リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアアンカーで未来を切り拓く

実践で何を学んだ? 今回の実践演習を通じて、自分のキャリアを支える価値観―キャリアアンカーの重要性を改めて認識することができました。どの瞬間にやりがいや喜びを感じたのかを振り返ることで、自分がどのキャリアアンカーに根ざしているのかが明確になり、今後のキャリアパスを考える上で大きな指針となりました。また、仕事のなかで自分のキャリアアンカーと内容の調和が難しい時もありますが、長期的な視点で耐えることの意義についても実感できました。 他者のキャリアとどう向き合う? さらに、自分自身だけでなく、周囲の人々のキャリアアンカーを理解することの意義も感じました。上司がどのような価値観をもとに意思決定を行っているのかを考えることで、その真意が掴みやすくなるとともに、部下との目標設定や1on1の際に各自のキャリアアンカーを把握すれば、より適切な動機づけができると考えています。今後は、部下にこれまでの仕事の中でどのような経験にやりがいや喜びを感じたかを尋ねることで、個々のキャリアアンカーを明確にしていきたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

ロールプレイで気付いた成長の鍵

評価面談での反省点は? これまでは、知識や実践において自分は十分に頑張ってきたつもりでした。しかし、評価面談のロールプレイで課長役としてフィードバックを行う際、どうすればよいのかという視点が欠けていたことや、過去の苦い経験に近い状況が影響し、知っていることと瞬発的に行動に移すことの難しさを痛感しました。 リーダー像はどう映る? 自分がどのようなリーダーでありたいかという面は、タスクを進めるうえではある程度固まっているものの、メンバーがリーダーに対してどのような印象を持っているのか、またメンバーの社会的欲求とどう向き合うべきかについては、十分に意識していなかったと実感しています。今回のワークやロールプレイから得た気づきをもとに、チーム内でより良い関係構築に努めていきたいと考えています。 改善点は何だろう? さらに、別の役割から見た課長の視点や、今回のケースに至る過程でどの部分を改善すべきかについて、具体的にディスカッションを重ねることで、より効果的なリーダーシップのあり方を検討していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

多角的視点で広がる分析の世界

多角的な比較の意味は? 分析という作業は、さまざまな比較を通じて進めるものだと実感しました。異なる業界の方々と交流する中で、これまでにない視点やアプローチを知ることができ、データ分析における多様な考え方を学ぶ良い機会となりました。特に、GWでの話し方や取りまとめ方は大変参考になり、自分自身もその手法を取り入れたいと感じました。 成果分析の幅は? 具体的には、昨年の実績や計画との比較、さらには類似製品や過去のデータ比率といった複数の切り口での分析を行っていく予定です。これらの視点を用いて、毎週の実績を追いながら着実に分析の幅を広げていきたいと考えています。 導く結論のヒントは? ただし、現時点では分析からどのような結論を導き出せるかという点で、まだ十分な引き出しがないと感じています。この部分については、今後さらに知見を深め、充実させていきたいと思います。 他の手法はどう? また、他の受講生の皆さんが業務においてどのような比較手法を用い、データ分析を実施しているのかも非常に興味深く感じました。

データ・アナリティクス入門

数字が語る学びの秘密

データ比較の基本は? 他のデータと比較することが、意味を見出すうえで重要だと理解していましたが、件数が多いデータ同士の比較では、代表値を用いる必要があることや、データの分布状況を考慮する必要がある点まで深く意識したことはありませんでした。今回の学習で、データをビジュアル化して各々の特性を目で確認することで、仮説が立てやすくなる一連の流れが理解でき、非常に勉強になりました。 数値の習得方法は? ただ、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差といった細かな数値の算出については、繰り返し実践しながら学んでいかないと身につかないと感じました。そのため、何度も反復して練習する必要性を痛感しました。 資料作成にどう活かす? 今後、資料作成の際に付録データを掲載する場合は、今回学んだデータのビジュアル化を活かし、読み手に伝わるようなデータ表現を工夫してみたいと思います。また、データ分析の際には、どのような状況でどの代表値が適切かを踏まえ、代表値と散らばりを考慮して数字を集約していくことを意識したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データが紡ぐ学びの物語

