戦略思考入門

抽象が現実に!自己成長の軌跡

変化はどこで感じた? week1からweek6を振り返ると、自身のありたい姿がより具体的に明確になっていることに気づきました。初めは抽象的に掲げた目標が、学びと実践を重ねる中で、より具体的な行動指針へと変化していったのです。 進化の具体例は? 例えば、week1では「研修講師としてプレゼンスキルを習得する」と記していましたが、week6には「スライドを見ずに、自分の言葉で受講者の目を見て話すことを心がける」と、より具体的な表現になりました。同様に、「ストーリーを見せるリーダーになるためにわかりやすく説明するスキルが必要」との記述が、最終的には「自分の言葉で語る」という、自身の解釈を伴った表現に変化しています。 戦略の意識は? この変化は、戦略思考でいうゴールを明確に意識し、日常的に具体的な行動を自問自答する習慣が根付いたためだと思います。短期間ながら、学習記録を通じて自己成長を実感できたことが大変嬉しく感じられます。 新たな学びは何? また、講座内で初めて学んだフレームワークや基本戦略、戦略における選択(捨てる)、経済性といった概念は、今後の小さな判断や日々の意思決定にも活用できると感じています。同じく、「捨てる」学びは、優先順位を明確にするという点で、日常生活や業務に直結するものとなりました。 仕事の優先順位は? 仕事の現場では、業務の優先順位付けが適切でないと、自分だけでなく周囲にも影響を及ぼすため、タスクの期限を明確にし、必要な時間をあらかじめ設定することが大切だと感じました。さらに、予期せぬタスクに対応できる余力を持つことや、業務の優先順位が異なる場合には、部下としっかり擦り合わせることが不可欠だと思います。 運用計画の実践は? 出店後の運用や経営計画を立てる際にも、フレームワークを活用して環境や情勢を踏まえた分析を行い、将来の経営や売上の拡大に向けた仮説を立てるという実践が、とても役立つと実感しました。 管理はどう進化? 日々のスケジュール管理についても、タスクの優先順位を可視化し、常にスケジュールを見直して必要に応じた優先順位の変更を行うこと、また、ROIを意識して客観的な判断を心がけることが重要だと学びました。自分一人ではなく、周囲とも積極的に情報を共有し、スムーズな業務遂行を目指していきたいと考えています。 現状把握の秘訣は? 最後に、現状分析にはPESTやSWOTを活用し、自社の強みや弱みを正確に把握することが必要です。その上で、戦えるフィールドを明確にし、今後の戦略に繋げていく姿勢が大切だと感じています。

クリティカルシンキング入門

ビジネスの障害と繋がりを発見する思考法

考える力を深める方法とは? 自身の思考を広げ、本質的な課題や解決策を導き出すためには、「目的意識」「3つの視」「具体と抽象化の繰り返し」「問い続けること」が重要だと学びました。これらを怠ると、「問題の本質に気付けていない」「狭い範囲の検討に留まり議論のすれ違い・解の見落とし」というビジネスで成果を出す上での大きな障害を放置することになると感じました。 新たな価値を創出するには? これらの要素を使いこなすことで、それまで別の事象としてしか捉えていなかったことの繋がりを発見し、他者が気付かないような価値(ソリューションやビジネスモデル)を創り出すことができると気付きました。特に、「3つの視」についてはこれまでは「2つ上の目線で考える」ことを重視してきましたが、視座の高さだけでなく、視野・視点を意識することでより客観的な視点を得て、論理的な理論構築が可能となると感じました。 情報収集の精度を上げるには? また、自身や自社の専門性の無い分野へのソリューションやビジネスモデルの検討において、まず当該市場の初期調査を実施しソリューション検討に入りますが、得られる情報だけでは適切な市場・顧客セグメント・ターゲティングの検討が十分な精度でできていないと感じています。調査では省庁資料や専門誌からの情報取得、フレームワークを活用した課題整理など、効率的な進め方を意識していますが、後から情報を継ぎ足しで補完することが多々あります。そして、そうして得た情報の中に本来気付くべき課題やソリューション検討のヒントになる情報が隠れていたと後ほど気付くことも多いです。クリティカルシンキング、特に「3つの視」「具体と抽象化の繰り返し」を意識することで、情報を的確に深く調査し、精度の高い解や仮説を導けるようになると感じました。 プレゼンスキルを向上させるには? さらに、役員向けプレゼンを行う際、「3つの視」「具体と抽象化の繰り返し」「問い続けること」を意識しストーリー構築を進めることで、自身の主張を裏付ける根拠の論理性が向上し、論理の飛躍を防止する効果が得られると感じました。 業界分析のアプローチ法は? ソリューション提供やビジネスモデル構築に関わる業界、企業、個人(クラスター)を「3つの視」で捉え直し、「他に対象はないか」「構築した仮説は他の視点・視野・視座から視た際にどうか?それらを考慮し他に検討すべき事項は無いか」などを深掘りする。他に検討すべきことが見つかった際は、具体と抽象の思考でタテ・ヨコ・ナナメの関連事項を洗い出す、というプロセスが重要だと感じました。

