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活用

に関する学び

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BSで何がわかる？ 企業がどのように資金を調達し、その資金を運用しているのかを、BS（貸借対照表）を見ることで明確に理解できる点に改めて気付かされました。業界や業種によってその割合が異なるのも興味深く、以前BSだけを見て何の会社かを当てるゲームをした経験が蘇り、今度はまた挑戦してみたいという気持ちになりました。 健全経営の指標は？ 自己資本比率や残キャッシュの状況を確認することで、借金に頼らず健全な経営が実現されているかを見極められる点も魅力的です。こうした指標は、企業の財務状況を多角的に評価する上で非常に役立ちます。 資金運用の学びは？ また、競合他社のBSを比較しながら、各社がどのように資金を調達し、運用しているのかを研究することは、大きな学びに繋がると感じました。短期的な利益追求に偏るのではなく、BSの視点で企業が資産をどのように蓄積し、その資産でキャッシュを生み出しているのかに注目することで、新たな発見が得られるでしょう。 理想比率はどう？ 一般的に自己資本比率が高いことが良いとされますが、業界によっては財務レバレッジを効果的に活用して大きな勝負に出る戦略もあると感じます。そのため、業界ごとに理想的な自己資本比率の水準について議論してみたいと思います。

ブレインで発想はどう？ 私は、ブレインストーミングを主にアイデア出しの手法として活用しています。たとえば、顧客課題の把握や、販売戦略の検討など、さまざまなテーマに対して意見を出しています。リモートでのミーティングが中心なため、付箋よりもエクセルやテキストを用いて情報をまとめることが多いです。また、SCAMPERについてはこれまで意識して取り組んでこなかったものの、今後は意見を出す一手法として実践してみたいと考えています。 少人数で意見はどう出る？ ブレインストーミングでは「否定しない」や「何でも言っていい」という基本ルールをみんなが理解して取り組んでいるものの、参加人数が多いと、どうしてもある一定レベル以上の意見でなければ雰囲気が微妙になってしまうことがあります。さまざまな意見を出し合うことは大切ですが、私は3～4人といった少人数で行うほうが、気軽に意見が言えてまとめやすいと感じています。 アイデア整理の秘訣は？ まずは、アイデアをたくさん出すことが重要です。その際、ひとつのアイデアに変更を加えたり、具体的なペルソナやシチュエーションを想定して出してみると効果的です。そして、出されたアイデアを最終的に整理し、言語化して説明できる状態にまとめることが大切だと考えています。

情報伝達の極意は？ 文章やスライドを通じて情報を他人に伝える際には、「情報を探させないこと」と「読んでもらえる工夫をすること」が重要であると印象に残りました。普段、読みやすいドキュメントの作成を心掛けてはいますが、今回のGAiLではグラフやスライドの改善点について模範解答と異なる部分が何度かありました。この経験から、同じ情報でも読み手によって理解が異なることに改めて気づかされました。 ドキュメントはどう完成する？ 私は日常的に社内向けの企画提案書や報告書作成、全社への周知文の作成を行っています。今回学んだ内容を意識して、よりわかりやすいドキュメントの作成に取り組みたいと考えています。スライドや周知文に必要な事項は記載しているものの、社員が理解できていないケースもあるため、このような問題を解消できるよう今回の学びを活用していきます。 レビューのポイントは何？ また、自身や部下が作成した文章をレビューする際には、アイキャッチ、文章の硬軟、そして読みやすい体裁を重視し、「情報を探させない」ようになっているかを確認するようにしています。さらに、部下には、この内容を自己レビュー時のチェックポイントとして活用するよう指示しています。時間が許す限り、手を抜かずに丁寧に作成したいと思います。

自分の思考はどう？ 演習を通じて、自身に特有の思考のクセがあることを理解しました。物事を考える際、「他にはないか？」という視点を持ち、視野と視座を考慮しながらの考え方を習慣づけたいと思いました。特に、「問い」に対するアプローチが主観的になりがちであると感じたため、主観と客観を行き来する思考を身につけたいと考えています。 課題設定は正しい？ まず、課題設定についてです。現在起こっている問題を、適切に課題として設定できているかを常に確認します。そして、課題に対する解決策の妥当性にも注意を払いたいです。さらに、「問い」をうまく活用し、部下自身に課題を設定してもらうことで、その成長をサポートしたいと思います。事業の深化においても、既存のルールや考え方にとらわれることなく、新しい発想を促すことが重要です。 問いの深掘りは？ 「なぜ？」を5回繰り返すことで、問いを深掘りしていきたいです。また、「他にはないか？」という視点を持ちながら、視点や視野、視座、さらにはMECEという考え方を活用して思考を進めます。上司や部下に対しては、意図を持った「問い」を投げかけることを心がけます。日頃からバランスよく知識を収集し、自分目線だけでなく、相手目線の「問い」にも意識を向けていきたいと思います。

