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活用 ✕ 検討

に関する学び

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情報記録の大切さは？ 普段から意識すべき点として、「what.where.why.how」と「MECE（もれなく、ダブりなく）」を常に心がける重要性を再認識しました。これらの項目は業務ノートに記載し、日々利用する場所に配置することで、どの業務でも抜け漏れなく整理された情報提供ができるようになると感じています。 業務改善の方法は？ これまで私は、思いつきのまま作業に着手し、修正すべき部分も十分な精度を出せず取引先の依頼に沿って対応していました。また、後輩への業務指導も、こちらから積極的に働きかけることなく、後輩から聞かれるまで放置するスタイルでした。しかし、この方法では後輩にとって負担になる可能性があると気付き、業務に必要な事項を漏れなく共有し、彼女がわからない点があれば積極的に相談や第三者への確認を行う方針に切り替えようと考えました。たとえば、あるデータ抽出の業務内容について具体的なイメージが持てないという指摘があった際には、主に抽出を担当する部署に作業を依頼し、他の類似業務の工程表を参考にしながら、自身が対応すべき箇所を明確に加筆修正する形を提案しました。進捗を定量的に管理するためにも、既存の工程表を活用して、援軍が必要かどうかの判断に役立てる必要があると感じています。また、MECEの視点を取り入れるために、自身が作成する工程表や原価管理表にも「MECE」の単語を付与して明示することにしました。 調査手法の意図は？ さらに、マーケティングリサーチにおいては、企画書作成時に実施する定量調査の手法や金額について、毎年一定の基準に基づいて提案することが求められています。ある商業施設における定量調査では、既存の顧客アプリの利用状況から、物理的な距離の要因によりポイ活が十分に機能していないというヒアリング結果がありました。テナントの入れ替わりが激しい状況から、新規顧客の獲得や安定的なテナントの確保を検討する際、MECEの視点を取り入れた調査が有効ではないかと考えています。ただし、まずはより詳細なヒアリングを行い、現状の理解を深めることが必要だと感じました。 記録共有の意味は？ 誰が見ても同じ結果が得られるような記録の重要性を再認識するとともに、「もれなく、ダブりなく」という考え方の大切さを実感しました。今後は仲間とともに、こうしたフレームワークをどのように定着させるか、具体的な手法やアイデアについて意見を交わしていきたいと考えています。

どうして実践は難しい？ ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する？ また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう？ ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事？ さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える？ また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か？ 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え（国語的分解と算数的分解）を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

どうして生成AIは協働？ 生成AIは「正解を出す道具」ではなく、自分の思考を広げ、仮説を立て、アイデアを具体化するための協働パートナーであると学びました。今回の学習で特に印象に残ったのは、ある体験ツアーを検討する事例です。ここでは、ターゲットとなる現代的な冒険型のニーズを想像し、歴史や趣味に合わせた旅の仮説を作り出す方法が示されていました。たとえば、歴史に興味がある人には古民家再生に関わる体験、写真を撮るのが好きな人には夜明け前の漁船での体験など、個々の関心に応じたプランを考えることができました。 どうやって企画は磨かれる？ また、ChatGPTを用いて旅程案やキャッチコピーを作成し、画像生成AIや動画生成AIで体験イメージを可視化することで、短期間で企画の解像度を高められることも実感しました。ただし、AIが作成した内容をそのまま採用するのではなく、交通手段や所要時間、安全性、地域住民への配慮など、実際の運用面における確認は人が責任を持って行う必要があると痛感しました。つまり、生成AIは「考える作業を代替する存在」ではなく、人の思考を支え、より良く伝えるための補助役といえるでしょう。 どう学びを活かす？ 今回の学びを、社員研修や顧客研修の企画、資料作成、研修運営、そして受講者体験の向上に活かすことを考えています。研修企画の初期段階では、生成AIを活用して受講者の課題やニーズの仮説を洗い出し、職種や経験に応じた研修ゴールやケーススタディ、演習、確認テストの案を複数作成します。そして、作成された案を現場の実態や方針に合わせて調整することで、より実践的な研修プランへと昇華させます。 どう次の一手は？ 具体的な次の行動計画としては、まず対象者の職種や経験、抱える課題をAIに入力し、ニーズ仮説を作成します。その上で、研修ゴール、アジェンダ、演習、確認テストの案をいくつか出力し、自身で内容を精査した上で現場に適した形へと修正する予定です。また、研修後のアンケートや受講者の反応をデータとして蓄積し、次回の企画に反映することで、より質の高い受講体験を提供していきたいと考えています。 どうして最終判断は必要？ 重要なのは、AIに任せきりにせず、人が最終的な判断と品質確認を行うことです。今回の学びにより、生成AIを活用して業務効率を向上させるとともに、個々の受講者に合った学習体験を実現するための取り組みを今後も積極的に進めていきたいです。

