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役職が「課長」

の受講生の学び

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リーダー育成はどう進む？ 全体を振り返ると、リーダー育成に対して十分な力を発揮できていなかったと実感しました。「背中を見せて育つ」や「伴走するから学ばせる」といった指導方法を採用していましたが、実際には部下に任せきっていた面があったと痛感しています。 抽象課題は何を示す？ また、リーダーシップやコミュニケーション能力といった抽象的な課題について、具体的に何が求められるかを言語化できていないことが問題点として残っています。たとえば、リーダーとして何ができれば良いのか、またコミュニケーション能力が高いとはどういう状態なのか、必要なスキルは何かといった点を体系的に理解し、不足している知識を認識してインプットすることが必要だと感じました。 部下のモチベーションはどう引き出す？ さらに、部下が持つモチベーションやインセンティブを正しく理解した上で、適切に動機づけを行えるよう努めたいと思います。画一的な指導方法ではなく、パスゴール理論を活用して個々に適した指導を行い、マインドセットの変革を促すアプローチを目指します。加えて、1on1や面談などを通してキャリアアンカーの考え方を共有し、それぞれの価値観や内面を明らかにしていくことも重要だと考えています。 学びをどう整理する？ この6週間、さまざまな方との意見交換を通じて多くの学びを得ることができ、大変有意義な時間となりました。ありがとうございました。

視点をどう広げる？ 先入観や過去の経験に左右されず、偏った考えに陥らないことが非常に重要だと感じています。常に多角的な視点で問題にアプローチするため、MECEの原則に従って要因を整理し、重複なく抜け漏れのない議論を進める必要があります。また、問題解決のプロセスでは、目的意識をしっかり持つことが基本です。目的を見失うと、本質ではなく細部にとらわれがちになるため、常に問い続ける姿勢が真因に迫るための鍵となります。そして、学んだことを実践し、反復することで自分自身を鍛え上げることが大切だと考えています。 業務推進はどう進む？ 現在、私が取り組んでいる業務推進上の問題や課題の解決活動においても、これらの考え方を実務に活かしていきたいと思います。現状の組織運営上の課題を明確にし、その本質を突き止め、再発防止策をしっかりと構築する仕組み作りに努めています。改善メンバーとの日々のディスカッションを通じ、ロジカルに問題に向き合う環境を創出することで、組織全体の進化と若手メンバーの育成にも繋げていきたいと考えています。 クリティカル思考はどう？ また、業務にクリティカルシンキングを取り入れることは必要だと認識しています。実際に導入する際、業務全体の時間が一時的に増加する可能性はあるものの、問題の本質にたどり着き、解決および再発防止が実現できれば、その増加は一時的なものであると自分なりに結論付けています。

授業内容、なぜ忘れた？ 第一回のLive授業の内容をすぐに思い出せなかったのが、とてもショックでした。頭では理解していたつもりでしたが、復習が足りず、そのまま忘却曲線に沿って知識が薄れてしまったように感じます。 思考の偏りはなぜ？ 振り返りの中で、特に次の2点に気付かされました。まず①、思考の偏りが原因で視野が狭くなっている点です。ワードや既知の知識に引っ張られて、考えやすい方向へと偏ってしまいがちです。今後は、意識的に俯瞰して全体を捉える癖をつけ、具体と抽象の視点を使い分ける必要があると感じました。 イシューは何故大切？ 次に②、イシューを残すことの重要性です。議論が白熱すると、どうしても答えなければならない「イシュー」よりも、自分が伝えたい内容が先行してしまう傾向があり、何について議論しているのか見失いがちでした。まずは、イシューを再確認し、丁寧に頭の中を整理することで、議論を正しい方向に導くことができると理解しました。 議論軌道の整え方は？ この経験は、チームディスカッションでも活かせると感じています。議論が進む中で「イシュー」から逸れてしまうことを防ぐため、今後は議論の立て直しに積極的に進言していくつもりです。また、ケーススタディを解く際にも、必ず「イシュー」を意識して資料に記載し、議論中も定期的に「この議論はイシューへの回答になっているか」を確認するよう努めたいと思います。

