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学び ✕ 得る

に関する学び

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手順の共有の意味は？ 実務の中で、手順やロジックを言語化することが、他者との共通理解を深める上で大いに役立つと感じました。抽象度の高い課題を、what、why、howのステップを踏んで具体的な対策へ落とし込むプロセスは、非常に有効です。 どんな課題に挑む？ 現在、私は「マイナスからゼロへ」そして「ゼロからプラスへ」という二つの課題に取り組んでいます。チーム内の共通理解を促進するため、整理した論点に今回学んだ方法論を適用し、共有することに力を入れています。 経験から得る信頼は？ また、私は転職経験があり、外部の常識や経験を活かして自社の課題を指摘しています。しかし、その指摘ポイントが十分に共有されていない状況です。論点を一つ一つ明確に示し、なぜその取り組みが必要なのか、背景や問題点を含めたたたき台として解決策を提示することで、共通認識をより強固なものにしなければならないと感じています。

基本理解の鍵は？ MECEの基本的な考え方を理解できたことが良かったです。特に、基本となる3つの分け方についても学び、多くの知見を得ることができました。 増収減益の原因は？ 現状の課題は増収減益です。原価上昇に対して売価設定が追いついていないのか、リカバリーにかかる費用が過剰なのか、またはお客様の要望が厳しく対応が後手に回っているのかなど、各フェーズで様々な視点から原因を探っていきたいと考えています。 数字分解の要点は？ 今ある数字を分解するときは、MECEを意識することが重要だと感じました。このロジックを繰り返し行い、確実に身に着けるためには反復が必要です。 改善策の展望は？ 来週の営業会議では、増収減益の原因を分析し、改善策を提示する予定です。そのため、今週中に必要なデータを整え、土日に詳細な分析を行い、週の前半には問題の特定と改善策の検討を済ませたいと思います。

Try＆Learnの魅力は？ 今週の学びで最も印象に残ったのは、「Try＆Learn」の考え方でした。また、ビジネススキルとデジタルスキルのマッピングにおいて、従来の先輩後輩の考え方を打ち破る新たな視点を得ることができました。この経験を通じ、DXは単なるITの話に留まらず、ビジネスマインドそのものの変化を促すものであると実感しました。 AIツールの具体策は？ さらに、グロービスならではのAIツールを使ったチャット対話では、実践的な内容に基づいた具体的なアドバイスが得られ、早速実務の中で活用していきたいと感じました。AIを効果的に使いこなすためには、基本的なクリティカルシンキングやビジネスの基礎力が不可欠であり、それらが高いほどAIの活用力も向上することを学びました。 継続利用はどう考える？ また、学習修了後もこのAIツールを継続して利用できるかどうかが気になるところです。

業務に活かせる実践的学習とは？ 学習内容が非常に実践的で、即座に業務に応用できる点が素晴らしかったです。特に、ケーススタディを通じた学びが深く、現実のビジネスシーンにおいても非常に有益であると感じました。 難しい点はどのように克服する？ また、講義の進行がスムーズでわかりやすく、講師の方々の説明も丁寧で具体的でした。疑問点に対するフォローも充実しており、安心して学習を進めることができました。 他の学習者とどう交流する？ さらに、同じように学ぶ仲間とのディスカッションや交流も刺激的で、新たな視点を得ることができました。オンラインという特性を活かして、さまざまな地域から参加している方々と意見交換できる点も魅力的でした。 総じて、このプログラムを通じて自身のスキルアップだけでなく、新たな人脈を築くことができ、大変満足しています。これからも継続的に学び続けたいと思います。

講座で何を学んだ？ 今週は、戦略思考の講座全体で学んだ内容を振り返る週でした。初めて受講しましたが、動画での知識インプットとグループワークの両面で、多くの学びを得る貴重な機会となりました。 実践で深まった？ ただ聞くだけの机上の勉強では内容が頭に残りにくいですが、実際に手を動かし、議論を交わすことで多様な視点を取り入れられたのが非常に実り深かったです。ここで得た学びを忘れないよう、今後も日常の中で少しずつ思考と実践に活かしていきたいと思います。 グループの効果は？ また、この講座での経験は、クライアントへのプロジェクト進行提案や自社の今後の展開を議論する際にも役立つと感じています。社内でグループワークを通じて意見交換をすることで、多角的な視野が養われ、目先の提案にとどまらず、本当に顧客のビジネスが成長する視点を意識したアウトプットができると期待しています。

体験の進化を感じる？ 「もの」から「体験」へと価値が移り変わる中で、人間の創造力がますます重要になると実感しました。AIと人間の役割分担を明確にすることで、より効率的で効果的な成果を得ることができるという学びもありました。また、データの活用方法を常に意識し、そこから付加価値を生み出すことの大切さを改めて感じています。 協働で生む革新は？ さらに、4月から新たに加わる新入社員とともに、高度なITリテラシーと豊かなビジネス経験を融合させ、革新的なアイデアを生み出せるよう協働していく所存です。今後も新しい技術やアプリケーションが次々と登場する中、まずは実際に触れて使用感を確かめる「トライ＆ラーン」の姿勢を貫いていきたいと考えています。 逆戻りの可能性は？ これらの経験を通じて、「体験」から「もの」へと逆戻りする時代が来るのかという疑問にも、一層の探求心が湧いています。

