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実践

に関する学び

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実務で時間は足りた？ 実務に追われる中で、十分な時間を取ることができず、短い時間で一気に課題に取り組んだため、理解がしっかり身についたかどうかに不安があります。 事例で何を感じた？ 演習では、具体的な事例を通じてクリティカルシンキングの活用方法を実践し、全体を振り返ることで各要素を整理できた点が大変有意義でした。 MECEで整理できた？ また、MECEの考え方を活用し、与えられた情報を効率よく整理する手法や、グラフを用いた視覚的な表現、シンプルにメインメッセージと結論を伝える方法は、実務においても役立つと実感しました。今後、スライド作成や企画立案の際に取り入れていきたいと考えています。 イシュー、本質は何？ 一方で、イシューの明確化については、うまく捉えられている部分とそうでない部分があり、今後は立ち止まって本質を見直す習慣を意識していきたいと思いました。

平均値だけで判断？ 平均値だけを見ると誤った判断をする危険性があると学びました。そこで、データの分布を詳しく分析することでばらつきを把握し、分析対象の値についていくつかの代表値を意識することで、より確かな分析が可能になると実感しました。 各地域で違いは？ また、これまで地域ごとに単純なヒストグラムグラフを用いて施策の導入率を示していたところ、異なるビジュアルで各地域の分布を可視化する手法が有効であると感じました。これにより、データの違いから仮説や対策を導き出すことができ、より実践的な分析が行えると考えています。 再考してどう変える？ 今後は、常に分析の方法やデータの捉え方を再考する習慣をつけ、複数の視点からデータを加工・表示する手法を試みたいと思います。また、比較を意識しながらギャップの要因を探り、そこから具体的な対策を検討していく姿勢を大切にしていきます。

データの傾向は見えますか？ データはビジュアル化することで多くのことが見えてくると感じています。そこで、まずは業務の件数や週平均、月平均などの数値を確認し、どのような傾向があるのか把握することから始めたいと思います。 年次データのばらつきは？ 次に、年単位でのデータをヒストグラムに落とし込み、ばらつきや偏りがあるのかを検証してみたいです。年代ごとの偏りから、ある種のマーケティング施策が影響しているのではという仮説を立てることができ、実践演習で学んだ知識が非常に役立ちました。 平均値の使い分けは？ また、単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均など、状況に応じた平均値の使い分けが正しい分析につながるということを再認識しました。さらに、数字のばらつきを評価するために、標準偏差のような指標を実際の業務データで算出し、その計算方法や数字の感覚を磨いていきたいと考えています。

視野を広げる重要性とは？ 今回の講義やグループワークを通じて、様々な方の考えを聞くことで、自分がいかに視野が狭いかを理解することができました。自分の考えは経験則に基づくことが大半ですので、今後は「視点」「視野」「視座」の3つの視点を取り入れられるよう努力していきたいと思います。 新規部署での挑戦と考え方 異動に伴い、新規部署への配属となりました。この部署の方向性を決める場において、クリティカルシンキングを取り入れて様々な視点から得られる考えを深掘りし、最適解を導き出すことが重要だと感じました。 課題の分解と振り返り方法 事象を多角的に捉えるためには、まず課題を分解し、それぞれに関連する事柄を整理することが必要です。そして、簡単な事例から振り返りを意識的に行うことで、課題に対する思考の実践を積み重ね、それをアウトプットすることで全体の振り返りを行っていくつもりです。

どう分析で楽しさを見出す？ 数字を細かく分析することで、問題の原因を追究する楽しさを実感しました。 MECEで不安解消の秘訣は？ また、MECE（漏れなくダブりなく）の考え方が問題解決に大いに役立つと感じています。最初はその概念に対し、不安を抱いたものの、今回の学習で自分にも実践できると自信がつきました。 業務改善の必要性は？ 日常の業務では、給与計算や勤怠管理、経費精算など、業務改善が必要な場面が多くあります。単に表面的な事象で判断するのではなく、業務全体の流れをプロセスごとに分解し、問題や無駄、認識のズレを整理することが大切だと考えています。 ルール改革の方向は？ 具体的には、社員からの問い合わせを起点に申請手順やフォーマットの見直しを行い、原因を的確に特定することで、ルールの明確化やマニュアル改善、システム設定の見直しへと繋げていきたいと思います。

講座で何を学んだ？ 今週は、戦略思考の講座全体で学んだ内容を振り返る週でした。初めて受講しましたが、動画での知識インプットとグループワークの両面で、多くの学びを得る貴重な機会となりました。 実践で深まった？ ただ聞くだけの机上の勉強では内容が頭に残りにくいですが、実際に手を動かし、議論を交わすことで多様な視点を取り入れられたのが非常に実り深かったです。ここで得た学びを忘れないよう、今後も日常の中で少しずつ思考と実践に活かしていきたいと思います。 グループの効果は？ また、この講座での経験は、クライアントへのプロジェクト進行提案や自社の今後の展開を議論する際にも役立つと感じています。社内でグループワークを通じて意見交換をすることで、多角的な視野が養われ、目先の提案にとどまらず、本当に顧客のビジネスが成長する視点を意識したアウトプットができると期待しています。

