クリティカルシンキング入門

イシュー活用で未来を創る

イシューはどう見極める? 問題や課題を解決するには、まずイシューを特定することが大切だと学びました。イシューは、見る角度や考え方によって様々な切り口で設定できるため、目の前にある問題を多角的に分析し、考えうるイシューを洗い出すことが重要です。その上で、状況や環境、優先事項を踏まえ、どのイシューに注力すべきかを見極める必要があると実感しました。 直感に頼らない方法? また、チームの管理職として日々の業務で課題に直面する中、これまでは自身の経験や直感に頼った対応が多く、時としてその効果に限界があることを感じていました。今回の学びを活かし、今後はクリティカルシンキングの手法を用いて、多角的に要因を分析・洗い出し、上司や部下と議論しながら、最も効果的な解決策を選定して実践していきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIツールを使いこなす快適空間

生成AIの特徴はどう? 市場で大きなシェアを持ち、幅広い場面で活用されている代表的な生成AIの特徴について学びました。その中で、各ツールが出す結果に対し、人間による手直しが必要な点も確認できました。 ツールの使い分けはどう? また、これまでさまざまなツールを試用してきた経験から、各ツールの強みと弱みを理解し、適材適所の使い分けをさらに強化することが重要だと感じました。 効率化の環境は? それぞれの特性を活かした複数のAIを併用することで、業務の効率化を図りたいと考えています。その一環として、効率的なデスク周りの環境整備にも取り組みたいと思います。現在、職場ではデュアルモニターを導入しており、AI活用を前提とした業務設計の中で、より効果的な画面レイアウトを模索しています。

データ・アナリティクス入門

グループで掴む新たな視点

グループワークで何気づいた? グループワークを通じ、自分自身の問題の読み違いに気づくと同時に、他の受講生の高い視点に大いに刺激を受けました。その結果、課題を具体的な面だけで捉えていた自分には、抽象的な視点が不足していると痛感しました。 経験をどう活かす? この経験を踏まえ、今後は焦らずにじっくりと考え、課題の本質や何が問われているのかをしっかりと捉えていきたいと思います。 業務に新発見は? また、現時点では業務での活用方法について具体的な方向性は見えていませんが、さまざまな種類のグラフを活用し、データを可視化することで新たな発見があるのではないかと感じています。単に頭で考えるのではなく、実際に手を動かして、知りたいことや明らかになるであろう問題点を掴んでいきたいです。

データ・アナリティクス入門

知識整理で仕事のヒント発見!

再確認って何をする? 今週は、これまで学習した内容を再確認する機会となりました。改めて振り返ることで、比較の本質やプロセス(仮説)、5つの視点、3つのアプローチ、そして問題解決のステップについて整理することができました。 仕事でどう活かす? 仕事では必ず比較や問題解決が求められるため、先人の知恵であるフレームワークや考え方、問題解決のステップをうまく活用し、効率的かつ的確な分析を行いたいと考えています。また、これらの学びを部下の育成にも生かしていきたいと思いました。 知識定着は何が鍵? これまで学んできたフレームワークやステップを常に意識しながら業務に取り組むことが重要だと感じています。忘れがちな部分については、自分でまとめたメモを適宜振り返ることで、知識の定着を図っていきます。

クリティカルシンキング入門

三つの視点で未来を切り拓く

三視点の基盤は? 演習課題に取り組む中で、三つの視点に基づく頭の使い方の土台作りの重要性を実感しました。自分の考えが偏っていたため、物事を分解して考える視点が十分に活用できていなかったことに気づきました。 思考広げる方法は? 今後は、三つの視点を意識しながら思考を広げ、分解して自分なりに整理するトレーニングを重ねる必要があると感じています。このスキルは、業務で他者へ説明する際に役立つと考えています。 他の視点を学ぶ? また、同じ課題に取り組む中で、自分では導き出せなかった答えを見つけ出している受講生が多く、さまざまな経験や視点に触れる機会となりました。異なる考えに接することで、さらに思考の幅を広げていきたいと思います。 最後のご挨拶は? どうぞよろしくお願いいたします。

データ・アナリティクス入門

目的と手段を見極めた新たな挑戦

目的と手段は本当に合ってる? 色々な技を学んできましたが、振り返ると重要なのは「目的」と「手段」を混同しないことだと実感しました。目的がはっきりしていれば、今回のセミナーで学んだ内容を活用することで具体的な成果が得られるというイメージが湧きました。ただ、実際にその知識を活かす機会は自ら作り出さないとあまり得られないため、意識的に活用の場を設けようと考えています。 業務課題はどう捉える? 新年度を迎え、新たな業務や課題が現れました。これらの課題を解決するため、今回学んだフレームワークを積極的に活用し、分析に取り組んでいく予定です。また、使用したフレームワークやその理由を記録として残すことで、後々の振り返りがしやすい仕組みを作り、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践が輝く!初めてのAI体験

