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多摩大大学院で「クリティカルシンキング」を社会人大学院生に教えています。

前から気になっていたのは、いわゆる（日本以外の）ビジネススクールで「ロジカルシンキング」や「クリティカルシンキング」をビジネス科目として正式に教えているところはあるのか、あるとすればどのような内容を教えているのかということでした。

 

そのような中、ワシントン大学のビジネススクールでクリティカルシンキングを教えている教授とコンタクトが取れ、授業内容の情報交換をしたところ、いくつかの大学院で共通して教えているテーマが「課題設定・定義」ということが分かってきました。

 

　最初の課題設定が不適切だと、その後正しい答えに行き着かない

 

この本質的なことに思い切り重点を置いて、ビジネスケースや演習でスキルを磨きます。しかも、ワシントン大学では、私のクラス同様、個人演習とグループディスカッションでの演習を取り入れています。

つまり、企業のビジネスでの場ではチームでの合意形成のための論理思考が大事だということです。

 

私は、データ分析は常に論理思考（ロジカルシンキング）という土台があり、その上でアプリケーション（手段）として機能するもの、と考えています。

 

そのためにも、データ分析のツールや手段で何とかなるだろう、という発想に走らないようにくれぐれも気を付けて欲しいものです。

AI（人工知能）の時代には、分析作業は機械頼みで十分かもしれません。

大事なのはそこへのインプットを決めることとアウトプットを解釈することです。そこには人の論理的な思考がまだまだ必要です。

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残席が僅かとなりました

 

既に30回近い開催を記録している私の持っている最標準版プログラムです。

単にデータ分析のやり方をお伝えするのではなく、目的や課題に対してどのようにデータを武器として成果を出すのか。そのためには何をどのように考えればよいのか、についてその基礎をお伝えしています。

 

つまり、「統計を学ぶ」のではなく、「統計で考える」スキルを習得することに主眼を置いています。

それが「仕事でデータを活かす」ために必要だからです。

 

まずはデータ分析活用の全体を知りたい、という方には特にお勧めです。

https://event.shoeisha.jp/bizgenews/20190508/

 

 

 

 

 

また、本内容は企業研修としても実施するケースが最多の内容です。

セミナー会場にてお会いできることを楽しみにしております。

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ファシリテーター育成プログラム（ワークショップ）をご提供しています

 

数回にわたり、某大手物流企業の幹部候補生に向けたプログラムを走らせています。

社内変革を進めるにあたり、これまでのやり方の見直しや将来の戦略策定など、リーダー（ファシリテーター）として必要となる人材を対象に、育成しています。

 

これに必要なスキルは大きくは次の３つです：

①意見・アイデアを引き出すスキル
②意見・アイデアをまとめて整理するスキル
③合理的なソリューションを合意するスキル

 

 

ファシリテーションに必要なスキルやツールを講義形式で学んだ後は、毎回実際の社内課題をテーマとし、3つのグループ（各5名前後）で、討議を進めてもらいます。進め方やその内容にフィードバックをしながら、議論とそのアウトプットの質を上げてもらいます。

初回のテーマは、『働き方改革を進めるにあたり、最も有効な手段TOP3を提案しましょう』でした。

 

皆さんであれば、最初に何をどう決めて進めるべきかイメージが沸きますでしょうか？

まずは、問題と討議範囲の定義と合意です。例えば「働き方」とは、時短のこと？リモートワークのこと？制度を柔軟にすること？女性や年配者の活用？などいくらでも解釈でできてしまいます。

このまま議論を始めたら、発散することが見えていますよね。

 

こういった進め方、考え方を中心に学んで頂いております。

 

 

 

皆さまの組織で、このような実践的で具体的なスキル育成をお考えの際には、是非ご相談ください。

机上の理屈だけではなく、実際に結果を出すことで、受講者のモチベーションも上がります。

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データ分析はロジカルシンキングの上ではじめて成立します

 

データ分析を業務で活かす

 

多くの方のゴールです。でも何度も繰り返しになりますが、分析手法やツール、理論はあくまで方法論であって、これを積み上げた先に業務での活用や課題解決ができるわけではありません。

多くの地方自治体、民間企業のデータによる業務活用、成果との結びつきを現場レベル、個人のスキルレベルで見ればみるほど、ロジカルシンキング（論理思考）とデータ分析活用が切っても切り離せない現実を痛感します。

これらのプログラムを提供し続け4年が経ち、自分の中で「データ分析」と「ロジカルシンキング」と「仮説構築」が全て具体的な形でフィットしてきた感じを持つようになりました。

これら３つ全ての繋がりが俯瞰して捉えているため、受講者が答えを出すためにどこに問題があるのか、どこを強化すれば良いのかがはっきりと見えるようになりました。

現在では、データ分析活用と併せて、同じ企業で「ロジカルシンキング」の研修やワークショップをご依頼されるケースが増えてきました。

 

現在、社会人大学院生を対象としたビジネススクール、多摩大大学院の客員教授として『クリティカルシンキング』の教鞭を取っています。ここでも各種ビジネス、課題解決に必要な論理思考が必要とされていることを毎回強く感じています。

 

目的や期間、対象者によって、様々なプログラムのアレンジが可能です。

ご興味がある方は、一度ご相談ください。

学問ではない、実践的なプログラムを持っております。

 

 

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あなたは自分の思考を客観視できていますか？

 

データ分析を仕事で使うにしても、データを使わずとも仕事や日常生活で課題解決をするにしても、必ずそのベースとなるのは論理的思考（ロジカルシンキング）です。

 

ロジカルシンキングが必要だ、と分かっていても、一体どうやってロジカルに考えればよいのかや、そもそもロジカルであるとはどういうことなのかをしっかりと考えることは少ないはずです。

 

研修や授業の中で、「ロジカルだなぁ」と感じる人とそうでない人の違いは一体何なのだろう、と考えたときに、私なりにそれを簡単にまとめたものが整理できました。

こちらです。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

この図にあるように、普通は人は頭の手綱を意識的に締めていないと、まずは感情で反応します。

「好き」「嫌い」「気に入る」「気に入らない」

といったものです。それで善悪を決めたり、やる/やらないを決めているはずです。

今夜のおかずを決めるのであれば、これで問題ないのですが、業務で大事な意思決定をするとなると、これでは大きな過ちをおかすリスクが高いです。

 

そのために必要なことは、決して「感情での判断や反応をなくす」ことではありません。

そもそもそんなこと多分できないと思います。

 

その代わりに、上図のような自分の意識の構造を客観視しつつ、感情や感覚の内側にある、論理的思考の領域に入ってくことです。

中に入っていくためには、全体（特に外側の自分の感情部分）が自分で把握できていないといけません。

 

その区別無しに、両者がごちゃまぜになったまま、何かを考えたり決めようとすると、”筋が通っていない”結論が導かれてしまうことでしょう。

 

最近では、データ分析利活用と併せて、別途「ロジカルシンキング」の研修や講演のご依頼が増えてきました。

 

やはり、本質や考える下地というのは大事だという事実に気づかれている企業や組織がたくさんある、ということなのでしょう。