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20代

の受講生の学び

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バイアスをどう回避する？ ロジカルシンキングで重要なポイントとして、バイアスを回避することが挙げられる。バイアスとは、自分の信念や意見を支持する証拠に重点を置き、それ以外の情報を無視したり軽視したりする認知の偏りのことだ。これを避けるためには以下のことを意識することが大切である。 まず、論拠を立てて思考すること。また、具体的な問題や意思決定においては、主張や仮説を立てる際にその根拠や理由を明確に整理し、客観的な分析を行うことが求められる。 効果的なコミュニケーションとは？ 私自身、IT企業でPMを担当しているが、他チームへ何かを依頼する際には、自分のチームの要望だけでなく、相手側に有利となる情報も伝えるように意識している。逆の立場になって考えたとき、相手の言い分が合理的であるほど納得感を得られるケースが多いということに気付いたからだ。また、同じことを言っているのに人によって理解度が異なるのは、相手の考え方のプロセスや論拠が原因であると考えた。今回の学びを通じて、この点を改善したいと思う。 具体的には、まず会議での自分の発言パターンを再度分析してみること。そして、結論を出すことだけにフォーカスせず、論拠や考え方のプロセスを意識してから発言すること。さらに、何事にもバイアスを意識し、一度出した結論に対してももう一度第三者目線で検討しなおすことが重要である。 論理的思考の実践方法 これらのポイントを実践することで、より論理的でバイアスのない思考ができるようになると期待している。

なぜ問いを明確に？ 知識のインプット、アウトプット、他者からのフィードバック、そして振り返りを繰り返すことの重要性を感じています。特にクリティカルシンキングでは、問いと答え（主張と根拠）を明確にすることが鍵となります。例えば、「問いは何か」というステップから始めると、解決すべき課題が具体化し、頭が活発に働き始める効果があります。 なぜ振り返りが必要？ 振り返りをする重要性も改めて感じました。過去には、やりっぱなしで終わってしまうことが多くありましたが、自分なりに良かった点や改善点を見つけ、言語化することがメタ認知を深める上で意義深いと気づきました。 どうしてフィードバック活用？ 会議やイベントを企画する際には、学んだことを活用し、企画を立案します。開催前には上司からフィードバックをもらい、ブラッシュアップを図ります。そして、開催後には事務局、プレゼンター、参加者それぞれの視点から良かった点や課題を振り返り、記録に残します。これにより、次回への改善につなげています。 どうして改善に繋げる？ 経営層に施策の進捗を報告する際には、伝えたいメッセージを主張と根拠に基づいて示す必要があります。また、受け取ったフィードバックはそのままにせず、次回に活かすことを心がけています。資料を作成する際にも、まず伝えたい内容を整理してから作業を始め、フィードバックをメモに残し、次回の作成時に参考にしています。 このようなプロセスを繰り返すことで、より良い成果を目指して取り組んでいます。

原因はどこで？ 問題の原因を探る際には、まずプロセスに分けて考えることが重要です。どの段階で問題が発生しているかを明確にするため、原因を細分化し、全体を俯瞰することが効果的です。一概に「どうすれば良いか」を変えるのではなく、判断基準に基づいて選択肢を絞り込むことが求められます。 解決策は何で？ 解決策を検討する場合は、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって最適な方法を選び出すプロセスが必要です。目的と仮説の設定、実行、結果の検証と打ち手の決定という流れをしっかり踏むことで、効果的な改善が可能となります。検証項目やテスト要素は一要素ずつ実施し、他の環境要因の影響を避けるために、同じ期間内での実施が望ましいです。 A/Bテストの真意は？ また、A/Bテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コストで少ない工数、さらにリスクを抑えた状態での改善が期待できます。テストの目的や仮説を明確にし、数値化できるデータを用いることで、検証プロセスがスムーズに進み、次の仮説や決定へと繋がります。 ボトルネックの所在は？ さらに、問題のボトルネックを考える際は、問題を発見するために「何が問題なのか」「どこで発生しているのか」「なぜ問題が起こっているのか」を多角的に検討し、プロセス全体を整理することが重要です。たとえA/Bテストがシンプルであっても、同条件に揃えることが難しい場合は、具体的にどの要素が影響を及ぼしているのかを洗い出し、最適なテスト方法を選択する必要があります。

