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活用 ✕ 利用

に関する学び

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クリティカルシンキングの活用場面は？ クリティカルシンキングは、課題解決や上司への提案、説得など多くの場面で活用できる思考法であることを理解しました。特に課題解決の場面では、自分の経験や勘に頼らず、関係する様々な人の立場から課題を見ることで、その本質を探り、より良い解決策を提案できると感じました。ライブ授業の「病院」をテーマにした課題では、病院に関わる人々の視点を変えることで、病院の役割について多様な考え方ができることに気づきました。また、他の受講生から自分にはない視点を学ぶことで、クリティカルシンキングの重要性を再認識しました。 システム要件定義への応用法は？ 現在、私は生命保険契約の電子手続き化に関するシステム要件定義作成に関わっており、部下が提案するシステム機能が本当に必要かどうか、管理職として判断を迫られることがあります。今回学んだことを活かし、視点や視座を広げ、顧客・営業・開発者・経営者の目線で機能のメリットとデメリットを考慮することが、より良い判断に繋がると実感しています。 どのように優先順位を考える？ 具体的には、部下から提案されたシステム機能の開発要否について、多角的にメリット・デメリットを洗い出し、優先順位を決めていきたいと思います。例えば、顧客目線では便利でも、実際の利用者が少なく費用がかさむ場合は、費用対効果を考慮して開発を見送るといった判断を意識して行っていきます。最終的に、部下や上司に対してなぜその判断をしたのかを説明する際、説得力のある説明ができると考えています。

AI体験のポイントは？ AIをなんとなく使い始めた頃から、開発の歴史や体系、そしてソフトとハードがどのように連携しているのかというメカニズムについて理解が深まりました。他の受講生との会話を通じて、取り組んでいる内容や改善点、課題に多くの共通点があることが分かり、少し安心する思いもありました。講師の先生からは、AIが最も報酬が高い領域へと進化するというお話を伺い、その意味を今後じっくり確認していきたいと考えています。また、言語化、信憑性の確認、さらにはセキュリティが重要な学びのキーワードであると実感しました。 海外業務、どう進化？ 一方、海外インフラ開発の業務に取り組む中で、英文契約や各国政府のエネルギーポリシー文書の要約・分析、交渉方法の助言に加え、企業や政府の調査、さらには財務健全性やコンプライアンス事案の対応といった多岐にわたる業務を経験しています。さらに、AIエージェントを活用していくつかのタスクを任せることで、自分は優先業務に専念できる環境を築いています。また、社内説明資料をパワーポイントで見やすく作成するなど、業務の効率化にも努めています。 感情重視の裏側は？ また、最近のAI進化により、知能指数（IQ）よりも感情知能（EQ）が重視されるという点について考える機会がありました。これは、利用側の倫理意識や、AIがエージェントとして活動する際の特殊な行動制限、そして人間のパートナーとしてのAIへの適切な教育（アルゴリズムの設定など）が求められることを示しているのだと感じています。

価値はどう伝わる？ サービスが提供する価値は、モノとそれにまつわる体験がしっかりとお客さまに届くことで実現されます。お客さまが「また買いたい」「また行きたい」と感じ、ファンになっていただければ、そのサービスは他と差別化できる大きな強みとなります。しかし、同じ体験が続くと魅力は次第に薄れてしまうため、常に新しい体験の提供が求められます。また、企業のブランディングやその打ち出し方も、こうした体験の一部としてお客さまに伝わっています。 営業から体験へは？ カンファレンスやイベントを通じたリード獲得から、実際の営業での商談、さらにはサービス導入前後のお客さまの体験まで、一連の流れがどのように評価されているかは、今後のサービス向上にとって非常に重要です。現在、ハイタッチとテックタッチの使い分けは進められているものの、お客さま向けのコミュニケーションプランの整備にはまだ改善の余地があると感じます。 現場の知見はどう？ さらに、実際にお客さまのもとへ出向き、現場の洞察を得ることは、サービス改善のために必須です。どのような前提知識で自社サービスが利用され、また課題や十分に活用されていないサービスが何かを深掘りすることで、お客さまのニーズにより的確に応えることが可能になります。加えて、社内ではヒアリングの様子をSlack huddleなどで共有し、従来のお客さまターゲットと今回のニーズとの違いや、求められているワンアクションの軽減点について、開発メンバーと共に検討することが大切だと実感しました。