問題解決の手順は？ 「問題解決の４ステップ」と「ロジックツリーを使った分解思考」が今週の学びの中で特に印象に残りました。まず「問題解決の４ステップ」では、「何が問題か？（What）」を明確にし、「どこに問題があるか？（Where）」でその範囲を絞り込みます。さらに、「なぜ起きているのか？（Why）」で原因を深堀りし、「どうするか？（How）」で具体的な対策を検討する流れを学びました。このフレームワークを用いることで、感覚や経験だけに頼らず、論理的に課題を捉えられると実感しました。 ロジックの整理は？ また、ロジックツリーの手法では「モレなく・ダブリなく（MECE）」を意識しながら、問題やテーマを枝分かれさせ、整理する方法が紹介されました。例えば、現場で発生する遅延という問題に対して「人」「資材」「天候」などのカテゴリーに分解し、それぞれを詳細に検討することで、原因の見落としを防ぐことが可能となります。さらに、各要素を深掘りすることで、より具体的な解決策に結び付けられる点が非常に実践的だと感じました。 再現性は保たれる？ これらの思考法を現場の課題整理に活用することで、感覚や経験に頼らず、再現性のある改善が実現できると考えています。たとえば、工期が予定よりも遅れている場合には、まず「What：何が問題か？」で遅延の事実を明確にし、「Where：どこに問題があるか？」で特定の工程に絞ります。そして、「Why：なぜ起きているのか？」で人員不足や資材納品の遅れ、天候の影響など原因をロジックツリーで分解し、それぞれに対して「How：どうするか？」の具体策を検討します。 トラブル対応は？ 実際に現場で問題やトラブルが発生した際には、まず「何が問題か？」を関係者と共有し、事実を明確にします。その上で、問題のある工程や範囲を「どこに問題があるか？」の観点から洗い出し、ロジックツリーを活用して「なぜ起きているか？」を検証します。原因が複数考えられる場合には、MECEを意識して整理し、各要素に対して「どう対応するか？」という具体策を検討することが重要です。 習慣化は可能？ 今後は、毎日の朝礼後など短いミーティングを通してこの４ステップを活用し、現場の問題を見える化・言語化する習慣を身につけたいと考えています。個人としても、業務日報にこのフレームワークを取り入れることで、思考力と実践力をさらに高めていきたいと思います。

問題解決はどう進む？ ビジネスにおける問題解決は、思い付きで打ち手を考えるのではなく、ステップに沿って考えることが大切です。目の前の問題に対しては、すぐに「How？」を考えてしまいがちですが、そのアイデアが効果的である確率は高くなく、偶然に頼るリスクがあるため、順序立てたアプローチが求められます。 4ステップとは？ そのため、問題解決のプロセスとして「What - Where - Why - How」の4ステップを活用します。まず、Whatで問題を明確化し、Whereで問題が発生している場所や工程を特定します。続いてWhyで原因を分析し、最後にHowで具体的な解決策を立案する流れです。 ギャップはどうする？ また、問題を捉える際には「あるべき姿」と「現状」のギャップに着目することが重要です。このギャップを定量的に示すことにより、状況をより具体的に把握でき、解決策の妥当性を検証しやすくなります。 ケースは何が？ ビジネス上の問題は、目的に応じて大きく2つのケースに分類できます。ケースＡは、現状があるべき姿に対して未達である状態を回復するための問題解決です。一方で、ケースＢは、現状は問題がないが、将来の目標に向けて改善を図る場合に適用されます。 スケジュールは？ 例えば、ある業務で一部のスケジュールが非常にタイトになった経験がある場合、次のように4ステップで対処できます。まず、Whatで「スケジュールがタイトである」という問題を明確にし、Whereで作業工程と成果のスケジュールが一致していない点を特定します。Whyでは、作業工程の認識不足が原因と分析し、Howのステップで体系的にスケジュールを組み直す対策を講じました。 AI導入はどう？ また、社内で業務にAIを導入する動きがある場合も、同様に問題解決の4ステップが活用できます。ここでは、【ケースＡ】の視点から、あるべき姿を「業務でのAI利用」と設定し、現状の課題としてITスキルのばらつきを挙げることができます。さらに、ギャップを数値化するデータを取得することで、抽象的な感情面ではなく、実績に基づいた改善策を検討できると考えられます。 どの意見が良い？ 以上のように、明確なステップに沿って問題を捉えることは、ビジネスにおける改善活動を具体的かつ効果的に進める上で非常に有用です。皆さんがどのようなアプローチや意見を持たれるのか、ぜひ伺いたいと思います。

