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必要 ✕ 時間

に関する学び

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規模の経済性はどう？ 規模の経済性に関しては、以前の部署では固定費としての人件費に特に注意を払っていたものの、現在の部署ではその意識が薄くなっていることに気づきました。これは、企業運営において重要な指標であり、一層の意識改革が必要だと感じています。 範囲の経済性を疑う？ また、範囲の経済性についても考察しました。他の事業に利用できるように見えても、安易な多角化には注意が必要です。例えば、ペンタゴン経営を試みたものの失敗した鐘紡の例は重要な教訓です。 総合演習から何を学ぶ？ 総合演習を通じて、特に厳しい状況においては他社の成功例や新しいツールに飛びつきがちになることを実感しました。自分の力だけではどうにもできない人口動向や嗜好を考慮した上で、自社の強み分析や経常利益計算を進めることの重要性を改めて認識しました。 部署間の役割は？ 現在の部署は事業部制であり、規模の経済性や範囲の経済性を活用する可能性があります。そのためには、自分の部署だけでなく、他の部署の業務を理解する必要があります。 結果をどう捉える？ 売り上げに直結していない部署であるため、新しいアイデアやツールを積極的に取り入れる風潮があります。しかし、結果を十分に振り返る機会が少ないため、取り入れる意義や将来性を精査した上で決断することが必要だと学びました。 知識共有の重要性は？ また、経験や知識を社内で共有し、学べる環境の整備も考えています。今年の9月には部署を横断してワークショップを開催しましたが、それが単発で終わることなく、継続できる仕組みを作りたいと考えています。 新挑戦の議論は？ 新しいことにチャレンジする際にはよく時間的制約がありますが、事前にメリットやデメリットをしっかり議論してから取り組むことが大切です。

AIと記帳ツールの使い方は？ 今週の学習を通じ、生成AIを単なる「記帳や申告の自動化ツール」ではなく、「顧客への提供価値を最大化するための思考パートナー」として再認識しました。たとえ税理士業界において、単純なデータ処理の自動化が進んでいるとしても、重要なのは「AIによって生み出された時間」をいかに活用するかという点です。AIが数値整理などのルーチン作業を担う一方で、税理士としては数値の背後にある経営者の想いや将来のキャッシュフロー予測に基づく体験価値の提供に注力すべきであると感じました。 顧客満足度はどう達成？ また、現在の税務申告業務や月次巡回監査の現場では、AIの活用方針を「コスト削減」から「顧客満足度の向上」へとシフトさせる必要性を実感しています。具体的には、まずAIによる一次分析の自動化により、試算表の異常値検知や過去との比較などの業務負担を軽減し、そのアウトプットの質の担保は担当者が行う体制を整えます。 AI最適解はいつ納得？ その結果、削減された時間を付加価値業務に振り分けることが可能となり、経営計画の策定支援や節税シミュレーション、事業承継といった意思決定を伴う高度な相談業務により多くのリソースを投入できるようになります。さらに、事務所内でのAI活用による効率化を定量的に把握し、顧客との対話に充てた時間を管理することで、組織全体の生産性と創造性の向上を図ります。 このような中で、いかにして「AIが出した最適解」を「経営者が納得し、行動に移せる血の通ったアドバイス」に昇華させるかが、今後の大きな課題です。記帳代行など従来の業務がAIに置き換わる未来において、我々が顧客から選ばれ続けるためには、「人間ならではの体験価値」をどのように創出しているのか、各現場での取り組みがさらに期待されます。