プロトタイプの効果は？ 新規事業開発の現場では、従来、テキストや紙芝居を用いてコンセプトや提供価値を磨く方法を意識していました。しかし、議論をより活性化させるために、あえてプロトタイプを作成する有用性を学びました。また、毎週のグループワークでのディスカッションを通じて得られる新たな気づきも非常に意義深いと感じています。 感情と真因の探究は？ 今後は、自身が関わるサービス開発で次の2点を実践したいと考えています。まず、ユーザーとしての体験から得られる心理的変化に注目し、表面的なニーズだけでなく、感情面に踏み込むことで利用者の情動を捉えること。次に、顧客の悩みの奥に潜む思考や本能、その背景の制約条件を探ることで、根本的な課題や真因を見極めることです。デザイン思考においては、この2つのプロセスを徹底することが、結果的に発想や試作品作成の近道になると考えています。ただし、議論を進めるためのツールとしてプロトタイプは有効なケースもあるため、状況に応じて活用することが重要です。 アイデアはどう生む？ また、アイデア発想のプロセスについても挑戦してみたいと思います。アイデアは、具体と抽象の深さ、多角的な視点、そして顧客視点の掛け合わせによって生まれるものです。基本的な流れとしては、現状の課題を洗い出し、KJ法で構造化し、課題を絞り込んだ上で、SCAMPER法などを用いてアイデアを発散。さらに抽象度を上げて再度発散させ、最終的に収束させるというプロセスを磨いていきたいと考えています。

数値分析のコツは？ データ分析を行う際、基本的には「数字で見る」、「グラフなどを用いて目で見る」、「数式で検証する」の三つの方法が考えられます。まず、数字で見る方法では、代表値を使って分析を進めますが、単純平均だけではデータのばらつきを十分に捉えられないため、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差なども併用する必要があると感じました。 視覚的解析はどう？ 次に、グラフなどを使って視覚的にデータを確認する手法については、棒グラフや分布図などを活用し、データのばらつきや傾向を直感的に把握できる点が有効だと思います。数字での比較に加え、視覚的に情報を整理することで、人間の「感覚」を補助的な指標として利用することが可能となります。 財務分析を見極め？ 特に財務分析などでは、年度ごとの数値を並べて差異を示す資料に留まることが多いですが、グラフを併用することで推移が一目で分かり、結論の共有も容易になります。しかし、誤った手法を用いると分析結果自体が誤解を招く危険性もあるため、注意が必要だと実感しました。 今後の改善点は？ 今回の学習を通して、様々なアプローチでの分析の重要性や、人間の感覚も一つの有用な指標となり得ることを再確認しました。もし分析結果に疑義が生じた場合は、他の指標を用いて再度分析を試みるなど、工夫が求められると感じています。また、実際の業務においては標準偏差などがあまり用いられない現状もあり、各自の業務でどのような指標を適用するか、今後の課題として考えたいと思います。

ロジックツリーとMECEの限界は？ ロジックツリーやMECEを使って考えると、一人での作業では思考に癖が出て、洗い出しが不十分だったり、偏った視点になりがちです。しかし、CHATGPTを活用することで、自分とは異なる視点から「漏れなく」洗い出せる可能性が高まることを実感しました。実際、学習の際にCHATGPTを利用した結果、より早く自分なりの答えに近づくことができました。 定量分析の視点の活用法は？ 定量分析の５つの視点については、普段何気なく行っていたことが体系化されていることに気づきました。データ分析を行う際には、どの視点が最適か常に立ち止まって考えるようにしたいと思います。 CHATGPTの効率的な利用方法は？ また、問題を洗い出す際にCHATGPTを活用することで、様々な視点から効率的に問題点をリストアップできるようになりました。以前はこの作業に多くの時間を費やしていましたが、CHATGPTの登場により時間的コストが大幅に削減されました。学習ではコストと見合った洗い出しが重要だと教えられましたが、短時間で漏れなく洗い出すことを優先すべきだと感じています。 独自プロンプトの効果は？ さらに、問題の洗い出しをスムーズに行うために、自分独自のプロンプトを考案しました。問題洗い出しの場面では、そのプロンプトを使って多様な視点から問題をリストアップすることを徹底しています。また、このプロンプトは従業員にも共有し、同じような場面で活用してもらうようにしています。