仮説をどう言語化する？ データを見る前に「こうなりそう」と感じるのは、すでに仮説を持っている証拠だと感じます。経験や直感から「この傾向があるかも」と思うことが、後に重要な指標を絞り込むための手がかりとなります。そのため、仮説をしっかりと言語化し明示することはとても大切です。 仮説検証の効果は？ 仮説が明確であれば、どの指標に重点的に注目すべきかが分かり、仮説が外れた場合でも「なぜ違ったのか？」という質問が自然に浮かび、スムーズに分析の焦点を絞ることができます。こうした仮説検証のサイクルを回すことこそが、データ分析の醍醐味であり、成果につながると考えています。 設備トラブルの影響は？ 実際、稼働分析を日常的に行う中で、「おそらく設備トラブルの影響で停止が増えたのではないか」という仮説を立て、その検証に利用するデータを慎重に選定しながら、表面的な課題ではなく本質的な改善ポイントにたどり着こうとしています。 なぜをどう掘り下げる？ また、分析業務において「なぜ？」と問いを繰り返すことを意識しているものの、これまで1～2回の掘り下げで思考を止め、表面的な原因に留まってしまうことが多かったと自覚しています。しかし、データ分析は正解のない問いに対して行うものであり、仮説や着眼点の精度が成果を大きく左右します。そのため、日常業務や分析の過程で「なぜを5回」繰り返すことを意識し、仮説が外れたときもすぐに切り替えず、なぜ違ったのかを徹底的に深掘りすることが重要だと感じています。

データ収集の手法は何？ まず、データの収集方法について整理します。既存のデータを確認する場合は、手持ちの情報や一般に公開されているデータ、あるいはパートナー企業が保有しているデータを活用します。一方で、新たにデータを集める手段としては、アンケート調査やインタビューが挙げられます。特にインタビューは、背景を丁寧に確認できる反面、拘束時間や費用がかかる点に注意が必要です。 仮説設定はどう考える？ 次に、仮説について考えます。仮説とは、ある論点に対して立てる仮の答えや、まだ明確でない事項についての一時的な見解を指します。たとえば、ある事業の成功は難しいとする結論の仮説と、具体的な問題点を洗い出して解決策を検討する問題解決の仮説があります。結論の仮説は、計画やプロジェクトを始める際に初めに立て、それが思うように進まなかった場合に問題解決の仮説を用いることで軌道修正を行います。 仮説検証はどのように？ また、仮説は検証マインドの向上や説得力を強める上で重要です。日常的に市場や競合などの状況証拠を集め、論理的に分析することで、より精度の高い仮説が立てられます。こうしたプロセスは、計画のスピードアップや行動の精度向上にも寄与します。 情報の言語化はなぜ大切？ 最後に、普段から問題意識を持って状況を把握し、得た情報を具体的かつ明瞭に言語化することが大切です。興味を持った点にアンテナを張り、現象の背景を分析する習慣は、論理的な思考力とコミュニケーション能力の向上に役立ちます。

データ加工で全体像を把握するには？ データを加工する際には、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、全体像を把握するために必要な項目を追加することが重要です。単に生の数値を羅列するのではなく、表として整理することで、様々な気づきを得ることができます。 グラフ化で得られる洞察とは？ また、グラフ化する際には、数値をどのように区切るかが得られる解釈に大きな影響を与えます。どのように分ければ、より良い気づきを得られるかを意識しながら数字を整理することが求められます。グラフ化はあくまで手段であり、そこから得られる洞察を基に仮説を立て、実際の行動に結びつけて改善を図ることが目的です。 傾向が見つからないときの価値は？ さらに、数字を分解してグラフ化した結果、傾向が見つからない場合もありますが、それは失敗ではありません。むしろ、傾向がないことが判明したこと自体に価値があります。 私はソフトウェアエンジニアなので、数字を分析する作業はあまり多くありません。しかし、例えばチームのミーティング時間を削減する際、いつ誰がどれだけの時間をミーティングに費やしているのかを分析するために、このような方法を活用できると考えました。 分析作業の目的をどう意識する？ 分析作業に取り組む際、つい情報をまとめることが目的になりがちです。しかし、「何のための分析作業なのか？」、「仮説を得るためにはどのようにまとめるべきか？」といったことを常に考えながら、分析作業を進めたいと思います。