何を試したの？ 某自動車メーカーの研究所向けに、若手研究者がシステム開発の上流工程を体験できるワーク題材として、いくつかのフレームワークを試してみました。まず、ユーザーの生活の質を向上させる自転車ライフのコンセプトづくりにおいて、ペルソナの共感マップを作成して課題を整理し、KJ法を活用して具体的なコンセプトを検討しました。そのうえで、理想の一日をシナリオ化し、ジャーニーマップを作成することで新たなユーザー要求を引き出す試みを行いました。また、雨の日でも快適に使える自転車の実現を目指し、SCAMPER法を用いて必要な機能を洗い出し、システムモデルを描くことで、思考過程や要素間の関係を明確に整理する工夫にも取り組みました。 成果に満足？ 今回の取り組み全体を通して、複数のフレームワークを活用しながら具体的なユーザーシナリオを構築できた点が大変良かったと感じました。さらに、実践を重ねる中で得た気づきが、今後の新規事業開発案件に向けた実践的な適用に大いに生かせると感じています。個々のフレームワークが全体像にどのようにつながるかを改めて整理すると、さらなる理解が深まると考えます。 どう結び付けたの？ また、ペルソナから得たインサイトをどのようにコンセプト設計に結びつけたのか、詳しく振り返ることも有意義です。同様に、SCAMPER法で洗い出した機能がどのようにユーザー体験の向上につながるのか、さらなる考察を進めると良いでしょう。 ポイントは何？ これまでの実践を通じて、いくつかの大切なポイントに気づきました。まず、ユーザー要求を満たすためのアイデア出しでは、要求の抽象度を適切に調整することが不可欠であると実感しました。要求の抽象度を下げることで、具体的なアイデアが出しやすくなるという点です。次に、まず要求そのものを整理し、その後で機能へと段階的に展開していく方法が効果的であることを学びました。これにより、いきなり機能や物理的な要素に飛び込むことなく、整理がしやすくなると感じました。さらに、SCAMPER法を活用して洗い出した機能を再び抽象化し、要求ごとに整理し直すと、全体像が明確になり、機能の方向性が一層見えやすくなることを体感しました。 次の一手は？ 今後の新規事業開発案件においては、今回の経験を踏まえ、フレームワークとシステムモデリングを活用しながら、思考の整理と抽象度のコントロールを意識して進めていきたいと思います。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

