし、部下の主体性を伸ばし自立を促すための適切な支援に取り組みたいと考えています。具体的には、インプットした知識を自分の言葉で言語化し、客観的に理解すること、目的を明確に捉えること、そして自分の思考パターンを認識し受け入れることを意識します。また、自身が問い続ける姿勢を保つとともに、相手も自然に問いかけられるような支援を、前回の学びとリンクさせながら実践していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析の新たな視点を学んで気づいたこと

新たに学んだ加重平均とは? 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています(会社的に求められていない)。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

データ・アナリティクス入門

小さな一歩から見える大きな未来

目的と対象は? データ分析を行う際は、まず対象を明確にし、何を比較するのか、どのような目的で分析を進めるのかをはっきりさせることが大切です。やみくもに作業を進めるのではなく、解決すべき問題を洗い出し、最終的にどのようなアウトプットを目指すのかを事前にイメージしておく必要があります。 計画の進め方は? 初めは大まかな分析から始め、そこから徐々に細部にわたる分析へと進めていくと、全体像を捉えながらも、必要な部分に着眼できるため効果的です。データの収集や加工の前に、分析のロードマップを描いて進めると、全体の流れが整理され、分析結果の精度向上につながります。 他部署での連携は? 他部署と共同でデータ分析を実施する場合は、問題点やアウトプットのイメージについて十分なコミュニケーションを取り、上流工程での認識合わせを中心に進めることが重要です。また、学んだ各種のフレームワークやグラフの表現方法を意識的に活用することで、知識の定着や成果の説得力を高める努力をしています。
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