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作成

に関する学び

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伝えるスライドのコツは？ 研修資料の作成を通じて、相手に伝えるためのスライド作成の基本を学ぶことができました。データをどのように示すかについて、目的に合わせたグラフの使い分けが効果的だと実感しました。たとえば、時系列のデータには縦型棒グラフ、推移を示す場合は折れ線グラフ、割合を表現する際は100％棒グラフ、要素と合計を同時に示すときは積み上げ棒グラフが適しているという点が参考になりました。 効果的な文構成とは？ また、スライドにリードやコメントを入れる際は、文章の構成を論理的に整理し、無駄を省いた表現が大切であることを学びました。文字装飾は統一し、色使いも多くの人にイメージしやすいものを選ぶことで、読み手にストレスなく内容が伝わる工夫が必要だと思います。 理解しやすい工夫は？ これらの知識をもとに、今後はグラフの種類や文章の構成、全体のレイアウトにも十分に配慮し、相手が理解しやすいスライド作成に努めていきたいと考えています。

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。

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。

本質はどう捉える？ 問題解決のためには、本質を捉える「イシュー」を明確にすることが重要だと学びました。以前は、何か課題が生じると、思いついた解決策をそのまま正しいものと考え、論理を組み立てがちでした。しかし、そうすることで本当に課題が解決できているのか疑問に感じることに気づきました。また、イシューをもとに解決策を組み立てる際、すぐに適切な案が浮かばない場合も多く、課題を階層的に整理し、なぜ問題が生じたのかを原因ごとに分解して考えることで、次第に本質に沿った解決策が見えてくると理解するようになりました。 会議ではどう対処？ 一方、会議ではイシューを十分に捉えずに話が進んでしまうことがあります。自分がファシリテーターを務める場合には、あらかじめイシューを整理した上で資料を作成し、企画を提案するようにしています。また、意見交換が行われる会議では、参加者に対してまずイシューが何かを問いかけ、自らもその本質を見極めた上で解決策を述べるよう努めています。

グラフの使い方は？ 伝えたいメッセージを視覚的に伝えるためには、グラフの活用や文字のフォントなど、ひと工夫が不可欠であると学びました。たとえば、同じグラフでも、伝えたい内容に合わせて適切な形式に変更することで、受け取り手の印象が大きく変わることを実感しました。 学びはどう活かす？ 今回の学びは、顧客への提案資料作成、メール文章の作成、また報告文書の作成など、さまざまな業務に応用できると考えています。自身で資料を作る際だけでなく、他者が作成したものをチェックする際にも、大いに役立つと感じています。 資料作成の工夫は？ 提案資料や報告資料を作成する際には、相手に伝えたい内容を明確に意識し、余計な疑問を抱かせない表現や構成を心がける必要があります。具体的には、「見出し」や「適切なグラフ」「文字のフォント」「色」「下線強調」などのテクニックをバランスよく取り入れ、全体の印象が過度にならないよう注意しながら作成することが大切だと思います。

決算体験はどう感じた？ オリエンタルランドの決算内容を読み解く体験は、非常に楽しく感じました。ビジネスプラン作成の際に売上構成要素を検討した経験を生かし、知っているようで知らなかった点や、知識として不足していた部分に気づくことができました。 決算理解はどう深まる？ 講義で学んだように、対象となる会社の決算を読み解く場合、たとえば自社の決算では、対象顧客や提供する価値、収益の仕組み、そして資産の状態などを具体的にイメージしながら決算書を見ることで、解像度が大きく変わることを実感しました。今月発表予定の自社決算資料の読み解きに今回の学びを活かし、さらに来月の会計年度全体の決算公表に向けても積極的に取り組んでいきたいと考えています。また、ファイナンス部門から提供される会社固有の数字に関する説明資料も再度学習し、必要な知識を整理する予定です。以前参加した社内の勉強会の際にはあまり興味を持てなかった部分も、今回改めて重点的に学んでいこうと思います。

