クリティカルシンキング入門

問いが生む新発見の一歩

状況把握はなぜ大切? 適切な問いを立てるには、状況やタイミングを正確に把握することが大切です。事前に週次、月次、四半期など、どのタイミングで問いを確認するのが最適かを想定し、社会情勢や同業他社、自社、部署、チームといった複数の視点から状況を観察することが求められます。 記録はどう活かす? 問いは疑問文の形で設定し、具体的かつ一貫性を持った内容にすることが重要です。一度問いを立てたら、記録に残しておくことで、記憶が薄れたり問いの内容が変わってしまうのを防ぐ効果が期待できます。 属人化防止はどうする? 部署やチーム内の課題は、個人で問いを立てて解決に当たるのが難しい場合が多いため、まずは属人化を防ぐために、メンバーの適切な活用やスキル向上、マニュアル整備などの基盤作りを進めることが必要です。その後に問いを共有し、複数の視点から解決策を検討することで、メンバー全員の責任感ややりがいの向上にもつながります。 共有はどうすべき? 現在は週次や月次のタイミングで目標設定や振り返りを実施しており、その際に業務上の課題に対する問いを立てるようにしています。ただし、上位者が下位者に問いを押し付けると、強制感が生じる可能性があるため、全体ミーティングや少人数での検討など、状況に応じた共有方法を工夫しています。 GAP分析の意義は? また、GAP分析を活用して理想の状態と現状の差を明確にし、「なぜこのギャップが生じているのか」を問いの形で具体的に検討する手法は非常に有効です。こうした問いを通じて、問題点を繰り返し立ち返りながら業務改善につなげる実践例を、特にマネジメントや部署・チーム単位でのケーススタディとして共有いただけると、さらなる学びにつながると考えています。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで学びを深める旅

クリティカルシンキングの効果は? 私が今回の学習を通して感じた重要な点は、クリティカルシンキングを常にトレーニングして身につけ、それをアウトプットすることの大切さです。学んだ知識を実際に使うことで、理解が深まりました。 問いを立てることの重要性 特に「目的は何か」を常に意識し、自身や他者の思考の癖を前提に考えることが重要だと感じました。また、問いを立てることで方向性を見失わず、具体的な行動に繋げられることを実感しました。 WEEK6では、WEEK1で学んだ内容を少し忘れてしまっていたため、復習の重要性を再認識しました。特に「問いは何か?」という点について、その重要性を改めて感じました。 社内での打ち合わせをどう活かす? 社内の打ち合わせでは、方向性を見失うことがあります。そのため、常に問いを立てて共有することが必要です。いきなり具体的なアクションに飛びつかないようにし、物事を分解する際にはMECEを意識して取り組むことが効果的だと感じました。 資料作成で確認すべきことは? 資料作成に関しては、誰に何を伝えるための資料なのかを確認することが大切です。もし確認できない場合でも仮説を立てて資料を作成することが重要です。また、読み手の立場から考えて、伝えるべきポイントが明確かどうかを確認することが必要です。 アウトプットを増やす効果的な方法 最後に、アウトプットを多めに取り入れた勉強スタイルについてです。チャンスを逃さず、積極的にアウトプットの機会を作るように意識しています。例えば、同僚や家族、友人に学んだことを話してみることが効果的です。また、文章力を上げるために文章を書いてみる日を作り、アウトプットを通じて足りないインプット情報を見極めるよう努めています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で失敗しないための初めの一歩

データ分析の初め方とは? データ分析を始める際、最初に注意すべき点は、いきなり「How」に飛びつくのではなく、まず原因を特定することが重要です。また、何を理想的な状態とし、そのギャップをどう見なすか、関係者との合意を得ておくことが肝心です。 MECEの概念とその活用法 MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の概念については、有意義な切り口で切り分けることが大切ですが、乱用には注意が必要です。 データ分析の精度を高めるには? データ整理とデータ分析の違いや、分析の精度と説得力の関係については、明確な理解が求められます。例えば、データ分析がどのケースにより合致するかも考慮すべきです。現状から改善を目指すケース、あるいは未来に向けた戦略的なケース、それぞれに適したアプローチがあります。また、需要予測と異常検知といった異なるケースでの適用の違いも理解しておくと役立ちます。 ケースAの分析方法は? ケースAでは、例えばWEBサイトからの問い合わせデータや営業がSFAに入力した案件データを分析することが考えられます。現状の問い合わせ数に基づき、来期の目標やポテンシャルを過去のデータから算出するために変数分解を行います。 ケースBでの説得力あるストーリーの構築法 一方、ケースBでは、例えばグループウェアの切り替えに際し、役員を説得するためのデータ準備が求められます。説得力のあるストーリーを構築するために、現実的に入手可能なデータを調べることが重要となります。 具体的な結果を得るために これらのポイントを踏まえ、データ分析の取り組みを進めることで、より具体的で説得力のある結果を得ることができます。

