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資料 ✕ 収集

に関する学び

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AI活用をどこから？ 昨年の夏までは、仕事でもプライベートでもAIを全く利用しておらず、自分のAIリテラシーの低さを危機感として感じていました。しかし、世間ではchatGPTをはじめとするAIの普及が急速に進んでいることに気づき、活用法を様々に試行錯誤し始めたところです。昨日の授業ではGemsやメタプロンプティングといった、すぐに実践できるアプローチを知ることができ、大変有益でした。 情報収集の方法は？ また、AIの進化が非常に早く、どのように情報収集していけばよいのか困っていた中で、昨日紹介されたボッドキャスト「耳で学ぶAI 、ロボシンク」を早速聴いてみました。移動中の時間を有効に活用できるその内容はとても分かりやすく、今後は毎週定期的に最新情報を取得していきたいと考えています。 実践の壁はどこ？ 今後は、まずメタプロンプティングに挑戦してみる予定です。単純な情報収集は順調に進んでいた一方で、スライドや画像の作成においては、自分が求める結果にたどり着くまでに時間がかかり、参考になるプロンプトを探したり調整を繰り返したりする必要がありました。先日うまくいかなかった画像制作にも、再度チャレンジすることで改善を図りたいと考えています。 ペルソナ利用は有効？ さらに、ペルソナを設定して資料をレビューしてもらうという方法も、とても実用的だと感じました。提案内容のブラッシュアップや補強に活用することで、より質の高い成果物に近づけるのではないかと期待しています。 意見交換で何が得られる？ 参加者の業種や職種が多岐にわたる中、みなさまの現状の活用方法を聞くだけでも大変参考になりました。こういった機会はなかなかないため、今後もグループワークの時間などで意見を交換できれば嬉しく思います。

本質を見極める？ 全ては真のイシューを見つけることから始まります。正しいイシューを捉えずに解決策を考えてしまうと、本来求める結果を得ることは難しくなります。まずは、何がイシューなのか、そしてそのイシューが正しいかを議論する必要があります。また、常にイシューを意識し、横道にそれないよう心がけなければなりません。 多角的に考えて？ 正しいイシューを捉えるためには、多角的な視点で情報収集や分析を行うことが重要です。例えば、顧客、競合、自社の観点から状況を分析する手法などが有効です。これまでの学習を通じ、相手や現状を理解しようとする姿勢が共通のテーマとなっています。 仕事改善のヒントは？ この考え方を自分の仕事にも取り入れたいと思っていますが、まずは身近なテーマでチャレンジしてみたいと考えています。例えば、仕事の提出資料がいつもタイムラインギリギリになり、早めの提出ができないという課題があります。どうすれば、余裕をもって質の高い資料を提出できるのかを考えたいのです。 原因を探るには？ そのため、課題の原因として以下の点がイシューになっている可能性を検討したいと考えています。 ・作業開始が遅いのではないか？ ・資料作成のスキルが不足しているのではないか？ ・何を作ればよいかが曖昧なのではないか？ ・優先順位の付け方に問題はないか？ ・情報整理ができていないのではないか？ ・判断に時間がかかっているのではないか？ ・「これでいい」と早々に判断してしまうのではないか？ ・途中でのレビューが不足しているのではないか？ 工夫のコツは？ 限られた時間や情報の中で、どのようにして本質となるイシューを捉えるか、そのコツや工夫について知りたいと思っています。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

