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方法

に関する学び

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クリティカルシンキングとは？ 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深さまで考えるスキルです。これを身につけるための基本原則は、常に目的を意識すること、自他の思考の癖を前提に考えること、そして問い続けることです。 思考の癖を広げるには？ 思考の癖については、個人的な視点だけでなく、視野や視座を広げることが大切です。自分の経験だけでなく、様々な視点から物事を考え、どのような場面で誰に何が必要なのかを検討することが求められます。 顧客対応で重視すべき点は？ 具体例として、顧客への見積（価格）説明のシーンがあります。この際、価格の根拠を示すよう依頼されることがしばしばありますが、単に自社の工数を理由として説明するだけでは不十分です。どの点を顧客が懸念しているのか深堀りすることが重要で、こうした場面でクリティカルシンキングは非常に有効です。たとえば、顧客が金額に納得していない理由として、予算がないのか、上司への説明が必要なのか、または他の案件と比較して高いのかなど、様々な可能性を探るべきです。 効果的な会議運営を目指す 迅速な対応としては、顧客の依頼に対し、その目的を明確に理解するために質問を行うことが重要です。顧客の思考が偏っている可能性もあるため、問い続ける姿勢を持ちましょう。また、会議を開催する際には目的を明確にし、効率的な進行を実施します。参加者に特有の思考の癖がある場合は、視野を広げるように客観的な誘導を行うことで、より良い議論が可能になります。

代表値の種類は何？ 分析や比較を容易にするためのデータ加工の方法について学びました。まず、代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4種類があること、また散らばりを表す指標として標準偏差（分布も含む）があることを理解しました。これまでの業務では単純平均と中央値を主に使用していたため、各数字に重みを付ける加重平均や、全データを掛け合わせる幾何平均を知ったことで、数値の見せ方に新たな視点を持つことができ、とても興味深く感じました。さらに、ローデータからグラフ化する際に、各代表値ごとの違いを意識することで、より適切なグラフやビジュアル表現が可能になると感じました。 業務評価の新手法は？ 直近の業務では社内アンケートを実施する予定があり、満足度などの評価数値に対して、従来の単純平均や中央値に加え、主要ターゲット層の受講率を掛け合わせた加重平均も算出してみたいと考えています。これにより、より実態に即した評価ができると期待しています。 エクセル関数はどう組む？ 一方で、各代表値の意味は理解したものの、エクセル上で関数をどのように組むかについてはまだ確認が十分ではありません。特に、幾何平均で平方根が出てくる点については苦手意識がありますので、ミスなく計算できるように仕組み化できないか振り返りたいと思います。また、2SDルールについては基本的な理解はあるものの、具体的にどのように活用すべきかというイメージが定まっていないため、いくつか事例を確認して今後の活用方法を模索していく予定です。

例題企業をどう予測？ 実践演習では、まず例題企業の事業活動を予測し、売上、売上原価、そして資産についての仮説を立てました。その後、グループワークを通じて各自の仮説をもとに議論し、お互いの視点を共有することができました。 数値の不一致はなぜ？ 仮説を立てた後に財務諸表を確認することで、予測と実際の数値に差があった項目について、その理由を深く掘り下げることが印象に残りました。 ライバルはどこに投資？ また、ライバル企業や関係企業の財務諸表を参照し、どの部分に投資しているのか、今後のビジネスの方向性をどのように読み解くかを学ぶ貴重な機会となりました。 経営層に確認すべき？ 自社のケースでは、公開されている最新の情報をもとにP/LやB/Sの内容を確認し、増減要因について仮説を立てた上で、不明点があれば経営層に確認する方法の重要性を実感しました。 各社の特徴は？ さらに、同業他社の公開されている財務諸表を、ビジネスモデルが異なる数社分について仮説をたてた後に確認するというプロセスは、各社の特徴を理解するうえで非常に有意義でした。 おすすめ書籍は？ また、先生におすすめいただいた書籍のうち、1冊目はほぼ読み終えたため、残る2冊目についても読了を目指したいと考えています。 次のステップは何？ 今回の振り返りでは、今後のステップとして資格試験の勉強を通じてアウトプットするか、または次回の講座の受講を検討するかという方向性について真剣に考える良い機会となりました。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

