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改善

に関する学び

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自分の思考の偏りは？ 改めて自分の思考の偏りを認識し、イシュー設定が浅いために分析が網羅的になり非効率になっていたことに気づきました。 グループの見解は違う？ また、グループワークを経験する中で、同じ課題に対する捉え方が個人によって大きく異なることを実感しました。互いに理解しやすい形で意見を共有できた一方、学んだことが必ずしもすぐに実践に結びつくわけではないという現実も感じました。 話し合いで見解は変わる？ 人と話し合い、同じ課題について考えることで視野が広がり、学びや分析がより深まる機会となっています。 メンバーと意見は合う？ 今後は、メンバーと「何を考えているか」を常に共有し、同じ方向を目指して改善活動に取り組みます。今回の講座を通じ、私たちが同じ問いを持っているという思い込みが思考のばらつきを生む原因であることに気づきました。考えを文章やグラフなどで明確にすることで、チーム全員が一つの目標に向かって業務を進めることができると考えています。

戦略思考ってなぜ大事？ この６週間で、戦略的思考の重要性や難しさ、そして楽しさを学びました。まずはゴールを明確に定め、そのゴール達成のために何をすべきか、また何を避けるべきかを整理することの意義に気づかされました。さらに、戦略立案に役立つさまざまなフレームワークが存在することを実感し、有用な知識を得ることができました。 現地法人でどう活かす？ 現地法人の営業責任者としての役割を担う中で、経営戦略や営業戦略の策定にあたり、今回学んだことを積極的に活用していきたいと考えています。業界が急速に変化する中で、常に外部環境をアップデートし、臨機応変に対応できる組織作りが求められています。 外部環境は更新できる？ そこで、四半期ごとに3C分析やPEST分析を用いて外部環境を見直し、戦略の現状を把握しようと考えています。得られた分析結果から、自社のリソースや能力の不足している部分を補うために、担当部門や上司に適切に報告し、会社全体の改善へと繋げていく所存です。

正常と理想は何が違う？ 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う？ また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か？ さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

経営解決策は何？ ファストフード店の事例をもとに、答えを出すべき問い＝イシューに対する経営目線の解決策を検討しました。途中、どの解決策を採用すべきか迷いが生じる場面もありましたが、多くの学びを得ることができたと感じています。また、解決策を考える過程で、他の回答とぶれてしまう部分があったため、一貫性を保つ重要性を再認識しました。 一貫性はどうする？ 業務上、先方の採用計画に対して提案を行う際にも、一貫性の維持が非常に大切であると実感しています。改善策や今後の提案内容が矛盾しないよう、常に一貫した視点を持ち続ける必要があると感じています。 切り口はどう整理？ 提案資料を作成する際には、まず提示された課題に対してどのような切り口があるかを整理し、各切り口に一貫性があるかを確認してから、実際の作業に取りかかるという手順を踏んでいます。こうしたプロセスを繰り返すことで、自然と一貫性のある多角的な提案ができるようになると確信しています。

経営層とのズレは？ 総務の分野では、明確なゴールや課題意識が設定された状態で業務が依頼されることが多く、経営層と現場の考え方のズレを常に意識しながら問題解決に取り組む重要性を感じました。経営側が示すのは課題定義までであるため、実際に試作品を作る過程で予期せぬ問題が発生することを体験し、学びが深まりました。 AIデザインはどう？ 生成AIを活用してデザインを作成する試みは、予想以上に難しいと感じました。自分のイメージを正確に反映させるためには、プロンプトの使い方をさらに工夫していく必要があると感じています。また、思いもよらない結果が得られることもあり、試行回数を意識することが大切だと思いました。 試作の修正ポイントは？ 加えて、生成AIの利用はもっと意識的な操作が求められる点、試作後に自ら修正箇所を見出す経験が得られる点、そしてデザイン思考入門で学んだ手法が、自分の予想を超える、または改善された成果を生み出す可能性があることを実感しました。

資金配分をどう見る？ 学んだ内容は、資金配分や事業への投資が売上成長に見合っているかを考察する上で非常に有益でした。企業の資産がどの程度有効活用されているか、また固定資産と純資産のバランスから安全性が判断できるという点に、意義を感じました。さらに、B/Sには経営者の将来に対する想いが表れていることを実感し、企業の実情を把握する重要な指標であると改めて認識しました。 同業比較で何が見える？ 自社と同業他社のB/Sを比較することで、自社の良い点や改善すべき点を具体的に抽出できると感じています。今後は、これらの分析結果を基に、新たな事業戦略の検討や実効性のある改善策を模索していきたいと思います。決算書100本ノックを通じた学びは、その基礎固めに大いに役立ち、より実践的な視点で事業戦略を考える自信を与えてくれました。 学びをどう活かす？ この学びを活かし、上司や関係者へのアウトプットを通じて、具体的な改善策や新規事業の提案に結びつけていければと感じています。