戦略思考入門

集合知で拓く戦略の新視点

議論の偏りは大丈夫? サンライズ社のケースを通して、課題解決に向けた議論が偏った論点だけでは進まないことを学びました。まず、各自の直近の関心事や体験によって視野が狭まる可能性があるため、客観的な課題分析が不可欠であると実感しました。 フレームワークは何故有用? 課題に取り組む上で、PEST、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析といったフレームワークが非常に役立つことがわかりました。特に人事部に所属する立場として、バリューチェーンの観点から戦略を考えることの重要性を感じました。 経営者視点はどう? 戦略策定においては、経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに行動すること、また他社の意見を積極的に取り入れることが大切です。バリューチェーン分析により企業の優位性の源泉を探ることで、基本戦略の構築や改善が促進されると考えています。 SWOTをどう活かす? さらに、SWOT分析を通じて現在の業界や自社の状況をより深く理解し、それを自部門の戦略構築に活かしていく姿勢が求められると感じました。具体的な人事施策を企画・実行する際には、各部署のニーズや成果を定量・定性で把握することが重要であり、これが強固なバリューチェーン形成や組織の強化につながると実感しています。 全体影響をどう捉える? 今後は、日々の業務や制度、施策が全体のバリューチェーンにどのような影響を及ぼすかを意識するとともに、その視点をメンバーと共有していきたいと思います。経営者になったつもりで、独自の判断軸と基準を持ち、より良い意思決定を行うためにジレンマに果敢に向き合う姿勢が求められると感じました。また、他社の意見を取り入れ「集合知」を活用することも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。

データ・アナリティクス入門

あとひと手間!四段階で切り拓く解決力

どう問題解決する? 問題解決の基本プロセスとして、「What → Where → Why → How」の4つのSTEPを学びました。プロセスを細かく分解し、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性を強く感じました。日常の業務において、これらのステップをいくつも行き来しながら問題の原因を探る手法は、非常に実践的だと実感しました。 視点を変える意義は? また、仮説を立てる際には、問題に関わりがありそうな要素だけでなく、それ以外の視点にも目を向ける考え方が有益だと学びました。対概念で物事を考えるアプローチは、固定概念に囚われず幅広い視野で問題解決に取り組む姿勢を養うための大切なポイントです。 ABテストの真意は? さらに、ABテストを活用して施策の効果を比較し、条件を揃えた上でデータを分析するプロセスは、仮説検証の精度を高める上で非常に有効だと感じました。仮説を実践しながら効果を測定し、次のアクションにつなげる一連の流れは、今後の分析業務にも大いに役立つと思います。 離脱理由は何か? 加えて、ファネル分析によってユーザーの利用段階を明確に分解し、どのプロセスで離脱が生じているかを把握する手法も印象的でした。漏斗のように段階ごとに数値を追うことで、課題がどこにあるのかを具体的に把握できる点は、現場での運用改善に直結する大切な視点です。 実践で成長する? 全体として、これらのアプローチを繰り返し実践することで、柔軟かつ論理的な問題解決能力を養えると感じました。定量分析やアンケートを活用し、他者の視点も取り入れた説得力のある提案や、チーム目標の設定など、今後の実務や運用計画にも直結する内容で、非常に有意義な学びとなりました。

