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例 ✕ 方法

に関する学び

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仮説検証型の行動は？ 不確実性の高い環境下で求められる「仮説検証型の行動様式」が、非常に印象に残りました。所属する管理本部では、「やってみなければ分からない」という前向きさやスピード感よりも、検討を重ねたものの状況変化の中で実行を見送るケースが多く、その結果、十分な共有や合意形成がなされず、悪戦苦闘する状況を実感しています。実務の振り返りを通じ、こうした判断の積み重ねが環境変化のスピードに追いつかない慢性的な要因となり、その兆候が既に現れているのではないかと感じました。 フィードバックは活かせる？ また、不確実性の高い環境下では、仮説検証型の行動が重要であると学びました。自社の事業環境に照らすと、顧客からの要望や不具合報告などのフィードバックを基に、次の試作に反映しながら認識をすり合わせるサイクルがすでに整っていると感じています。しかし、競争環境や顧客のニーズ変化の激しい業界では、サイクルの質はもちろん、回転速度をさらに高める余地があると考えています。 実行支援には何が？ 管理本部として現実的に貢献できる方法は、例えば部門損益を通じて開発コストの実態を可視化し、どの程度のリソースを開発に配分できるか判断しやすくすることや、予算計画に反映させて継続的な投資判断を支援することです。また、回転速度を上げるためには、顧客からの要望や不具合報告を迅速にキャッチアップする体制の構築が求められるため、関連部門へのリソース確保や教育への投資も必要だと考えています。まずは自社のビジネスモデルを理解し、事業プロセスの中で「今もっとも弱いところ」を見極め、随時改善していく視点を持ちたいと思います。 組織文化はどう変わる？ さらに、不確実性の高い環境下においては、仮説検証、意思決定、学習のサイクルが組織文化として定着することが重要です。その実現に向け、AIの活用をはじめとした知識の習得や意識改革を、勉強会の開催や実務での活用例の共有といった形で積極的に進めたいです。自部門でもスモールスタートで意識の見直しをすぐに始めたいと考えています。 失敗回避の工夫は？ 最後に、実践演習の設問４にある「失敗したくないという思いから行動に踏み出すこと自体が難しい」という状況について、どのようなアプローチが有効かを考えさせられました。こうした場合でも、少しずつ仮説検証型の意識や行動を取り入れていくために、具体的な支援や関わり方について、皆さんならどのように対応されるのか、意見を伺いたいと感じています。

戦略思考の定義は？ これまであいまいだった「戦略思考」の定義が明確になったことが大きな収穫です。仕事だけでなく、日常生活でも戦略思考を実践していることに気づき、戦略思考がより身近なものだと実感しました。 ゴールはなぜ大事？ また、戦略思考の必要要素として、①ゴールの明確化、②道筋の選択、③独自性の３点があると理解しました。特に①については、ゴールを設定するのではなく、そのゴールをより明確にすることが重要だと感じています。どの立場の人にも誤解なく理解してもらえる共通認識のゴールであり、なぜそのゴールなのかを自分自身の言葉で深く考えることが求められると実感しました。 選択肢はどう広がる？ ②に関しては、選択肢を多く引き出すことが重要であり、これには自分自身の引き出しが不足していると感じています。従来通りのやり方に頼ってしまい、狭い視野で進めることで手戻りが発生することもあるため、今後はより広範な視点を持ちたいと思いました。 意見伝え方はどう？ 加えて、決められた時間内に考えを整理し、他者に伝える難しさも痛感しました。自分の意見をうまくまとめて伝えることが苦手なため、グループワークで他の受講生の方法を学び、少しずつ改善していきたいと考えています。 全体評価はどう？ 総評として、戦略思考の各要素を具体例とともに理解し、日常や業務への応用を意識できた点は評価できます。しかし、選択肢の幅を広げるための工夫についてはさらに改善の余地があると感じました。 実務でどう活かす？ ゴールの明確化や選択肢の重要性を実体験を通して学べたことは、実務における大きな強みになると感じています。業務現場で共通認識を持つゴールを実現するためには、単語の意味や背景の明確化、定量化や5W1Hの整理といったプロセスが必要だと思います。また、従来のやり方にこだわらず、目的の本質を捉えるために、常に多様な視点を持ち、周囲の意見や過去の失敗から学ぶことが大切だと考えます。 実践にどう繋ぐ？ 今後は、戦略思考を実際の業務行動に落とし込み、自己成長へとつなげる体験を積み重ねたいと思います。例えば、運営を担当する経営方針発表会では、単に慣習に従うのではなく、誰がどのような状態になることが理想なのか、参加者の感情や行動に変化が現れるような目的の具体化が必要です。同様に、中長期的な課題に対しても、まずはビジョンを誰もが共通認識できる言葉に言語化することが第一歩だと認識しています。