仮説とは何だろう？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えや、まだ十分に理解できていないことに対する仮の答えのことです。目的に応じて、結論の仮説と、具体的な問題解決を推進するためのプロセスに沿った問題解決の仮説に分類されます。 なぜ複数を検討する？ 仮説を考える際は、まず複数の仮説を立て、ひとつに固執しないことが重要です。異なる視点から複数の切り口を用意することで、網羅性のある考察が可能となります。 どの要素を比べる？ また、検証の際には、どの要素を比較するのかという意図を明確にしながら進めることが肝心です。単に何となく比較するのではなく、仮説に対する反論に対応できるよう、比較対象となるデータを計画的に収集してください。データ収集時には、誰に、どのように質問するかが回答結果に影響する点にも留意する必要があります。 どうデータを公平に扱う？ さらに、検証データを集める際は、自身の都合の良いデータだけに依存せず、フラットな気持ちで客観的にデータを扱いましょう。説明資料を作成する際には、想定される反論やコメントにも対応できるよう、十分な根拠となるデータを盛り込むことが求められます。 検証習慣はどうある？ 日頃から、仮説とそれを裏付けるために必要なデータの関係性を意識し、どのようなデータがあれば検証に役立つのかをセットで考えておく習慣を身につけることが、効果的な問題解決に繋がるでしょう。

プロンプト作成はどうする？ 具体的な活用方法のイメージがこれまで以上に明確になりました。どのAIツールを利用する場合でも、成果を左右するのは適切な問い、つまり質の高いプロンプトを作成できるかどうかであると再認識しています。このプロンプト作成のスキルを高めることが極めて重要だと理解している一方で、実践的にどのように身につけるかについては難しさも感じています。今後は試行錯誤を重ねながら、具体的な事例や活用経験を通じて、このスキルを継続的に学んでいきたいと思っています。 AIと人の分担はどう？ また、企画立案や会議の場面では、これまで人が時間をかけて行っていた情報整理や論点整理、たたき案の作成などをAIが効率的に担ってくれると感じています。こうしたAIの強みを十分に活かすことで、より本質的な議論や意思決定に時間を充てることができると考えています。そのため、AIに任せられる業務と人が行うべき業務を見極め、適切に活用するための理解を深めることが不可欠です。今後は、企画準備や会議前の資料作成など身近な業務からAI活用を試し、その効果や課題を振り返りながら、価値を最大化できる使い方を模索していきたいと思います。 作業見直しの問いは？ 私たちの業務の中で、本来は人がやらなくてもよい作業は何か、また良いアウトプットが出たときにどのような問い方をしていたのか、その点について皆さんのご意見を伺いたいです。

ライブ授業で得た気づきとは？ ライブ授業の実習を通じて、自分の思考にバイアスがかかっていることを実感したため、物事を深掘りすることの重要性を改めて感じました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）やロジックツリーといった手法を学び、それを自分のものとして使いこなせるようになることで、より深く物事を考え振り返る行動につなげることができると考えています。 提案資料にどう活用する？ 社内システムの担当として、ITを駆使し事業課題を解決するシステムの企画や立案を行う際には、一度自分の考えを止めて客観的な視点を取り入れ、提案資料にその考えを反映させるよう努めています。そうすることで、より説得力のある資料を作成できるのではないかと考えています。また、部下との評価面談では、クリティカルシンキングを活用して部下の考えを引き出し、自分の意見も効果的に伝えることができると思っています。 判断を支える習慣とは？ 自身で何らかの判断を行う際には、なぜその判断に至ったのか自問する習慣を身につけることが重要です。その問いかけをロジックツリーなどに書き起こして思考を整理します。これを実践するために、PCの付箋アプリにこれらの行動を記載して常に視界に入れるようにし、ロジックツリーなどで思考を整理するためのメモ用紙を常に手元に置いて実践していきたいと考えています。

