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活用

に関する学び

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手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

どこをどう改善すべき？ グループワークで、皆さんの具体的なお話を伺うことができ、とても参考になりました。その中で、自分の改善すべき点も明確になったため、今回学んだ内容をもとに、足りない部分を補強していきたいと考えています。また、コース全体を通して、自分に足りない要素や、さらに補強すると効果的な点も確認できたため、今後は学習の振り返りや自己学習を活用して、これらの点をしっかり補っていく所存です。 基本の視点を再考？ 業務においては、これまで見落としていた基本的な視点、すなわち「何のために」「誰のために」「何を明らかにしたいのか」を常に意識し、分析手法や考えの整理を重ねながら進めていきたいと思います。特に、基本ながらも見過ごしがちなポイントや、分析を行う上で重要な視点を改めて認識できたことは大きな収穫でした。回帰分析や重回帰分析といった、関数が絡む内容に対しては苦手意識を感じていますが、動画の視聴を通じて理解を深め、克服していきたいと思います。

自分ごとは何だろう？ 具体的な企画に順を追って取り組む中で、AI活用について以前よりも具体的なイメージを持てるようになりました。しかし、実際にはどこか「自分ごと」になっていないように感じています。AIが生成したものには自分自身の熱が感じられず、まるで部下が持ってきた資料をただ上司に渡すような印象を受けました。これは、AIを使用する際に自分の最終イメージやコンセプトが十分に明確化されていなかったためだと実感しています。 研修資料をどう活かす？ 最近は、研修の企画・設計・納品といった業務が大半を占めています。テーマ、目的、時間、習得内容、ワークの内容など、ある程度の情報を提示すれば「大枠」や「タイムテーブル」は作成してくれるものの、これを具体的に役立つ内容に落とし込むまでにはまだ距離があると感じています。今後は、過去の研修資料をアップロードし、手持ちの「ネタ」をどのように活用・発展させて研修として仕立てるかを模索することから始めたいと思います。

どう速く実践する？ VUCA環境下で大切な点は、仮説・行動・検証のサイクルの「回転数」を上げることです。この言葉が心に深く響き、ある程度情報収集した後は、すぐに「やってみる」ことが重要だと再認識しました。頭では理解していても、実際に迅速に行動に移すのが難しかったため、AIを活用しながらスピーディーな対応を心がけたいと思います。 問いかけはどうする？ 具体的には、まず「なぜ」という問いかけを忘れず、現在の状況をしっかりと深掘りすること。そして、日常的に仮説立てを習慣化し、常に迅速な行動を意識することが挙げられます。こうした思考方法の転換が、新たな発想につながることを期待しています。 周囲を巻き込む秘訣は？ さらに、仮説・行動・検証のサイクルの回転数を上げるためには、自分一人で理解するだけでなく、周囲の人々も巻き込むことが必要です。業務を円滑に進めるために、効果的な巻き込み方を見出し、実践していくことが今後の課題であると感じています。

Ａ／Ｂテストは有効？ Ａ／Ｂテストは、異なる施策を同時に試し、その効果を比較する手法です。同一時期に同じ条件で実施することで、時期や時間による顧客特性の違いを排除し、信頼性のあるデータを得ることが可能となります。新たな案だけを採用すると数値が悪化するリスクもあるため、このテストはリスク回避に寄与します。 広告影響はどう？ 私は食品業界に従事しており、広告の影響が売り上げに大きく作用することを実感しています。近年はテレビコマーシャルに加え、ＳＮＳを活用した告知が増えており、複数の媒体でどのような効果が得られるかを検証する必要があります。 媒体効果を比べる？ たとえば、同期間・同広告量でYouTubeと別のＳＮＳプラットフォームで同時に広告を流し、どちらが効果を上げるかを比較する方法は、コストパフォーマンスを考慮した場合に合理的な手法といえます。このようなＡ／Ｂテストの活用により、より効果的な広告戦略を立てることが可能になると感じています。