生成AI活用の狙いは？ 現在、医療機器企業向けのコンサルティング会社を立ち上げ、日常的に生成AIを欠かせないパートナーとして活用しています。この環境の中で、自分自身の現状を把握するとともに、参加者の皆さんと利用頻度やプログラム作成、プロンプト作成時の悩み、データ漏れや間違いなどの状況を共有することで、新たな気づきを得たいと考えています。そうすることで、生成AIをより有意義かつ効率的に活用し、強力なパートナーとして共に成長できればと思います。 アウトプットへの挑戦は？ MedTechコンサルタントとして、まずは契約している企業のニーズに合ったアウトプットを目標として設定しています。次に、その目標に到達するため、プロンプトの重要性を意識しながら具体的なアウトプットを導き出す作業に取り組んでいます。作成したアウトプットは、内容の確認と修正を重ね、目標に最も近い成果を完成させるプロセスを進めています。 AI活用の疑問は？ また、以下の問いについても検討を進めています。 ・人間の思考力はAIに超えられるのか？ ・AIを最強のパートナーに育成する方法 協働の未来は？ このような取り組みを通して、生成AIとのタッグを強化し、双方の可能性を最大限に引き出す方法を模索していきます。

なぜ具体指示が重要？ 生成AIの特性や業務への活用方法について学びました。特に印象に残ったのは、AIへの指示に具体的な項目名を設定することで、回答の質が向上する点です。曖昧な表現ではなく明確な指示を与えることが、AIの正確な処理に直結するという理解が深まりました。また、AIは単なる情報検索ツールに留まらず、キャリア相談や文章作成の壁打ち相手として、体系的なアドバイスや下書きの作成に長けている点も魅力的でした。 どんな場面で活用？ 私の業務においては、作成した知識を積極的に活用し、メールの作成や会議の要約といった場面で生成AIを利用していく予定です。 実行策はどう決める？ 具体的な行動計画は、まずメール代筆の効率化を図ることです。外部への依頼メール作成時には、目的だけでなく相手への敬意や具体的な事務条件（5W1H）をセットで指示することで、修正の手間を最小限に抑えます。次に、長文の議事録を要約する際は、単に「まとめて」と依頼するのではなく、特定のプロジェクトに関する決定事項と期限の記述に限定して要約させることで、精度の向上を目指します。最後に、新たな施策のアイデア出しにおいては、各案のメリットとデメリットを整理させる対話を行い、意思決定のスピードアップを図ります。

なぜ問いが大切？ まず、「問いから始める」ことの大切さについて学びました。講義中の演習では、分け方や分析方法を検討しましたが、分析や区分けにとらわれると、分析の本質が見失われがちです。最初に問いを立てることで、何のための分析なのかを明確にする必要性を再認識しました。これはイシュー設定においても同様で、まずは問いかけから始めることが重要だと感じました。 アウトプットは大丈夫？ また、アウトプットの重要性についても実感しました。講座を通してロジックツリー、MECE、ピラミッドストラクチャーといった考え方を学んだ一方で、実際に活用できているかはまだ課題です。今後は、知識のインプットだけでなく、アウトプットを意識し、適切な脳の切り替えを行いながら実践していきたいと思います。 イシューの本質は？ さらに、会議や企画立案の際に、イシューを明確にすることの重要性を学びました。業務に追われる中で、イシューが適切でないと、伝えたい主張が十分に伝わらないことを実感しました。そのため、事前にイシュー設定が正しいか、明確かどうかを確認し、しっかりと検討する姿勢が必要だと感じています。これからは、クリティカルシンキングの各種スキルを活用し、より良い判断ができるよう取り組んでいきたいと思います。

なぜ仮説が必要なの？ 分析においては、単にデータを整理して新しい気づきを提供するだけではなく、自分自身で仮説を立て、その仮説に基づいてどのような分析を行いたいか、また必要なデータは何かを考えることが重要だと学びました。以前は無意識に必要なデータを集めていたこともありましたが、目的を明確にすると分析のアプローチが大きく変わると感じます。同時に、立てた仮説に囚われることなく、他の可能性も公平に検討するスキルを身に付ける必要があると認識しました。 市場と売上の本質は？ また、毎日の売上実績の確認は、単純に前年との比較やKPIの向上を狙うだけでなく、競合他社のマーケット動向や顧客へのアプローチについても視野を広げることが求められます。一社だけではなく、３Cの観点から広く分析することで、データが十分でなくても次の一手を打つための新たな視点が得られると考えています。 データ活用の秘訣は？ 日々の実績やKPIのチェックに加えて、整理したデータをどう活用するか、チャレンジ精神を促す分析やその見せ方を意識することが必要です。競合の市場シェアデータなどを随時入手し、自分の活動が先月や過去と比べてどのように変化しているのかを具体的に確認できると、より実践的な行動変化にもつながると期待しています。