初体験はどう感じる? 画像生成AIを用いた体験は、初めての試みで新鮮でした。これまで作成したことがなかったため、ツールごとの特徴や指示方法の違いを実際に試すことで理解できた点が大きな収穫です。 他者の視点はどう活かす? また、相談しながら具体的なプロンプト作成を進める中で、自分のアイディアに加えて他の視点からの提案が次々と出てくるという、非常に実践的で魅力的なプロセスを体験しました。 業務改善の鍵は何? 今後は、業務プロセスの改善にあたって、判断が必要な部分と単純作業の部分を明確に区別し、整理していくことが重要だと感じています。まずは周囲のメンバーにも同様のアプローチを呼びかけ、特に生成AIを活用している方々と積極的に意見交換し、互いに提案し合える時間を確保したいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説検証でアイデアが生まれる瞬間

仮説構築の疑問は? 仮説と検証を通じて、問題意識が高まり、解決策に説得力を持たせることができます。しかし、仮説に網羅性が欠けると、単なる思い込みになってしまう恐れがあります。そのため、包括的な仮説を構築するには、マーケティングミックスなどのフレームワークを活用することが有効です。 予実分析は見直される? また、予実分析の要因分析においては、仮説の立て方がやや決め打ちになってしまう面が見受けられます。これは、限られた時間内で作業を進める必要があるためですが、少なくとも何かしらのフレームワークを利用して体系的に分析を行うべきだと感じました。 業務活用はどう感じる? 皆さんの業務において、どのようにこれらの考え方を活かしていくかを伺うことで、さらに思考の幅が広がると期待しています。

クリティカルシンキング入門

切り口ひとつで見える未来

データ分析の切り口は? データを単に眺めるのではなく、細かく分解して分析することの重要性を改めて感じました。たとえば、年齢というデータについては、年代別や5歳刻みといった多角的な切り口で考察できる点に気づきました。また、切り口を設ける際には、漏れのない網羅的な視点(MECE)を意識することが大切だと感じています。ツリー構造を活用することで、データ全体の構造を把握する手助けにもなると考えています。 アプローチの改善は? さらに、このアプローチは売上分析や顧客データの解析にも有用だと感じました。無秩序にデータを分割するのではなく、次の改善施策につながるような論理的な切り口を設定することが重要です。今後は、顧客の業務を十分に理解した上で、最適な視点からデータを分類していきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説より行動!AIが拓く新未来

生成AIはどう動く? 現在の生成AIは、膨大なデータの中から次に来る可能性が最も高い言葉を選んで出力していることが分かりました。このため、こちらの意図に沿わない回答が出た場合には、指示の方法も含めて改めて検討する必要性を感じました。また、仮説を立てる作業に時間をかけすぎず、まずは実際に仮説に基づいた行動を試みることの重要性も学びました。 仮説とAIの使い分けは? 今後は、データ分析の分野でさらにAIを活用したいと考えています。ただし、単に手元のデータを漠然と分析させるのではなく、私自身が明確な仮説を立て、何を比較、どのような指示で何を出力させたいのかを整理することが大切だと思います。AIに任せる部分と自分で行う部分をしっかり区別し、業務の迅速化に繋がる仕組み作りを目指していきます。

クリティカルシンキング入門

情報を分解!部署活性化のヒント

データ加工の意義は? データは、一次データそのままに頼るのではなく、加工や分解を通じて活用するべきです。加工することで、異なる事象の違いがより明確に見えるようになり、視覚的に理解しやすくなります。また、一度の分解に留まらず、MECEなどの手法を使って多面的に分析することが求められます。 現場の情報提供は? 私の勤務先では、関係企業に関する情報を収集し、社内へ提供する業務を担当しています。これらの情報が、実際にどの部署でどのように活用されているのかを分解して分析してみたいと考えています。たとえば、全体の部署の中でどの程度の部署が利用しているのか、また意思決定者や実務者など、どの層の関係者が関わっているのか、さらには情報の粒度についてまで、具体的に検証してみる必要があると感じています。

クリティカルシンキング入門

データが描く学びの軌跡

データ分解の必要性は? データを分解することで、現状の解像度を高めることができると感じています。そのため、データの加工や分割、そして分解の際に複数の切り口を検討する工夫が必要です。MECE(What、Where、Why、How)の視点に基づいて、データを漏れなく重複なく捉えることで、現状と課題が見えてくると実感しました。 製薬業界の実態はどう? また、製薬業界のように、医療従事者の職種が多岐にわたり、患者さんの背景も多様な分野では、MECEの考え方を活用することがマーケティング業務にとって有用であると考えています。 視点拡大の具体策は何? さらに、視座・視野・視点を広げる方法や、データを漏れなく重複なく捉えるための具体的なコツがあれば、ご教示いただけますと幸いです。
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