クリティカルシンキング入門

振り返りから始まる学び筋トレ

授業振り返りの視点は? week1の授業はとても新鮮な印象を受けたものの、具体的に何を行ったのかはすぐには思い起こせない部分もありました。しかし、学習は常に振り返りながら継続することが大切だと強く感じています。クリティカルシンキングについては、筋トレと同じように、継続して実践し、活用する場面を増やしていく必要があると考え、今後の生活に取り入れていきたいと思っています。 実務に学びはどう活かす? また、これまで学んだ学習ポイントを仕事で活かすことは非常に重要です。具体的には、以下の点を心がけています。 ・課題に対して常に「問いは何か」を意識すること。 ・問いに対する打ち手を考える際、キーメッセージとそれを支える根拠を必ずセットで示すこと。 ・問いや打ち手を検討する際、データを単に眺めるのではなく、加工や分類を工夫しながら取り扱うこと。 ・日本語では主語と述語の使い方に注意し、資料作成時には色彩や矢印など、相手にどう伝わるかを考えたレイアウトを心がけること。

クリティカルシンキング入門

対話で見つける新たな自分

どのスキルが活かる? 講座を通じて、自己の学びを整理する中で、コミュニケーションの基盤がまだ十分でないと実感しました。これまで、仕事で必要なスキルについては多角的に考えていましたが、本講座を通じ、結局どのスキルも効果的なコミュニケーションのために活用されるのではないかという考えに至りました。 伝え方の工夫は? ひとりの社会人として、まずは相手にストレスを与えずに「話す・理解する・伝える」ことを実践できるようになりたいと考えています。社内の会議やチャット、社外の会議やメールなど、すべての場面で一つひとつのコミュニケーションを丁寧に行う努力を重ね、ただ時間をかけるだけでなく、「この日本語は適切か」「相手の意図を正しく汲み取れているか」と立ち止まって確認する習慣を身につけたいと感じています。 沈黙の真意は? まだ自信がなく、沈黙してしまうこともありますが、話している内容に対する確認や意見の共有を通じ、コミュニケーションに専念しながら自分なりの貢献方法を模索していきたいです。

クリティカルシンキング入門

伝わる論理整理のピラミッド活用術

正しい伝え方とは? 相手に伝え、理解してもらうためには、正しい日本語を使い、主語を明確に述べ、理由を順序立てて説明することが大切だと学びました。特に、ピラミッドストラクチャーを用いると、論理的な説明がしやすいと感じます。内容が多い場合でも、あらかじめ根拠を整理してから話すことで、話の流れが整います。また、相手の立場に立って話の構成を考えることも有用です。 実践でどう活かす? この学びは、たとえば試験のgo/no-goを上司に判断してもらう会議で、チームの意見を正しく伝える際や、年末の業績評価面談で自身の成果を主張する際に役立ちます。同様に、会議などで複数の意見が出た場合でも、参加者全員が納得できる結論に導くために応用できます。 根拠整理はどうする? まず、何を伝えたいのかを明確にし、トップダウンのピラミッドストラクチャーを作成します。その際、十分な根拠をもって説明できるよう、さまざまな視点や切り口を検討する時間を確保し、最も説得力のある要素を選び取ることが重要です。

データ・アナリティクス入門

比較が生む深い学びの扉

分析を正しく理解するには? 分析という概念について、何気なく使用している「分析」という言葉を、本来の意味で正しく理解する必要性を感じました。たとえば、分析は「比較」することだとすれば、その「比較対象」が極めて重要であると考えます。自分が目の前にしている数値や状況が、どのような基準と比べられるのかを意識しなければならないと実感しました。 比較対象をどう検討する? 現在の業務では管理会計が中心で、業績の分析においては予算や前年、前月など様々なデータを比較対象として活用しています。予算に関しては、あくまで目標数値との比較となり、目標に対しどこが達成できたのか、また何が不足しているのかを明確にすることが求められます。中でも、目標との差異、すなわちギャップをどのように解消するかを常に検討する必要があると感じました。一方、前月のデータを用いる場合には、これまでの傾向との比較が中心となり、状況の変化に迅速に対応するためにも、数値の変化を正確に把握することが不可欠だと改めて実感しています。