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。

仮説の意義は何？ 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えであり、課題解決のプロセスではまず「what（課題の特定）」を行い、その後「where（どこに問題があるか）」を考えることになります。 問題点はどこ？ どこに問題があるかを検討する際、ポイントは以下の２点です。まず、必ず複数の仮説を立て、いずれかに固執しないようにします。次に、各仮説に網羅性を持たせることが重要です。今回の学びでは、例えば「レッスン内容」「レッスン代金」「立地や日時」「販促方法」といったサービスの各要素をあらゆる角度から洗い出すイメージでした。また、3Cや4Pといったフレームワークに触れることで新たな視点を得ることができました。 仮説の種類は？ さらに、仮説には主に２種類があると学びました。ひとつは、ターゲット層の拡大などの結論に関する仮説、もうひとつは問題の原因や解決策を具体的に検討する問題解決の仮説です。後者は「where:問題の箇所を仮定する」「why:その原因を推測する」「how:解決方法を検討する」という順序で考え、筋道を立てる手法でした。 アンケート結果は？ 社内で実施する教育後のアンケートでは、解答直後にアプリが提示する円グラフから、何が問題か（what）の部分を大まかに把握することができます。その後、回答者の属性や状況を踏まえ、できるだけ網羅的に「where」を洗い出すために仮説を検討します。4Pの観点では、教育内容、コスト（ここでは時間や労力）、実施方法や時間配分、連絡手段などを考慮した仮説となります。 事前整理の効果は？ このように事前に分析の視点を整理しておくことで、設問作成もスムーズに進められ、必要なデータを最初から集めやすくなると感じました。 結論仮説の重要性は？ また、業務で用いている仮説の中では、特に結論に関する仮説が重要であると改めて実感しました。直近で実施する意識調査の分析にあたっては、複数の結論の仮説を立て、その理由を深く考えた上で、使用するデータ項目を決定し、最終的に対策案を立案する流れを実践する予定です。最終提出前には、自分の仮説が他の仮説と矛盾しないかも確認し、他者の視点を意識することで、更なる精度向上を目指したいと思います。 実践活用はどう？ また、6月に実施する教育後アンケートでは、これまでの気づきを反映し、より実践的な思考ツールとして活用できるよう努めていきたいと考えています。

