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に関する学び

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生成AIはどんな利点がある？ 生成AIの得意分野について、一般相談や文書の要約、文書作成といった各業務で優れている点や注意点が具体的に理解できました。状況に応じて必要な情報を提供し、改善指示を出すことの重要性や、生成AIが実際にできること・できないことを把握する必要性を実感しました。また、さまざまな種類の生成AIが存在し、それぞれに得意分野があることに驚き、今後積極的に活用していきたいと考えるようになりました。 BPOはどんな影響を及ぼす？ 一方、当社では損害保険会社向けのBPOを行っており、相手先がAI活用に積極的であるため、業務が逼迫した際にはBPOではなくAIによる効率化が選ばれる可能性が高い状況です。こうした流れに対抗するため、当社としてもAIを活用したBPOが可能であることを示す必要があります。そのため、まずは既存のBPO現場で損害保険会社と協力し、AI活用の実績を作るステップが求められています。 社内AI活用の課題は何？ また、社内でのAI活用状況はまだ十分とは言えず、活用のばらつきが見受けられます。現在、情報漏洩リスクが課題であるため、業務と直接関係のない領域でまずはAIを試してみるよう推奨する必要があります。そして、合わせて生成AIの活用ガイドラインを社内に周知することも重要です。

財務三表への苦手意識を乗り越えるには？ 財務三表と聞くと非常に難しいイメージがありました。しかし、この授業を通じて、財務三表が会社の成績表であり、会社がどの程度儲かっているのか、また誰からお金を預かって何に使っているのかを理解しやすく表現していることを学び、少しそのアレルギーが和らいだ気がします。 仕事に役立つ財務理解 自分の仕事では、会社の成績表を理解できると仕事がよりやりやすくなる（つまり、引き出しが増える）と感じています。そのため、今回の授業は非常に理解しやすく、入りやすかったです。 CVC業務での視野の広げ方 私が現在担当しているのはCVC（コーポレートベンチャーキャピタル）の業務です。ここでは主にアライアンス（事業連携）を中心に活動してきました。アカウンティングを学ぶことにより、会社の技術力だけでなく財務数値が確かなものか、良いのか悪いのかを判断できるようになり、業務に取り組む際の視野が広がると思っています。 本質理解で勉強アレルギーを克服するには？ 勉強に対してアレルギーを持っているため、まずは本質を理解することを第一に考えています。そして、設問2で回答した考え方を身につけるためにも、財務三表の本質（成り立ち、組み立て）を理解することが大切だと考えています。

学びの土台は大事？ 基本的な考え方や学ぶ姿勢を見直す貴重な機会となりました。以前は早く習得しようと焦り、近道を探してしまいがちでしたが、しっかりとした土台となる姿勢がいかに大切かを改めて実感しました。また、表現にくかったもどかしさもサポートのおかげで具体的に言葉にでき、その結果、自己理解が深まりモチベーションの向上につながりました。今後は、業務で扱う数字も単に流すのではなく、それぞれの意味をしっかりと理解していきたいと思います。 予算配分は戦略的？ 具体的には、まず会社の現状分析や予算作成の際、優先的にどこに予算を充てるべきかという戦略的判断に、この学びを活かしていきたいと考えています。また、各部門の投資計画を分析し、限られたリソースをどのように配分するか、先を見据えた説得力のある理論を会議で展開することを目指しています。これにより、アカウンティングのみならず、会社全体の理解もより深まることが期待されます。 日報から何を学ぶ？ そして、まずは社内メンバーの日報に目を通し、部署ごとに週単位や月単位で出るトピックスを把握することが重要だと感じました。また、日本だけにとどまらず、世界経済の中での当社の位置づけを意識して情報にアンテナを張る姿勢が、今後の成長につながると考えています。

直感は信頼できる？ 普段の仕事やデータを扱う際、経験や直感に頼った仮説が基本であったことを改めて実感しました。データ分析そのものではなく、むしろデータ収集の段階で不足している点が原因だったと考えています。この経験が、部門費などの予算策定時における変化の捉え方を再見直すきっかけとなりました。 予算根拠は正確か？ 部門費の策定根拠や、今後の設備投資に関する理由付けについては、未来を見据えた考察が十分でなかったと感じています。何か異変があった場合の修理費用が予算に計上されず、過去の事例や頻度を確認することで、適正な管理につながる一手段としたいと思います。 委託実態はどうだ？ 請負会社に業務を委託している現状では、作業の安定性はもちろん、雇用期間が短期に終わる点にも課題を感じています。労働内容に加え、職場環境も影響していると考え、既に委託から10年が経過している案件も多いことから、改めて状況把握から始めたいと思います。 記録整備は必要？ 具体的には、請負会社で働く方々の実務経験年数や年齢層などの基本情報の収集を行い、当社を離れる理由なども可能な限り情報として集める予定です。また、設備投資に関しては、過去の作業記録のデータベース化が未実施であるため、そこから着手する方針です。

