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同じ

に関する学び

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思考習慣の見直しは？ 1周目を振り返ると、思考の癖をできる限り減らすために、物事を分解し、MECEで考えることが重要であることを学びました。また、視点、視座、視野を意識することも大切です。この考え方を自分に定着させるためには、アウトプットが有用です。物事を考える際は、まず「問いは何か」を考え始めます。このために、現状を丁寧に分析し、なりたい姿を見据えて何をすべきかを見極める必要があります。その後、誰かに協力してもらうには問いを共有し、同じ方向に向かって進むことが大切です。自分が理解するため、さらに人に伝えるためには、データを加工してグラフ化し、視覚的に分かりやすくすることが有効です。 チーム活用で何が？ 新規事業を提案する際や、ハッカソンのイベントなどで、社外の人と4人のチームでこれらの考え方を活用しようと思います。提案や意見を伝える際に、今何を考えるべきかを考える際に、この学んだ考え方のコツを活かしたいです。また、アイデアを発表する際にも有用だと感じています。 発言前の確認は？ 発言するときには、その内容が本当に正しいかを確認し、思考の癖が出ていないか一旦立ち止まって考えることも重要です。ハッカソンを始める際は、何をすべきか漠然と始めるのではなく、問いにしっかり意識を向け、現状を分析してから始めたいと思います。アイデアを出すときには、取りこぼしている事項がないか、現状を紙に書き出し、MECEを意識することも重要です。課題解決の前後で世の中の変化を示す際には、納得感を得られるデータを準備する必要がありますが、その見せ方にもひと手間かけたいと考えています。

目標設定はどうすべき？ 生成AIを利用する際は、ツール自体を目的とするのではなく、自分がどのような状態になりたいのか、具体的なゴールを明確にすることが大切だと感じました。生成AIをうまく活用するためには、目標の設定と、その目標にたどり着くまでの具体的なプロセスを整理する必要があります。 仲間との交流で何を学ぶ？ また、組織内で生成AIを活用できる場面を増やすという思いから参加しましたが、ライブ授業では同じ目的を持つ仲間と交流でき、それが大きな励みとなりました。今後も積極的に皆さんと関わりながら、学びを深めつつ実践へとつなげたいと思っています。 管理職の工夫は何？ 私は現在、食品メーカーで営業の管理職として働いています。会議の議事録作成については、単なる記録に留まらず、今後のアクションプランやチェックの視点を加えた内容にする工夫を行っています。また、担当者との個別ミーティングから中長期的な課題を抽出し、緊急性は低いものの重要な問題点を明らかにする取り組みも進めています。さらに、提案資料作成においては、アウトラインから資料化に至るまで生成AIを活用し、チームメンバーがその有用性を実感できる環境づくりを目指しています。 最適な生成AI選びは？ 生成AIは、特定の分野に特化したツールが多く、新しいものも続々と登場しています。業務ごとにどの生成AIを選ぶか、またその選択眼を養うために必要な知識や普段からの習慣が求められます。苦手意識なく生成AIを取り入れられる組織になるために、まずは何から始めるべきかをじっくりと考えながら、取り組んでいきたいと思います。

視点を変えると何が見える？ 私は、視点、視野、視座を変えて考えることで、考えが広がることを実体験を通じて理解しました。自分の思考が同じ場所で堂々巡りしてしまい、時間がかかる理由の一つは、これらの3つの視点を意識して物事を考えられていないことだと感じました。 視座の高さを調整するには？ 視座を上げることは意識したことがあったものの、視座を下げることは試したことがなかったと気づきました。例えば、自分の部下やそのさらに部下であったらどのように見えるか、という観点を持って考えてみることを心がけたいと思います。 思考を深めるトレーニング法 同じところで思考がループする場合には、具体と抽象の間を行き来しながら「つまり？」や「他には？」と考え、頭の使い方をトレーニングしていきたいと思います。これは、事業の改善案を検討する際にも役立てたいと考えています。 広い視野で課題を発見する 私は自分やステークホルダーの視点に偏りがちですが、実務を遂行するメンバーやそれ以外の従業員の視点も取り入れてみようと思います。そして、改善案を検討する際には、課題を洗い出す必要があるため、具体と抽象を行き来して「つまりこれです」を見つけ出したいです。 仕事に役立つメモ法とは？ 考えに没頭してしまうことがあるので、意識を戻すために、仕事用のPCやノートケースに以下のようなメモを貼っておくことにしました： - 3つの視 - 「つまり？」「他には？」 - 批判的なもう一人の自分 頭の中を整理するためには、アウトプット（紙に書く、PC上のツールを使うなど）も活用していきます。