ビジネスチャンスをどう生み出す？ 同じ商品であっても、誰に売るか、どこで売るかによってビジネスチャンスが生まれることを理解しました。ポジショニング、つまりどのお客様にどのように売ることで市場を作れるかを意識することは、自社製品の強みを再考する上で必要だと感じます。その際、多くの強みをアピールしたくなりますが、二軸（例えば機能性と価格）を意識し整理することで、それぞれの強みを際立たせることができると考えます。 セブンカフェの成功要因は？ 特に、例えばセブンカフェは「手軽で安価」という二軸で顧客ニーズを捉え、新たな市場を開拓しました。これにより、サラリーマンやOLがランチ時間帯に手に取りやすい商品が提供され、新たな顧客層が生まれたのではないでしょうか。 自社プロモーションの考え方 業界全体としても、誰向けに何を訴求しているのかを意識して、他社のプロモーションなどを観察していきたいと考えています。そして、その結果としてどのような顧客層に訴求が成功しているのかを、できる限り情報収集したいです。 高年齢層をどうターゲットに？ 自社サービスに関しては、高年齢層と高収入層を主なターゲットとしています。このため、法令などの制約を考えつつ、新たな利用方法の切り口を示し、家族でお金の利用方法について考える機会を提供するなどのプロモーションを検討したいです。 日々の観察で何を見つける？ 普段はあまり意識していませんが、金融機関やウェブ広告、さらにはコンビニやドラッグストアにおいてもポジショニングと二軸の価値を意識して観察してみることも重要だと感じています。また、自社や自社サービスの強みについても再評価してみたいと思います。日々の生活の中で、自社サービス利用者の行動を想像しながら過ごすことも試みたいです。

PDCAではどう進む？ VUCA時代においては、従来のPDCAサイクルではなく「仮説→行動→分析」を繰り返すアプローチが求められると理解しました。不確実性が高いため、いくら分析しても予測できない部分があり、分析に時間をかけるうちに市場が変化してしまう点がその理由です。自分自身の仕事の進め方は、仮説を立て小さな行動を重ねながら成果を確認する方法に近いこともあり、今回の学びは非常に受け入れやすく感じました。ただし、仮説の作り方自体には高度なスキルが必要であり、今後はAIを活用して仮説の立案をより深く行いたいと考えています。 モチベ向上の鍵は？ この手法は、各従業員のモチベーション向上と会社全体の目標達成に向けた仮説・検証のプロセスとして活用できると捉えています。 具体行動の方法は？ 具体的な行動としては、製品販売に向けて各部署の役割、労働時間、人数、性格、年齢構成、性別、新卒・中途の割合などの事実をAIに入力し、各部署のペルソナを作成します。さらに、行動心理学の視点も取り入れ、ペルソナに対して目指すべき方向性や達成してほしい成果を提示し、どのような反証が出るかを徹底的に検証します。複数のAIツールを活用しながら、各部門ごとに一つの仮説を作成し、その内容をまとめた説明資料を作成、効果や反応を踏まえて次の仮説の策定と実施へと進めていきます。 分析と判断の基準は？ また、仮説作成には目的設定だけでなく、そのための十分な分析が必要です。どの程度のレベルで行動に移すかの判断基準を明確にし、定性的な分析（４P4CやSWOTなど）と定量的な分析（Unit Economics）のどちらを重視するか、または両方を組み合わせるのかを検討する必要があります。さらに、検証の段階では定量的な視点がより重要となると考えています。

どう課題を捉える？ イシューを明確にすることで、現在直面している課題に対して「今ここで答えを出すべき問い」を具体的に設定できる点が大変印象的でした。このアプローチは、実業務でチーム全体が同じ視点で課題を分析し、戦略立案に取り組む際に、論点をずらすことなく戦略を構築できる点で大きな学びとなりました。 イシューの極意は？ イシュー設定のポイントとして、まずは対象となる課題の中でどこにイシューが存在しているのかを考え定めることが重要だと感じました。その上で、状況に合わせたイシューを設定し、その問いに沿った施策や対策を実行していくこと。そして、イシューから要因を分析する際には、複数の視点から切り口を洗い出し検討する方法が効果的であるという点が分かりました。 どの行動が肝心？ 実際の業務においては、例えば販売部門で「四半期3ヶ月間で特定製品の販売数を昨年対比で一定割合まで向上させるために、どのような具体的なアクションが可能か」という問いを設定することが考えられます。その際には、場所（Where）、時間（When）、担当者（Who）、手段（How）の各視点から関連する要素を抽出し、具体的なAction Planに落とし込んでいくと効果的です。 どう情報を選ぶ？ また、策定したAction Planは、誰に伝えたいのかという点や、伝えたい内容に応じたスライド内のグラフや文章を使い分け、資料としてまとめプレゼンテーションできるよう工夫する必要があると感じました。 本質を見極める？ こうした取り組みを通して、立てた「問い」に対する切り口の決め方に悩んだり難しさを感じる場面でも、クリティカル・シンキングの考え方を実践的に応用することで、より効果的な戦略が策定できるのではないかと、改めて考えさせられました。

