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職種が「総務・人事」

の受講生の学び

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生成AIの不安はどう？ 生成AIに関する漠然とした疑問や不安が解消され、今までの利用方法が誤っていなかったと再認識しました。ハレシネーションやブラックボックス問題といった懸念点についても、ファクトチェックや評価が必要であることを理解し、今後は自分自身で評価できるスキルや知見を高める必要性を感じています。生成AIからのアウトプットはあくまでも下書きとして捉えるべきだと考えています。 業務活用は効果ある？ また、生成AIをより高度に活用するためには、業務や作業に合わせた使い分けが求められると感じました。プロンプトの重ねがけや、どの部分を具体的に修正すべきかを明確に指示するスキルが重要です。出力された情報をそのまま使用せず、人間が必ずチェックして修正するというプロセスを怠らないよう心がけています。今後は、指示内容をより明確かつ具体的に構造化することで、効率的なAI利用が実現できると期待しています。

データ比較の留意点は？ データの比較アプローチには、大きく分けて2つの方法がある。1つは、1つの数字に集約して評価する方法、もう1つはデータをグラフ化して視覚的に捉える方法である。 数字集約の意義は？ 数字に集約する方法に関しては、加重平均、幾何平均、標準偏差といった手法があり、今回初めて耳にしたため、新たな数値の捉え方を学べたのが印象的だった。 採用分布は何が見える？ また、採用が決定した方と不採用となった方の現年収およびオファー年収の分布を可視化することで、採用決定や辞退に関する傾向が明確になる可能性を感じた。 今後のヒアリングはどう？ 今後の選考では、現年収、希望年収、最低希望年収についてヒアリングを実施し、データを着実に蓄積していく。また、他社で採用が決定しながら辞退に至った方からも決定年収についてヒアリングを行い、自社のオファー年収との比較ができるように進めていきたい。

どんな多角視点を持つ？ 今週は、データを分析する際に、一つの側面だけで判断するのではなく、さまざまな切り口から分解・分析することの重要性を学びました。グラフや図表を別の指標で捉え直すだけで、情報の見え方が大きく変化する経験を通し、すぐに結論を出すのではなく、「本当にそうか？」と一度立ち止まって考える必要性を実感しました。 分析の深さはどうなる？ また、「複数の切り口からデータを分析する」という視点は、新たな施策や社内企画を立案する際に大いに役立つと感じました。これまで、人事施策の設計では課題を出発点としてデータを根拠に説明する場面で、集めたデータの分析が浅いために説得力に欠けるという課題がありました。今後は、まず「目的は何か」を明確にし、どのデータが必要か、どんな切り口で分析すべきか、また抜け漏れがないかを確認しながら、複数の仮説のもとで進めていくことに努めていきたいと考えます。

初心に気づいていますか？ 今週はクリティカルシンキング講座全体を振り返りました。自分にとって一番意識すべきことが何であるか、また、初めに描いていたなりたい姿や実行すべきことからどのように考えが変わったのかを確認し、今後の具体的な行動計画を明確にすることができました。 戦略展開はどうなっていますか？ 直近では、人事戦略を策定し公表する段階にまで進めました。戦略の核心テーマとして、自律的なキャリア形成支援、多様な人材の活躍、働きがいの向上の3点を位置づけ、今後はこれらを実行に移すフェーズとなります。現状では、重要テーマや紐づく課題は決まっていますが、具体的にどのような施策を行うかはまだ検討中です。 学びは活かせていますか？ 今回学んだ問いの立て方や分析手法は、具体的な施策検討の場面で必ず役立つと感じています。これらの知識を活用し、より迅速かつ核心を突く取り組みを企画していきたいと思います。

どんな問いを立てる？ 問題を明確に把握するためには、「問いは何か？」を起点にすることが重要です。問いを残し、それを意識し続け、組織全体で共有して方向性を統一することの重要性を学びました。また、データ分析では、データを加工し、数字を視覚化することで効果を高めることができると感じました。 論理枠組みはどう？ 来年に向けた社内イベントや研修の企画書を作成する際には、今回学んだMECEやピラミッドストラクチャーを活用して、どこに問題があるかを特定し、論理的な枠組みを構築したいと考えています。これにより、主張を適切な根拠で支えられるようにしたいです。 根拠共有は十分？ 来年度の社内イベント、特に新入社員プログラムの計画案を立てる際には、今年の結果を振り返りながら、アンケート結果を基に問題を特定し、プロジェクトチーム内でその情報を共有してしっかりと根拠づけを行っていくことを目指しています。

投資傾向はどう分析？ P/Lの数字だけでは分かりにくい面があり、あまり目にしたことがなかったため少々食わず嫌いしていた側面もありました。しかし、B/Sを比較することで、その企業が設備投資なのかシステムへの投資なのか、あるいは在庫を多めに持っているのかといった投資の傾向が明らかになり、企業が利益をどのように生み出そうとしているかが理解できるツールであると実感しました。さらに、利益が出ている企業でも、試算や借入金の状況によっては経営が厳しい場合があるという点にも気づかされました。 人事施策の効果は？ また、人材の採用や教育、人事制度の施策を検討する際には、単に費用面だけに注目するのではなく、将来的な企業価値の向上に繋がる投資として捉える視点が重要だと感じています。施策を実施した後は、効果を測定できる指標を設定し、継続的な効果検証を行うことで、より効果的な人事施策を推進していきたいと思います。