問題解決の鍵は何か？ 問題解決を行う際には、物事を分解することが重要です。分解する際は、まず全体を定義し、漏れや重複がないように意識することが求められます。 分解方法のバリエーション 分解の方法には、層別分解（例えば、「○○」と「○○以外」）、変数分解（「売上＝単価×客数」）、プロセス分解（「入店前、入店後」など）といった切り口があります。もし分解の方向性に迷ったら、「いつ」「だれが」「どのように」といった視点から考えてみることが効果的です。 クライアント課題の深掘り法 また、クライアントの課題の根本原因を探る際には、MECEで分解を行い、特に重要なポイントを追求することが役立ちます。さらに、クライアントに提供している制作物を目標にさらに近づけるため、改善のポイントを洗い出すことも重要だと感じます。 データ加工へのチャレンジ 私はデータの加工が得意ではないため、仮説の幅を広げる練習をしているところです。３つの分解方法を利用して目の前の課題を分解してみても、選択肢がMECEに則っておらず、苦戦しています。しかし、一人で煮詰まってしまった時には、ChatGPTを活用しながら、反復練習を繰り返し続けています。

基本の伝え方は？ 相手に提案をする際、意識すべきポイントとして、以下の学びがありました。まず、全員の言葉の認識を一致させるために、主語と述語を意図的に置くことが重要です。また、自分の考えをそのまま伝えないようにし、状況や相手に合わせることも重要です。さらに、伝えたいことをいきなり羅列するのではなく、構造化して伝えることが大切です。具体と抽象を行き来し、相手にとって違和感のない内容になっているかを確認します。 応用のポイントは？ この学びは、普段の業務におけるコミュニケーションから、部長への提案まで幅広い場面で活用できると考えています。どの場面でも、「相手にとって分かりやすいか」が重要なので、主張と根拠を順序立てていきます。そのために、主語と述語の明確化とピラミッドストラクチャーを活用したいと思います。経験を積むことも必要なので、定期的に練習を繰り返す習慣を作ります。 記録と提案は？ さらに、基本的には一文につき60字でまとめ、週次で「仕事での学び」を400字で記録します。この内容を、隔週の上司との1on1で共有し、フィードバックをもらうようにしています。部長陣への提案の際にも、ピラミッドストラクチャーを用いて結論とその根拠を整理し、相手目線で順序立てて伝えます。

VRIOはどう活かす？ VRIO分析は初めて使いましたが、とても参考になりました。この手法は、自組織が保有するリソースをどのように有効活用できるかを考えるためのフレームワークです。具体的には、リソースが「価値があるか」「希少か」「模倣コストが大きいか」を評価し、さらにそれらを生かすための「組織体制」が適切かどうかを判断します。また、リソースの単なる保有にとどまらず、どのように活用していくかという視点も非常に大切だと感じました。 戦略はどう繋がる？ また、ポーターの３つの基本戦略が、日常の業務にどのように繋がるかを考える良い機会となりました。広いターゲットに向けた「コストリーダーシップ」と「差別化戦略」、そして狭いターゲットに向けた「集中戦略」がある中で、自組織では現在「集中戦略」を実施していると認識しています。しかし、市場が縮小するリスクも指摘されており、そうならないためにも、既存事業と連携して事業のスケール化を進める必要性を感じました。 具体例はどう見る？ 例えば、化粧品業界で考えると、若者向けの低価格商品としての戦略（コストリーダーシップ）や、低刺激商品を提案する戦略（差別化戦略）、そして特定のターゲット層向けに特化した戦略（集中戦略）というアプローチが挙げられます。

価値づくりはどう変化？ AIとデータ時代の価値づくりの要点は、①顧客中心の価値設計、②ネットワーク経済性の活用、③データ×AIの予測による体験の個別化、④外部知による体験の拡張の4点です。顧客の現状に合わせて新たな体験を提供することで、体験の個別化が可能となります。また、利用者が増えると供給者も増え、データの蓄積がさらなる個別化につながる好循環が生まれ、自社のサービスにとどまらず外部サービスとのAPI連携を活用することで、体験はさらに拡張されます。 従来の制約は何？ これまで、人間が認識できる範囲で問題を処理する前提のもと、扱う変数を絞り込み、解ける問題に限定するなどの制約がありました。しかし、AIの登場により、人間では認識しきれない変数を含む問題にも対応できるようになってきています。 サービスはどう差別化？ 以前の業種では、既存のサービスを画一的に提供することが基本でしたが、顧客個々のニーズは異なるため、サービスの最適化には各顧客のデータを収集し、より個別化された提供が求められます。 AI予測で未来は？ AI時代の問題解決アプローチにおいては、人が仮説を立案する点は変わらないものの、AIが何を予測できるか、そして必要なデータは何かという視点を持つことが重要です。