キャリアアンカーとは？ キャリアの安定を図るために、各個人のキャリアアンカーを把握することの重要性を学びました。自分自身はもちろん、メンバー一人ひとりのキャリアアンカーを理解することで、安心して業務に取り組み、着実にキャリアを構築できると感じています。しかし、本質的な話には信頼関係が不可欠なため、これまで学んだリーダーシップや動機づけの理論を活かし、安心して意見を交わせる環境作りに努めたいと思います。 将来計画は何から？ また、キャリアサバイバルに関する学びから、急激な環境変化や複雑な人間関係の中で自分に求められる役割を見極め、数年先から十年先を見据えた計画を立てる必要性を感じました。現状、即戦力が求められる状況の中でも、将来を見据えた学びと経験を積むことは非常に重要です。これを実現するためにも、定期的に自身のキャリアについて振り返る時間を持ちたいと考えています。 評価方法はどうする？ 採用や研修業務を担当する中で、無意識に自分の価値観で相手を評価してしまうことがありました。今後は、相手のキャリアアンカーや私たちの目的・ミッションとの整合性を見極めることで、ミスマッチや早期退職を防ぐ対策につなげたいと思います。たとえ契約形態が異なる場合でも、キャリアアンカーという視点は大いに参考になると感じています。 対話の秘訣は何？ また、チームメンバーとの対話においては、まず彼らが何に喜びややりがいを感じるのか、キャリアアンカーを探ることから始めたいと考えています。最近、就任間もないメンバーからキャリアに関する質問を受けた際、相手のキャリアアンカーが分からず自己開示に躊躇した経験がありました。今後は、同じような状況で、より自己開示を心がけ、心理的安全性を保った関係性を築くよう意識していきたいと思います。

総復習で得た学びとは？ 今週の講座では、これまで学んだ点を総復習する機会がありました。一つの点にばかり気を取られていると、他の学びを活かせないことがあるため、講座全体をしっかりと復習することで理解を深めていきます。 問題解決のための仮説構築 例えば、施策立案前の仮説構築では、イシューを特定し、イシュー中心で施策を進行します。また、施策の効果検証では、解決すべき問いを残して効果検証までやり切り、どんなリテラシーの人にも伝わりやすい見せ方（視覚化）を意識します。上司や同僚、取引先との情報共有や報告の際は、イシューを共有し、関係者間で問題の認識を統一することが重要です。ポイントを理解してもらえるような伝え方を心掛けます。 状況を整理し問いを立てる 「問い」を立てて取り組むことは何事にも重要です。状況を分解・整理して問いを定め、適切な解決策を導き出します。また、問いだけでなくチームメンバーの役割を明確にすることで、どのような視点での協力を期待しているのか理解しやすくなります。 伝えたいことを正確に伝えるには？ 自分が伝えたいことが正確に伝わるコミュニケーションを心掛けることも必要です。相手のリテラシーに合わせた言葉選びや、相手が時間をかけずに理解しやすい見せ方（視覚化）を意識した資料作り、相手が何を期待し、何をすれば良いのかがわかりやすいコミュニケーションが求められます。意見を伝えるだけでなく、傾聴力も大切です。 クリティカルシンキングの磨き方 業務の中でクリティカルシンキングの反復トレーニングを行うことも重要です。具体と抽象、主観と客観を行き来しながら物事を捉えるよう努めます。他者の意見を聞いたり、自身の考えをフィードバックしてもらうことで、視点、視野、視座の三つを広げることを意識します。