差別化戦略の基本プロセスは？ 今週の学習では、差別化の戦略を立案するための基本的なプロセスと、分析に必要なフレームワークを学びました。しかし、深いPEST分析を一昼夜で行うことは難しく、日頃からマクロな動向を把握することの重要性を再認識しました。また、SWOTなどで市場と競合分析を行う際も、マクロな視点で考えなければ実効性のある戦略は立案できないと感じました。自社の資源は社内にいると客観的に把握しづらいため、VRIO分析を使えば抜け漏れなく検討できると思います。 マクロ視点が重要な理由とは？ 通常、現場レベルでは目の前の競合やお客様の声しか見えていないことが多く、有効的な議論をすることは意外と難しいと感じます。混沌とした環境の中で有効な差別化戦略を立案するためにも、マーケティング担当者として分析能力を磨きたいと考えています。そのためには、フレームワークを使った抜け漏れのない市場分析やシナリオプランニングのスキルを学び、実務に落とし込む必要があります。また、日頃からマクロな視点で市場を分析し、自社製品の強みを的確に把握しておくことが大切です。現場の営業員が顧客に差別化を意識した営業活動ができるよう、マーケティング資料を提供したいと考えています。 代替品への対策はどうする？ 最近、日本市場に強力な代替品が現れ、大学病院を中心に普及が広がっています。9月にこの状況を本国に伝え、対策としての差別化戦略を提案する予定です。8月は提案準備のため、PEST、SWOT、VRIO分析に必要な情報を収集し始めます。提案の際には、代替品への対策を行わなかった場合のシナリオも本国に提示したいと考えています。

ジレンマの意味は？ 「ジレンマを恐れない」という言葉が非常に印象に残っています。特に、短期的なリターンと長期的なリターンのどちらを選ぶべきかという考え方に陥りがちな自分を改めて認識しました。ジレンマを適切に恐れずに対処するためには、フレームワークを用いて全体を抜け漏れなく俯瞰して戦略を立てることが大切です。今回、3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析の概要を学びましたが、特に3C分析とSWOT分析は現在の業務に必要なフレームワークであり、実際に活用して理解を深めたいと思います。 どう戦略すべき？ マーケティングやインサイドセールスの戦略を立てる際、短期から中長期的な視点でジレンマを感じ、立ち止まることが多いと気づきました。まずは、どのような場面でジレンマを感じるのかを言語化し、適切に対処していきたいと考えています。 戦略をどう描く？ 現在、来期の戦略を作成している状況であり、3C分析やSWOT分析を通じて受注や失注の分析に偏らない広い視点でのターゲティングや行動計画を立てたいと思います。また、製品資料やランディングページを作成する際のターゲティングや表現についても活用できると考えています。 情報はどう整理？ 3C分析やSWOT分析の概要は理解しましたが、どの粒度や範囲で情報を収集・列挙すべきかまだ明確ではありません。フレームワークを何度も使用し、来期の目標や計画を立てる際にまずアウトプットを作成し、それを通じてフレームワークの精度を高めていくことを目指します。フレームワークを利用する中で、どのような情報をどのように整理すべきかを模索していきたいです。

グラフ化で情報処理を速くするには？ 視覚化することの重要性を学びました。特に、グラフ化により情報の処理が速くなる点が印象的です。グラフを作成する際には以下のポイントを忘れないようにします。 まず、タイトルを工夫して、事実の実況中継にならないように一言加えることが大切です。また、単位や軸の原点を示し、フォントや色、矢印などで強調部分を表現します。ただし、アイコンを使用する際には視覚化の理解を促すものを選び、ノイズにならないよう注意します。 どんなグラフを選ぶべき？ 自分が伝えたいこととグラフが合っているか、一目で理解してもらえるグラフの種類を選択することが重要です。また、メッセージに沿った情報配置にすることも大切です。そのため、「何となく」で資料を作成せず、データを丁寧に収集して、読んでもらえる、興味を持ってもらえるスライド作りを心がけます。 例えば、役員のスケジュールを分析する際、文章だけで結果を伝えるのではなく、グラフ化したスライドを挿入してみます。 良い文章の定義とは？ 良い文章の定義としては、 - 目的が書かれている - 内容がしっかりしている - 読んでもらえる ことを意識し、文章作成の際のタイトルも事実の中継ではなく、アイキャッチを引くものを考えて、丁寧に書いてみます。 また、色々なスライドやグラフに触れてみて、データをグラフ化する際に棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフそれぞれが得意とするデータを理解します。 視覚化の習慣をどうつける？ 最後に、とにかくグラフを作ってみて、文字化で止めないで視覚化する習慣をつけることが大切です。

