知識を学ぶだけでは終わらせない

なぜ、努力は評価に直結しないのか？
「深い学び」が必要となる理由

• 判断力： 曖昧な状況で、迷わず一歩を踏み出す
  
• 分析力： 課題の本質を突き止め、最小限の力で解決する
• 構造化力： 複雑な情報を整理し、誰にでも伝わる形にする
• 実行力： 思考を止めることなく、目に見える成果へ繋げる
• 問いを立てる力： 「何をすべきか」を自ら定義する

課題に対する個別添削 × 実務ベースのフィードバック

• 自分の仕事の”伸びしろ”が明確になる
• 実務で成果につながる思考・行動が身につく
• あなただけの成長プランの設計が可能に
• 完全オンラインで受講可能

講座内容

① 問う力（Questioning OS）講座

本質を捉えるための問いの立て方。
現場課題を正確に抽象化・具体化するためのOSを身につけます。

演習課題例

• あなたの業務の中で「良い問い／悪い問い」を抽出
• ケース資料から“本質の問い”を導く
• 3つの視点から問いを再構築する

添削ポイント

• 論点・本質性・構造・視点の深さ。

② 実践力（Execution OS）講座

考えたことを実行し、成果に変えるのが“行動OS”です。

演習課題例

• 自分の1週間の行動ログ分析
• 仕事のプロセスを「再現可能な型」に言語化
• 課題発見 → 施策 → 実行プランを作成

添削ポイント

• 意思決定プロセス・優先順位・実務連動。

③ 思考の構造化（Thinking OS）講座

曖昧な状況を整理し、論点を明確にする思考法を身に付けます。

演習課題例

• テキストを構造化して図解する
• 会議資料を構造分析
• 与えられた課題を3ステップで構造化

添削ポイント

• 抽象/具体、MECE、全体性、論点の精度。

④ 意思決定力（Decision OS）講座

複雑な状況で迷わず動くための判断基準を整えます。

演習課題例

• 3案の意思決定の比較
• 判断の根拠の構造化
• 過去のミスを“意思決定OS”で分析

添削ポイント

• 判断基準・情報整理・リスク/リターン分析。

⑤ AI活用 × 仕事OS 講座（デジタル時代対応）

AI時代に必要な“問い方”と“使い方”を統合します。

演習課題例

• AIに有効な問いを立てる
• AIを使った業務プロセス改善案を作る
• 実務課題をAIで解決するプロンプトを設計

添削ポイント

• 問いの質、AIの適切な使い方、業務理解。