カーナビと戦略は？ 戦略思考を考える際に、普段車を運転する際に使うカーナビを思い浮かべます。カーナビでは、目的地が決まり、最短ルートで辿り着くことが理想ですが、現実はそう単純ではないと感じます。 ゴール設定はどうする？ その理由として、まずゴールの設定が容易ではないこと、さらに最良の道を選ぶことも難しいと感じます。どのようにゴールを設定し、最適な道を選べばよいのか、その思考力をこの講習を通じて養っていきたいと考えています。 部署で何を感じる？ 私の所属する部署ではDX推進の一環として、新しいチャレンジが多いため、戦略思考を学び、その成果を最大限に生かすために実践を重ねていきたいと考えています。業務を5W1Hで考えてはいるものの、計画性に課題を感じることがあります。そのため、まずゴールを明確に設定することを重要視しています。 正しい計画はどう立てる？ 正しいゴールを設定するには、まず現状を整理することから始めます。会社や課、そして個人の目標が一致しているか再確認した上で、計画を立てます。また、「やること」を考える際には、それが本当に必要なことなのか、そして何のために行うのかをしっかりと考え、目的に沿ったクリティカルな視点を持つ習慣を身につけたいと願っています。

利益以外の費用は何がわかる？ 売上総利益や営業利益は業務で実感できたものの、それ以外の費用について改めて知ることで、会社の動向を把握する上で大変学びになりました。PL（損益計算書）と聞くと、数字の羅列で無機質な印象がありましたが、具体的な業務事例から学ぶことで、様々な業種の数字から読み解ける点が多いと実感し、さらに掘り下げていきたいという意欲が湧いてきました。 地域別の業績はどう？ まずは、自身の業務で回収している各販売会社のPLを、地域ごとに改めて確認してみようと思います。地域ごとに売れ筋商品や人件費の割合が異なるはずですから、売上総利益や販管費の比率を見ることで、事業の得意・不得意を客観的に把握できると考えています。 海外地域の課題は？ また、日本の同業種の利益率を踏まえ、各海外地域の数字を確認することで、国ごとの課題を抽出できるよう、過去の業績と活動実績を振り返って分析してみたいと思います。国内では発生しない費用など、これまで気づかなかった点も発見できる可能性があります。 経費用語は何が必要？ さらに、基礎的な用語が十分に理解できていないと感じたため、現業の活動にかかる各費用がどの費目に分類されるのかを改めて確認し、しっかり覚えていこうと思います。

情報はどう補う？ 総合演習を通じて感じたことは、設問の情報だけでは答えられない問題がいくつかあり、不足している情報を取得する必要があるということです。それでも情報が不足する場合があり、その際はある程度仮説を立てて物事を考える必要があります。この点は今回の事例に限らず、実際の業務でも同様だと思いました。100%の情報が揃うことはまずなく、不足する情報は自分で調査をし、または人から聞いて知識を埋めなければならないと感じました。それでもなお未知の部分は、仮説を立てて結論を導き出す力が求められます。 新部署で挑戦する？ 10月からDX推進部に異動しました。ここでは、従来の定型業務がなく、正解のない課題に取り組む必要があります。新しいプロジェクトの一つひとつにおいて、今回の学びを活かせると確信しています。特に、フレームワークを活用した現状の整理や仮説思考が重要です。 e-learningで学ぶ？ まずは、ある程度答えがある事柄、つまり前提知識については、会社のe-learningを活用して知識を深めたいと思います。そして、新しいことの効果を検証する際には必ず仮説思考が必要であり、100点満点ではないにせよ、今ある情報をもとに効果を試算することに挑戦していきたいです。

問いの意義は何？ 問いの形を用いる理由は、人間の特性として問いかけられることで頭が活発に働くためです。ただ情報を与えられるだけでは考えず、課題や疑問にも気づかないことがあります。そのため、自分の思考を整理する際には「問い」を優先して考えるべきです。特にメンバーに課題を意識してもらうために問いを立てることは効果的です。 メタ認知を鍛えるには？ メタ認知を鍛えるのも重要です。これは主観を客観に変える力を持つことで達成できます。異なる業種や職種で離れた位置にいる人と深く意見交換をすることで、このメタ認知能力を向上させることができます。この能力は、上司や他部署の視点を取り入れ、多角的に物事を捉えるために活用できます。 業務改善の手法は？ 具体的な業務改善の場面では、問いを立ててピラミッドストラクチャーを使用し、漏れがないかを確認します。改善が成功すれば、その問いが解決されたかを振り返ることも重要です。また、仮説を立て、それに対する上司や異なる意見を受け入れ、修正しながら想定を広げていくことが求められます。これは日常業務だけでなく、他の会社の方との深い意見交換の場でも活かせます。マネジメント手法や思考方法などについての議論を通じて、自分の視野を広げることができます。