生成AIの目的は何？ 今回の学習を通じて、生成AIを活用する際には、ただ単に使うのではなく、「何を実現したいのか」という目的を明確にし、その背景や前提条件を具体的に伝えることが重要だと実感しました。特に、同じ依頼内容であっても、指示の出し方一つでアウトプットの質が大きく変わるという点が印象的でした。 生成AIの注意点は？ また、生成AIは非常に自然で完成度の高い文章を出力する一方で、内容の正確性や微妙なニュアンスまで保証されるわけではありません。そのため、利用者自身がファクトチェックや評価・修正を徹底し、論理的思考力や専門知識を維持することが不可欠であると感じました。 業務への応用は？ 私の業務においては、企画書や報告書、経営層向けの説明資料の作成、会議での論点整理、情報収集など、幅広い場面で生成AIの活用が期待できると考えています。特に、複数の視点を整理しながら企画を進める際には、論点整理やアイデア出し、資料構成のたたき台作成が効率化されるため、大いに役立つと感じました。 使い分けのポイントは？ さらに、各生成AIにはそれぞれの強みがあるため、用途に応じて使い分けることでアウトプットの質と作業スピードを高めることが可能です。ただし、生成AIのアウトプットをそのまま使用するのではなく、必ず自分自身で内容の確認や事実関係、表現、意図とのズレをチェックする姿勢を徹底したいと思います。 今後の改善策は？ 今後は、プロンプトの改善を含めた試行錯誤を重ね、自分なりの活用パターンを確立することで、業務の生産性向上につなげていきたいと考えています。

発言の論点は何か？ 事業方針を策定する際、複数の関係者からヒアリングを行う場合には、発言がどの論点に基づいているのかを常に意識する必要性を感じました。そのため、各プロセスを明確にするためにバリューチェーンの視点が非常に重要だと実感しています。実践演習では、営業、印刷デザイン、印刷、配達、納品といった各プロセスに着目することで、意見の立場がどこに位置づけられるのかを意識する必要があることを学びました。また、個々の立場や直近の経験により、意見には無意識のバイアスがかかることも念頭に置くべきだと考えています。 承認の疑問は何？ 海外の浄水場新設プロジェクトの設計段階において、施工工程を説明した際、発注者である自治体の担当者から、ある選挙に向けた承認が必要であるため、現行の工期内に完了できるか不明だという指摘がありました。この指摘は、バリューチェーン上の承認プロセスに関連する懸念から生じたものでしたが、設計工程ではその承認プロセスが十分に考慮されていなかったことが問題点として浮き彫りになりました。こうした点から、関係者の立場や背景を踏まえた資料作成や、事前の打ち合わせがより一層求められると感じました。 業務開始の確認は？ 転職先での業務を想定する場合、まずはクライアントの専門分野や立場、組織構造といった事前情報を可能な限り収集することが大切です。同時に、クライアントの業界におけるバリューチェーンの構成を把握しておくことで、初回のヒアリング時には発言内容がどの論点に属するのかを明確に質問し、整理する姿勢が求められると再認識しました。