印象に残るAIの動きは？ 講義では、「ある一定数のパラメータを超えた時に突然難しいことができるようになる」というお話が印象に残りました。グラフを通して、近年のAIの大きな飛躍と今後も続く進展を視覚的に理解でき、納得することができました。また、以前読んだ新聞記事で各大学の卒業論文の質が大幅に向上したと知り、一つの変化点を超えた現象として自分の中で反芻し、AIを人間が使い育てていくことに興味が湧いてきました。 チャットで何に気づいた？ 受講者の方々のチャットからも多くの気づきを得ました。子供にどのように伝えたらよいのかという疑問に共感し、日々AIを利用していく中で、人間の思考や力がどのように変化していくのかという漠然とした不安が自分だけではないと感じることができました。言語化、抽象化、具体化という整理のプロセスを経て、自分に不足しているのはまず言語化する能力だということに気付けたのも大きな収穫でした。 経理業務にAI活用可能？ 一方、自分の業務においては、経理業務の効率化に直結する具体的な場面はまだ見出せていません。しかし、処理判断に必要な情報や知識をAIに短時間で収集・整理してもらう可能性は十分に感じられます。Financeに関する業務プロセス改善に携わる中で、ツールの情報収集やワークフローデザインのアイデア出しなど、AIの豊富な提案力を積極的に活用していきたいと考えています。既にAIへの依頼や問いかけは始めており、プロンプトを改善しながら、より自社の状況にフィットする提案を引き出せるよう努めています。 どのように人間の力を維持？ そして、AIを使いこなすためには、人間側の力をどのように維持するか、また、AIと人間の役割分担や線引きをどのようにするかという課題についても考えるようになりました。

不確実性の原因は？ 不確実性が高い環境では、将来がどの方向に進むのか、その大きさや具体的な姿が明確ではありません。VUCAの概念は、Volatility（変動性）、Uncertain（不確実性）、Complexity（複雑性）、Ambiguity（曖昧さ）の4要素から成り立っています。 仮説検証の方法は？ こうした状況下では、結論に関する仮説と問題解決に関する仮説の両面から、過去・現在・将来の軸で検討することが重要です。検証のためにはプロトタイピングが有効であり、適切な時間をかけながらもスピード感を持って試行することが求められます。また、問題解決の仮説においては、What／Where／Why／Howの視点から立てると効果的です。 仮説構築の意義は？ 仮説を構築する意義として、検証マインドの向上や説得力・関心の高まり、問題意識の強化、さらには行動の迅速化を促す効果が挙げられます。 プロモーション検証は？ 新たなプロモーションチャネルを検討する際にも、プロトタイピングを活用して検証することで、施策の筋が通っているかどうかやROIの試算が可能になります。さらに、コミュニケーションプランでは、What／Where／Why／Howの切り口を意識し、問題解決の仮説を再検討することが望まれます。 結論検証の新視点は？ また、結論の仮説に関しても、従来の枠にとらわれない視点で検証することで、あらたなゴールが見えてくる可能性があります。既定のゴールに固執せず、異なる切り口から見直すことで、新たな仮説が浮かび上がるかもしれません。 仮説思考をどうする？ 日々の活動の中で、仮説思考の幅を広げるためにはどのような訓練が必要なのか、またどのようなマインドを維持すればよいのか、多くの意見を伺いたいです。

当たり前を愚直に続けるには？ 「当たり前のことを、どれだけ愚直に業務で対応できるか」という言葉が一番心に残りました。クリティカルシンキングは、言われたら当たり前のことが多いですが、意識して続けることがとても難しいと思います。忙しい時はタスクの処理に追われがちですが、忙しい時こそ最適解を追求することでミスや抜け漏れを防げると感じます。どんな時でも常に、クリティカルシンキング（本当にこれで進めていいのか、と一度立ち止まる）を意識する必要があると感じました。 関係者への伝え方を工夫するには？ 営業サポートとして、様々な関係者のことを考慮したうえで最適解を出していく必要があります。どの関係者にもわかりやすく、納得してもらえる伝え方は大切です。また、顧客からの問い合わせ対応においても、顧客の観点から違う捉え方がされることが多いため、適切なレベルまで考え、対応することが重要です。ただし、顧客の立場に立ちすぎて一つの問い合わせに時間をかけすぎないよう、適切なバランスも保ちたいと思います。 自己発信とフィードバックの重要性 どのような会議であっても（営業との1on1でも、上司との1on1でも、チームミーティングでも）、自分から積極的に発信し、できる限りフィードバックをもらう／自分自身で振り返ることが重要です。その際、相手に伝わりやすい伝え方ができていたかを確認することも大切です。他の方が発言した際は、その言葉の背景を理解し、自分以外の考え方を取り入れる姿勢が求められます。 抽象的な概念をどう具体化する？ 「具体と抽象のキャッチボール」という言葉もありましたが、私は抽象的に捉えてしまい、それを具体に落とし込むのが苦手です。具体的なイメージをもつことで、抽象的な概念を理解する手法を取り入れたいと思っています。

