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業務 ✕ 企画

に関する学び

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何故課題意識は必要？ 分析の目的や課題意識を明確にすることで、日常の業務だけでなく、普段目にする分析データについても「なぜ？」と考える習慣が身につきました。例えば、ニュース記事で医師不足が取り上げられる場合、その背後にある分析の意図や解決すべき課題を自分なりに考察するきっかけとなりました。 施策評価はどう？ また、業務で複数の施策を企画・実行する中で、効果を評価するための分析が重要だと感じています。中長期的な戦略の実行に際し、連続性のある施策を実施するためにも、小さな施策のブラッシュアップを繰り返す必要があると考えています。たとえば、アプリへのログインプロセスを細かく分解し、特に初回ログイン率の向上に向けた分析を進めています。 情報取得は万全？ さらに、戦略立案の段階から必要な情報やデータが適切に取得できているかを精査し、取得できていないデータにはタグ付けなどの対応を実施して、常に分析が可能な状態を作り上げています。同じ条件で定期的にログの確認やレポート作成を行う仕組みを整備することで、継続的な定点観測が可能になりました。

本当の課題は何？ 顕在化している問題をそのままイシューとして設定するのではなく、なぜそれらが生じているのか、本当の問題は何かを分析することが重要だと感じました。なぜなら、顕在化した問題に対して対症療法的なアクションを取っても、根本的な解決にはならないことが多いからです。しかし、本質的な課題を見つけるのは今の私にとって非常に困難であるため、思考を鍛える練習が必要とも感じています。 仕事のバランスはどう？ デイリー業務と企画業務のバランスを考える際や、残業時間削減に向けた対策の検討など、さまざまな場面でこのアプローチは役に立つと思います。顕在化した問題に隠れている潜在的な問題を深く分析し、正しい対策を探っていきたいです。 事実の関連はどう見る？ 見えている情報だけでイシューを設定するのではなく、なぜその事象が発生しているのかを考えるようにします。また、1つの事実から安易に結論を出すのではなく、複数の事実を関連づけ、問題の本質を考える癖をつけたいと思っています。情報を分析する際は、データを加工し、複数の視点からの検討を行うことも重要です。

用語の定義大事？ マーケティングは人によって定義が異なることに気付き、社内で用語の定義を共通認識として持つことが非常に重要だと実感しました。すなわち、顧客に買ってもらう仕組みを作るための土台として、言葉の定義がしっかりしていることが求められます。 顧客ターゲットはどれ？ また、実務で顧客となるのは「住民」や「企業」、さらには「市外の住民」など幅広く、その中からどのセグメントに向けてサービスや商品を提供するかを常に念頭に置く必要があると感じました。 共通認識ってどうして？ 業務説明の際には、前提条件として用語の定義を共有することが、チーム全体の共通認識の確立につながると改めて認識しました。そして、ターゲットと伝えたい商品やサービスの価値を再確認することも大切です。 順序はどう決まる？ さらに、ターゲット設定と商品企画の順序については、業界環境や自社の状況によってケースバイケースであるため、どちらが先か一概には決められないという点も興味深かったです。クラスの皆さんとの意見交換を通じて、より良い見解を共有していければと思います。

共創パートナーって？ このコースを通じて、生成AIを単なる「検索ツール」ではなく、思考を広げ、アイデアを形にしていく共創パートナーとして捉える重要性に気づきました。特に、AIの提示する回答をそのまま受け入れるのではなく、人間の目で検証し、必要に応じて修正を加えるプロセスが、ビジネスでのAI活用において不可欠であると感じたのが大きな収穫です。 思考壁打ちは効く？ また、生成AIを「思考の壁打ち相手」として活用する具体的な方法として、企画立案時に顧客ターゲットを詳細に設定したプロンプトを用いて複数の施策案を生成する試みを行っています。これにより、AIが提示するメリットとリスクをしっかりとヒトの視点で検証・修正し、意思決定のスピードと精度を両立させることができました。 新たな付加価値は？ さらに、データと顧客ニーズを掛け合わせる視点を取り入れることで、既存業務に新たな付加価値をもたらす取り組みが進み、生成AIとの共創パートナーシップの有用性を実感しています。今後もこの考え方を基盤に、業務の効率化と革新を図っていきたいと思います。