講座学びはどう活かす？ 今までの講座で学んできたことが、今回の講座の軸になると感じました。他の講座では、切り口の考え方、データの読み解き方、そして言葉や資料での伝え方を学んできました。しかし、これらを組み合わせるだけでは、でき上がった答えが素晴らしいものであっても、間違いになりかねないと思いました。重要なのは、現在の状況を踏まえたうえで、どのような答えを出したいかを「具体的な問い」の形で先に設定することです。これにより、無関係な議論を避け、方向性の合った議論や分析を行うことができます。 問いの質を高めるには？ この考え方は、新商品やリニューアルの方向性について議論する際に非常に役立ちます。以前は「●●はどうか」という程度の問いしか出せませんでしたが、今後はより本質的で具体的な問いに落とし込めるようにしたいと考えています。「この状況において考えるべきこと」を常に意識し、それを自分で考え、周りにも示していけるようになりたいです。 実践ステップはどうする？ 業務に対しては、次の順序で実施していきます。まず、議論を始める前に「問い」を考えます。次に、皆で「問い」を出し合い、どこに狙いを定めて議論をするかを決めます。そして、解決したいこと、現在の状況、「問い」が繋がっているか、ズレていないかを確認します。「問い」に合った議論を行い、答えを導き出します。その後、「問いに合っているか」「解決策になっているか」を確認してから実行に移す、という流れを意識していきたいです。

視点はどう鍛える？ 視点、視座、視野の3つを意識することで、思考を広げることができます。私たちは偏りが生じやすいものですが、この偏りを避けるためには、適切な頭の使い方を理解することが重要です。主観ではなく客観的な視点を鍛えるために、他者とのディスカッションや継続的な反復を意識することが必要です。人間は考えやすいことや考えたいことに偏る傾向があり、この制約からの脱却が求められます。私自身も考えやすいことからアイデアを出してしまいがちで、業務ではつい優先度を無視してやりやすいものに手を伸ばしてしまうことがあり、このことが特に印象に残りました。 エンジニア採用の秘訣は？ 採用活動における新たな可能性の開拓についても考えました。現在の課題であるエンジニア採用の解決策については、広い視野で検討する必要があります。例えば、エンジニア職を志望する学生が工場見学を望んでいるという認識が本当に正しいのかどうかも再検討する価値があります。工場現場を訪れることは重要ですが、学生にとってどれほど優先度が高いのかについても再評価が必要です。 学生の本音は何かな？ 学生との対話を通じて、現状の「こうだったらいいのに」という意見を引き出し、会社側にとってのメリットとデメリットを洗い出すことが重要です。学生が本当に知りたいことが工場や機械設備なのか、それとも全社的なプロジェクトや社会のDX化など、全く別の方向にあるのかを分析することで、今後の自身の成長にもつながると感じました。

無意識の実践をどう体系化？ 本講座で学んだ一部のことは、既に「無意識」に実践していることもありましたが、これを体系立てて学ぶことの重要性を演習を通じて実感しました。与えられた課題を80%の完成度でこなすことはできても、100%に近いクオリティを担保するためには「網羅性」が鍵だと感じています。相手への伝え方、ビジュアル化の方法、そしてイシューを明確にすることなど、全てのポイントを網羅的に抑えることができて初めて、クリティカルなアウトプットが出せるのだと理解しました。 新プロジェクトでの挑戦 私が所属するプロジェクトベースで動く部署では、様々なバックグラウンドを持った方々と一緒に仕事をすることがあります。そのため、必要なナレッジの幅も広く、こういった環境ではクリティカル・シンキングが共通して活かせるスキルだと再認識しました。特に今月から始まる新しいプロジェクトでは、網羅的にポイントを抑えないと全体の業務運営に大きな影響を及ぼす可能性があるため、常に自分を客観視し、批判的に問いかける姿勢で進めていきたいと考えています。 反復練習の重要性とは？ また、「反復練習」と「第三者からのフィードバック」が重要だと感じました。まずは自力でアウトプットを作成し、それを第三者に見せてフィードバックを貰う。これを繰り返し行うことで少しずつ経験を積み、成長していきたいです。座学で学んだことをしっかりと実践し、次の1ヶ月間はアウトプットを意識して進めていくつもりです。