学びはどこから来る？ ビジネスを成功させるためには、人件費削減や生産性向上に加え、事業経済性について学ぶことが必要だと実感しました。特に、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク経済性に関する理解が深まったことが印象的でした。総合演習では、ある企業を題材に、売上の分析や改善策、事業の多角化、宣伝、広告などについて考察し、理論の具体的な適用方法を探ることができました。 役割分担は見直せる？ 自身の業界や自社に当てはめると、規模の経済性と範囲の経済性においてまだ改善の余地があると感じました。特に、各組織での役割分担が固定化している現状を変えるためには、上位概念を明確に示し、どの部署が何を担い、どこに責任があるのかを明確にする仕組みが求められると感じます。また、アウトプットの成果を正しく評価できる体制も必要だと実感しました。 改善策はどう探る？ さらに、習熟効果に関しては、ノウハウのマニュアル化や知識の蓄積といった形式知の整備、さらにはAIの活用を通じた日々の改善が重要だと再認識しました。遅れを取るリスクを改めて認識し、今後の課題として取り組んでいきたいと感じています。 戦略はどう組み立つ？ 自身の開発業務においては、ターゲットとする国や地域、対応する法規をグルーピングし、いかに規模の経済性を活かすかを検討する予定です。自社だけでなく、グループ会社や主要関連企業との整合性を十分に考慮し、事業全体としての経済効果を最大化する戦略を構築することが重要だと考えています。

平均値だけじゃない？ データを可視化する際、平均値を中心に考えがちですが、加重平均や幾何平均といった別の手法も存在し、目的に応じて使い分けが必要だと改めて感じました。また、平均値は外れ値の影響を受けやすいため、標準偏差での比較やグラフを用いて全体のばらつきにも注目することが重要であると学びました。 ヒストグラムの理由は？ 年齢分布のグラフについては、ヒストグラムを選択しましたが、その理由が十分に明確にできていなかったと感じています。なぜヒストグラムが最適なグラフであるのか、今後は選択した理由を具体的に説明できるようにしていきたいと思います。 指標の選択は？ 過去データとの比較を行う際、単純平均や割合のみに頼るのではなく、数値の規模やばらつきも考慮して加重平均や幾何平均、さらには中央値など、複数の指標を取り入れる必要があると再認識しました。 仮説思考はどう？ また、データ分析のプロセスにおいて、これまであまり意識していなかった作業の流れを見直し、今回学んだ「仮説思考のプロセス」を参考に、目的を明確にし仮説を立てながら作業を進めていくことが大切であると感じました。 資料のまとめ方は？ さらに、分析データを資料にまとめる際には、記載している数値（代表値）がどのようなものなのか、またどのようにグラフ化しているのかを明確にすることが求められると考えています。業種によっても適切な可視化方法が異なるため、差し支えない範囲でその違いを把握し、説明できるよう努めたいと思います。

数値分析のコツは？ データ分析を行う際、基本的には「数字で見る」、「グラフなどを用いて目で見る」、「数式で検証する」の三つの方法が考えられます。まず、数字で見る方法では、代表値を使って分析を進めますが、単純平均だけではデータのばらつきを十分に捉えられないため、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差なども併用する必要があると感じました。 視覚的解析はどう？ 次に、グラフなどを使って視覚的にデータを確認する手法については、棒グラフや分布図などを活用し、データのばらつきや傾向を直感的に把握できる点が有効だと思います。数字での比較に加え、視覚的に情報を整理することで、人間の「感覚」を補助的な指標として利用することが可能となります。 財務分析を見極め？ 特に財務分析などでは、年度ごとの数値を並べて差異を示す資料に留まることが多いですが、グラフを併用することで推移が一目で分かり、結論の共有も容易になります。しかし、誤った手法を用いると分析結果自体が誤解を招く危険性もあるため、注意が必要だと実感しました。 今後の改善点は？ 今回の学習を通して、様々なアプローチでの分析の重要性や、人間の感覚も一つの有用な指標となり得ることを再確認しました。もし分析結果に疑義が生じた場合は、他の指標を用いて再度分析を試みるなど、工夫が求められると感じています。また、実際の業務においては標準偏差などがあまり用いられない現状もあり、各自の業務でどのような指標を適用するか、今後の課題として考えたいと思います。