AIツールの活用法は？ 自分にはまだ知らないAIツールが数多く存在することに気づきました。業務に合わせて使い分けることで、作業の効率と質が向上することを、動画を通して実感しています。しかし、最新のAIツール情報や適切な使い分けのスキルが身についていなければ、将来的に会社から淘汰されるのではないかという危機感も抱えています。 創造性はどこで発揮？ また、人間のクリエイティブな発想がAIのアウトプットに大きく影響するため、自分自身の創造性や発想力について不安を感じることもあります。出版を企画している中で、用途に合わせたツールの組み合わせを実践してみるつもりです。特に、文章の骨子を練る際にAIを活用して基盤を作る方法や、ビジュアル作成の作業がこれまでの写真撮影や画像探しの手間を大幅に軽減してくれる点は大変魅力的です。 スキル習得はどう進む？ 皆さんのAI活用方法についても興味があります。複数のツールや多機能を活用できるのは嬉しい一方で、その能力を十分に使いこなすためのスキルをどのように身につけるかが今後の課題だと感じています。

全体像を掴めた？ 今週は、これまで学んできた内容の総括を行い、全体像を整理することができました。特に、さまざまなフレームワークを学ぶ中で、データ分析への応用という視点が十分に考慮されていなかったと感じ、その応用方法を学べたことは大きな成果となりました。 解決プロセスは？ 問題解決のステップや、各ステップにおけるプロセスの分解など、これらのフレームワークがMECEの実践には欠かせない要素であることを実感しました。今後は、これらの点を念頭に置いて取り組んでいきたいと考えています。また、仮説設定については、あくまで切り口として捉え、仮説の実証に固執しない姿勢を大切にしていく所存です。 データ活用はどう？ さらに、日常的に触れるデータを活用し、各フレームワークを自分の中に定着させるためには、意識的な実践の場が必要であると感じました。そのため、普段の業務はもとより、オープンデータを活用して実践できる環境づくりに取り組むつもりです。具体的には、新たな講座への受講や社内での勉強会の企画などを通じて、さらなるスキルの向上を目指します。

情報収集の課題は？ 収集したデータは、そのままでは問題解決に活かすことが難しいと感じました。なぜなら、目の前にある情報に左右されやすく、都合の良い情報だけを集めて判断が偏ってしまうリスクがあるからです。 問題整理の手法は？ また、【What】【Where】【Why】【How】というステップで問題解決を整理する考え方は、非常に効果的だと実感しました。これはデータ分析に限らず、さまざまな事象を体系的に整理する上で役立つ手法です。たとえば、製品企画や業務提案に取り組む際、どの切り口からアプローチするかの起点となるため、有用だと感じました。 提案の差はどう？ 最近の新しい業務提案にあたっても、同様に【What】【Where】【Why】【How】で整理する必要があります。ただし、提案内容が【How】だけに偏ってしまう傾向があるため、MECEを意識して全体をバランスよく整理することが重要です。さらに、金額（HowMuch）や期間（HowLong）といった具体的な要素も含めて考えることで、より実践的な問題解決が可能になると感じました。

論理展開はどう変わる？ これまで、伝えたい内容を箇条書きにまとめたり、起承転結の型を重視してアウトプットしてきました。しかし、今回ピラミッドストラクチャーを学んだことで、より論理的かつ構造的に情報を整理して伝えられるようになりました。特に、ストラクチャーを組み立てる際に「対になる要件」を設定する点は、今までのスキルにプラスする大きな学びとなりました。また、ストーリー仕立ての事例が非常に分かりやすく、理解を深める助けとなりました。 提案や挑戦はどう広がる？ 業務においては、改善策のプレゼンテーションで「できること」や「突破しやすいこと」を中心に提案する機会が多かったため、従来から自分なりのアウトプット力には自信がありました。しかし、今回学んだ構造的なアウトプットの手法を活用することで、承認が得にくい企画や提案にも積極的に挑戦できると感じています。また、後輩への指導や研修の際に、ピラミッドストラクチャーを取り入れてコンテンツを構築すれば、知識の理解がさらに進むと考え、今後の研修プログラムに積極的に導入していきたいと思います。

