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活用 ✕ 例

に関する学び

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生成AIの驚きを感じる？ 鳥潟先生のデモンストレーションを拝見し、生成AIがアイデア次第でどれほど多様な使い方ができるのかに驚かされました。また、受講生の中には既に日々の業務や生活の中で生成AIを取り入れていらっしゃる方もおられ、私自身も生成AIの知識を深め、より身近に活用できるようになりたいと感じました。 最新法令はどう活用？ 業務に関連する最新の法令や制度に関する情報収集や、その要約の自動化は今すぐにでも取り組めそうです。また、社外秘の情報を扱うことから、セキュリティを確保しつつ生成AIとどう付き合うかという点についてもリテラシーを高めたいと考えています。現在は生成AIを場面に応じてどのように導入し、活用していくかを学ぶ段階ですが、定例で発生するデータの更新、精査、分析といった業務の効率化や自動化のための方法やプログラム作成に生成AIを活用することを検討していきたいです。

顧客のニーズをどう探る？ 顧客に何を売るべきか考える際には、顧客のニーズを考慮することが重要であることを学びました。特に、顧客自身が気づいていない隠れた欲求を具体的に提案する必要があります。そのために、さまざまな手法を活用することが再認識できました。 時代に合ったブランド戦略 事例を通じて感じたことは、時代や流行に応じて求められるものは常に変わるため、常にアンテナを張り巡らせてユーザーのインサイトを捉えることが重要だということです。現在、私はブランディング施策を担当していますので、時代に合ったブランドを作り上げていきたいと思っています。 日常に潜むニーズを考える 日常の生活の中でも、どのようなニーズがあるのか常に考える習慣を身につけたいと感じました。また、ペインポイントを見つけるという観点はこれまで持っていなかったので、今後はその視点も含めて考えていきたいと思います。

実務で時間は足りた？ 実務に追われる中で、十分な時間を取ることができず、短い時間で一気に課題に取り組んだため、理解がしっかり身についたかどうかに不安があります。 事例で何を感じた？ 演習では、具体的な事例を通じてクリティカルシンキングの活用方法を実践し、全体を振り返ることで各要素を整理できた点が大変有意義でした。 MECEで整理できた？ また、MECEの考え方を活用し、与えられた情報を効率よく整理する手法や、グラフを用いた視覚的な表現、シンプルにメインメッセージと結論を伝える方法は、実務においても役立つと実感しました。今後、スライド作成や企画立案の際に取り入れていきたいと考えています。 イシュー、本質は何？ 一方で、イシューの明確化については、うまく捉えられている部分とそうでない部分があり、今後は立ち止まって本質を見直す習慣を意識していきたいと思いました。

比較対象は同条件？ 分析においては、比較対象が本当に「apple to apple」になっているかを確認する重要性を学びました。各要素が同一条件下で比較されているかをしっかりと検証することで、正確な分析に結びつくと感じています。 目的と仮説は明確？ また、ある事例をもとにしたグループディスカッションを通して、データ分析に入る前に「目的」や「仮説」を明確にすることの大切さを再認識しました。これらが十分に整えられていないと、分析のアウトプットに本来の意図が反映されず、効果が薄れてしまうことに気づきました。 外部環境の整理は？ さらに、外部環境分析や企業分析に取り組む際は、まず自らの分析の目的を整理し、仮説をしっかりと組み立てるプロセスを徹底する必要があると感じています。この手順を着実に実行することで、分析の質が向上し、業務全体での活用がより一層進むと確信しております。

融資条件に疑問ありますか？ バランスシートの基本を再確認しました。銀行から融資を受ける際には、事業計画書が必要だと考えていましたが、不動産の担保があれば融資を受けられることを確認しました。無借金で経営することが理想だと考えていますが、機会損失との兼ね合いも重要です。 研究所の実態は？ 私の部署は研究所であり、内部留保や借金の概念が直接絡むことはありません。そのため、今回の学びをそのまま活用するのは難しいと感じています。しかし、毎年行われる設備投資要求では、総資産利益率（ROA）を意識して必要な設備を選定しています。 投資の評価はどう？ 生産性向上のための投資は様々に考えられます。例えば、PCや実験装置の買い替えです。総資産利益率（ROA）の向上に寄与するかどうかが鍵となります。また、ROA向上のインパクトを大・中・小と評価し、必要な設備投資を上司に要求しています。

受講内容の価値とは？ 受講した内容は非常に有益で、自分の視点を一段階広げてくれました。特に、問題解決のためのフレームワークを学ぶことで、日々の業務に対するアプローチを再評価する機会が得られました。この学びを活用し、今後はもっと効率的に仕事を進めていきたいと考えています。 実践的な知識はどう活かす？ また、講義中に紹介された事例は非常に具体的で、自分の業務にも即座に応用できると感じました。このような実践的な知識は、理論だけでは得られない深い理解をもたらしてくれます。特に、チームでのコミュニケーションやリーダーシップに関する部分は、大いに参考になりました。 チーム成長のための次のステップ ここで学んだことを基に、自分自身だけでなくチーム全体が成長できるよう、今後も努力を続けていきます。この講義が提供する価値は非常に高く、受講して本当に良かったと思います。