データ・アナリティクス入門

小さな実験が拓く大きな未来

仮説はどう捉える? これまでの演習よりも多くのデータに触れる機会があったため、ただデータを見るだけではなく、まず「こういう仮説があるのではないか?」という視点を持って取り組むことが重要だと実感しました。また、仮説は一つに固執せず、他の可能性も網羅的に考えることで、思いつきに頼らないアプローチができると感じました。 PDF加工の落とし穴は? 一方で、PDFデータの加工には非常に頼りになる一面があるものの、誤認識により表の数字が間違うケースもあったため、過信せずに慎重に取り扱う必要があると痛感しました。 数字整理はどうする? ファネル分析とABテストは、どちらもすぐに実践できる手法として役立つと感じました。ファネル分析では、業務フローの数字が断片的にしか取得されていない現状を踏まえて、業務フローを整理し、必要なデータを集めてファネル化することが求められます。 仮説検証は進んでる? また、ABテストでは、うまくいっていない点に対して仮説を立て、比べるべき内容を明確にして、結果が確認できるデータを準備することが大切です。これらの手法を同時期にテストし、比較検証することで、より精度の高い分析が可能になると感じました。 分析の意義は何? さらに、なぜファネル分析やABテストが必要なのか、その意義を自分なりに言語化することも重要です。今週学んだ内容を整理し、データアナリティクスの重要性を前提として、具体的な提案にまとめる作業は大変有意義でした。 実践の意味は何? 最後に、実データに毎日触れてトライアンドエラーを重ねることが、さらなる改善点の発見につながると実感しました。これからも、日々の実践を通じて知見を深めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

分解分析マスター!新たな視点で成長する秘訣

分解の重要性をどのように理解する? 分解の重要性を学ぶことで、物事を理解する際の解像度を高めることができました。具体的な手法としては、全体を定義した上で、MECE(漏れなくダブりなく)になるように確認することが大切です。また、分解の考え方は階層別だけでなく、変数とプロセスの視点でも可能であることを学びました。特にプロセス視点の分解は、これまであまり用いてこなかった分析方法であり、新たな発見でした。 社内活動に分解はどう役立つ? この分解の手法は、社内および顧客向けの活動に活用できると考えています。社内向けでは、社員を職責やキャリア、年齢、配置先などの異なる視点で階層別に分解することで、計画やプロジェクトメンバー選定に役立ちます。また、営業担当者の受注プロセスを分解することで、活動の効率化を図ることが可能です。 分解で顧客分析を進化させるには? 社外向けの活用では、顧客分析やマーケティングに分解の手法を用いることで、企業向けサービスの展開における顧客分類やセグメンテーションがより精密になります。規模や競合他社の視点から顧客を分解し、当社の強みを活かした付加価値の高いサービスを提供することができます。 更なる戦略を立てる方法とは? 例えば、社内では階層別に社員の情報を整理し、部署横断的なプロジェクトの際にはその情報を活用します。営業活動の効率化としては、受注経路を営業提案やリピート注文などのパターンで分解し、それぞれの特徴を分析することで、リソースの最適活用が可能です。 社外では、ターゲット顧客の選定時に規模や分野、競合他社の視点から分析し、強みを発揮できる顧客にアプローチします。このように、分解を活用することで、より効果的な戦略を立てられると考えています。

クリティカルシンキング入門

分解と工夫で見える新たな発見

なぜ分解して把握する? 物事を分解して状況の解像度を上げることの重要性を学びました。特にデータ分析の視点から、①加工の仕方、②分け方の工夫、③分解時の留意点という3つのポイントに着目して学習を進めました。 加工手法ってどう? まず、データ加工については、意味合いを分かりやすくするために基準を設け、グラフ化する手法に注目しました。与えられた票をそのまま見るのではなく、自ら欄を追加して全体を俯瞰することで、絶対値や比率などの数値から隠れた傾向を明確にする―いわゆる「可視化」が鍵となります。 どう分けると良い? 次に、データの分け方の工夫では、手元のデータをもとに状況を捉えるため、単に機械的な10刻みで区切るのではなく、試行錯誤を繰り返しながら意味のある切り口を見つけ出すことの大切さを実感しました。場合によっては、元のデータに立ち返って再検証する方法も有効です。 分解の注意点は? また、実際に分解する際は、When(いつ)、Who(誰が)、How(どのように)の観点を持って整理し、自分自身に本当にそうかと問いながら、複数の切り口から検証していく姿勢が求められると理解しました。こうした実践を通じ、たとえ一度で完璧な結果が得られなくとも、傾向が見えてくること自体に大きな価値があると感じます。 分析結果をどう活かす? これらを踏まえ、まずは自分の部門での最近の取り組みを題材に、発生件数や予測される件数、台数などを定量的に観測し、事象の強弱からリスクの高低を分類する(いわばクラスタリングする)というアイデアが浮かびました。加工方法や分類の工夫は、実践経験を重ねる中で深まるものだと考えていますし、他にも有効なアプローチがあれば議論を通じて共有できればと思います.