イシューはどう見える？ イシューを立てること自体が大きな学びとなりました。現状とありたい姿のギャップを埋めるために、課題と対策を検討するプロセスは難しさを感じる部分もありましたが、初週からのさまざまな視点と角度からの検討により、複数のイシューが浮かび上がることが実感できました。 会議運営はどう変わる？ また、これまでの会議では話の軸がぶれてしまい、結論が出ないまま次回に持ち越されることがありました。今後は、必ずイシューを意識しつつ、話題がずれ始めた際に軸を戻す役割を積極的に果たしていきたいと思います。 戦略策定はどう進む？ さらに、チームで下期の戦略を立てる時期にあたり、現状とあるべき姿をしっかりと設定し、そのギャップから導かれる「課題」についてブレインストーミングを進める予定です。本質に沿った課題が抽出されるよう、チームメンバーにもこの考え方を共有し、対策を講じていく所存です。

不確実な時代の思考法は？ 現代は多くの不確実性に満ちており、その中で仮説と検証を素早く回転させる重要性を痛感しています。このプロセスにおいて、しっかりと考える「思考力」が不可欠であり、いかにそれを育て、自分の知識や経験の幅を広げるかが今後の課題です。 どう顧客の現状を把握？ お客様の課題や問題に直面した際は、まず情報を整理し、仮説を立てることから始めます。その後、アンケートやヒアリングを通じて現状を把握し、検証を実施します。こうしたサイクルをより柔軟かつ迅速に回転させることにより、課題と改善策の両面を見える化していきたいと考えています。 実践で何が変わる？ また、仮説と検証の実践演習を重ねることで、これらのスキルを実際のビジネスシーンに活かすことが目標です。さらに、クリティカルシンキングへの関心も高まっており、EQを向上させながら、今後も意識的に「思考力」を磨いていく所存です。

分解で何が見える？ 分解によって状況の解像度が上がることを学びました。データの加工や分け方の工夫、分解時の注意点を押さえることで、問題点の把握が可能になると思いました。特に、MECEを前提に「モレなく、ダブりなく」を意識しながら切り口を考えることで、問題をより具体化できると感じました。 業務でどう活かす？ 自分の業務では、プロジェクトの会議や提案資料の作成において、この分解の基礎を活用しています。MECEを意識し、「モレなく、ダブりなく」という観点を持ちながら、最も適切な切り口を考え、全体を定義することで、状況の解像度を向上させたいと思います。 実践はどこから始まる？ まずは実践として手を動かし、分解に挑戦したいです。MECEの「モレなく、ダブりなく」を意識し、層別、変数、プロセスのどれが最適かを考えることで、抽象化されていた問題点を具体化し、解像度を高めていきたいと思います。

3CとSWOTは何を伝える？ 今週は3C分析、SWOT分析、バリューチェーンについて学びました。用語自体は以前から耳にしていたものの、それぞれの考え方や活用方法を体系的に整理して学べた点が印象に残ります。ただし、知識が十分に定着しているとは言えないため、今後は動画を繰り返し視聴し、実務に自然に応用できるレベルまで理解を深めたいと考えています。 バリューチェーン、どう評価？ また、バリューチェーンのワークでは自社の事業を実際に分析してみました。その結果、どの部分で価値が生まれているのか、また競争優位性の源泉がどこにあるのかを客観的に整理することができました。これまで感覚的に捉えていた自社の強みを、具体的なフレームワークを用いて言語化できたことは大きな学びとなりました。今後は、3C分析やSWOT分析を通じて業界や市場環境を整理し、将来を見据えた戦略立案に役立てていきたいと思います。

刺激的な学びはどんな感触？ ５Wの総合演習とライブ授業は非常に刺激的でした。自分の思考が鈍っていることを実感し、一瞬立ち止まってしまう瞬間がありました。反面、これまでの１Ｗ・２Ｗの学びが忘れ去られていることを痛感し、復習に取り組む仲間の姿に頭が下がる思いです。 資料作りの工夫は何？ 現在、昨年版の研修資料を今年版へと修正しています。文章が冗長にならないよう注意しつつ、「誰に何を伝えるのか」を明確にした資料作りを心がけています。報告資料については、可能な限り数値を活用し、簡単なグラフも用いることで、視覚的に伝わる資料づくりを目指しています。 論理的思考の磨き方は？ また、抽象度の高い物事を掴みにくい自分に対して、どのように構造的に物事を捉えるか模索しています。この経験を通じ、今後の学びにおいても要点を整理し、論理的に構築された思考力を養っていきたいと考えています。

数字の見方、変わる？ 今週は、数字を単に見るだけではなく、加工してグラフ化することにより新たな気づきを得られる点を学びました。グラフ化することで、傾向や特性が直感的に理解でき、同じ数字でも見せ方によって受け手の印象や理解度に大きな違いが生まれることを実感しました。単なる集計作業ではなく、目的に合わせた適切な加工・可視化が意思決定に役立つ情報提供につながると感じました。 加工は結果にどう影響？ これを業務に応用する際は、研修後のアンケート結果をグラフ化して社内会議で分かりやすく報告することや、従業員データを年齢、性別、勤続年数、職種など複数の切り口で分析して人材育成やエンゲージメント向上の施策に結びつけることが考えられます。数字をそのまま提示するのではなく、目的に合わせた加工や可視化を行うことで、組織の課題や実態をより正確に把握し、効果的な施策の立案につなげられると確信しています。