なぜ問いが大切？ これまで、とりあえず情報を集め、表面的な施策に走っていた結果、効果が薄い施策に終始していました。しかし、研修を通じて、「常に問い（イシュー）を中心に考える」ことの重要性を学びました。課題を徹底的に分析し、目的に沿ったイシューを特定することにより、時間をかけた検討が適切な施策を生み出し、より効果的な成果に結びつくと実感しています。 判断材料はどう整理？ また、資料作成においては、読み手が意思決定を行いやすいように判断材料を整理することが求められます。仕事は連続した意思決定の連続であるため、読み手の判断軸や組織の方向性を意識しながら、論点を整理していくことが重要です。 合意形成はどう進む？ そのため、これまで学んできた複数の視点や具体と抽象の両面からのアプローチを活用し、多角的に物事を検討します。読み手との議論を重ねながら、質の高い合意形成を目指していく姿勢は、今後の取り組みにおいても大切なポイントであると実感しています。

複数意見で何学んだ？ 今週は、営業方針プレゼンに関する3人の意見をもとに、考え方の整理と多角的な視点の重要性を学びました。特に、3C分析、SWOT分析、バリューチェーンといったフレームワークの意義を改めて認識することができました。 ３つの要素、何感じた？ レクチャーでは、①経営者の視座で考える、②ジレンマを過度に恐れない、③他者の意見をしっかり聞く、という3つの要素が強調されました。個々の経験により同じ課題に対して着目点が異なるため、広い視野を持ちつつ、フレームワークを活用して偏りなく分析し、整合性をもって戦略を考えることの大切さを実感しました。 議論でどう生かす？ また、これらの学びは社内会議やタスクチームでの議論にも活かせると感じました。普段から自分の視点に偏る傾向があると痛感しており、今後は経営者や部門のリーダー、チーム全体のビジョンという視点を意識しながら、考えたことをメモにまとめるなどして知識の定着を図りたいと思います.

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

どうして問いが大切？ 物事を進める際は、まず「問いは何か？」からスタートすることが重要です。人は問いがあると、自然と答えを出したくなります。問いを明確にすることで、余計なことを考えずに論理的思考に専念でき、問題解決に向けた適切なアプローチが可能になります。今まで、相手が求めることを何となく捉えて答えを提示していた方法から、問いと答えをはっきりさせることの重要性を再確認しました。 本当に必要な問い？ さらに、お客様や上司からのヒアリングの際には、表面的な要望ではなく、本当に求められている「問い」を明確にすることが大切です。こうした問いをもとに、主張と根拠を整理して提案することで、信頼性のある回答を提供できます。また、実際の現場では、お客様からの問いをノートに記録し、ピラミッドストラクチャーを用いて整理する方法が活用されています。そして、対面で急な質問があった場合にも迅速に対応できるよう、イシューリストを作成するなど、柔軟な対応が求められます。

問題解決プロセスはどうする？ 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE（モレなくダブりなく）に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する？ 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する？ 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

イシューの判断はどうする？ 物事の本質的な問題である「イシュー」を適切に判断することが重要であり、適切に判断しないと対処を誤ってしまうことを学びました。また、常に状況が変化するため、問いを持ち続けることが必要であることも学びました。 問題解決に活かす工夫は？ 職場の部下から、社内外で発生した問題やトラブルについて相談を受ける機会が多いため、それに対する具体的な指示やアドバイス、再発防止や改善策を考える際に、今回学んだ「イシュー」の考え方を活用できると思います。 質問で状況をどう把握する？ 発生した問題やトラブルの対処について相談を受けた際には、自分自身がその「イシュー」の見極めを誤らないよう、学んだことを思い出しながら考えるようにしたいと思います。また、そのためには、相談を受けた時に現在の状況を正確に理解するための質問も工夫する必要があると感じました。どのような質問をすれば正しい情報を得られるのかを意識するようにしたいと思います。

AIの理解は本物？ AIに対談の原稿を作成してもらった際、全体構成や会話の再構築などこちらの意図に沿ったアウトプットを的確に出してくれるため、「理解力がすごい！」と感嘆していました。しかし今回の講座を通じて、AIはあくまで膨大なデータをもとに適切な応答を高い精度で予測しているだけで、人間のように意味を理解しているわけではないことを再認識しました。そのため、求めるアウトプットの精度を高めるためには、正確な情報や的確な指示をAIに提供することが重要だと感じています。 活用方法はどう変わる？ 今後は、新たな事業の企画案や資料作成においてもAIの活用を進めていきたいと考えています。ただし、AIにも得意分野と苦手な分野があるため、まずはさまざまな手法を試してみたいと思います。たとえば、企画案はA、資料の骨子はB、見た目のブラッシュアップはCといったように、用途に合わせて最適なAIを使い分けることで、最終的に精度の高い成果物を作り上げたいと考えています。