どうして視点が更新？ 普段は、グラフの選択や見せ方に加え、フォントや色が与える印象、さらにはスライド上での図表の配置についても意識していましたが、今回の講義でそれらの視点を新たに学ぶことができ、大変有意義に感じました。 どんな学びを得た？ また、特に動画講義からは以下の2点の学びが印象に残りました。まず一つ目は「伝えるべきメッセージを考えて作業する」という点です。丁寧にスライドを作成するために、時間と労力をかけ、何となくではなく明確な目的を持って図表や色の選定を行うことの重要性を実感しました。 読者を惹きつけるのは？ 次に二つ目は「読んでもらえる文章をつくる」という点です。アイキャッチの作成が苦手なため、今後は自分に届くメルマガなどを例に、どのようなフレーズが用いられているのか目を通しながら、良し悪しを判断する機会にしたいと考えています。場合によっては、アイキャッチの作成にAIの助けを借りるのも一つの方法と捉えています。 資料作りの目的は？ また、理解しやすい資料を作るには「目的」が非常に重要です。何のために作るのか、何を伝えたいのかを常に意識し、作成後にはその目的が十分に達成されているか否か、クリティカルな視点で見直すことが必要だと改めて認識しました。 どうやって改善する？ 来月初旬には、以前担当した経営方針発表会の事後アンケート結果をスライドにまとめて掲示する予定です。昨年と同じまとめ方で作成するつもりでしたが、伝えたい内容が十分に伝わるか、またスライド自体が本当に必要なものかを深く検討し、より良い資料に仕上げたいと考えています。

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。

欲求理論はどう見る？ モチベーションは、仕事に大きな影響を与えます。「マズローの欲求5段階説」によれば、欲求は以下のように分類されます：自己実現欲求、承認・尊厳欲求、社会的欲求、安全・安定性欲求、生理的欲求です。相手がどの欲求を満たしていないのかを見極め、それを満たすための行動や対応を取ることが重要です。一方、「ハーズバーグの動機付け・衛生理論」によると、環境や作業条件といった衛生要因が整っているだけでは、モチベーションの向上は期待できません。むしろ、達成感や自己成長、承認などの動機付け要因が必要です。 尊重はどう伝わる？ 私はチームのメンバーや同世代の社員に対して、相手を尊重する話し方を心がけています。相手の欲求を理解し、それを解消することで、動機付け要因を共に考え、モチベーションを高めたいと考えています。また、衛生要因は自分たちで変えることが難しいため、自己成長や相手への承認を積極的に示すことで、より良いコミュニケーションを図っていきたいです。 対話で何が変わる？ 具体的な行動として、一人ひとりとの対話の時間を増やすことがあります。後輩に対しては、面談形式ではなく、業務サポートを通じて自然に時間を確保します。その場で、相手の状況を聞き出し、欲求を理解するよう努めます。そして、聞き出した情報をもとに、相手の欲求を満たす行動をとるよう心がけます。また、共通の目的意識を後輩と共有し、「同じ目的を持ち、一緒に業務を行っている」と感じられるよう促します。これにより、動機付け要因を満たし、結果的にモチベーションの向上に繋げることを目指しています。

体験価値って何故？ モノを売るのではなく、体験を売るという考え方は以前から理解していましたが、ディズニーランドの具体例が示されたことで、より一層納得することができました。個々の要素がただ優れているのではなく、全体でストーリーを描いている点が強みであり、機能的な価値以上に情緒的な価値が高く評価されていることがよくわかります。 商品選択はなぜ？ また、たとえば一部の家電においては、ダイソンを選ばない理由や、パナソニックの商品を実際に使った経験が影響しているという事実も、興味深い示唆を与えてくれました。同じ種類の家電を購入する際、まずはパナソニックが選ばれる傾向があるのは、企業側が直接経験を作り出すことは難しいものの、顧客に良い体験を提供できれば長期的な関係性にもつながるという証左です。 未来はどう感じる？ さらに、パーパスやミッションの実現方法についても考察を深めました。商品を通じて顧客が体験する「先にあるもの」を具体化することがゴールであり、ただ単に業務改善を目指すだけでは大手企業に太刀打ちできないという厳しい現実も見えてきます。いかにその先の明るい未来を体験させ、想起させるかが大きな課題であり、そのためにも改めてパーパスの再構築が求められています。 戦略は見直す？ 来期のスタートが目前に迫る中で、今期は曖昧な状態のまま積み上げてきた戦略に限界を感じています。自社の商品の魅力を誰に、どのように伝えるか、そしてその結果としてどのような未来を望むのかを明確にするため、これまで学んだことを活かし、前段階の整理を早急に進める必要があると感じています。

生成AIの活用は？ 生成AIの利点は、その即応性にあり、すぐに仕事に取り入れられる点だと実感しています。この特徴が、個人だけでなくチームや組織全体にも浸透していくことが、今後の大きな鍵になると考えています。時代に合わせたITツールが必要とされる中、エクセルやパワーポイント、オンライン会議ツールと同様に、生成AIも欠かせないツールになるでしょう。全員が一度は利用する環境を整え、外部環境やきっかけ、視点を示すことが重要だと感じます。 未来へのシフトは？ また、従来の「過去分析」から「未来予測」や「未来への議論」へ、時間軸を変えていく必要があります。具体的には、過去の分析や計画、予実管理といった手法から、仮説の立案、実行、検証といったプロセスへのシフトが求められています。定例の分析項目についても、十分なデータとフォーマットがあれば、生成AIによりレポート作成が可能な時代に変わっていると考え、一度その可能性を検証してみたいと思います。 活用に差は何故？ さらに、生成AIをすぐに業務に取り入れられる人と、なかなか取り入れられない人との違いについても議論が必要です。同じ職場環境が整っていても、個々の興味や感情、心理的な要因により、業務での活用状況にばらつきが生じるのはなぜか、その背景を探ることが今後の課題だと感じています。 依存リスクはどう？ 加えて、生成AIに依存してしまうリスクも懸念されます。翻訳機能が普及したときと同様に、生成AIの利用が進むことで、語学学習の意欲が低下したり、原文に触れる機会が減るなどの不安が生じる可能性があると考えています。

