(62ページ目)

経験

に関する学び

---

コロナの影響は？ コロナ期間の事例から、視野を広げることの大切さを改めて感じました。ある企業が迅速に開発力を発揮した事例を通して、自社の強みや、エンドユーザーの潜在的なニーズに気づく機会があることを実感しました。 ヒアリングでのコツは？ また、雑談などでリラックスしたムードを作りながらヒアリングを行うと、相手の本音を引き出しやすくなるという点も印象的でした。 ペインとゲインの違いは？ さらに、ヒアリングにおいてはペインポイントとゲインポイントを階層で意識して分けることで、解像度の高い情報が得られ、より具体的な課題把握につながると感じました。 価格以外に注目？ 加えて、競争入札の提案においては、どうしても価格が重視されがちですが、エンドユーザーや販売法人それぞれが抱える困りごと、いわゆるペインポイントを見つけ出し、明確に言語化することが重要だと考えます。日々の業務では、常にペインポイントを意識し、提案内容にそれが反映されているか立ち返りながら進めることが大切だと感じました。 探り方に秘密は？ 最後に、ペインポイントの探り方について、具体的なコツや経験を共有いただけるとさらに学びが深まると考えています。

日本語の難しさは？ 日本語は、意識すると難しさを感じる言語です。主語や述語が曖昧になることで、伝えたいことが十分に伝わらなくなることがあります。ただ結論を述べるのではなく、理由を明確に説明することで、説得力が増すと感じました。例えば、「こちらの方が良いです。なぜならば～であるから」と具体的な理由付けをすることで、意見の説得力が一層強まります。 会議中の工夫は？ また、会議中において、瞬時に考えながら意見を述べる方々の姿勢にも印象を受けました。事前の準備や、常に論理的な思考をしていることが、スムーズな意見交換に繋がっているのだと考えさせられます。 学びをどう現場に反映？ さらに、今回学んだ内容は、実際の業務にも活かせると実感しました。たとえば、得意先から送られたデータをチェックし、不備を発見した場合、その場にいればすぐに具体的な指摘が可能です。しかし、在宅勤務などでメールを通じて伝える際には、情報を整理し、理路整然とした文章で簡潔に伝えるスキルがより重要になります。 伝え方の工夫は？ このように、言葉の使い方や伝え方を工夫することで、コミュニケーションの質が高まることを学び、非常に有意義な経験となりました。

手法選択は何が肝心？ 様々なアプローチからデータを検討することで、仮説の精度が向上することを実感しました。しかし、すべての手法を無差別に試すのは非効率であり、分析の目的に沿った適切なアプローチを選ぶことで効率よく進めることが大切です。 代表値の選び方はどう？ また、代表値には多くの選択肢が存在するため、データの性質や分析目的に応じた計算方法を選ぶ必要があります。一定の経験を重ねれば、どの代表値が最適かパターンを把握しやすくなると思います。 グラフ選びはどう判断？ 製品の計測データなどを分析する際は、適切な代表値を選ぶことに加えて、標準偏差も併せて算出することが求められます。レポートを作成する際には、分析目的とデータの特性を踏まえて適切なグラフを用い、他者の手法に対しても改善の余地がないか検討する姿勢が大切です。 再検討の意義は何？ これまで、代表値として単純な相加平均に頼ることが多かったため、今後はデータの性質を再検討し、その選択が本当に妥当なのかを吟味するようにしたいと考えています。また、グラフの選定についても感覚に頼るのではなく、目的を明確にした上で最適な可視化方法を選ぶよう努めます。

問いはどこから？ イシューを特定するのは容易ではありません。そのため、まず「問い」から始め、問いが何であるかを常に意識し続ける必要があります。また、問いを組織全体で共有することも大切だと思います。 視点は広がる？ こうした背景から、さまざまな視点や切り口を取り入れ、わかりやすい文章やグラフを用いることが有効だと整理できました。 良い最期とは？ たとえば、イシューを「本人にとって良い最期を迎える」と明確に定めることで、それに向けてどうすれば良いかという問いが生まれます。職場では、ご相談にいらした方や入院された方が「良い最期」を迎えるために何が必要かを、個別に深掘りして課題を修正していくことが求められます。常に「そもそも何のために？」と問いかけながら、他部署とイシューを共有し、本人が「どのように生き、どのように最期を迎えたいか」を自ら選べる環境作りに取り組みたいと考えています。 新挑戦の壁は？ 一方、経験豊富で専門性の高い職員にとっては、新しい取り組みを導入するハードルが高いと感じているようです。組織全体で方向性を共有するために、どのような方法が効果的か、引き続き模索していきたいと思います。