データ・アナリティクス入門

平均に隠されたデータの真実

代表値の意味は? データを理解する際、代表値の考え方が基本であると学びました。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、たとえ二つの集団で平均値が同じでも、ばらつきの度合いによって集団の実態は大きく異なることがわかります。ばらつきは標準偏差という指標で表され、また、グラフを用いてデータを視覚化することで、説得力が増すことも学びました。 報告書のポイントは? 報告書にデータやグラフを用いる際には、より意味のある情報を見出すことが重要です。平均値だけでは集団の性質を十分に理解できないため、ばらつきなど他の要素も加味し、「本当にそう言えるのか?」と多角的に考える必要があると感じました。 分析目的は何? そのため、まず何のための分析なのか、その目的を明確にすることが大切です。次に、必要なデータを特定し、信頼できる情報源から取得すること。そして、代表値や標準偏差をどう活用すれば集団の性質が理解できるのかを考慮しながら、データを適切に扱いたいと思います。

アカウンティング入門

決算書で読み解く経営の知恵

B/SとP/Lはどう連動? B/Sは、お金の使い方と集め方を理解するためのツールであると同時に、P/Lと連動する点が印象的でした。たとえば、利益剰余金と当期純利益が一致するため、当期純利益が純資産に計上されると、資産の部も同額増加し、経営全体で資産がどんどん増えていく仕組みが分かりました。 資産と負債のバランスは? また、顧客価値の提供を目指す中で、流動資産と固定資産の割合が業種によって大きく異なる点、そして借入金による資金調達が効果的な場合があるという点にも気づかされました。さらに、お金の集め方についても、流動負債、固定負債、純資産のバランスが業種や創業時の資本金の集め方により異なるため、決算書類を通してこれらの違いを理解することが重要だと感じました。 決算書の活用法は? 直接の業務にすぐに活かせる点は限られるかもしれませんが、事業者支援の現場や、特に過疎地域の教育や医療など、インフラに関する政策立案のヒントとして決算書類を活用できる可能性があると実感しました。

クリティカルシンキング入門

課題解決の難しさと新たな視点の発見

振り返りの重要性とは? 総合演習を通じて、これまで学んだことをバランスよく振り返ることができました。しかし、課題の本質を見極めて解決に導くのがいかに難しいかを改めて痛感しました。仕組みを理解するだけでなく、適切な判断を行うためには十分な情報収集の努力も不可欠だと感じました。 理論活用の実践法は? 自身の業務においては、まずは自分自身の考え方を変えていくことが重要です。今回学んだ理論や思考の偏りを理解し、それを活用します。そして、周囲のメンバーを解決に導いたり、論理的に説得する際には、話の組み立てや資料の構成などに学んだことを活かしていきたいと思います。 ロジカルに考える習慣とは? 物事を考える際には、一度立ち止まって冷静に考える習慣を持ちます。また、周囲のメンバーから相談を受ける場面では、論理的に考えて解決に導くことを心掛けます。その際には、話し方や報告、説得の場面でロジカルに話をできるよう、定着するまでは時間をかけてでも話の組み立てを行うようにしたいと思います。

戦略思考入門

理論と実践がひとつに響く成長の軌跡

本質はどう捉える? 規模の経済性や習熟効果といった法則が紹介されましたが、実例に当てはめるとそのままでは適用しにくいと感じました。どの法則も必ずしも全ての場面に当てはまるわけではなく、業態や業界によっては逆効果となる場合もあるため、本質を深く理解し、表面的な活用に留まらないよう注意が必要だと思います。 習熟効果はどう働く? 自社の状況では、習熟効果や範囲の経済性が特に関連度の高い要素に感じられました。業務内容上、初期段階は時間がかかるものの、次第に習熟効果が現れ、経験曲線が右肩下がりになると考えられます。また、あるサービスで得た知見が他サービスへ範囲の経済性を通して転用される効果も感じられます。 どう両立させるのが良い? ただし、業務上の習熟効果が向上している一方で、人員も大幅に増加しているため、このバランスが難しい印象を受けます。内部の生産性向上と人員拡大という二つの課題の両立を、まずは自分の担当組織で考察・実行し、その成果を横展開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