データ比較はどう進める？ 分析の基本原則は「比較」であり、まずはデータを比較する目的に立ち返ることが大切だと感じました。データ収集の前に仮説を設定し、その仮説を検証していくプロセスの中で、データをどのように加工して示すかという点が今回の学びのポイントでした。加工の視点としては、大きく代表値と散らばりの２つに分けられ、代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があること、そして散らばりについては標準偏差で表現されることを学びました。 外れ値の対応はどうする？ 今までは単純平均しか扱ったことがなく、重みを考慮した平均やべき乗を利用した手法は初めて触れる内容でした。また、平均値だけでは捉えきれない外れ値に対しては中央値を用いることで対応する方法がある点も新鮮でした。標準偏差については、なぜルートがつくのかという計算過程が理解でき、正規分布の場合にデータの約95％が±２個分の範囲に収まるという納得感を得ることができました。これまで平均を取るだけで思考が止まってしまっていた部分を、散らばりの視点からデータ活用の具体的なイメージに結び付けることができました。 移住データで何が見える？ また、人口減少対策において活用される移住者データを分析することへの関心が高まりました。各市町村の移住者データを様々な属性で分析し、特に年齢や家族構成の散らばりを調べることで、どの施策に注力すべきかを推測するひとつの手法となり得ると感じています。現状、移住促進施策はUターン促進とIターン促進の大別がなされており、例えばUターンでは地元を想う集まりの取り組みを強化し、Iターンではボランティアや副業などにより継続的な関わりを持つ関係人口への支援を強化するという方針です。こうした大まかな区分に加え、より具体的な属性の分析が進むことで、移住理由を数値的に捉え、具体的な施策検討に役立てることができそうです。 今後の分析計画は？ 今後は、所管部署に対して詳細な個別データの入手が可能かどうか問い合わせる予定です。データが手に入れば、エクセルを用いた分析に取り組みたいと思っています。特に県全体と沿岸地域の違いを明らかにすることで、一緒に施策を進める市町村の担当者や移住コーディネーターの方々の取り組みにも影響を与えられるのではないかと感じています。5月20日（火）に、所管部署の担当者が意見交換に来訪する予定のため、その際にデータ入手の依頼を進めるつもりです。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

直感に頼り過ぎ？ これまで私は、自分の判断を積み上げてきた経験からの「勘」に頼っていました。しかし最近、その限界を感じ、経営戦略やMBAに無関係だと思っていた内容に興味を持ち、受講を決めました。結果として、大満足でした。 振り返りは効果的？ 今週は全体の振り返りを行いました。Week00と01に記録した「戦略思考を行うために身につけたい点」のリストは、当初とても表面的だったと感じました。しかし、わずか数週間の学びで、視座が変わったことに自分でも驚いています。 学びが急変した？ なぜ短期間に多くの学びと気づきを得られたのかを考えてみると、アウトプット型教育と新たな視点を得られる仕組みがその要因であると思います。アウトプット型の教育では、自分の頭でしっかりと考え、それを言語化することや、グループワークによる口述説明が求められました。また、新たな視点を提供する仕組みとして、スピーディな回答をくれるツールや、動画コンテンツ、実際の経営者の経験談、グループワークでの他者からのコメントなどがありました。 考え抜くのは大変？ 一方で、「考え抜く」という行為は体力が必要であると実感しました。これからはフレームワークをツールとして活用し、無駄な時間を省いて効率を高めていきたいと思っています。 組織戦略はどう？ 今後のゴール設定としては、自組織が社会に対して果たすべき責任や役割を考え理想の姿を描き、それをゴールに組織戦略やプロジェクトと結びつけることを目指します。また、フレームワークを活用して、盲点を減らし、具体的な戦略を練って提案や意見交換を行えるようにしたいと考えています。 心身の健康を守る？ 日常生活では、考え抜く力を保つために心身の健康を維持し、適切な睡眠や運動を心がけます。また、フレームワークを日常に取り入れて考え方に慣れることが重要です。 組織目標は適正？ 2025年上期には、これまでの慣例が組織目標に適しているかどうかを日報などを通じて解析し、顧客の成長率をどのように判断できるかを検討します。他社の企業文化を整理し、自社との違いを明確にすることも重要です。 医療環境を考える？ さらに、2025年からは少子高齢化による医療環境の変化を考慮し、医療スタッフの減少を見据えつつ、医療機器の開発を進めていきます。グローバルの傾向についても情報を集約し、日本との違いを意識した施策を検討します。