なぜ業務は記憶に残る？ 学んだ内容はすぐに忘れてしまう一方で、実際の業務で話したことはしっかり記憶に残ると感じます。この現象から、学びをただ頭に入れているだけで、まだ十分に経験として自分の中に刻み込まれていないという実感を得ました。 仕事で問いはどうする？ そこで、まずはWEEK01からの学びを改めて振り返り、今度は自分の仕事に即した問いに変えて実践してみたいと思います。単に用意された問題を解くだけではなく、日常の中で自ら問題を見つけ出し、解くというサイクルを構築する必要があると感じています。 どう論理考察すべき？ また、上司、クライアント、仲間、そして自分自身が掲げる目標に対し、日々さまざまな問いが生じています。これらの問いに対しては、イシュー、論点、根拠、ファクトのツリーを意識しながら、論理的に考察するよう努めたいと思います。 書き出し整理の極意は？ さらに、思いついたアイディアで終わらせるのではなく、関連する考えをグルーピングして抽象化し、「イシュー（問い）」が本来何であったのかを常に見直すことが大切です。頭の中だけで考えるのではなく、必ず書き出して整理する習慣を心がけるようにしています。

無意識の偏りは？ 質問を受けた際、自分が無意識に思考の範囲を限定していることに気付きました。そして、普段行わない行動を求められたとき、自分の得意な方向に考えてしまうという講師の指摘にも納得しました。例えば、ラグビーを未経験の人が「やってみて」と言われてもすぐには上手くできないように、クリティカル・シンキングも同様であるとイメージできました。今後は、自分の偏った思考を認識し、意識的に実践して繰り返すことで、自然に批判的思考ができるよう努めていきたいと思います。 なぜ結論に至る？ また、事務リスクの未然防止策を検討する際の原因分析や仮説の検討にもこの考え方が活用できると感じました。確証バイアスにとらわれがちなので、導いた結論が本当に正しいのか、なぜその結論に至るべきなのかを深く分析するよう心掛けたいと考えています。 他者の意見は？ さらに、自分で深掘りして分析するだけでは偏った思考が反映されてしまう可能性があるため、他者の意見を聞いて他者からの思考のヒントを得る努力も必要であると思いました。すべてを自分だけで完結させないようにし、チームメンバーの協力を得ながら自身の成長につなげる意識を持つようにしていきます。

なぜ自分を疑うの？ 人は、自分がイメージできることや経験したことを基に答えを導きがちです。この傾向を避けるためには、考える前にMECEや様々な視点を意識して枠組みを構築し、考えた後に自分を疑い、批判的に振り返ることが重要だと学びました。 項目の漏れは防げる？ 検証項目を洗い出す際、マニュアルや類似商品に頼るだけでは、後になって項目が漏れていると感じることがあります。視点を縦横に広げる能力を持てば、上司や他部署が求めることも理解できるようになり、批判的思考が身につけば不足箇所にも気付けるようになると考えました。 上司への伝え方は？ 上司への報告では、「これもやるべきだった」「伝えたいことが伝わっていない」と感じることがあります。視点を広げ、批判的思考を取り入れることで、自分を相手にして深く広く考えられると考えました。 漏れなく考える方法は？ 「まず考え始める」という行為を控え、各案件に対してどう考えれば漏れが生じないかを考えてからリストアップを始めるようにします。そして、終了後にはクリティカルシンキングを活用し、もし不足がある場合は、どの考え方に問題があったか、どこでMECEが欠けていたかを振り返ります。

生成AIとどう協働する？ 今回の学びは、ビジネスにおいて生成AIといかに協働していくかという点に集中していました。要するに、生成AIが作成した成果物をそのまま信頼するのではなく、私たち人間が正しく評価し、必要に応じて修正することで初めて価値ある成果物になるということです。 我々の役割は何？ このため、私たち人間に求められる役割は大きく三つあります。まず、適切な情報を提供し、明確な指示を出すこと。次に、生成された成果物を正しく評価するための知見やスキルを身につけること。そして、必要に応じて成果物を修正できる実力を備えることです。また、「これはAIが作ったから責任は持てない」といった言い訳は通用しません。日々自己研鑽に努める必要があると強く感じました。 AIの信頼は大丈夫？ 現在、業務として生成AIを活用した動画配信サイトの作成に取り組んでいます。しかし、AIが生成したプログラムは内容が把握しきれない部分もあり、セキュリティ面などでAIを全面的に信頼して良いのか悩むこともしばしばあります。こうした経験から、自分自身の知識不足を痛感し、これからも自己研鑽を重ねながら生成AIとの協働を進めていきたいと改めて感じました。