AI活用の効果は？ AIを活用することで、従来は時間をかけていた作業や思考のプロセスが大幅に短縮されることを実感しました。一方で、人間の判断力と関わり方が極めて重要である点にも気づかされました。 正解はどこにある？ まず、AIが提示する回答が本当に正しいのか、または現在取り組んでいる業務の文脈に合致しているのかを見極めるのは、人間の役割であることが挙げられます。また、求める答えを得るためには、指示が的確でなければならず、その的確な指示を行うためには、問題の本質を正しく理解する必要があります。どちらの場合も、AIを「壁打ち」の相手として活用することは効果的ですが、判断や指示を下すための基礎的な能力をどのように養っていくかが、今後の社会でますます重要であり、かつ困難であると感じています。作業的な業務はAIに任せ、その分、人間は思考力や判断力を鍛えるための時間をしっかり確保する必要があると考えます。 業務分担の秘訣は？ 実業務においても、AIを利用した自動化や効率化が進む中で、何をAIに任せ、何を人間が担うかという線引きがあいまいになっている現状があります。現在はまずAIを使ってみる段階にあるため、管理職として私自身が多様な活用方法を試し、部下にも適切な使い方を伝えていきたいと思っています。しかし、現状は空き時間が次の作業で埋め尽くされ、十分な深い思考の時間が確保できていないのが現実です。そのため、週に一度程度、思考力を磨くためのトレーニング時間をあらかじめ組み込むことが必要だと感じています。 今後の計画はどうする？ 来期の組織編成や会議のスケジュール見直しといったタイミングに合わせ、AI活用を前提にしたミーティングの設計や、トレーニング時間の確保に向けた取り組みを検討していきたいと思います。

目的は明確ですか？ 選択と集中という考え方を、実習を通じて深く理解することができました。まず大切なのは目的を明確にすることです。明確な目的を持つことで、選択すべきものが見えてきます。選択肢を整理する際には、目的に立ち返ることで解決策が導き出されるように感じました。しかし、どれを捨てるべきかの判断は容易ではありません。そのため、定量的な指標は不可欠だと考えます。何となくの考えや慣習で判断するのではなく、数値に基づいて判断することで、自分自身だけでなく周囲の納得も得られるのです。トレードオフが発生することは十分に考えられるので、軸を持ち、最終的な決定に向けて実行していきたいと思います。 優先順位はどう？ 数多くの取組を抱える中で、正しい優先順位をつけることが重要です。目的は「ある程度」明確になってきたので、効果が高いものや必要不可欠なものに時間を充てるように整理し、実行に移していきます。 成果の出し方は？ 上司によっては、今回学んだことがうまくできている人もいれば、できていない人もいます。そのため、必ずしもブレイクスルーを求めるのではなく、ベストなタイミングと立ち振る舞いでチームとして成果を上げたいと考えています。 共有と整理は？ 周囲に対しては、目的を明確に共有していくことが肝心です。自分に対しては、目的を分解し整理することが求められます。特に、積み上げで進行している現状があるため、定量的な指標に基づいて仮説を立て、検証し、状況をまとめることが必要です。指示があるからやるのではなく、本当に必要なものを実行する意思を持ちます。指示があっても必要でないものについては、しない理由を持って断る姿勢が重要です。現状はいささか混乱しているため、まずは情報整理を優先して進めていきます。