データ・アナリティクス入門

データ分析の真髄に迫る学びの旅

データ分析の基本とは? まず初めに、データ分析の大前提として「データは分析し結論を導き出すための情報・数値であること」と「分析の本質は比較であること」が言語化されていたことが印象的でした。これにより、分析の目的や方法を再認識することができました。 目的を見失わないためには? 分析の目的を見失わないこと、目的を果たすために適切な仮説を立てることは重要です。しかし、実際には想定結果が出ず、焦ってデータ収集をやり直すことや、仮説が間違っていて最初からやり直すことが多々ありました。これは、深く考えることが不足しているからだと改めて気づきました。 効果的な比較対象の選定法 また、比較の対象を選定する際、分析する要素以外の条件を揃えることができていなかったように思います。さらに、分析結果をもとに意思決定を行うためには、どのようなデータをどう加工すると伝わりやすいかを理解することも欠かせません。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方ができていないケースが多く、自己満足に陥っていたと感じました。 第三者の知識をどう活かす? これからは、まず自らしっかり考え、第三者の知識や知見・知恵を借り、フィードバックを活かすことが重要であると再認識しました。 次期中期計画にどう活かす? 次期中期事業計画の策定時には、現状を振り返り、次期中期計画を「なぜその目標を設定するのか」「なぜそれを独自性(強み)と仮定したのか」「なぜそれをやる/やらないと仮定したのか」「現経営資源を踏まえた場合、なぜその方針が妥当なのか」と問うことで、分析結果を用いて説得力を持たせたいと考えています。「目指すべき目標を明確にする」「独自性(強み)を持ち自覚する」「やることとやらないことを峻別する」「目標までの道のりの妥当性を示す」これらを一つずつ丁寧に進めていくつもりです。 ゴールをどう明確にする? バランススコアカードを用いて現在の中期計画の問題点を再考し、新たなビジョンと戦略を立てるためにゴールを明確にし、その達成策を明示します。戦略マップを作り、戦略の構造化を図ることで、分かりやすいアクションプランを立てたいと考えます。データ分析に基づくことで、より良い意思決定ができると信じています。 初めての取り組みに挑むには? 初めての取り組みが多いですが、「自ら深く考える」「第三者の知識や知見・知恵を借りる」「フィードバックを活かす」ことを繰り返し、関係者全員にとって有益な中期計画にしていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ビジネス分析で得た新たな気づきと学び

分析はどう進める? 演習を通じて、実際のビジネスにおける分析思考を実践することができました。目的を明確にした分析や比較対象の明示、仮説を網羅的に洗い出し、可能性の高いものを検証していくプロセスを学びました。また、数値のばらつきを意識し、代表値に惑わされず、データの適切な見せ方についても考えることができました。 割合の見方は? 実数と割合の両方を把握することの重要性を理解しました。変化が現れる割合の内訳や、それが分析に値するかどうかを見極めることが求められますが、そこに対応が不十分な点に気付きました。無視してもよい場合は早めに切り捨てることで、分析の効率化につながることを学びました。 実績はどう比べる? 実績を比較する際には、既存データの見え方に惑わされないようにし、元データをしっかり把握することが重要です。逆に社内での説明時には、平均や代表値を用いつつ、その根拠となるデータもグラフで示し、データの精度を納得させるように努めたいと思います。平均、中央値、最頻値のどれを用いるか、慎重に考える必要があります。 不要データは除く? 効率化のために、不要な情報を最初に除外する判断が求められます。データの予測精度を上げるために複数の方法を試し、正確性に欠けるものを排除することが必要です。具体的には、当年実績予測を立てる際に、どの予測方法を採用するかを検討します。いくつかの手法を出し、例年の傾向を踏まえて選ぶといった作業が重要です。 課題は何でしょう? 分析における「比較」「目的」「課題」を明確にし続けることが重要であり、学びやインプットの時間を意識的に捻出することを続けたいと思います。特にExcelの実践スキルを高めることが課題であり、データ分析の本質や考え方についての理解を深めることができましたが、実践がまだ不足しています。業務の中でも学びの時間を作り、スキルを磨いていかなければなりません。 効率はどう上げる? データ分析を行う中で、「もっと効率的に行う方法や関数があるだろう」と感じながらも、業務の中では時間がとれないことがあります。学びの時間を構築し、最初は大変でも一度挑戦することが重要です。それを繰り返すことで、最終的な作業の効率化や精度の向上につながります。 多角的視点は? 最後のライブ講義で提示されたクリティカルシンキングのポイントを忘れずに意識しておきたいと思います。多面的に考えることを意識し、様々な人と話し、インプットを続けることが大切です。