伝え方はどう工夫する？ ライブ授業内のロープレで部下役を演じた経験から、ただ目標達成を評価するだけではなく、貢献や努力に対する承認、労い、感謝の意を伝えることの大切さを実感しました。実際のフィードバックの場面では、自分が上手く伝えられるか不安が残るものの、しっかりと準備して臨めば、効果的かつ未来志向の振り返りが実現できると感じています。 目標はどう定める？ また、現時点で今期の目標設定が不明確なメンバーもいるため、早急に目標を定める必要があります。しかし、急がば回れという考えのもと、自分自身やチームの業務と会社全体の目標をしっかりと結びつけ、適度な成長機会を提供できるよう努めたいと考えています。そのためには、具体的な活動計画の策定と定期的な進捗確認が欠かせません。 1on1で支援はどう？ 今後は、1on1ミーティングを活用して各メンバーのモチベーションを理解し、業務の進捗を確認しながら、必要な支援を提供していきます。問いかけの方法にも工夫を凝らし、メンバー自身に考え、言語化してもらえるよう促すことを意識します。そして、各自が環境や仕事の状況を的確に把握できるよう、任せ方の変化にも取り組んでいきたいと思います。

数字は何を示している？ 数値や事実を分解することで、新たな事実が見えてくると同時に、その解像度を上げることができると感じました。この際、特に意識すべきは「切り口」であり、仮説や目的をもって複数の視点から事実を確認することが重要です。自分は、ある傾向にすぐ飛びついてしまい、その先の検討を十分に深められていなかったため、今後はどんな傾向が見えても多角的に事実を検証するよう努めたいと思います。 現状の原因は何？ また、企画立案の際も、ありたい姿と現状のギャップを埋めるために、事実を分解して原因を追求する手法が有効だと感じます。現状の事実がなぜ生じたのかを明らかにするために、事実を細分化し、多角的に確認することは重要です。実際、直近では、社員向けに業務と介護のリテラシー向上を図る施策の検討において、現状確認のために事実を分解して捉える作業を進めており、どのようなデータを収集すべきかも併せて検討しています。 業務改善の秘訣は？ さらに、進行中の業務に取り組む中で、早速「分解」に意識を置いた事実確認を試みています。この施策で得た経験をもとに、他の業務においても同様のアプローチを活用できるようにしていきたいと考えています。

デジタル習得、どう考える？ ライブ授業では、デジタルの重要性とその習得がビジネススキルの一部として加わる意義について学びました。実務経験で高められる一般的なビジネススキルに対し、デジタルリテラシーは意識的に経験を積み、向上させていく必要があると感じました。また、既に高いデジタルリテラシーを持つ人材の活用も、組織全体のスキルアップには欠かせない視点です。 生成AIで何が変わる？ 生成AIに関しては、業務効率化ツールとしてだけでなく、サービスの魅力を生み出し、共有する手段として、その存在感を再認識しました。デジタル技術とデータの活用によって、言葉だけでは表現しきれない体験価値を伝えることができる点は、大変魅力的でした。 学びのポイントは？ 講座で学んだ内容を振り返ると、以下の3点を意識して実践していきたいと考えています。 実践でどう活かす？ まず、日常的に生成AIに触れ、様々な視点からの質問を通じて習慣化すること。次に、業務遂行のためのフレームワークに生成AIを取り入れること。そして、画像生成AIツールの実践を通じて、業務への応用を図ることです。これらの取り組みが、今後の成長に繋がると確信しています。

視覚化の重要性を再確認 グラフを使用して情報を視覚化することの大切さを改めて実感しました。相手に何を伝えたいのかを明確にし、適切なグラフを用いることが重要です。 客観的視点でのスライド見直し これまで、なんとなく関連する情報を盛り込んだスライドになりがちでしたが、今回は客観的な視点で見直してみました。その結果、相手に読んでもらうためには主題などの工夫が必要であることに気付きました。 新たな共創スペースのオープンに向けて 自社の共創スペースがまもなくオープンすることに伴い、外部への説明において、伝えたい内容をわかりやすく伝えることが求められます。そのために、視覚的に理解しやすいように説明資料を作成することを意識しました。相手に読んでもらうためには、情報を整理してわかりやすく伝えることが大切です。 スライド作成と自身のスキル向上 まずはスライドを作成し、客観的な視点でわかりやすく伝わっているかを確認します。次に、他社の意見を聞き、改善を行います。そして、自分の言葉で他社に説明を行うことを練習します。スライド作成や文章作成の経験は多くないため、まずは数をこなしていくことから始めていきたいと考えています。