スライドの工夫はどう？ スライドは、情報をただ羅列するのではなく、伝えたいメッセージを効果的に届けるための工夫が求められます。例えば、タイトルの色やフォント、ハイライト、そしてグラフの表現方法など、さまざまな要素に注意を払いながら作成することが必要です。また、読み手に負担をかけない表現を心がけることで、メッセージが正しく伝わるスライド作りが実現できます。 目的意識は本当にどう？ 上司への報告や顧客への提案といった場面で、スライドは多岐にわたる活用が可能です。ただし、そもそもスライドにする必要があるのかという目的意識を持つことも大切です。月次や週次単位でスライドを作成する際は、一度自分で作成した資料を見直す習慣を持ち、読み手にとって理解しやすいかどうかを常に意識することが求められます。そのため、フィードバックを積極的に受け入れ、改善を重ねる姿勢も重要です。

損益計算書はどう見る？ 損益計算書の構造や、利益が5種類存在するという点について学べたことは、とても新鮮でした。講義ではカフェの経営を例に、実際の設問に取り組むスタイルで進められ、解説と自分の回答を照らし合わせながら、経営者としてどのような点に着目すべきかを考える良い機会となりました。 成績から何を探る？ Q1で学んだ知識を活かし、勤めている会社をはじめ、得意先、仕入れ先、同業他社の経営成績を「読む」習慣を身につけていきたいと思います。現在はアカウンティングと直接関わる部署にいませんが、視点を変え、業務での活用の場を見つけるよう努めたいです。 経営分析の未来は？ 今回の講義をきっかけに、書籍で学んだり実際に分析に取り組んだりするなど、経営成績を読み解くスキルを着実に磨いていきます。慣れてきたら、他の業種にも応用して取り組みの幅を広げていく予定です。

生成AIの誤出力は何故？ 仕事上で生成AIを活用して、慎重に作成したアウトプットに思わぬ誤り（ハルシネーション）が含まれており、その時は恥ずかしい思いをしました。当時は何となく流してしまったものの、今回の事前学習を通じて、自分自身の生成AIに対する向き合い方やアウトプットの捉え方を改めて考える機会となりました。 プロンプト整備とは？ 生成AIに渡すプロンプトを、業務フローの分解によってテンプレート化することや、アウトプットのチェックリストの作成、さらにプロンプトのテンプレート化による出力の修正・補正を試してみたいと考えています。加えて、参考情報やアウトプット例などの素材を収集・整理する取り組みにも挑戦したいと思いました。 生成AIの感情理解は？ また、今後は生成AIに感情や情緒をどのように理解させるかという課題にも取り組んでいきたいと考えています。

市場環境をどう整理する？ 自身が当事者として関わると、局所的な視点に偏りがちであると感じました。そこで、3CやPEST、SWOTなどのフレームワークを活用し、市場環境や競合、自社の強み・弱みを整理することによって、全体の視野を広げる習慣を身につけたいと思います。特に、「経営者の視点で考える」という表現が印象に残りました。 競合と市場の見方は？ 新規サービスの検討では、競合状況や自社の強みを活かした差別化に着目してサービス内容を考えたことがあります。しかし、振り返ると、競合分析や市場規模の検証が十分でなかった点、またバリューチェーン分析においても不足があった点に気づきました。このような課題を補うため、再検討を進めていきたいと考えています。 具体事例をどう学ぶ？ さらに、バリューチェーン分析の具体的な事例を学ぶことで、より深い理解を得たいと思います。

数字表の何が難しい？ 数字だけの表を見ると、どの部分に着目すべきかが不明瞭になり、相手に意図を十分伝えられない場合があると学びました。そこで、相手の視点に立ち、グラフや切り口を工夫することで、伝えたいポイントをより具体的に示せると感じています。 海外支店はどう伝える？ また、海外支店の財務分析や売上、マーケティング分析の業務を通じ、現地の営業担当者とのコミュニケーションを行う中で、問題点や解決策についての説明が求められる状況が多々あります。その際、ただ「なぜなら～」と理由を述べるだけでなく、適切な切り口で工夫された資料を用いると、より分かりやすく伝えることができると実感しています。 実務での切り口は？ さらに、切り口に関しては、他にどのような方法があるのか、また実務の現場ではどのように活用されているのか、具体例とともに知りたいと考えています。

無意識の業務は何？ 学習を進める中で、普段業務で無意識に行っているプロセスに正式な名称があることに気づかされました。例えば、説明時に「ロジックツリーが…」と話すと説得力が増すため、今後はこの知識をさらに活用していきたいと思います。 効果的な分析って何？ また、上期の離職者分析では、残業時間のデータを検証し、残業時間と離職の因果関係がないことを確認しました。今回の課題の最後で何を分析すれば効果があるかを考えたように、実務においても常に効果的な分析手法を模索していく姿勢を持ちたいと考えています。今後も学びを業務に積極的に取り入れていく所存です。 課題を深めるには？ 一方で、クラスの課題として取り組んだ分析内容については、詳細を具体化することができませんでした。今後、どのようにドリルダウンして効果的に具現化できるか、皆さんと議論できればと思います。