データ・アナリティクス入門

数字が魅せるSNS成功ストーリー

計算重視で成果は? 数値で表れない効果を具体的な数値に置き換える方法は非常に新鮮でした。直感だけに頼るのではなく、計算に基づいてコンバージョンレートを算出し、その結果を判断に反映させる重要性を、改めて実感しました。理論的に考えることの大切さを実体験として再認識できました。 SNS戦略はどう考える? 各SNSの特性を踏まえ、効果を最大化するためのアプローチを分析に基づいて決定する必要があると感じました。特にFacebookでは、以下の点がフォロワー以外のユーザーにリーチし、リーチ数やシェア数が向上する要因として考えられます。まず、ユーザーにとって有益で興味深い情報が含まれるコンテンツは、シェアされやすい傾向にあります。次に、画像や動画などの視覚的要素の活用が、ユーザーの関心を引き、シェア拡大につながります。また、ユーザーがオンラインで活発な時間帯に投稿することで、全体のリーチとエンゲージメントが向上することが期待できます。さらに、質問や呼びかけを通じたユーザーエンゲージメントの促進、適切なハッシュタグの使用、そして他のページやインフルエンサーとの連携も、投稿の拡散に寄与する重要な要素です。 インスタ投稿の極意は? 一方、Instagramでのリーチ数やシェア数を高めるためには、いくつかの施策が効果的です。投稿頻度を1日1回以上にすることで、多くのユーザーに接触する機会が増加します。また、ターゲットユーザーがアクティブな時間帯を分析し、最適なタイミングで投稿することがリーチ向上に大きく寄与します。さらに、再投稿を避け、独自のオリジナルコンテンツを作成することは、Instagramのアルゴリズム上も優遇されるため有効です。関連性の高いハッシュタグの活用や、コメントなどを通じたユーザーとの積極的なコミュニケーション、そして「いいね+フォロー」などの参加しやすい条件でのキャンペーン投稿も、投稿の発見性やエンゲージメントを高める効果が期待できます。これらの施策により、投稿が「発見」タブに掲載される可能性も高まります。 データで最適化する? また、2月のSNS投稿の各コンテンツ別の結果をまとめ、そのデータに基づいて仮説を導き出す時間を確保する必要があります。CFMの効果最大化には、シェアされることと夕方以降の投稿が鍵であると考えています。アクティブな時間帯に投稿しているものの、Instagramでの投稿内容や曜日についても、仮説を立て、会議で検討するべき点が多いと感じました。

データ・アナリティクス入門

仮説で拓く学びの道

分析の基本は何? 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える? プロセスでは、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。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は? 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう? 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何? また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は? 具体例として、【1】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える? また、【2】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2=◯年後の売上/スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは? これらの考え方を踏まえ、Q2では【1】と【2】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。