AIの目的はどう定める？ AIを活用する際は、具体的な目的を持つことが大切だと感じました。これまでの私はAIの使い方がひとつのパターンにとどまっており、さまざまな可能性を感じながらも具体的な使用イメージがあまりなかったのですが、ライブ授業やグループワークで他の受講生が実践している多様な使い方を知ることができ、大変参考になりました。 活用方法は何がある？ 具体的には、会議の議事録作成、メールの要約、翻訳、上司への報告、アイディア出し、効果的なプロンプトの作成、さらにはAI秘書の作成など、さまざまな場面での活用方法が考えられます。これらの方法を実践するにあたり、まずはGEMSの作成を行い、初手としてAIに相談する行動を取ることが推奨されています。また、自分自身の個性に沿ったアウトプットをどのように実現していくかという点についても、今後の課題と感じているところです。

文章を体系化する重要性 相手に伝わる文章を書くためには、伝えたいこと及びその理由を体系的にまとめ整理することが重要であると理解しました。ただし、これまでそのように文章を組み立てて記述した経験がないため、今後はしっかりと意識し実践を重ねていきたいと思います。 どう指摘を効果的に？ 新規の部署においては、建築設計図を事前にチェックし、設計担当者に伝える場面が増えるでしょう。しかし、ただ「ここがダメ」と端的に指摘するのではなく、事象やその理由を体系化して説明することで、相手に伝わりやすい説明ができると考えます。 ロジックツリー活用の実践 また、相手に説明する際には、ロジックツリーを作成し全体を整理することを心掛けたいです。動画の中でも示されていたように、いきなり書き始めるのではなく、まず全体像を整理してから文章を作成することを心掛け、実践を重ねていきたいと思います。

目的と仮説をどう定める？ これまでの復習として、分析に入る前に目的と仮説を明確に設定することの重要性が強調されました。どのデータをどのように加工し、何を明らかにするのかを事前に定めることで、スムーズな分析が可能になります。また、問題解決のプロセスでは、「What, Where, Why, How」といった各ステップを順序立てて進めることが大切です。分析は仮説の設定から始まり、データの収集、加工を経て、最終的な発見へと繋がります。 実践プロセスはどう進む？ この手法は、あらゆる業務において有効です。通常の数字報告においても、目的意識を明確にするためにデータをビジュアル化し、次のアクションへとスムーズに繋げる役割を果たします。また、課題解決や新しい企画の立ち上げの際にも非常に効果的です。実践を重ねることで、この思考プロセスを自分のものとして定着させることが求められます。

どのツールが気になる？ 今回、初めて知るツールもあり、それぞれの使い分け方がとても興味深く感じました。特に、調査機能に優れている「Perplexity」は、一度試してみたいツールです。 議事録、信用できる？ また、近年のAI技術の進化は目覚ましく、Geminiが作成した議事録は非常に優秀だと感じましたが、時折誤りが見受けられるため、結果を盲信しないよう改めて注意する必要があると認識しました。 新企画の戦略は？ 現在、新規事業の企画では「ChatGPT」を中心に進めています。以前、動画内でインバウンド向けの資料作成においてツールを適切に使い分けた経験があったことを踏まえ、今回もそれを実践しようと考えています。リサーチ不足を補うため、まずは「Perplexity」を活用し、日本語に強い「Claude」を使ってキャッチコピーなどの作成に挑戦してみる予定です。

どんな学びがあった？ 講義やAIとの対話を通じ、AI活用において自分が何を大切にすべきか、また理想とする姿が一目瞭然となった点が非常に印象に残りました。 実践がもたらす効果は？ 「やってみなければ身につかない」という実感は日々強く感じており、今回具体的に何をどのように実行するのかを明確にできたため、学びの時間が非常に価値あるものとなりました。 具体策はどう実行する？ テーマは「まずは使ってみること！」です。まずは、毎日一回AIを使うことで指示の仕方を身につけること。次に、思いついたときには必ず「なぜ？」を3回繰り返し、仮説を立てながらメモを取ること。そして、実務でのデータ分析をAIに任せ、実践してみることです。 未来への取り組みは？ 年度末を迎え、来期からAIを活用した業務が自然に浸透するよう、日々の業務に組み込んでいくことを目指しています。

仮説検証をどう活かす？ 改めて、問題解決プロセス「What, Where, Why, How」を学びました。各ステップで仮説を立て、比較検証を行った上で、根拠のある仮説に絞り込むアプローチが非常に効果的でした。また、グラフやデータを用いて判断する方法は、理解を深めるのに役立っています。ライブ授業での事例も、今回の総まとめとして大変参考になりました。 どこに焦点を当てる？ 今回、アメリカの反ユダヤ主義に関する論文を通して問題解決プロセスの実践を体感しました。論文を読む際、どの部分が「What」「Where」「Why」「How」に該当するのかを意識しながら、各ステップの仮説に焦点を当てたことで、理解が一層深まりました。 どう応用すべきか？ 今後は、同様のプロセスを用いて他の社会問題や環境問題についても分析を進め、より広い視野で問題解決に取り組めると感じています。