実践で感じるAIの光と影

生成AIの整合性はどうなる? 生成AIを活用する際は、汎用性の高いテーマであれば非常に良いアウトプットが得られる一方で、全体としての整合性が欠けることや、いわゆる「それっぽい」解答が生まれる可能性がある点に注意が必要です。そのため、適切な条件や情報を提供し、生成された文章を適切に評価することが大切です。 業務効率は本当に向上? 一方、社内で業務効率化の一環としてCopilotのライセンスが付与されていますが、実際に業務効率化が進んでいる面はあるものの、その効果に対しては疑問が残るという意見もあります。生成AIのできない部分を補うため、私たちは人間の役割の重要性を再認識するとともに、CopilotやPowerBI、Power Automateへの集中した教育投資を通して、投資対効果の向上を目指したいと考えています。 トラブル事例は実際に? また、生成AIの活用に伴い、実際にトラブルが発生した事例があるのかについても、ぜひ具体的な事例を教えていただきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

思考の癖を見直し、多角的視点を鍛える

自分自身の思考を問い直す 人は思考に偏りがあり、経験に基づいた発想に寄りがちな習性があることに気づきました。そのため、自分自身の思考の偏りを自覚し、「3つの視」を活用して違う見方がないか問い続けることが重要だと感じました。また、瞬発力が求められる場面と持久力が求められる場面のそれぞれに応じた対応力を身に着ける必要があると理解しました。 課題解決に役立つ気づきとは? 業務の改善や改革を企画・検討する際には、課題の本質を見極めるためにこの気づきを活用したいと考えています。日々の会議でも、自分の意見に偏りがあることを意識し、広い視点を持って他の見方がないか探りながら発言をブラッシュアップしていきたいと思います。 ロジックツリーで見解を深める 企画検討の際には、ステークホルダーごとの視点から物事を多角的に見ることを意識的に行い、ロジックツリーを使って分解し整理します。また、会議では経験に基づく反射的な回答は避け、問いかけの本質を見極めた上で、意見を出すことを心がけます。

クリティカルシンキング入門

仮説を立てて未来を見通す力

なぜ図やグラフを活用する? 数値だけで判断するのではなく、図やグラフを用いて分析することで、全体を把握しやすくなることを再確認しました。個々の切り口で分析を行っても、複合的なアプローチをすることで新たな要因が見えてくる可能性があり、その難しさも実感しました。 仮説検証の重要性とは? ITを利用・提供・提案する企業として、BIツールを使って定型的なグラフでドリルダウンし、詳細に分析することはよくあります。しかし、今回の学習を通じて、定型的な分析にとどまらず、様々な視点で仮説を立てて検証することで、表面には見えない部分を捉える重要性を考えるきっかけになりました。 本質を追求するためには? 今後も、分析ツールを用いた提案は続くと思われますが、単に目に見える形にするだけでなく、本質的な原因を追求するために、自分自身や顧客が仮説を検証しやすい環境やツールの整備が求められると感じています。そのためには、MECEなどを意識してデータを整理整頓することが重要だと考えています。

データ・アナリティクス入門

フレームが導く仮説と成長

体系的学習の成果は? 実践演習では、当初自分が考えていた解答がフレームワークの4Pに沿っていることに気づき、初めてフレームワークを意識する機会となりました。自然と頭の中でまとめていた内容が、体系的に整理されていることを実感し、非常に印象的でした。今後は、本日学んだ3Cや4Pに加え、これまで知っている他のフレームワークも積極的に活用し、網羅的な仮説構築に努めたいと考えています。 仮説と反論の重要点は? また、データ収集において自分が立てた仮説に対して反論を想定する意識がなかったことに気づかされました。この視点を取り入れることで、説得力を大いに高めることができると実感しました。マーケットリサーチに取り組む際には、まず市場の動向を踏まえ仮説を構築し、反論も視野に入れたデータ収集を心掛けたいです。過去の案件でガラス業界のリサーチを行い、代替素材への移行が売上に与える影響を数値で示した経験を活かし、今後はクライアントに対しても納得感のある提案ができるよう努めていきます。
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