リーダーに必要な心構えとは？ WEEK1からWEEK6の学習を通じて、リーダーとして部下やメンバーを抱える際に気をつけるべき点や効果的な行動が明確になりました。 まず、部下やメンバーを尊重せず、なんでも自分でやろうとするリーダーの行動は、部下やメンバーが成長しにくく、ついて来たいと思わせません。一方で、部下やメンバーを尊重し、適切なタイミングや分量で仕事を任せ、時には見守るリーダーの行動は、部下やメンバーがついてくる要因となります。 理想のリーダー像へ近づくには？ すぐに優れたリーダーになることは難しいものですが、部下やメンバーの成長を支援しつつ、自身もリーダーとして実践練習を重ねることで、理想のリーダー像に近づけると感じました。 私は自分が「どうしても自分でやってしまいがちなタイプ」であることを自覚しています。そのため、緊急性は低いものの今後のために役立つマニュアル作成をチームメンバーにお願いしようと考えています。マニュアル作成を通じて、自分の業務内容を他の人に説明できるまで理解しているかの確認も期待しています。 業務委任で得られる成長とは？ 業務をお願いする際には、最初に「なぜこの業務をお願いするのか」「どういった目的でこの業務を行うか」「いつまでにどの範囲を終わらせるか」などの方向性を明示します。業務の途中では「どうすればもっと内容が良くなると思う？」と問いかけることで、より主体的に仕事に取り組むサポートをしたいと考えています。

幅広い年齢層との共存とは？ 受講生の年齢層が幅広いことに驚きました。年上の方々もいらっしゃる中で、年齢に関係なく、不安や悩みを抱えながら業務に取り組んでいる様子が感じられました。これを思うと、私の知る上司たちも同様の思いを抱いているのかもしれません。 信頼と行動のバランスは？ 今回の講座で「信頼」と「行動」というキーワードが繰り返し強調され、リーダーシップの重要性を再認識しました。信頼を得るために、円滑なコミュニケーションを心がけていきたいと思います。例題では「進捗確認がない、指示が雑」という点が挙げられ、私自身もそうしていないかと考えさせられました。 知識を実務に活かすには？ 当講座で得られる知識を意識しながら、実際の業務に反映させていくことが重要です。具体的には、日々のタスクの進捗確認や業務内容の明確化、ゴール設定などを改めて意識して取り組みたいと思います。 明言化と自分の成長プロセス 具体的なアクションとしては、以下のことを心がけるようにします： - 1日の中で進捗報告をする時間を設けること - 曖昧な業務指示やタスクの割り振りを減らすこと - 小さなステップごとにタスク分けして、明示すること リーダーシップを学ぶために また、お世話になったリーダーがどのような行動をしていたかを言語化し、自分なりに理解を深めたいと考えています。さらに、ドラッカーなどのリーダーシップ関連の本を読んで、知識を補完していこうと思います。

分析の視点を再確認する方法とは？ 前回の学びから、分析における視点として5つの要素、すなわち「インパクト」、「ギャップ」、「トレンド」、「ばらつき」、「パターン」に分けて考えることが有用であると再確認しました。数字をただ眺めるだけでは気づきが得にくい場合でも、目的に応じた適切な可視化を行うことで数字の意味を見出すことが容易になります。特に、可視化は自分の理解を深めるだけでなく、説明相手の理解や認識の統一にも役立つと感じました。 平均の取り方をどう活用する？ 普段の仕事でもデータを扱っており、どのような代表値を用いてその数字の塊を特徴づけて解釈するかを意識していましたが、この学びを通じてさらに細かな平均の取り方を再認識しました。特に幾何平均の活用については、施策立案や来期戦略、予算作成の際に大いに役立ちそうです。例えば、年間の応募推移を過去5年間にわたって見たときに、どのようにトレンドの推移を適切に抽出するかなどを具体的に考えることができました。 日々のKPI管理で使える可視化手法は？ また、日々のKPI管理についても適切な可視化が求められます。現在は折れ線グラフで推移を見ていますが、前年比や積み上げグラフなども必要かもしれません。ユーザーの行動を分析する際には、ヒストグラムを活用して傾向を掴むことも考えています。具体的には、インストールからコンバージョンまでの期間別ユーザー数を把握することで、より詳細な分析が可能になると考えています。