財務諸表の理解をどう深める？ 財務諸表を完全に理解しなければならないと考えていましたが、各数字の意味を理解し、そこから経営状況を読み取ることが重要であると認識しました。難しく考えずに、会社の成績表を理解するというイメージを持ちながら、学習を進めていくつもりです。 経営企画部で成果を出すためには？ 私は経営企画部を担当しているので、毎月の経営数字から会社の経営状況を把握できるようにしたいと思っています。そして、そこから経営課題を抽出し、早期に課題解決に向けた動きを起こせるように努めたいです。さらに、競合他社についても公表されている数字から経営状況を読み取り、将来の動向を想定できるようにしたいと考えています。 効率的に学びを定着させる方法は？ 学んだことをしっかりと自分のものにするために、毎日の復習を欠かさず行いたいです。また、教えていただいた参考文献などを読むことで、財務諸表への理解を深めていくつもりです。そして、実際の業務を通じて自社や他社の財務諸表を見ながら、自分なりの考えをまとめていきたいと考えています。

今までの学びはどう？ 今まで学んできた知識を多角的に活かす課題でした。一つ一つの学び自体は決して難しいものではありませんが、実際に身についているかというと、まだもう一歩という印象を受けました。日常的に自分の作成した資料や業務の進め方を振り返り、チェックすることが必要だと感じています。 提案と報告はどうなる？ 企画の提案や上司への報告など、あらゆる場面で今回の学びを活用できるはずです。目的や課題を明確にし、相手の立場に立って考える姿勢を、日々の業務の中で当たり前にできるようになりたいと思います。また、重要なポイントはすぐに確認できる場所に貼っておき、仕事中にすぐ参照できるよう工夫したいと考えています。 知識は定着してる？ 学習が終わっただけでは知識は定着しません。今後、実際に使う機会を設け、以下の方法で知識の定着に努めます。まず、重要なポイントをすぐ参照できるよう整備すること。次に、動画や資料を３日後、１週間後、１ヶ月後に復習すること。そして、可能な機会には後輩や子供に教えることで、自らの理解を深めたいと思います。

学習目的はどう？ 生成AIの問いやステップに答えていくうちに、これまで曖昧だった学習目的が次第に明確になり、業務での活用イメージが具体的に浮かび上がりました。その過程はまるでコーチングを受けているかのようで、自分がうまく実装している姿を想像できた点が大きな収穫でした。また、プロンプト作成の重要性を学んだことで、今後はより効果的なプロンプト作成技術の向上を目指していきたいと考えています。 プロンプトで進化？ 的確なプロンプトを入力することで、これまで数時間かかっていた会議資料の作成や企画案の提案がスムーズに行われることを実感しました。自分では想像できなかった切り口で提案が実現できる技術に触れ、これを活用する必要性を再認識しています。 画像活用はどう？ 文書作成やプレゼン資料の作成は非常に役立ちますが、画像や映像の作成についてはまだ具体的な活用イメージが湧いていません。今後は学習を進めながら、どのような機会に応用できるかを模索し、プロンプト作成のコツなどを互いにシェアして学習効率を高められればと考えています。

文章表現はどう書く？ 日本語の文章を書く際には、「てにをは」などの基本的な用法に加えて、原因を示す格助詞「に」「で」「から」や、「しりてが」といった要素についても理解を深める必要があります。これにより、より正確で自然な文章を作成することが可能です。また、主張を裏付ける理由を選ぶ際には、文脈や背景をよく理解し、「同じ視点」に基づいた複数の理由を並べることが重要となります。 伝わる文章は？ クライアントや上司への企画提案書やパートナーとの業務分担の依頼書を作成する際には、文章構成の検討と文章化のプロセスが求められます。ここでは、日本語の適切な使い方について学び直し、長文をシンプルにし、要約することで、伝わりやすい文章を目指すことが大切です。 優先順位はどう？ 一方で、業務やタスクの優先順位を決める際には、複数のToDoの中から何を優先するかを判断しなければなりません。この場合、複数の理由が考えられるでしょうが、その中で何を重要視するかを決める際には、まず文脈や背景を理解することが妥当な選択を導くことになるでしょう。