プロAI活用はどう考える？ 私は、現在のVUCAの時代において、予測不可能な状況に直面していることを強く実感しています。生成AIの進化は非常に速く、人事領域では採用面接にAIが活用されたり、人材配置の決定がAIによって行われたりと、これまで考えられなかった仕組みが日常化していると感じます。今後は、単にAIを活用するだけでなく、AIを一つの労働力として捉え、どの役割にどの程度の工数を割り当てるべきかという計画も必要になるのではないでしょうか。AIの進化を前提として、それぞれの得意分野を最大限に活かす仕組みを人間自身が考え、いかにその状況を利用して成果を上げるか常に模索する必要があると改めて感じています。 仮説思考の軌跡って？ また、業務全体において仮説思考の重要性も大変感じました。人事業務では、従業員のコンディションや成績、昇進速度、異動歴、技術力など多様な情報を扱います。会社が抱える課題に対して、どこがボトルネックとなっているのか、またどの分野に変化を加えると組織が一層前進するのか、といった仮説を立てて検証することが求められます。特に、若手や中途社員の離職率が年々増加している現状を鑑み、その原因を探るためにも、基礎となる人事データの分析に着手しようと考えています。

仮説分析の意義は何？ 数字をさまざまな切り口で捉えることで、物事の特徴や潜在する課題が明確になることを改めて理解しました。また、単に数値を分解するのではなく、事前に仮説を立てた上で分析することで、意味のある情報にたどり着けると実感しました。 MECE分析の効果は？ さらに、MECEの考え方に沿って分析を行う場合、「層別」「変数」「プロセス」という３つの分解手法が有効であることを学びました。これにより、複雑なデータや現象を整理し、論理的に捉えることが可能となります。 現場失敗の要因は？ 具体例として、駅の業務において「切符の誤発売」や「車いすご利用のお客様への介助エラー」といった失敗が発生する現場では、どのプロセスでその失敗が多いのかを明確に分解することが重要だと感じました。そうすることで、具体的な課題や短期的に対策を講じるべき点を洗い出すことができます。 多量データの見方は？ また、数万件にのぼるお客様からのご意見や問い合わせについては、地域や駅、年代、所属カテゴリー、利用状況などの視点から切り分けて分析することで、会社全体として対応すべき課題や、特に対処が必要な地域・路線ごとの問題点を明確にすることができると学びました。

ネット情報と真の創造性は？ AIには、複数のアイディアを短時間で生み出すという、一見クリエイティブな側面がある一方、そのアイディアの源泉がネット上の情報であるため、真の意味での創造性かどうかは疑問が残ります。たとえ推測に基づくものであっても、ネット上の情報を組み合わせたり、対話を通じてアイディアを形成するプロセスは一定の創造性を感じさせます。また、決められた作業やルーティン業務の遂行にもAIは優れているため、アイディア創出と定型業務という双方の面で活用できる点が非常に興味深いと感じました。 人間の役割は何か？ 製造業を営む私の会社では、類似の図面の読み取りをAIに任せることで、短期間で見積もりを提出できる可能性があると考えています。当初、属人化を解消するために、業務プロセスを分解して誰にでもわかる形に可視化する取り組みにも、AIが大いに活用できると思っていました。しかし、業務が誰にでも理解でき、誰でもできるようになると、その業務はAIの得意分野に移行してしまいます。そうなると、逆に属人性—つまり、人間らしさが生まれる部分—こそが保持すべき価値であるのではないかと感じ、常に人間の役割をどこに置くべきかを考えながらAIと向き合う必要があると思いました。

ポジショニングの重要性を再確認 ポジショニングとターゲティングによって、自社製品の訴求先を明確にすることの重要性を感じました。もし訴求先が曖昧であれば、自社サービスのセールスポイントも不明確になってしまうことを論理的に学びました。 ただし、実際の業務に当てはめる際には、訴求先を絞ることで顧客の絶対数が減少するため、結果が出せるか不安になることもあります。この不安を払拭するためには、市場規模の予測をメインにしながら、会社が期待するマーケットサイズにアプローチできるかを同時に調査することが重要だと感じました。 ターゲティングで営業を強化できるか？ 自社はインドネシア国内の日系企業向けのSIサービスというニッチな分野を手掛けていますが、市場規模は1,000社あります。新しいサービスを展開する際には、しっかりとターゲティングを行うことで効率的な営業活動が可能になると感じました。 さらに、自社の顧客を分類し、いくつかのセグメンテーションに分けてデータベース化しておくことで、新しいサービス企画時に速やかにマーケティングが行えると実感しました。現行の営業活動においても、アプローチすべきセグメントに効果的にアプローチできるかを振り返る際に役立つとも感じました。