AI活用のスタートは？ グロスケとの学びを通して、やりたいことにどのようにAIを組み込むかが明確になり、具体的なアクションプランまで落とし込むことができたと感じています。この6週間はゴールではなく、新たなスタートラインだと実感しています。 実践で得る成長は？ まず、生成AIを日々の業務や生活の相棒として積極的に使いこなすため、とりあえず実践してみる姿勢が重要だと気づきました。また、事業部や経営層に対して数字に基づいた情報やアイデアを提供できる存在になるため、不足している知識やスキルを補うための学習時間を毎週確保し、生成AIを活用する習慣を身につける必要があると感じています。 業務改善はどう？ さらに、業務上の分析が必要になったときには、すぐに生成AIに相談する習慣を持つことや、学んだ手法や考え方を実際の業務で一つずつ試していくことが大切です。そして、テクノロジーの進化や最先端の情報を継続してキャッチし、業務や日常生活に取り入れていきたいと思います。

なりたい自分は？ 目指すべき姿を言語化することで、「こうなりたい！」という強い思いが再確認できました。また、なぜこの単科を受講したのか、という理由が今につながることも明確になりました。行動を起こし、支えることは得意ですが、はっきりと物を言う点においては苦手意識があり、その改善に自信が持てそうです。 自ら行動する理由は？ ここで学んだことを思い返し、部下に接するときも、自分自身が率先して行動することが重要だと感じています。自身が動くことで、部下も自然と自分の姿を見ることができると考え、信念に基づいた言動や、さまざまな試みを実行していきたいと思います。 伝えるべき本音は？ また、支える・寄り添うという自分の長所は大切にしつつ、時にはオブラートに包まずはっきりと伝える必要性も感じています。とはいえ、相手によって言葉を使い分けようとすると、考え過ぎてしまい、結局うまく伝えられなかったり、後から「これも言っておけばよかった」と後悔することもあるのが現実です。

損益計算書で何が見えた？ 損益計算書を読み解くことで、その会社のおおよそのコンセプトが把握できると感じました。たとえば、あるカフェの例では、売上高が高いのに対し売上原価が低いことから、顧客単価が高いと判断できるのだと思います。つまり、顧客単価を高めるために特別な品物や価値を提供している可能性を、損益計算書から読み取ることができると学びました。 新聞表現は信頼できる？ また、初回のビデオで述べられていたように、新聞の見出しにある言葉だけで判断するのではなく、実際の損益計算書を読み解かないと、誤ったイメージを抱いてしまう危険性があることに気づかされました。 原価対策はどうする？ 今まで自社の損益計算書を直接確認したことはありませんが、営業としてコストを算出する際、弊社は原材料費の割合が高いだろうと予想しています。原材料費は性質上削減が難しいため、その他の部分でどこかコスト削減や改善が可能な点がないか、今後も読み解く力を身に着けていきたいと考えています。

平均値の弱点は？ ビジネスや日常生活のさまざまな場面で代表値として利用される平均値ですが、実は大きな弱点があります。平均値はデータのばらつきを反映しておらず、同じ平均値でも、データの大半が平均値に近い場合もあれば、極端に大きな数値と小さな数値で構成され、平均に近い値が存在しない場合もあるのです。 重要要素は何？ 苦情処理以外でもデータを活用する可能性は十分にあります。これまで、インフォメーションのヒットワールドでは似たような事例がいくつか見受けられましたが、どの要素が最も重要なのか、またすべてのデータを採用するのは現実的ではないと感じています。したがって、状況に応じてデータの加工が求められるのでしょう。 問い合わせ改善は？ 一時的に問い合わせ内容を収集し、お客様が特に関心を寄せる内容を反映することで、その部分のサービス提供に工夫を凝らす考えです。さらに、第三者にこのデータを提供し、PADなどに入力することで、案内の効率化が期待できるでしょう。

どんな問いが肝心？ 動画の例題を通して、問いから始める姿勢や問いを残し続ける重要性を学びました。問いが業務や議論の方向性に大きな影響を与えるため、まずは今ここで答えを出すべき「問い」を明確に設定することが求められます。具体的な課題をしっかりと捉え、一貫してその問いを押さえ続けることが、検討の質を高める鍵となることを実感しました。 議論の軸は何？ また、議論が進む中で、問いがぶれてしまい、方向性が見失われがちな現実も認識しました。どの段階においても、現状で解決すべき問いにフォーカスし続けることが、業務改善において特に重要です。さらに、イシューを特定した上で論理の枠組みを構築し、適切な根拠に基づいた主張を行う流れを常に意識していくことが、今後の課題として心に留めておこうと思います。 学んだことを活かす？ 今回の学びは、今後の業務改善に直接活かせると感じました。引き続き、問いを意識しながら、組織全体で方向性を共有していく努力を重ねていきたいと思います。

生成AIは何ができる？ 生成AIは、入力された文字列から文脈を読み取り、次に続く内容を推論によって生成する仕組みであると再認識しました。論文では、「生成AIは思考せず模倣している」と述べられており、実際には思考するのではなく、膨大な公開データから平均的な回答を導き出す推論機能を活用しているという点に納得しました。 資料作成でどう使う？ また、資料作成時には生成AIを思考整理のツールとして利用しています。軽いインプットをもとに提案を得た後、その提案をそのまま採用するのではなく、追加の情報を入力してケースごとに検証を加えたり、異なる視点から深掘りを行ったりしています。このプロセスにより、生成AIから得られる情報をより有用な形で活用できると感じています。 次への改善は？ 一方で、生成AIの能力はまだ十分に発揮できていないと感じており、今後はさまざまなプロンプトを試して理解を深め、より良いインプットの作成方法を模索していくことが必要だと思いました。