復習と戦略の意味は？ 今週は、これまで学んだことの復習と、将来の理想像について考えを深めました。戦略とは、目標を設定し、その目標に向かって進むための道筋をどのように描くかを思考することです。この過程では、様々なフレームワークが活用され、それによって分析や思考の整理を助けることができます。ただし、これらのフレームワークは、理解し適切に活用しないと、整合性が欠けたり、表面的な分析で終わってしまうことがあるため、注意が必要です。 ゴールの方向は？ 現在取り組んでいるプロジェクトでは、ゴール設定に迷う案件があります。そこで、まずは現状の分析にいくつかのフレームワークを活用し、外部環境と内部環境を分析することで、目指すべきゴールの方向性を見つけ出そうと考えています。 仕事の分担はどう？ さらに、4Wで学んだ選択と捨てるという概念についても、リソース不足のために自分が抱えてしまうことが多いですが、部分的でも他の人に業務を任せることを実施していきたいと思います。 考える時間は？ 日々の業務量が多いため、場当たり的に業務をこなしてしまう傾向があります。そのため、しっかりとした分析や戦略を練る時間を確保できていないのが現状です。これを改善するために、自分のスケジュールに考える時間を組み込んでいきます。また、フレームワークを自分のものにするために、日常的に使う意識を持つことも重要です。

生成AIの可能性はどこにある？ 生成AIが現状どのようなことができるのか、その概略を知ることができました。用途に応じた多様なサービスが存在し、それぞれを適切に使い分けることで業務の効率化に大いに役立つと感じます。資料作成などの業務効率化に寄与する一方で、戦略の検討や思考の深掘りといった側面にも、生成AIは大きな可能性を秘めているのではないかと思います。そのため、どのように生成AIと壁打ちを行い、思考を深化させるかという点について、具体的なコツを知りたいと考えています。 業務効率はどのように変化する？ また、製造業におけるデータ活用教育の推進の中で、生成AIがルーチンワークを劇的に効率化するだけでなく、資料作成や戦略立案、方針検討など、クリエイティブな業務にも効果を発揮するのではないかと感じました。今後、業務ごとにどのようなプロンプトが有効か、またどのツールが最適かを自分なりに整理し、具体的な資料作成などの業務に落とし込んでいきたいと考えています。 AI活用に懸念はあるの？ 一方、社内には生成AIの活用に対して、人の能力が低下するのではないかという懸念もあります。実際、生成AIが出力した答えを鵜呑みにしてしまうケースも散見されます。生成AIは、本来自分の考えを整理し、過去や世界の知見を中核とした思考の深化を助けるツールであると捉えていますが、皆さんはどのように感じているのでしょうか。

代表値の選び方は？ データの分布を把握する際、代表値の選び方は非常に重要です。平均値は外れ値の影響を受けやすいのに対し、中央値はその影響が少なく、より正確な中心傾向を示すことがわかりました。また、平均値には単純平均、加重平均、幾何平均の３種類があるという点も新たな発見でした。特に成長率の変化を評価する場合に利用される幾何平均という概念は、初めて聞いた言葉で印象に残りました。 散らばりはどう測る？ 一方、データの散らばりを確認する方法として、数値で表す場合は標準偏差がよく用いられ、また、ヒストグラムなどの可視化手法が直感的な理解に役立つことが理解できました。 分析の視点は何？ これまでのデータ分析では、単純平均と加重平均に頼る傾向がありましたが、今後は中央値やヒストグラムといった手法も積極的に活用し、データの特徴を多角的に捉えていく必要があると感じています。さらに、これまで分析の選択肢に含めてこなかった幾何平均にも意識的に取り組み、より正確な分析を目指したいと思います。 BIツールの使い方は？ また、BIツールを活用して経営ダッシュボードを構築する際には、代表値と散らばりの両面からデータをビジュアルに表示できるよう工夫していく予定です。 幾何平均はいつ有効？ 今後は、幾何平均がどのような場面で最も有効に働くのか、具体的な利用シーンについても更に知識を深めたいと考えています。