クリティカルシンキング入門

多様な視点で問題解決を進める方法

現状把握の重要性とその手法は? 現状を把握するためには、様々な切り口からとらえることが重要です。私は、自分がすぐに思いつく切り口に飛びついてしまいがちなので、切り口そのものをできるだけ多く考え、実際に手を動かすことが大事だと感じました。迷っている時間があるなら、少しでも多く手を動かした方がよいでしょう。 MECEの活用で視野が広がる? この切り口を網羅的にとらえるためには、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の観点が大事です。MECEには①層別分解、②変数分解、③プロセス分解があるため、把握したい現状に応じてどの分解方法が適切かを考えて取り組んでいきたいです。 仮説設定はどう導く? また、切り口を考える際に、自分なりの仮説を立てることも大事だと学びました。仮説があれば、それに沿った切り口を設定し、求める情報に早くたどり着ける可能性が高まります。ただし、仮説にとらわれすぎて視野が狭まるのは避けたいですが、ある程度の仮説を持つことは重要です。 自分の推測にとどまらないには? 様々な立場の人が関与する内容を進めていくうえで、それぞれの立場からの最適解をとらえる際に切り口の観点が使えると感じました。これまでは「自分がその立場だったらどう思うか」という考え方をしていて、結局それは自分自身のとらえ方が大いに関与していることになると気づきました。「自分がその立場だったら」という漠然とした推測ではなく、MECEの観点も取り入れて最適解を導いていきたいです。 プロセス分解で振り返る意義とは? また、起きてしまったことを振り返る際にプロセス分解が使えると感じました。時間軸として捉えた際に、どの部分でもっとこうしておけば変わった、と考えられれば、自分自身の傾向や、これから具体的にどの部分に留意して進めていけばいいかが認識しやすいと思います。 改善行動の具体策は? 今後、主に次の2点を行動に移したいです。まず、様々な立場の人が関与する問題を進める際に、「他の切り口がないか」を考える。その際、頭の中だけで考えるのではなく、実際に書き出したりメモを取ったりして視覚化します。そして、起きたことを振り返る際に、プロセス分解を行い、具体的に改善箇所を認識するようにします。また、プロセス分解後に他の分解方法も試して、時間軸だけでなく不足していた観点を認識し、自分の傾向を把握したいと思います。

データ・アナリティクス入門

データに宿る成長ストーリー

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・アナリティクス入門

比較で見える、成長の瞬間

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。

データ・アナリティクス入門

問題解決力を鍛える!仮説思考の体験談

仮説思考をどう実践する? ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する? 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める? 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは? 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

データ・アナリティクス入門

小さな復習が未来を開く

比較の価値って何? 「分析の基本は比較」という視点を再認識しました。自分と他者、自分がありたい姿、そして現在の自分を丁寧に比較することが、より深い洞察へとつながると実感しています。また、学習においては一夜漬けややっつけ仕事ではなく、たとえ1日5分の復習でも習慣として続けることが重要だと痛感しました。特に、ビジネスの現場における影響度を考えると、その積み重ねが大切だと考えています。 原因の探し方は? 分析のプロセスでは、結果だけでなく原因を深く掘り下げる姿勢が必要です。数字に裏付けられたストーリーを構築するためには、飛びつかず、しっかりと要素を分解して検証することが求められます。やみくもな対応では、納得感や信用を得るのは難しいと感じました。 課題はどこにある? まず、フレームワークなどの問題解決の手法については、理解しているつもりでも実際の問題に直面すると活用できていない部分が浮き彫りになりました。たまたま効率化には成功したものの、その他の面では十分に実践できておらず、今後、時間のかかる業務のプロセス改善に取り組む必要があると考えています。 新知識はどう活かす? また、ABテストといった新たな知識の習得ができた点は大きな収穫でした。勉強の習慣化に向け、意識的な時間確保と無駄時間の削減に努め、受講者のコメントからも自分の表現不足を認識する機会となりました。講座終了後は、講師の授業や動画、受講者の意見を総復習し、理解をさらに深めるつもりです。 図解で見やすく? さらに、シンプルながらも資料に図を取り入れることで、情報を視覚的に整理する試みも始めています。作成技術は向上途上ですが、引き続き動画などでスキルアップを目指していきたいと思います。 仮説の不足は? 一方で、学び続ける意欲はあるものの、仮説を作成する基礎知識が不足しているため、仮説の質や数が十分でなく、次につなげることが難しいと感じました。仕事におけるレアケースの振り返りや因果関係の検討が、これからの課題であると考えています。結果だけに注目するのではなく、その背後にある原因を明らかにすることがポイントとなります。 本質をどう捉える? 今回の学びで特に印象に残ったのは、「目に見えるものにすぐ飛びつかない」という点です。大切な要素は必ずしも目に見える形で現れるわけではないという教訓を、今後の業務にも活かしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

目的を明確に!効率的な問題解決法とは?

学びを日常にどう活かす? これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー(課題)を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは? この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談(報連相)、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は? 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

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