自己認識の大切さは？ クリティカル・シンキングを習得する上で、まずまず印象に残ったのは、自分自身の思考の偏りやクセを客観的に認識することの大切さです。どうしても自分が考えやすい方向に偏りがちであるという点は、自らの行動を振り返った際に実感できました。自分の思考の特徴を把握し、冷静に見直す習慣をつけることで、思考の幅を広げ、偏りから抜け出すことができると感じました。 相手に働きかける方法は？ また、単に課題解決を行うだけでなく、論理的かつ構造的な思考を通じて相手に働きかけるコミュニケーションにつなげる意識が重要であると再認識しました。初回のライブ授業までは、クリティカル・シンキング＝問題解決手法というイメージが強かったのですが、実際には、相手の置かれた状況や考えをしっかり意識し、どのような行動を促すかという点も大切だと実感しました。 顧客の課題理解は？ 具体的には、例えば顧客向け資料の作成や、プレゼンテーション、打合せでのファシリテーションにおいて、まず伝えたい内容や、顧客が抱える本質的な課題を正確に理解することが必要です。思考のスタート地点で情報を整理し、具体と抽象の視点や、複数の観点からの検討を行うことで、無駄のない効率的な作業と、相手に響く提案ができると考えています。 突発状況への対処は？ さらに、突発的な質問や状況に対しても、文脈を的確に汲み取り、適切な回答ができるように、最初の段階から顧客にとって本当に有益で、行動を促すような情報の収集を心がけたいと思います。

クリティカルシンキングとは何か？ クリティカルシンキングは、パソコンでいうところのOSやCPUのように、人間のスペックを決める重要なスキルです。それには、自己チェック機能も求められます。クリティカルシンキングは瞬発力と持久力の両方が必要で、他者に何かを伝える際や、課題解決、そして意思決定の際に求められます。講義を通じて、自分が日常的に偏った考え方をしていることを実感しました。これからは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考えられるような土台作りを進めていきたいです。 どのように視座を変える？ 社内外の会議でのファシリテーション、相手にわかりやすく伝える説明、コミュニケーション時の対応（口頭、メール、チャット）、アクションプランの作成や改定などで、感覚や経験に頼らず、様々な視点を持ち、視座を変えて視野を広げることが求められます。 なぜ常に計画を疑問視すべきか？ 常に決めた計画に疑問をぶつけることが大切です。なぜうまくいくのか、他に方法はないのか、前提が崩れるときの状況はどうかを、多様な視点からレビューする癖をつけることが重要です。また、一つの問題については焦らず、対処策をじっくり考えることが必要です。効率と充実を両立させるためには、異なる役割を持つメンバーが集まり、思考がバラバラになることがあるかもしれません。しかし、話の脱線にも本質が隠されていることがあるので、会議のゴールを忘れずに、想定しない重要な話が出た際には、うまく話をまとめ、リードできるように心がけたいです。