生成AIの進化は何？ 今週の学習を通じて、生成AIはこれまで一部の詳しい人が使う特別なツールではなく、仕事の進め方そのものを再設計するための前提となる技術になっていると実感しました。ライブ授業で他の受講生の話を聞く中で、部署や業種を問わず、生成AIの活用には大きな差があることが明らかになり、自身も「使ってはいるが、まだ部分最適に留まっている」と感じました。 なぜ速さが強み？ 特に印象に残ったのは、生成AIの強みが正確性や専門性にあるのではなく、速さや量、気軽さにあるという点です。完璧な答えを求めるのではなく、仮説を素早く出して思考を前に進めるための“思考の補助輪”としての利用が重要だと理解しました。また、動画学習や演習を通して、「問いの立て方次第でアウトプットの質が大きく変わる」ことを体感し、生成AIを使いこなすためにはクリティカルシンキングと目的意識が不可欠であると再認識しました。 業務活用の方法は？ この学びは日々の業務、特に情報整理や企画検討、対話準備の場面で活かすことができると考えています。たとえば、会議や打ち合わせの準備において、「論点整理」や「想定される質問と回答案の洗い出し」、「複数パターンの提案骨子の作成」を生成AIに任せることで、準備時間を短縮し、より本質的な検討に時間を充てることが可能となります。 指示はどのように？ 具体的な行動としては、まず業務で発生するアウトプットをいきなり書き始めるのではなく、最初に生成AIを使ってたたき台を作成します。その際、生成AIへの指示は目的や前提、制約を意識して言語化し、出力結果をそのまま使うのではなく、自分の判断で取捨選択・編集するプロセスを取り入れることを心がけています。 個人と組織の使い方は？ 生成AIを単なる「便利なツール」から「仕事のパートナー」に昇華させるためには、どの業務を任せ、どの部分を人が判断すべきかの線引きが重要です。一方で、その線引きは業務内容や立場によって異なるため、他の受講生がどのような基準で生成AIを活用しているのかを聞いてみたいと思いました。また、生成AIの活用で個人の生産性は向上する一方、チームや組織としての使い方が整理されないと、アウトプットにばらつきが生じるリスクもあると感じています。「個人利用」と「組織利用」をどのように連携させていくかについて、実務経験を踏まえた議論が今後の課題だと考えています。

思考の偏りをどう克服する？ 私たちは、自分自身の思考に偏りがあることを自覚しなければなりません。これは、過去の経験などに基づいて、考えやすいことを優先してしまいがちだからです。そのため、より広い視野を持つためには、対象から一歩離れて考える能力が求められます。他者からのフィードバックを積極的に受け入れることが、自分自身の思考をチェックするもう一人の自分を成長させます。振り返りの書き方一つとっても、慣れたやり方にこだわらず、試行錯誤が必要です。 目的を明確にする重要性 考える前に、まず目的を問うことは重要です。目的を明確にすることで、特定の側面にのみ注目したり、無意味な検討を避けることができます。このナノ単科の講座を振り返り、アウトプットを行うことで、受講の目的がより明確になりました。今後も目的を問い続けることで、その重要性を実感し、活用していきたいと考えています。 部門間調整で大切な視点は？ 私の業務には、対立する部門間の調整をしながら、会社のIT活用を推進することが含まれています。現在、意思決定が声の大きい人や役職者の意見に流されがちであることを認識しています。クリティカルシンキングを用いて、問題の本質を捉えることで、理想の姿に近づくことができると考えています。 効率的な議論のために必要なこと 上司や同僚に相談する際、ついその場のひらめきをトリガーにしてしまうことがあります。しかし、まずは自身にクリティカルシンキングを適用し、しっかりと考えることが、効率的な議論・検討につながります。これにより、対人関係において多様性を認め、他者理解を深めることができます。 目的意識を持った会議進行法は？ 部門間の調整では、常に目的を意識することが重要です。会議をファシリテートする際には、目的を冒頭で共有し、参加者との共通認識を築くことに努めています。また、新しい視点や発想を歓迎し、沈黙を無理に埋めようとしない姿勢を大切にしています。 相談・報告の際の効果的な伝え方とは？ 相談や報告をする際には、目的を明確にし、必ず伝えることが重要です。思考を整理するためには、3つの視点やロジックツリーを活用し、「なぜ」「何」「本当に」と自分に問いかけるようにしています。また、「前例」や「昔の方法」に頼らず、客観的に説明できる材料を準備することで、より効果的に他者と時間を共有できるよう心がけています。