フレームワーク習慣は？ フレームワークの利用、高い視座、そして長期的な視点という３点が学びになりました。まず、フレームワークを日々の業務に取り入れて活用する習慣をつけたいと感じました。これにより、ある程度慣れれば自然と物事を整理できるようになるかもしれないと思います。 実務で戦略はどう？ また、高い視座と長期的な視点は、たとえ経営層でなくとも戦略を練る上で必須なものだと実感しました。これらは、単に理論上のものではなく、実際の業務においても重要な視点と感じています。 現場で安全対策は？ 現在、セキュリティチームも兼任しているため、その現場で学んだことを実践に活かしたいと考えています。セキュリティにおいては、コスト、利便性、セキュアさという３つの要素がトレードオフの関係にあるため、施策を検討する際にはこれらをしっかり意識する必要があります。 新施策の効果は？ 新たなセキュリティ施策を立案するにあたっては、NIST RMFやPughマトリックスといったフレームワークの利用が効果的であると確認しました。これらを活用し、経営戦略とリスクマネジメントを融合させる取り組みを進めたいと考えています。 アイデア整理はどう？ さらに、セキュリティ施策のアイデアをWikiにまとめる際、あらかじめテンプレートとしてNIST RMFなどの要素を記載しておく仕組みを整えました。こうすることで、アイデア出しの段階からフレームワークを活用する流れを自然に作り出すことができます。

どれだけ役立ったか振り返る 講座全体を振り返ることで、自分の「ありたい姿」を再確認し、本講座がどれだけ役立ったか、またアカウンティング以外で必要となるスキルやマインドを考える貴重な機会となりました。特に、「ありたい姿」として掲げたベンチャーマインドを高めるためには、ビジネスを俯瞰的に見る力や概念化するスキルが重要であることを実感しました。また、英語のオンライン授業も継続し、ただ受講するだけでなく、次の授業で言えなかったフレーズが言えるようになるなどの具体的な取り組みを続けていきたいと考えています。 次のアクションをどう選ぶ？ 自分の「あるべき姿」を実現するためのマインドセットや今後のアクション（Next Action）として活用していきたいと考えています。具体的には、アカウンティングに関しては競合分析や自社の財務諸表を確認できるようになりたいです。その際には、必ず実際の例を取り上げて学びを深めていきたいと思います。また、ビジネスマインドを高めるために、参考書籍やグループディスカッションを活用し、より高い視座を持つことを目指します。 学びをどう進めていくか アカウンティングに関しては、この期間で一通り終わらせる意志があります。また、ブランドプランやキャッシュフロー計算書についても興味があるため、利用可能な最後の日までしっかりと学習を進めていきたいです。会社のフレームや自己流ではなく、学んだ方法でBrand Planを作成し、理解をさらに深めることを目指します。

B/Sの読解スキルをどう活かす？ B/Sから会社のビジネスが読み取れるとともに、それがどのように数値として現れるかを学べました。特に重要だと感じたのは、その会社のイメージを持ちながら読み取ることの大切さです。また、B/Sを「5つのブロックに分けてみる」という読み方をすることで、考え方が散らかることなく確認できることが分かりました。 どの視点でB/Sを読むべきか？ 会社ごとにB/Sの現れ方は異なりますが、「全体像を掴む」、「お金を有効に活用しているか」、「倒産のリスクは高いのか」という視点はどの会社にも当てはまるため、これからもその視点で確認していきたいと思います。 倒産リスクをどうキャッチする？ 自分の仕事での活用の前に、まだ正しく読めているか不安が残るため、まずはウェブから拾える情報を基にB/Sを読んでみようと思います。その理解が正しいことを確認したら、自社に関連する情報を入手し、自分の見解を加えてデータとして保管し、社内関係部門と共有したいと考えています。主な目的は取引先の倒産リスクを早期にキャッチすることです。 カネ研動画で理解を深める？ B/Sについてはまだ学びが必要だと感じているため、動画を再度確認して理解を深めるつもりです。特にカネ研の動画が分かりやすいので、これを主に利用して確認します。さらに、ウェブから得た情報を読み、自分なりの見解を持ち、その見解も含めて正しいかどうかを社内の専門部門に協力してもらいながら理解度をチェックします。

