下記セミナーを開催します。
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【タイトル】
研究開発成功のために必要な技術者思考とその実践
～効率良くかつ確実に目標を達成するために必要な考え方と具体的方法～
【概要】
日本の高い技術力は、言うまでもなく飽くなき探求心に基づく研究開発の歴史によるものである。しかし、時代の変遷と共により高いレベルでの研究開発と同時に、スピードと効率性も強く求められるようになってきている。これらの要求に対応すると同時に研究開発の目標を達成するためには、目標設定、研究開発のための思考力、計画力、実行力や、これらを支える仮説思考と検証力を持って目的志向で考え、進めることが必要となる。そして、これらを駆使することで得た結果を成果とするためには、コミュニケーション力、情報発信力も必要不可欠となる。
このように、今後の研究開発成功のためには、従来に増してより高いレベルでの、様々な思考力や能力が求められており、ただ漠然と研究開発を進めていては、他の技術者や同業他社、ひいてはグローバルな生存競争に勝ち残るのは困難といわざるを得ない。
本講では、様々な研究開発の場面はもちろん、製造トラブルなどの問題解決においても必要となる、技術者としての考え方、進め方について、詳細な解説と演習とによって修得することを目指す。
【修得知識】
・目的志向でゴール設定し、確実に目標達成する力
・仮説思考でロジックを構築する論理思考力
・埋もれた情報を掘り起こす多面的複眼視点
・熱い思い（Passion）と冷徹な判断力を兼ね備えた技術者となる
・ストーリー力と俯瞰視点が形作る最適化力
・結果を結論に加工して成果に昇華するアウトプット力
など
【主な対象】
・新入社員から経営層まであらゆる階層
・実験量ばかり多く成果に結びつかない人
・結果が何を意味するのか見い出せない人
・仮説思考、論理思考が苦手な人
・ゴールに繋がる計画が立てられない人
・データと情報に埋もれて溺れている人
など
【開催日】
２０１９年４月１８日 10:30～16:30
【会場】
大田区産業プラザ（PiO）
【受講料】
48,600円（税込）
【主な内容】
１．企業における研究開発
1.1 Not Academia
1.2 必要な要素
1.3 結果を成果へ
1.4 三位一体
1.5 巻き込み力
２．目的と目標
2.1 目的（ゴール）の確認
2.2 演習
2.3 目的と目標
2.4 目的とうれしさ
2.5 目的の構成要素
2.6 目標の条件
2.7 判断基準
2.8 目標設定のためのSMARTルール
2.9 演習
３．戦略、計画と実行
3.1 目的・目標の計画化
3.2 戦略とは
3.3 ロードマップ
3.4 演習
3.5 ロードマップ・戦略、そして、シナリオ
3.6 未来予想
3.7 ポジショニング（ベンチマーク）
3.8 情報とリソースの棚卸し
3.9 演習
3.10 課題設定による計画化
3.11 優先順位
3.12 イシュードリブン
3.13 ボトルネックシーク
3.14 リスクの評価とヘッジ
3.15 ディシジョンポイント
3.16 問題、危機の発生
3.17 研究開発型ＰＤＣＡ
3.18 基本的な研究開発フロー
3.19 演習
４．研究開発のための思考
4.1 思考とは
4.2 目的志向
4.3 アウトプット志向
4.4 仰望視点と俯瞰視点
4.5 逆走型思考の併用
4.6 ロジック、要素と逆走思考
4.7 メタフィールド思考
4.8 逆説的思考
4.9 思考のポイント
4.10 失敗からのリカバリー
4.11 ポジティブ思考のパワー
4.12 認知バイアスの罠
4.13 目利き力
4.14 ヒラメキの種
4.15 イノベーションを生む発想と行動
５．思考の道具
5.1 本当のフレームワーク
5.2 チャンク思考
5.3 Ｉｆ then思考
5.4 思考の拡張
5.5 構成要素で考える
5.6 情報整理
5.7 要素分解
5.8 ブレストのポイント
5.9 アイデア生産の5ステップ
5.10 様々なアイデア発想法
5.11 演習
5.12 情報・思考の階層
5.13 概算力
5.14 演習
5.15 SCAMPER法
5.16 創造、拡張
5.17 Fast Idea Generator
5.18 フェニックスのチェックリスト
5.19 認識の転換
5.20 柔軟発想
5.21 情報収集の考え方
5.22 アイデアの評価
5.23 具体的現実化
5.24 アイデアの源泉
5.25 演習
６．仮説と検証
6.1 仮説が必要な理由
6.2 仮説の考え方
6.3 仮説の精度と確度
6.4 仮説の精度を決めるもの
6.5 仮説→課題設定→計画
6.6 情報の条件
6.7 多面性
6.8 情報の意味と価値
6.9 実験の本当の意味
6.10 実験を考えるとは
6.11 結論の条件
6.12 実験の神髄
７．論理的な分析・解析
7.1 実験、思考、分析
7.2 Howは行動の最後
7.3 何が必要か
7.4 何に使うのか
7.5 データ解析の重要性
7.6 情報次元の拡張
7.7 数字（データ）の取り扱い
８．研究者の心得
8.1 探究心と追求心
8.2 技術者の報連相
8.3 企業の技術力のポテンシャル要素
8.4 ４つの基本力
8.5 研究者の成功要素
8.6 やってみなければ分からない？
8.7 情報の価値
8.8 知識、経験と知恵
8.9 知識と知恵
8.10 頭が良い？
8.11 演習
９．まとめ
１０．質疑
