(137ページ目)

目的

に関する学び

---

不確実性とは何か？ 不確実性とは、方向や距離、姿が明確でない状態を指し、何が正解か事前に判断しにくい状況を意味します。このような状況では、従来の分析中心の進め方だけでは対応が難しいため、まずは仮説を立てて早期に行動し、その実践を通じて検証と修正を重ねることが重要になります。 社内文書はどう構築する？ また、社内企画書の作成においては章立てや論点の整理、ステークホルダー向け資料においては訴求力のあるストーリー構築や表現の改善にこの考え方が活用できます。例えば、提案骨子の自動生成や既存資料の要約、会議後の論点整理やToDoの洗い出しなどにも応用が可能です。 再現性の向上は何を目指す？ 今後は、目的、前提、成果物の形式を明確にしたプロンプトを整備し、検証と改善を繰り返すことで、より再現性の高い活用方法を構築していく予定です。

考えの幅はどう広げる？ 自分の発想に偏りがあるという自覚はあるものの、それが性格の一部として仕方がないわけではなく、「頭の使い方を知る」ことで考えの幅を広げ、自身にツッコミを入れることができると感じました。この点は大変印象的で、今後の学びに希望を抱かせるものでした。 抽象と具体のバランスは？ また、従業員の意識醸成を目的とした施策の検討において、抽象的な議論だけでは実効性に欠ける場面があると実感しています。過去に「検討が浅い」や「全体感がわからない」と指摘された経験から、今後は具体と抽象のキャッチボールを意識し、MECEやロジックツリーを活用して誰にでも理解しやすい形で物事を整理することに努めたいと思います。具体的な問題に取り組む際には、日頃から他の受講生がどのような工夫や意識を持っているのかも是非聞いてみたいと考えています。

投資効果をどう考える？ 投資対効果やリソースの配分、そして現状の数値化と分析の重要性を再確認させられました。これらは、ビジネスの現場で常に意識すべきポイントだと実感しています。 捨てるはどんな意味？ 特に印象に残ったのは「捨てること」の大切さです。相手との関係性を考慮すると、何かを手放す決断は難しいものですが、ビジネスにおいては感情と事実を切り離す必要があるため、捨てる決断も時には必要だと感じました。 業務見直しの鍵は？ また、業務を見直していく中で、過去から引き継いできた業務に対しても思い切って捨てる選択肢があるのではないかと考えるようになりました。現状の目的や、誰にとって必要なものなのか、なくなって困ることがあるのかを整理し、そのリソースをより戦略的な上流工程に振り向けることで、さらなる成果につなげたいと思います。

戦略って何だろう？ 戦略とは、まず孫氏が説いた「戦を略すこと」、そしてマイケル・ポーターが提案する「何をやり、何をやらないかを選択すること」を指し、さらにグロービスが定義するように、企業や事業の目的達成のために持続的な競争優位を確立する具体的なアクション・プランでもあります。 学び方のコツは？ また、学び方のコツとしては、①言語化＝考えを言葉にする、②教訓化＝教訓を引き出し原理原則化する、③自分事化＝学んだことを自分に引き寄せる、という三点が挙げられます。 実行はどうする？ 現在、システム開発において機能要件の精査だけでは対応が難しい要望を受けている状況です。そこで、今週は、次週以降に顧客への提案フェーズに臨むため、社内で戦略としてどのように進めるかを言語化し、共有し、さらにブラッシュアップする取り組みを進めています。

試す手法は何だろう？ 問題の要因がある程度明確になったら、試しやすい手法で課題解決に向けた取り組みを実際に試すことが重要です。たとえば、既存の手法と定量的に比較できるA/Bテストのような方法を設計し、実践することが望まれます。 改善はどう実現する？ また、課題の分析だけで満足せず、実際に改善を施して目的を実現することが肝要です。データ分析を行う際には、最終的に何を実現したいのかという目的を常に念頭に置く必要があります。 仮説はどう組み立てる？ 一方、データ分析の手法に囚われ過ぎると、単にデータを出すことに多くの時間がかかり、問題解決に辿り着かない恐れがあります。したがって、まずは問題の要因を特定し、その後、有識者とのディスカッションや壁打ちを通じて、改善のための仮説を迅速に立案・実行できるように取り組むことが大切です。

なぜイシューが大切？ 論点をずらさないためには、まずイシューの特定が重要であり、そのイシューをより具体的な行動に落とし込むことが大切だと学びました。また、イシューは単に追い続けるのではなく、定期的に立ち返ってその方向性が間違っていないかを確認する必要があると感じています。 目的をどう守る？ 自身が主体となる打ち合わせの中で、本来の目的を見失い、会話がだらだらと続くことがしばしばあるため、そのような状況に陥る前にイシューに立ち返り、本来の目的を果たせるようにコントロールしていきたいと思います。 問いをどう活かす？ まずは、イシューを設定することから始め、その問いを基に報告資料や提案資料の作成に取り組んでいこうと考えています。同様に、他者が作成した資料に対しても、これらの視点を意識してチェックしていきたいと思います。