生成AIへの抵抗は？ 生成AIに対する抵抗感がなくなり、適度に距離を保ちながらもその活用に取り組むことの有用性を肌で実感しました。組織内で生成AIの活用方法を学ぶ機会が増え、詳しい方々との対話を通じて、最新の情報や具体的な事例にも触れることができました。 利用シーンはどう？ 自分の業務に直結する利用シーンだけでなく、視野を広げることでさまざまな活用事例を知る機会が増えました。たとえば、海外出張中の行程プランニングでは、従来の旅行代理店や予約サイトを利用する方法よりも短時間でプランを立てることができました。また、部下の週報を要約し音声化する取り組みでは、一つ一つのファイルを確認する手間が省かれ、業務効率が向上しました。 情報整理の工夫は？ さらに、データベースの更新情報を定期的に要約して受動的な情報収集から能動的な情報把握へと切り替える工夫が光りました。加えて、社会人の経歴情報をデータ化し、ネクストキャリアを診断する仕組みも試みられており、従来の人材会社への情報登録の手間を省くと同時に、個人情報の取り扱いには引き続き注意が必要であると感じました。 生成AIの未来は？ 今後の生成AIのトレンドについて予測するに、テレビCMで生成AIを活用し、自社サービスへの誘導を強化する事例が劇的に増えると考えています。たとえば、「AIが今のあなたにぴったりの答えを届ける」というメッセージが印象的なCMが次々と放送されるのではないかと予想しています。

強みの組み合わせで差別化を図るには？ 勘所を探す際のポイントとして、「強みを複数組み合わせて差別化できる領域を探す」「利用場面を具体的にイメージし、顧客にとっての価値を見つける」「ターゲットと提供価値がつながるプロモーション施策を打つ」という3つがあります。これらは、自社ビジネスだけでなく、自己ブランディングでも役立ちそうです。 セグメンテーションとターゲティングとは？ セグメンテーションやターゲティングを理解できたことは大きな進歩です。今までは漠然とした切り分けしかできませんでしたが、セグメンテーションの切り口やターゲティングの評価基準である6Rを活用していきたいです。ポジショニングを決める際には、2軸に絞って顧客目線や客観的な視点で判断することを心がけたいです。 どのように業務効率化を実現？ 私はバックオフィス業務に従事しているため、本部や営業店舗が顧客になります。そこで学んださまざまな変数を使い、効率的に切り分けて考えてみたいです。複雑な状況でも、「ないない思考」に陥らず、シンプルに分析できるよう、フレームワークを活用していきたいと思います。 STPをどのように活用する？ セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング（STP）を明確にする習慣を身につけたいです。普段目にする広告や商品を見て、それらのSTPを予想し、その考え方を身につけていきたいです。特に、訴求ポイントの2軸を感じ取れるように意識していきたいと思います。

寄与度はどう評価？ 各要素が結果―計画と実績のギャップ（増加・減少）の中でそれぞれどの程度寄与しているかを算出し、その割合に基づいて対策の優先順位を検討する点に大変学びがありました。ギャップへの寄与度を明確にすることで、プラス・マイナスに関わらず項目同士の比較が容易になると実感しました。 分析の流れはどうなってる？ 実際の分析作業では、次のステップを経ると効果的だと理解しました。まずは、MECEを意識して可能性のある切り口を複数挙げ、問題の原因に関する仮説をいくつか立てます。その後、手持ちのデータでそれらの仮説を検証し、どの切り口が最も問題に影響を及ぼしているかを見極めるという流れです。この際、定性的な情報も加味し、全体の優先順位を整理してからデータ分析に取り掛かることが重要だと感じました。 データ集計はどう見直す？ また、現時点で隔週配信されるデータについては、分析というより単なる集計作業にとどまっている印象を受けます。定例ミーティングでも、主にデータの紹介が中心となり、個人の推測に基づいたコメントで終わってしまっている点が課題です。今後は、まず各データの変化（増減）に着目し、MECEを意識した複数の切り口と仮説を立てる作業を進めていきたいと考えています。 AI活用のコツは何だろ？ さらに、切り口や仮説を出す際に社内で利用している生成AIの活用方法や、留意すべきポイント、コツなどがあればぜひ共有していただきたいと思います。