データはどのように? データは、数字、視覚、そして数式という三つの観点から捉えることができます。まずは平均値を確認し、その値を基に仮説を立てます。その上で、実際のデータのばらつきを評価し、平均値だけでは把握しきれない場合には標準偏差を活用します。標準偏差が小さいとデータのばらつきは少なく、大きい場合はばらつきが大きいことを示しています。 視覚情報は活かせる? また、データの種類に応じて適切なグラフを選び、視覚的に理解しやすいようにすることが重要です。与えられたデータやそこから計算された数値だけでは十分な情報を得られないこともあるため、データを客観的に評価し、集約しすぎていないかどうかやばらつきの状況を分解して考慮する必要があると感じました。 偏りをどう防ぐ? さらに、単に平均値を求めるだけでなく、標準偏差や中央値などの他の指標も用いることで、、より偏りの少ない分析が可能となります。状況に応じて平均、最大値、最小値以外の指標も活用し、迅速に必要な情報を把握できるようにすることが求められます。

クリティカルシンキング入門

視覚×メッセージの魔法

視覚化はどう活かす? 今週は、視覚化の重要性について学びました。特に、スライド作成の際に、伝えたい内容を整理するとともに、読み手の視点に立って文章を構成することが大切だと感じました。どのようなメッセージが必要で、何を伝えたいのか、またグラフとメッセージが一致しているかを常に意識する必要があると理解しました。 グラフと文章の調和は? また、メッセージを効果的に伝える方法として、グラフの活用や文章の見た目に気を配ることも学びました。プレゼンテーションにおいては、ストーリーラインを意識し、グラフとメッセージの一致を確認することで、受け手にしっかりと内容が伝わる工夫ができると感じました。 メールで魅せる工夫は? さらに、メール作成についても、単なる文章の羅列ではなく、目を引く工夫を施すことで、読み手に対して効果的に情報を伝えることが可能だということを実感しました。少々手間がかかるかもしれませんが、凝ったメールを作ることが、結果として読みやすい文章につながると今後も意識していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

文章で磨く思考の奇跡

主語の変化、どう直す? 文章中において、主語が途中で変わってしまい混乱を招くことが日常的に見受けられる点について、改めて注意が必要だと感じました。この点は、私自身が文章を作成する際にも気をつけなければならないと改めて実感しました。 根拠はどう並べる? また、「文章を書くことで思考力が鍛えられる」という言葉が特に印象に残りました。文章作成においては、まず様々な素材を集め、主張を支える根拠を複数の切り口から並べることが重要です。根拠が一方向に偏らないよう、相手の視点も取り入れながら考える必要性を感じました。 メモで情報整理は? さらに、文章作成だけでなく、会議や発言の際にも手元のメモを活用して情報を整理することで、より明確な意見表明が可能になると考えています。日常的に続けている日記も、「書く」トレーニングとして日本語の使い方や文章の評価を実践できる良い機会だと思います。また、定期的なミーティングでは、ピラミッドストラクチャーを用いて根拠を整理し、情報をまとめる練習にもなると感じています。

アカウンティング入門

数字に秘めた企業の魅力

講師の言葉はどう感じた? 最初のライブ授業では、「財務諸表を作る側ではなく、読める側になるための講座である」との講師の言葉が印象に残りました。数字の羅列に見える財務諸表も、その内に多くの情報が隠されていることを実感できました。 企業の価値はどう伝わる? 2回目のライブ授業では、広く知られる企業を事例として取り上げ、財務諸表から企業がどのような提供価値を生み出しているかを具体的に学びました。特に、人件費がすべて販管費に含まれると思い込んでいたところ、ある実例では商品・サービスの売上原価に含まれていることが示され、企業の経営方針や提供価値によって経費の区分が変わるという点を強く感じました。 経費と価格はどう捉える? 現職で行っている形のないサービスの提供にあたり、準備にかかる時間をどのように経費として捉えるか、また利益につなげるための価格設定について、今回の学びを基にさらに深く考えていきたいと思います。今後は、新聞や投資関連のウェブサイトで提供される企業情報に注目し、知識の定着に努めるつもりです。