分解の切り口は？ 先週までの学びで、分解することの重要性については理解が深まりましたが、どのような切り口で分解すれば良いのか疑問にも感じていました。今週の学習で、分解の際に使える代表的な切り口について理解できたことは大きな収穫です。 どの手法を試す？ まず、層別分解では、全体を定義した上で「～である／～でない」や年齢、性別、地域などの基準で部分集合に分類します。次に、変数分解では、売上を「単価×販売数量」、利益率を「利益÷売上」といったように、ある事象を構成する変数で分解して考えます。そして、ある事象に至るプロセスごとに分け、その中でいずれの段階に問題があるのかを明確にする方法もあります。 ユーザー離脱の理由は？ 現在、会社の採用サイトではユーザーの離脱が多く、目的のエントリーに至らないという課題があります。そこで、ユーザーがどの段階で離脱しているのかを把握し、改善策を検討するために、プロセスの分解を用いてユーザー行動を細分化し、どのフェーズにボトルネックが発生しているか、また何が離脱の原因となっているのかを明らかにしようと考えています。 どの改善策が効果的？ 具体的には、ゴールデンウィーク明けに課題に取り組む予定です。まずはプロセスを分解し、各段階で確認できる数字を抽出します。数字に極端な変動がある部分を特定し、そこから仮説を立て、問題の洗い出しを行います。私は、頭を整理するために紙やノートに図を書きながら進める方が分かりやすいため、その方法で取り組むつもりです。

分析の本質に迫る？ 今までは、適当にグラフを選んだり、大まかな平均値を算出するだけで十分だと考え、自分なりの解釈でデータを加工していました。しかし、今回の学びを通じて、目的に応じた最適な計算方法や加工方法が存在することを再認識し、そのおかげで分析力が格段に向上することを実感しました。たとえば、ヒストグラムを用いることでデータの散らばりを可視化できることや、代表値として単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均を算出することで、より精密な分析が可能になる点を学びました。演習やグループワークを通じ、目的や仮説に合わせた手法の使い分けの大切さも理解できました。 データ分析をどう工夫する？ グラフの作成やデータの計算には苦手意識がありましたが、今回の学びをもとに自主的に練習していくことの重要性を感じました。普段はアプリやITツールを使って数字をまとめ、それをもとに売上報告や予実管理を行っていますが、今後は自分で実際にデータを加工し、深く掘り下げてみようと考えています。たとえば、顧客アンケートの分析においては、単純平均だけでなく、満足度のばらつきを把握するための計算に挑戦したいと思います。また、先週の学びも取り入れ、単にデータを加工するだけではなく、具体的に何を調べたいのか、目的は何かをしっかりと意識しながら実践していきます。 グラフ選びの裏側は？ なお、今週の事前準備ではヒストグラムを選んだ方が多かったと感じましたが、他のグラフを試してみた方もいらっしゃるのではないかと考えています。

仮説をどう検証？ 今回の学習を通して、まず自分の感覚を「仮説」と捉え、「本当にそうなのか」「それだけなのか」という視点で検証する重要性を実感しました。検証の過程では、データ分析を行い、さらに他者とのディスカッションを通じて視点を広げ、再検証を繰り返すことでバイアスを減らす方法を学びました。また、数字だけを眺めるのではなく、複数の切り口からグラフ化することで、目的に応じた適切な表現ができるよう工夫する点も大切だと感じました。 資料作りはどう？ さらに、スライド作成や提案の際には、情報を相手に伝えるための工夫も学びました。具体的には、現状の把握から始まり、論点を整理し、複数の選択肢（それぞれのメリット・デメリット）を明確に示すことで、推奨案を説得力ある形で提示する流れが有効であると理解しました。こうした手法を用いることで、伝えたい情報が整理され、受け取り手にとって分かりやすい資料が作り出せると感じました。 意見のバランスは？ また、研修コンテンツ作成やディスカッションの場面では、課題の本質を見極め、相手の考えを理解しながら自分の意見とバランスを取ることが求められると学びました。実際の振り返りを通じて、実施後の客観的な意見を取り入れ、次に活かしていく姿勢の大切さも改めて認識できました。 挑戦に向けて？ これらの学びを踏まえ、文章や資料、データ分析、そしてコミュニケーションといった各スキルを多角的に高めることが、今後の挑戦において重要であると感じています。