スライドの意味は？ 今週の学習を通して、スライド作成は単に情報を並べるだけでなく、「何を伝えたいか」という明確なメッセージを中心に設計することが重要であると改めて理解しました。特に、情報の順序をメッセージに合わせて整理すること、メッセージに意味づけをし一言で伝えること、そしてグラフや色、矢印などで視線を誘導し、伝えたいポイントを際立たせることの3点が印象に残りました。 視覚化で変わる？ これまで、資料作成ではグラフや図の活用が苦手で、文字やイラストに頼りがちだった自分がいました。しかし、今回の学びを通じて、視覚化によって「目で読ませる」資料の重要性を実感し、伝える目的にふさわしい図やグラフを自ら選べるようになりたいと感じました。また、「ワンスライドワンメッセージ」の意識が、より意図を伝わる資料作りに役立つことも学びました。 AIとどう向き合う？ 一方で、AIを活用することで資料作成の効率化が進む中で、どの表現が適切かを自分自身で判断する力を養う必要性も認識しました。今回学んだ「メッセージを中心とした視覚化」の考え方は、日常業務の資料作成にも直接活かせると感じています。 研修報告は何を？ 私は、担当する社員研修において研修の効果や課題を上司や関係者に報告する立場にあります。これまでは、収集したアンケートデータをそのまま表にまとめるだけで、何が課題であり、どう改善すべきかという核心が十分に伝わらない資料になっていたと振り返っています。今後は、まず「この資料で何を伝えたいのか」というメッセージを一つ明確に定め、そのメッセージに合った表現方法で資料設計を進めたいと考えています。 データの伝え方は？ 具体的には、アンケート結果を報告する際、単にデータを羅列するのではなく、最も伝えたい傾向や課題を明確にし、その裏付けとしてグラフや図を効果的に配置していきます。また、強調すべき数値や変化を色や矢印を用いて視覚的に示すことで、受け手が一目で重要なポイントを把握できる資料を目指していきたいと思います。 優先順位はどう？ 実務では、一枚のスライドに複数の情報を盛り込む場合もありますが、伝えたいことの優先順位を見極め、メッセージを絞り込む判断力をさらに鍛えていく必要があると強く感じました。伝えたいことが複数ある際、どのように優先順位を付け、メッセージを絞り込んでいるのか、皆さんの具体的な実践例もぜひ参考にさせていただきたいと思います。

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。

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。

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。

戦略的思考の鍵は？ 戦略的思考には、まず「目標を明確に定め、なるべく最短・最速で進めること」、次に「やるべきこととやらないことを取捨選択すること」、そして「他との独自性を持つこと」という３つのポイントがあると学びました。さらに、学んだ内容は単なるキーワードの羅列ではなく、自分に置き換えて教訓や言葉にすることで、確実に自分のものとなると実感しました。戦略的思考を活かすためには、表現力や説得力も重要な要素であると感じています。 採用課題の悩みは？ 私の職場では、地方工場における高校生採用と、目標が明確でない採用課題という２つの課題に直面しています。前者は、工場の若返りを目指して高校生の採用という一定の方向性は見えているものの、後者は他社との差別化や効率的な採用課題の解決策が具体的に示されておらず、どこから手を付けてよいのか分からない状況です。 行動計画は見えますか？ 今後は、学びを通じて大きな課題に直面した際のアプローチ方法を身につけ、具体的な行動計画が見えている時には、実際に行動に移しながら職場での学びを深めていきたいと考えています。 具体策はどうですか？ 具体的な高校生採用の取り組みについては、毎週の定例会議でファシリテーションを担当し、関係者の声を引き出して目標をさらに明確にし、具体的な形にしていくつもりです。その上で、実施すべきアクションを整理し、無駄なく管理しながら進めることで、採用活動全体の効率化を図っていきたいと考えています。また、高校生が求めるものや、わが社の独自性を魅力的にアピールするための材料作りについても、関係者と議論を重ねながら進める方針です。リーダーシップを発揮し、戦略的思考を現場で実践する絶好の機会と捉え、積極的に取り組んでいきます。 他社との差は？ 一方、長期的な他社との差別化や効率的な採用課題の解決については、上司の意図を深く掘り下げるとともに、上司だけでなく他の方々の意見も取り入れ、自分なりの考えをしっかりと整理していきたいと思います。目標と共通の課題がなければ、ただ行動するだけでは効果が得られないと痛感しています。 グループワークの効果は？ また、グループワークを通して、的確に言語化しまとめる方々がどのような意識で発言しているのか、また皆さんが苦手とする部分をどのように克服しているのかを知ることで、自分自身の成長にも繋げていきたいと考えています。