ロジックツリーって何？ ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう？ R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す？ 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

商品に新たな用途を見つけるには？ 今週の事例では、既存の商品に新たな用途を見つけることで新しい市場を開拓したことが印象的でした。また、別の事例ではポジショニングの軸を巧みに設定し、新市場を発見したことに学びがありました。これにより、既存の商品でもポジショニング・ターゲティングを変えることで、新たな顧客層や市場に参入できることを理解しました。 自社での新価値創出の難しさとは？ しかし、これを自社に置き換えて考えると、他社には真似できない複数の強みから新たな価値を生み出し、新市場に参入することの難しさを実感します。ターゲティングに成功したY社や、手軽に挽きたて珈琲を購入できるポジショニングでヒットしたS社の事例を通じて、ポジショニングとターゲティングの重要性がさらに理解できました。 差別化と新用途のチャンス 多くの競合が存在する中で、自社の商品は異なり差別化はできているものの、その競合と同じポジショニングをとっています。差別化ができているからこそ、新しい用途を生み出し、新しい価値でこれまでにない市場に参入するチャンスがあると感じました。このため、ポジショニングマップと訴求ポイントを深堀し、まずはテスト的に自分の顧客を対象に実践してみたいと思います。 どんなターゲット層を狙うべき？ 具体的には、大手コンビニから地域のコンビニ、都市部や田舎のコンビニまで、どのような商品陳列でどのターゲット層を重視しているかを確認する必要があります。そして、自社商品の新たな用途がないか？そのターゲット層に向けたリーチ方法が本当に適切か？を深く議論していきます。

講義の復習の工夫は？ 総合演習では、これまで学んだ知識が活かせる設問がいくつか用意されており、情報の整理、差別化、範囲の経済性などの観点から講義内容を復習しやすく、非常に構成が練られていると感じました。 規模経済はどう理解？ 規模の経済性については、例題の意見が一見正しそうな内容であるため、講義外での説明では、調達内の立場にあるメンバーが全面的に賛成しがちになる印象を受けました。（よく上司からは「自分の職位より一段上の視座で考えろ」と言われますが、この講義のおかげでその意味が実感できた気がします。） 他社の差はなぜ？ 同様の業種の他社分析を行う際、自社と同じような取り組みが可能であっても、なぜ他社がそれを採用していないのかという視点で考えると、一層気づきが得やすくなると感じました。 範囲経済をどう見る？ 範囲の経済性に関しては、自社内でプロセスが完結していたり、複数事業を持つ企業ではジョブローテーションのような取り組みが行われているため、イメージしやすかったです。また、ちょうど新規プロジェクトのキャッシュフローを作成している段階で、5年間の量産効果に基づく成長率とコスト低減効果について、曲線を意識したモデルで検討していきたいと考えています。 新規事業は見極め？ 新規事業領域は、プロセスが整っておらず量産にはまだ程遠いため、規模の経済性を考える基盤となる数値が不足している状況です。しかし、「全社的に見て最適な選択か」や「自社のアセットを活用できるか」といった視点は、今後も意識して検討していこうと思います。

学びの反復は必要？ 反復して学び続けることの重要性を再認識しました。初回の学習を振り返る中で、多くのことを思い出し、反復しないと学んだことが徐々に忘れ去られてしまうことが理解できました。 問いが生む効果は？ イシューを問いの形にすることは、自然と解決策を探し出す助けとなります。また、問いを周囲と共有することで、同じ課題でも立場によって異なるアプローチが必要であることに気づきます。共通の目標に向かって解決策を模索できるのです。 ミーティングで何を問う？ ミーティングの場では、課題を問いの形式に変えて共有し、解決策を探索します。異なる立場によって異なる解決策があることを理解し、その違いを意識しながら共通認識を持つための説明を心がけます。 データは見やすくすべき？ データを見やすくすることも重要です。プレゼンやミーティングでのデータ分析では、より見やすい形に編集します。また、平均値が提示される場面では、その平均値の出し方が分析において妥当であるかどうかを考えることが求められます。 意識改革は成長につく？ これらを活用するためには、自分の意識を変える必要があります。習ったことを反復し、意識し続けることが重要です。今週の学習内容に関わらず、最初の週からの内容を繰り返し思い出し学び続けます。気になった書籍はすぐに読み、知識を広げる習慣を続けることが肝心です。その瞬間学びを怠ると、すぐに元の自分に戻ってしまうため、学んだことを少しずつでも実務に活かし続けることで、成長していけます。学習習慣を継続することが重要です。