クリティカルシンキング入門

相手の視点で磨く企画力

思考をどう見直す? クリティカルシンキングとは、自分自身の思考を客観的にチェックする「もう一人の自分」を育てることです。常に目的を意識し、自己の思考の癖に気づいて客観視することで、結論に達した後も「ほかに懸念点はないか」と問い続ける姿勢を持つことが求められます。 視点の偏りはどうして? これまでの自分の思考パターンでは、企画提案の際に自分の視点のみで物事を考えていたため、目的が曖昧になりがちで、また自らの経験に頼った偏った意見になってしまうことが多く、十分な検討を行えないというフィードバックを頂くことが多々ありました。これは、上司や役員の視点や関心事を十分に取り入れずに議論を進めていたためだと感じています。 目的をどう再考する? 今後は、まず企画の目的を自分だけでなく、提案相手の立場からも捉え直すことを心がけます。具体的には、提案前に相手の思考の特徴や大切にしているポイントを把握し、企画に対する懸念点を洗い出しておくことが重要です。これにより、提案が受け入れられる可能性が高まると考えています。 伝え方はどう工夫? また、プレゼン資料を作成する際には、伝えたい内容をただ羅列するのではなく、相手の立場に立ち、どの情報があれば納得してもらえるかを考えながら構成していくつもりです。プレゼンの目的を改めて確認し、相手に伝わる表現方法を工夫することで、より効果的なコミュニケーションを目指します。 壁はどう乗り越える? 役員や部長陣に提案する際、相手の視点に立って考えようとしてもどうしてもうまくかみ合わず、重要な点を見落としてしまうこともあります。皆さんも似たような壁に直面されたこと、そしてそれをどのように乗り越えられたのか、ぜひ教えていただければと思います。

データ・アナリティクス入門

動きながら考える仮説の極意

どんな仮説が必要? 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明? また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外? さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象(What)を明確にしたうえで、問題の所在(Where)を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築? 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在(Where)に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え? こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか(Where)の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。

データ・アナリティクス入門

データ分析の基礎から見直す重要性

比較対象を誤解することの影響は? 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士(Apple to Apple)」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士(Apple to Orange)」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには? また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは? データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

クリティカルシンキング入門

伝わる文章を書くための鍛錬術

書くことで思考力を鍛えられる? 「言葉を書くこと」自体が思考力を鍛えることに繋がることを学びました。具体的には、①言葉の選択、②順序の整理、③概念の整理が必要だと感じました。 相手に伝わる言葉遣いとは? 言葉を書く際には、主語と述語を強く意識することが大切です。日本語の特性上、主語や述語がなくても言いたいことが相手に伝わりやすいですが、それでも相手が内容を理解するために労力をかけている可能性があります。したがって、相手の立場に立って丁寧な言葉で伝えることが重要だと学びました。 文章コミュニケーションの増加 仕事の中では、電話よりも文章でコミュニケーションを取る機会が増えています。これにより、文章にする機会が過去に比べて大幅に増加しました。 より伝わる文章作成のポイント 今後、より伝わりやすい文章を作成するためには工夫を怠らず、次の点に注意します。 ・社内チャットを利用する際には、送信前に主語と述語が入っている文章かどうかをチェックします。 ・資料作成時には、相手を想像し、短く端的に伝える書き方を意識します。 ・報告や連絡、相談時には、思いついたまま言葉を発さず、まずピラミッドストラクチャーの図をイメージすることが大事です。具体的には、伝えたい明確な理由を最初に考え、根拠に繋がる事象を複数思い浮かべます。 ・言葉を発する直前には論理を整理し、ピラミッドストラクチャーを頭でイメージしてから言葉を発します。 ・文章生成時には、業務連絡や上司への業務進捗の報告など、あらゆる場面で「伝わる」を意識し、長文になりそうな場合はマークダウン形式を活用します。 提案方法を実践するには? これらの方法を実践し、伝わりやすいコミュニケーションを目指します。

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