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。

ライブ授業の印象は？ 今回のライブ授業を通して、6週間の学びを振り返ると、自分自身の思考の癖と向き合う貴重な時間であったと実感しました。特に、講座冒頭で示された「クリティカル・シンキングとは、自分の思考をもう一人の自分がチェックすること」という言葉は強い印象を残しました。自分自身の考え方に対しても批判的な視点を持つことが、より深い理解につながると感じています。 無意識の偏りは？ 各週ごとの学びもとても示唆に富んでいました。まずWEEK1では、人間の思考が無意識のうちに偏りがちであることを体験し、自分自身を疑う大切さに気付かされました。WEEK2では、数字や事象をそのまま捉えるのではなく、構造的に要素ごとに分解して考える重要性を学び、現象の背景にある本質を探る手法を身につけました。 表現の工夫は？ またWEEK3では、主語と述語を正しく使い分けることの難しさを実感し、曖昧な表現が意図の伝達に及ぼす影響を理解しました。WEEK4では、情報を単に並べるのではなく、グラフや図表に落とし込むことで、見る人に分かりやすく伝える方法を学びました。このとき、自分が伝えたいポイントを明確にする大切さを痛感し、情報過多にならない工夫が必要だと感じました。 事例からの発見は？ そしてWEEK6では、実際の事例を通して、問いを立て、データを加工し、構造的に整理する一連のプロセスを体験する中で、数字や情報をひと手間加えることによって新たな気付きを得られる点に強く印象づけられました。 思考の型を磨く？ これらの学びを通して、クリティカル・シンキングとは特別な能力ではなく、「問いを立てる」「分解する」「構造化する」「根拠で支える」という一連の思考の型を繰り返し実践する姿勢であると理解しました。これまで直感やスピードに頼っていた自分に気づかされ、今後はまず問いを明確にすること、そして自分の考えを一度立ち止まって振り返る習慣を持ち続けたいと強く思います。 実践と感覚のギャップは？ また、今回の講座で「考えているつもり」と実際に構造的に考えることの違いの深さを実感しました。普段は経験や感覚で判断していた仕事の中で、まず何に答えようとしているのか問いを定め、その上で分解や整理を行うプロセスが不可欠であると感じました。これから、より整理された形で物事を考えるために、自らの思考を客観的に見直して繰り返す努力を続けていきたいと思います。

クリティカルシンキングの重要性とは？ クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で適切なレベルまで考えることを意味します。この原点に立ち返るために、受講当初の設問を振り返りました。当初、授業を受ける際には思考の制約や偏りを認識していませんでしたが、5週間の講座を終えてみると、自分の認識に大きな変化があったことを実感しています。 疑問が生まれる瞬間 新たなケーススタディを通じて、「本当に？」「なぜ？」「なんで？」という疑問が最初に浮かんだのは、今回の受講内容による学びの成果だと感じました。途中のグループワークでは、異なる考えを持つメンバーとディスカッションを行い、さまざまな視点や主張に触れることで大いに刺激を受けました。あるケーススタディでは、自分の発想が及ばなかった人材マネジメントやファイナンスに関する意見を聞き、新たな気づきを得ました。 業務効率化への影響は？ 現在の業務では、ルーティン化した通常業務とフローが完了していない業務が混在しています。多様なミーティングや資料作成、プレゼンなどの機会がありますが、主として経理、総務、購買、広告販促などのバックオフィス業務が中心です。これらの業務全般において、クリティカルシンキングの思考方法は必要不可欠であり、業務の効率化や高品質化に繋がると感じています。 他者との協働はどう活かす？ 加えて、同僚、上司、営業部門スタッフとの連携といった他者との協働が日常的に行われています。相手のバイアスも考慮し、認識の齟齬が生まれないように効率的に業務を遂行するために、クリティカルシンキングの学びを活かしています。 実践例から学ぶポイントは？ 以下の点を常に意識しています： - 目的を常に意識する - 自他の思考の癖を意識する - 本当にそれでいいのかと常に問い続ける 具体的な実践例として、以下のような取り組みをしています: - ミーティングのファシリテーターを務める前に、各議題に対して提案者とともにイシューを特定し、その認識を共有する。 - 自身の部署に対する意見・要望をヒアリングし、その結果をクリティカルシンキングを用いて分析し、自らの主張と根拠を導き出して文章やスライドを作成し、課内に共有する。 - 自身の受け持っている業務を虚構にしないようにし、他者に引き継ぎやすくするために、現状のフローが適切かどうかイシューを特定し、最適な業務内容を作成して手順書を作成する。