グラフで何が見える？ 数字や表をそのまま眺めるのではなく、グラフ化することで「目に仕事をさせる」という考え方が印象的でした。数字を様々な角度から検証し、視覚的に捉えることで、普段は気づきにくい点が浮かび上がると感じました。また、MECEという概念についても、モレなくダブりなく分析するための具体的な手法（層別分解、変数分解、事象のプロセスでの分解）があることを学び、今後の分析において意識して活用していきたいと思いました。 現状把握のコツは？ 私は全社の事務部門において、業務プロセス上の課題を明確にし、改善策を提言・実行する役割を担っています。各種データから課題や問題点を抽出する際、今回学んだ分析手法を取り入れることで、より正確な状況把握ができると期待しています。また、メンバーからの意見をそのまま受け入れるのではなく、他の視点も取り入れながらクリティカル・シンキングを活かして問題点を見極める重要性を再認識しました。 多角的な視点は？ 日々の報告や相談を受ける際は、数字については多角的な分析ができているか、課題の洗い出しについてはMECEの観点で漏れがないかをひとつひとつ意識しています。必要に応じて分析の切り口を増やし、グラフ化するなど、手を動かしながら客観的に情報を整理しています。説明を行う際にも、これらの視点が十分に盛り込まれているかを確認し、分かりやすい内容を提供できるよう努めています。

ディープラーニングの背景は？ ディープラーニングの仕組みについて深く理解することができ、生成ＡＩの学習方法にも新たな視点を得られました。生成ＡＩの予測は、回帰と分類の2種類が組み合わさった仕組みで、大量のデータ活用が鍵であると分かりました。これらのデータには、構造化されているものとそうでないものがあり、非構造化データをＡＩが効果的に利用している点は、防犯カメラの事例を通して具体的に理解できました。以前、刑事ドラマなどでは防犯カメラから犯人を特定しているシーンに感心するだけでしたが、講義でその技術の背景が詳しく解説されたことにより、身近なところでＡＩ技術が広く活用されている実態を改めて実感しました。 ビジネスモデルの未来は？ また、工業社会とデジタル社会とではビジネスモデルが大きく変動していることも理解でき、両者の比較を通じて今後の展望について具体的なイメージを持つことができました。 仮説検証はどうすべき？ さらに、学習を進めるなかで、自分自身で仮説を立てる重要性を再認識しました。自分の頭の中にある情報はごく一部に過ぎないため、生成ＡＩを活用して異なる視点や方向性を模索し、より内容の濃い仮説を構築する努力をしていきたいと感じました。特に、どうしても一つの方向に偏ってしまう傾向があるため、自分にとって都合の悪い検証結果も客観的に受け入れ、改善を図る姿勢を大切にしていきたいと思います。

リーダーシップはどう変わる？ 今週はこれまでの学びを総復習し、自身が目指すリーダーシップがどのように変化したかを確認する機会となりました。特に、メンバー一人ひとりに合わせたリーダーシップの重要性を再認識しました。個々に適したアプローチがなければ、エンパワーメントやモチベーション向上が難しくなるため、まずはメンバーを理解することが不可欠だと感じました。今後は、各人と丁寧に向き合いながら、自身のリーダーシップの幅を広げ、チーム全体の力をさらに向上させたいと考えています。 ロールプレイはどう映る？ また、ライブ授業でのロールプレイも非常に印象的でした。これまでの講義で自分の言葉で学びを何度も表現してきた経験があったものの、実践としてのロールプレイでは思うようなアウトプットが得られず、行動に落とし込む難しさを実感しました。結果として、実践力を養うにはまだ経験が足りないと痛感するとともに、今後も挑戦を続ける必要があると感じました。 挑戦で何を掴む？ ロールプレイで期待通りの成果が得られなかった反面、学びを実際の行動に結び付けるという課題も浮き彫りになりました。結果がすぐに現れない場合でも、挑戦する姿勢は必ずメンバーに伝わると信じ、何度も試行錯誤を重ねながら経験を積んでいきたいと思います。また、定期的に学びを振り返り、その時々の自分の気づきを行動に取り入れることで、さらなる成長を目指していきます。