具体化と判断能力は？ 今週の学習では、期待するアウトプットを得るためには具体的なイメージをしっかり言語化するスキルが必要であること、また、AIの出力内容が正確かどうか判断できる能力が求められることを学びました。さらに、AIには得意な分野があるため、その特性を理解した上でツールを適切に活用することが重要だと実感しました。 要点整理のポイントは？ また、海外からの依頼メールが多い現状を踏まえ、AIを使って要点をまとめる際の有用性を認識しました。この学びを活かし、今後は社内での依頼時に、翻訳結果だけでなく要点を整理した日本語文も併せて提出することにしました。 要点裏付けの秘訣は？ さらに、まとめた要点が正確であることを証明するため、要点の正しさを裏付ける根拠を確認する方法を考え、具体的には外国語の文章の各段落ごとに要点を作成させる手法などを検討中です。

社会変化はどう起こる？ AI時代における社会変化や顧客価値の影響について学び、非常に深い気づきを得ることができました。かつて仕事の関係でIoT、M2M、センサーネットなどを調べ、未来の社会のあり方を自分なりに描いた経験がありますが、今週の学習を通して、その近未来の姿が現実となりつつあることを実感しました。情報とは何か、価値とは何か、そしてその価値が誰にとってのものか、どのように創造していくべきかという点において、多くの示唆を受けました。 無形価値の意味は？ また、「モノからコトへ」という考え方が示すように、単に物の性能の良さを追求する時代は終わり、利用する中で価値が高まる無形の魅力が重視される時代に突入していると感じます。学びを経営議論や意思決定に活かすためにも、時代や社会の変化に敏感に対応し、常に「価値」の意味を問い直していく姿勢が求められていると実感しました。

AI活用の方向は？ 最後の学びの整理では、これまで漠然としていた考えが整理でき、今後どのようにAIを活用すべきかという方向性を見出すのに大いに役立ちました。 ワークショップはどんな効果？ また、ワークショップや演習の際は、自分の業務にどう活かすかという具体的なイメージは湧きにくかったものの、再度整理する際に行ったチャットでのやり取りは新たな気づきを得る貴重な機会となりました。 業務活用のヒントは何？ さらに、業務での活用については、これまで経験したことのない領域の知見を得たり、フレームワークに沿ってクライアントに提供できる形に変換するなど、思考を整理してアウトプットするツールとして有用であると感じています。加えて、現在もリーガルチェックや申請業務の抜け漏れ確認にAIを利用しており、今後は業務の進捗に応じたチェック作業にも活用していきたいと考えています。

問いの本質は何？ 今週のライブ授業では、クリティカルシンキングにおいて「問い」がいかに重要であるかを学び、最後のまとめを行いました。特に、あるスポーツリーグの例では、いきなり数値の扱いに取り組むのではなく、まずは問いを明確にしてからデータ分析を進めることの大切さを実感しました。これまでは数値から意味を見出そうと必死になっていたのですが、まず問いを整理してから分析することで、より深い洞察と説明のしやすさが得られると感じました。 仕事の問いはどう？ また、仕事においても、何かを考え始める際は最初にイシューを明確にすることが重要だと学びました。具体的には、まず自分が解決すべき問いを立て、その問いに基づいて今何をすべきか検討します。さらに、この問いを周囲と共有し、自分の考えに対してフィードバックを得ることで、より良いアイデアにブラッシュアップできると感じています。

なぜ統計手法を重視？ 平均値だけでは数値のばらつきを捉えきれないと実感しました。仮説を立てる際、標準偏差や中央値など多様な統計手法を併用することが大切だと改めて感じます。また、データをビジュアル化することで仮説の精度が向上し、分析のアプローチ自体も変わり得る点が印象的でした。 どう評価を改善？ 今回のコンテンツ運用アンケートでは、これまで尖った意見や単一の数値に頼った評価に偏っていた部分を改善するヒントを得ました。今後は、仮説を明確に立てた上で、比較や傾向を意識した深いデータ分析を心がけていきたいと思います。 整理で何が見える？ さらに、既に収集しているアンケートデータの整理を実施し、情報の過不足を確認する予定です。初めてのデータビジュアル化にも挑戦し、その結果は次回以降の運用改善のための知見として、適切な知識管理ツールで整理していきます。

サービス説明はどう？ 私は新規サービス開発業務において、サービスのコンセプトや内容を1～2枚のパワーポイント資料に簡潔にまとめ、顧客に説明してフィードバックを得る方法を採用しています。加えて、動画など他の手法も取り入れることで、より多様な表現ができればと考えています。 意見を絞るには？ また、短時間で作成できる説明資料という点から、これまでの方法が決して間違っていなかったと実感しました。検証したいポイントや求めるフィードバックをもう少し狭く設定することにより、得られる意見が一層具体的になるのではないかとも感じました。 目的はどう伝える？ さらに、プロトタイプに唯一の正解はなく、これまで使用してきたパワーポイント資料も十分に効果を発揮しています。重要なのは、どのプロトタイプを作るかという点よりも、その制作目的を明確にすることだと学びました。