データ分解で得られる効果は？ いろいろな視点でデータを分解して考えることで、様々な要因や事象が把握できることを実感した。これにより、物事の考え方や見方が変わり、今後のアクションも変わってくる。日常的にこの切り口を考えることが必要だと感じた。 数値の目的意識とは？ 数値と向き合う場面が多いため、この数値が何を目的としているのかを常に意識することが大切だと思う。これを習慣化することで、課題解決能力が向上すると感じた。もれなくダブりなく、MECEを意識して取り組んでいきたい。 他者の意見をどう活用する？ 分解のプロセスを多角的な視点で行うために、他者の意見を取り入れることが重要だ。また、他者にもMECEを意識してもらうために、他者のアクションにも気を配りたい。これが全体の成果につながり、会社としての成果にもつながると考える。

イシュー確認の必要性は？ イシューを誤認すると、全く異なることを検討してしまい、結果として時間が無駄になる可能性があると感じました。そのため、目的に対して正しいイシューを立てているかを、常に確認する必要があると考えています。動画を視聴している際に、不自然な点に気づいたことから、実務においても同様のことが起こるかもしれないと実感し、ハッとさせられました。 目的達成の道筋は？ また、プロジェクトを進める中で、目的やイシューが次第にズレてしまうことがあると感じています。そうした場合は、まず自分自身で確認を行うとともに、チームやクライアントと改めて目的やイシューを明確にし、言語化して共有することが重要だと思います。その上で、現在の取り組みが目的達成に向けた正しい方向であるかを見極め、各要素を分解しながら進めていこうと考えています。

プロンプト入力は何故？ 生成AIのプロンプト入力方法の重要性について学びました。曖昧な指示でも一定水準の文章は生成されるものの、目的や主旨が整理されていない場合、伝えたい内容から逸れてしまうことがあると理解しました。そのため、論理的思考によって自分の考えを整理し、適切な用語を用いたプロンプト入力が、生成AIの品質に大きく影響するという点を実感しました。 エグゼクティブ資料は何故？ 今後は、エグゼクティブサマリーの作成時に生成AIを積極的に活用したいと考えています。報告やプレゼン資料作成において、適切な文字数と情報量、さらに最適な用語を用いることで、簡潔で理解しやすく、論理的な構成の文書が作成されていると感じました。日本語力の向上も必要ですが、時間が限られたビジネスシーンでは、その不足をAIが補う役割を果たすと考えています。

戦略思考の振り返りはどう？ 戦略思考については、昨年学習した内容を振り返ると、一部を忘れてしまっている部分もあると感じています。目的を明確にし、どの視野や視座で物事を捉えるかを意識して考えることが大切であり、同時に適切な問いを設定することも重要です。日頃から言語化する練習を重ねることで、苦手意識を徐々に克服していきたいと思います。 業務での戦略実践はどう？ また、戦略思考は現行の業務に大いに役立つと実感しています。まず、ゴール設定が十分にできていないことがよくあるため、まずその点を明確にする必要があります。そして、そのゴールに向かって進む過程で選択が求められるため、その判断がぶれないようにしっかりと進めることが重要です。本質を捉え、何が問題なのかを見極めるために、正しい問いを設定することが不可欠だと感じています。

顧客の価値は何か？ 事業を運営する上で大切なのは、まず対価を支払ってくれる顧客が存在することです。そして、その顧客にどのような価値を提供するかが事業の出発点であると実感しました。仕入れや費用は、あくまで価値提供の手段に過ぎないという認識が改めて必要だと感じています。 振り返りの意義は？ また、常に顧客に対してどのような価値を提供できているかを振り返ることが重要です。最新の情報を収集し、顧客に役立つ内容を提供する努力を怠らず、日々の業務の振り返りや学びを意識することが改善への糧となると実感しています。 手段構築の工夫は？ 目的を明確にし、そのための手段について検討する際は、柔軟な発想が求められます。従来の定型的なパターンに縛られず、他者の考えを取り入れることで、新たな気付きや発見が得られることに驚きを覚えています。

分析プロセスとは？ 「分析のプロセス」について、まず目的を明確にし、仮説を立て、次にデータを収集し、最後にその仮説を検証するという一連の流れが紹介されました。代表値として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられており、各手法を用いることでデータの中心をどこに置くかを判断します。一方、標準偏差を用いた散らばりの分析は、データがどのように分布しているかを把握する上で不可欠だと理解しました。 手法選びはどう？ 実務では、これまで単純平均を頻繁に使用していましたが、その結果としてデータのばらつきを捉えられず、正確な分析が難しいと感じていました。今回の学びを通じて、加重平均や中央値など、状況に応じた手法の選択と活用が重要であることに気づきました。今後は、各手法の特性を考慮しながらデータ分析に取り組んでいく所存です。