どう問いを整理する？ 問いの立て方が非常にわかりやすくなりました。日常生活の中で何かしらの問題を感じているものの、それを言語化することが難しいと感じていたため、ぜひこのスキルを取り入れたいと考えています。そのためには、まずゴールを明確にし、それに必要な情報の収集と、その情報の分析・解釈が重要だと感じました。 多角的視点は？ 特に私はヘルスケア業界に関わっているため、クライアントや医療従事者、患者さんといった様々な視点を持ちつつ、社会全体の医療制度についても考慮することが必要です。 会議の目的は？ 部署の会議においては、目的とゴールを明確に設定することが大切です。参加者が何を決めたいのか、何を知りたいのかを考え、そのための目的やゴールを決めていきたいと思います。 どう学びを活かす？ また、研修においては、その研修をどのような目的で行うのかをしっかりと考え、目的を丁寧に設定する必要があります。新たな事業創出に際しても、まずは問題のイシューからスタートし、そこから外れないように他者と共有しながら課題解決を図りたいです。常に「それって問いは何なのか？」と自問し続ける姿勢を持ち続けたいと思います。 説明の基本は？ さらに、自分が何かを説明するときには、まず「どんな問いに答える説明なのか」という前提条件を提示してからプレゼンテーションを始めることが散らばりを防ぐ有効な方法だと考えています。 資料をどう見直す？ 今後、これまでに作成してきた資料などについても、これらの学びを踏まえた上で見直しを行いたいと思います。

市場分析はどうする？ 市場分析においては、従来の市場重視だけでなく、３Cおよび４P分析の重要性を実感しました。特に、競合の存在に対する意識が不足していた点を改める必要があると感じています。また、プロモーション戦略については、各校舎ごとに異なる方式を採用すべきだと納得しました。 データ収集はどう？ データ収集に関しては、まず公開されているデータを積極的に探すことが基本であると再認識しました。官公庁のサイト、新聞、経済誌など、どのようなデータが存在するかを日常的に意識することが大切です。 現状認識はどう？ まずは現状を確認し、当たり前のことでもしっかりと言語化することで、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。その上で、原因となる事象を特定し、具体的な解決策の検討に取り組む流れが効果的であると感じました。 仮説検証は？ さらに、仮説を立てた上でユーザーアンケートをデザインする際は、因数分解やクロス集計が可能な形を意識することが求められます。フレームワークを活用し、実際に分析とその言語化を進めることで、より具体的な解決策に近づけると考えます。 チーム共有は？ また、アンケートデザインにおいては、チーム内で考え方や方針を共有し、どのような分析が可能か、そして実際にどのようなレポートを作成するかを仮で作成して検証するプロセスが重要です。望ましい状態と現状を整理し、効果的なフレームワークを見つけて習得すること、さらにはその内容を資料にまとめ、教えられるようにすることも大切だと実感しました。

アイデアはどう湧くの？ 「着想が大事」と言われる通り、アイデアを思いつくことは一番難しいと感じます。もちろん、AIにアイデア出しを任せるという手段もありますが、さまざまな人々と意見交換を行い、チームとして取り組むことの重要性はますます高まると考えます。 仮説は何を示すの？ また、「仮説」もまた、着想のひとつの形だと思います。短絡的にならず複数の仮説を立て、検証を重ねていく地道な努力が不可欠だと感じます。AIのアウトプットは一見説得力があるため、常に批判的な視点で検討することが求められます。 AIはどう活かす？ 検索や情報収集、整理、資料作成の草稿作成など、作業の効率化にはAIは非常に有効です。しかし、利用する際は情報ソースの確認や検証をしっかり行い、どれだけ作業の手間を省けるかは自分のAI活用スキルにかかっていると実感します。 バイアスは見逃せる？ 今後、誰もがAIを活用して情報収集や提案作成に取り組むでしょう。そのため、自分自身だけでなく、他者の意見や提案にもどこかしらのバイアスがかかっていないかを注意深く見極める必要があります。 自分の成長はどう？ 自分の業務における漠然とした問題点や改善したいイメージについて、AIとの対話から着想を得てアイデアを探ることも一つの方法です。しかし、業務をAIに依存しすぎるのではなく、業務構造やフローを十分に理解し、自己研鑽を怠らず、着想、評価、検証といった一連のプロセスを自ら磨き続けることが、今後も非常に重要だと考えます。