データ・アナリティクス入門

原因探求から始まる成功への道

どうして原因分析をする? 問題解決のステップであるWhat、Where、Why、Howの流れが非常に印象に残りました。特に、どうしてもHowの部分に注目しがちですが、その前の段階で問題を明確にし、原因をしっかりと特定して分析する過程こそが、本質的な解決につながると感じました。 なぜ退会が増える? また、コミュニティ運営において退会者の増加という現象を分析する際にも、このステップが有効であると考えました。「なぜ退会が起こるのか」という問いに対し、まずは原因の仮説を立て、問題を具体的に洗い出すことが大切だと思います。 なぜ数値化で解決? そのため、現状、退会時に取得しているアンケート結果を活用することが有用だと感じます。アンケートの内容を分析し、所属期間中に行われたイベントなどの傾向と照らし合わせることで、理想的な状態とのギャップが明確になるのではないでしょうか。ギャップを数値として示すための具体的な指標についてはまだ模索中ですが、数値化が進めば対策の策定もより容易になると感じました。

データ・アナリティクス入門

問題解決のアプローチで明確なビジョンを構築

問題解決のアプローチを学ぶ 問題解決には、「現状→あるべき姿」と「現状→ありたい姿」の二つのアプローチがあることを学びました。自分の業務に照らし合わせると、現状では大学の退学率が○○%であるのに対し、ありたい姿は退学率を0%にすることです。現状とありたい姿を明確に認識することで、分析時のブレを防ぐことができると思います。 イベントでロジックツリーをどう使う? 大学でイベントを行う機会が多くありますが、その際にロジックツリーを使用し、来場者プレゼントやイベント内容を決定するのに活用できそうです。また、このプロセスをチーム内で共有することで、決定の場面で話がスムーズに進むと感じました。 分析の透明性をどう確保する? 誰かに説明する際には、分析のフレームワークを共有し、「こういった分析を行い、こう決定した」という考えの過程を透明にすることが重要です。さらに、何か分析を行う際には、闇雲に考えずに、まず分析のフレームワーク(ロジックツリーやMECE)が活用できないかを検討することを心がけたいと思います。

クリティカルシンキング入門

小さな工夫で大きな伝達力

内容伝達のコツは? 相手に内容を正確に伝えるためには、どのように工夫すべきかを常に考えなければならないと学びました。どれだけ良い内容を書いても、読み手に伝えるための工夫がなければ魅力が半減してしまいます。読みやすく整理された資料は、情報を的確に届けるだけでなく、相手の信頼につながります。一方で、読みにくい資料は、相手の貴重な時間を奪い、情報への関心を失わせてしまう恐れがあると痛感しました。 グラフ作成はどう進む? また、これまで苦手意識があったグラフや図表の作成についても、どこにポイントを置くべきかを見直し、自分なりに作成してみようという気持ちに変わりました。視覚的な情報は文章だけでは伝えにくい内容を補完し、説得力を高める大切な手段であると再認識しました。 メール文章、見直す? さらに、日常的に意識していたメールや案内文についても、無意識に記述していた部分があったことに気付きました。指導を通じて得たポイントを、今後は意識して具体的な言葉にし、より明確に伝える工夫を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

目的を見据える分析の一歩

どんな学び方がある? 今週は、正直何をすればよいのか、どう学び、どのようにグループワークを進めればよいのかが分からず、新しいインプットがほとんど得られなかったため、少し物足りなさを感じました。もっと手を動かして分析に挑戦してみたかったという思いがあります。 目的を見いだすコツは? 目的を明確にして分析を始めることが大切です。一つのデータや事象に固執せず、視点を変えて全体を俯瞰しながら取り組む姿勢が求められます。常に目的を意識し、仮説検証が難しいときは生成AIの力も上手に活用していくことが重要だと感じました。 目的をどう守る? また、仮説思考でクリティカルに考える習慣を身につけるため、業務に取り組む際には常に目的を意識する必要があります。部下が目的を見失わないよう、状況確認を行うことも意識して取り組んでいかなければなりません。 広報の立ち位置は? 現在の広報業務においては、この仕事がマーケティングファネルのどの位置にあたるかを常に考えながら進めていくことが求められると強く感じています。

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