マーケティング入門

柔軟思考で切り拓く学びの未来

テクノロジー進化をどう読む? 顧客視点で考えることとともに、政治、経済、社会、テクノロジーなどのマクロな視点を常に意識する重要性を実感しました。特にテクノロジー分野では、ここ10年でSNSやAIが大きく進化しており、これらの変化に適応したマーケティング手法を考えることが必要だと思います。 学びと成長の背景は? また、世の中の進化に伴い、常に学び続ける姿勢が大切だと感じます。新しい商品やIT技術について関心を持ち、学び、考え続けることで、固定観念にとらわれず柔軟な発想ができるようになります。他者の意見を取り入れながら、多くの人と交流し、知識を深めていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

俯瞰で掴む本質のタイミング

データで気づく課題は? データやグラフから課題を発見し、実践に移すことは非常に重要だと実感しました。しかし、実行に移すタイミングを見極めることも同様に大切であると感じました。 全体を見渡す視点は? 目の前の問題に気を取られがちですが、状況を俯瞰することで、真の問題点が明確になり、適切な解決策を導き出せるのではないかと思います。 本質共有の大切さは? 問題が発生した際には、表面的な問題だけに囚われず、本質を正確に把握し、チーム内で共有することが必要です。さまざまな角度から解決策を考え、一つひとつの案を共有しながら、最適なタイミングで実行していくことが求められます。

クリティカルシンキング入門

MECE思考で拓く数値の新視点

数字データ整理は? 数字データを分解し、表やグラフなどで見やすく整理すると、情報の捉え方が変わり、違った視点から理解できることに気づきました。情報を整える際は、もれなくダブりなく整理するためにMECEを意識し、層別、変数、プロセスといった切り口で分類することが大切だと実感しています。 事業所データの見方は? また、仕事で各事業所ごとのデータを扱うにあたり、階層別、用途別、期間別といった観点からMECEに基づいて分類することが、傾向の管理や分析に役立っています。数字データを表にまとめ、グラフ化することで、より見やすく、伝えやすい形に加工する工夫が重要だと感じました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

振り返りが未来を創る

柔軟な対応は必要か? これまでの学習と振り返りを通じて、リーダーは部下や後輩の状況に合わせた柔軟な対応が必要であると改めて実感しました。また、振り返りの際に言語化することの大切さを学び、自分自身の成長にも役立てられると感じました。 価値観の再認識って? さらに、キャリアに関するパートでは、自分の価値観を再認識することができ、学んだ知識を実務に生かしていきたいという意欲が湧きました。 目標設定をどうする? 今後は、これまでの学びを基に、短期・中期・長期の目標を設定して日々実践し、自己の成長を更にブラッシュアップしていくことが重要だと考えています。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドで磨く伝える力

全体の伝わり方は? 文章作成にあたっては、主語と述語を意識するだけでなく、全体を俯瞰することも重要です。自分で書いた文を完全にチェックするのは難しいため、気のおけない相手に時折意見を求め、伝わっているかどうかを確認する機会を持つことが大切だと感じました。 言葉選びは適切? また、日々のメールや資料作成でも、各ケースに応じた適切な言葉を選択し、相手に伝える意識を持って記載していくべきだと思います。そのため、ピラミッドストラクチャーを活用して自分の思考や完成度を視覚的にチェックする工程を取り入れることで、より自分の意図が相手に伝わるのではないかと考えました。

戦略思考入門

目標に一直線!余計を捨てる技

不要を捨てる理由は? 変化する状況の中で最大の効果を得るためには、時には不要なものを捨てる選択が必要であると学びました。しかし、その実行にあたっては、目的を見失わないことや明確な判断基準を持つことが不可欠であり、常にその視点で業務を進めることが大切だと感じました。 どう判断すべき? また、計画を進める中で期待した結果が出ない場合、いつの間にか手段が目的に変わってしまっていることが、自分自身だけでなく周囲にも見受けられます。これを防ぐためには、人、物、金、時間といった各要素における判断基準を常に意識し、最適な答えを導き出すよう努めることが重要だと思います。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない!データの真実

平均と偏差の活用は? データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は? 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

データ・アナリティクス入門

疑問から始まる探究ストーリー

どう仮説は組み立てる? 仮説を立てる際には、さまざまな視点、すなわち異なる背景や経験を持つ人々からの意見が必要であり、MECEな仮説を構築する上で重要であることを理解しました。また、日常業務で自社や自部門の課題に目を向け、そこでの仮説立案を習慣化することの大切さも認識しています。 なぜ現象を疑う? そのため、業務の中で起こる現象やデータに対して「なぜこのようになるのだろう?」と疑問を持ち、一歩踏み込んで考察する姿勢を身につけたいと感じています。

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