結果を重視する理由は？ 問題解決にあたっては、要因ではなく結果から考える姿勢が大切であると学びました。また、ロジックツリーを作成する際、MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識することの重要性も実感しました。特に、厳密さ自体を目的とせず、第3階層程度で異なる要素を加えても構わないという点は、意外性があり印象に残りました。 メール分析のポイントは？ 顧客向けキャンペーンメールの分析では、属性をMECEに分類することで、有意差のある項目を見つけ出すことが可能となります。これにより、意味のある仮説が立てられ、有意な差を検証できるA/Bテストの実施につながります。 属性戦略はどんな風に？ 今後は、各属性がどのような方法で、どれほどの期間で入手可能かを確認した上で、MECEに分類し、ロジックツリーで整理することが必要だと考えています。このプロセスを通じ、特に注力すべき属性を明確にし、それぞれに応じたメール配信の戦略へと展開していきたいと思います。

生成AIの仕組みはどう？ 生成AIは、プロンプトの文面から確率に従ってアウトプットが生成される仕組みであることに気づきました。また、適切な指示や一般に公開されていないニッチな情報、最新データの扱いには注意が必要であると理解し、今後のプロンプト作成がアウトプットの質を高める上で非常に重要であると再認識しました。 どんな分野で使う？ さらに、生成AIは「公開されているマーケット情報の収集」「トレンド・イノベーションリサーチ」「PEST分析」「マーケティング戦略」など、さまざまな分野で活用されています。特に「トレンド・イノベーションリサーチ」では、仮説と検証を繰り返すことで、しっかりと肉付けされたアウトプットを導き出すことを目指しています。 医療機器の分析とは？ また、医療機器業界におけるPEST分析についても、最新の数値を即座に得るのが困難な場合がありますが、トレンド傾向を踏まえた上で、同様の手法で成果を上げていく考えです。

同じAIで何が変わる？ 用途に応じてAIを使い分けるというよりは、同じAIを継続的に利用することで、むしろ生成AIを育てていくような感覚を持っていました。少し別の生成AIも試してみたいと思っています。 文章の信頼性はどう？ 文章の公正性やドラフト作成は、普段一番力を入れている分野であるため、今回の使い方にも間違いはなかったと実感しました。しかし、生成された文章案に対して自分の公正能力をどう維持するかという点は、引き続き重要な課題だと感じています。 解説手法はどう変える？ また、普段はコンサル業のプロセスのアウトプットに主に文章を使用していますが、図解や動画を取り入れた解説資料にすれば、さらにわかりやすくなると考えています。早速、過去の資料を活用して動画などの作成に挑戦してみるつもりです。 AI活用の実例は？ 定型業務に対して、どのようにAIが活用されているのかという実践例や具体的なアイデアについても、ぜひ知りたいと思います。

生成AIで何が変わる？ 生成AIの活用に対しては、多くの受講生が共通の問題意識を持っているように感じます。グループワークを通じて、これまで実際に試したことのなかった活用シーンに気づくことができ、また動画を通じてAIを活用してプレゼン資料を作成できるという点も改めて理解できました。 効率的資料作成はどう？ これまで毎年、昨年度の振り返りや今年度の目標・課題、テーマを説明する資料を作成していましたが、今後は最終的な資料のイメージや伝えたい内容をもとに情報を整理することで、効率的な資料作成を目指せると考えています。時間がない際には、AIにメールや資料を読み込ませ、論点を整理してもらうことで、迅速に頭の中を整理する助けになると実感しました。 AI活用の次の一歩は？ また、AIエージェントと呼ばれる自律的な使い方やプログラミング支援について紹介されていますが、具体的にどのように活用していけば良いのか、今後の実践方法を知りたいと思います。

学んだ分析は何？ 3C分析、PEST分析、SWOT分析、5フォース分析、バリューチェーンなど、多くのフレームワークを学びました。これらのフレームワークを活用する意義は、検討すべきポイントを漏れなく把握することにあります。各フレームワークは単独で成立しているわけではなく、相互に関連しています。 実務でどう活かす？ これらのフレームワークは、新商品導入やDX推進といったプロジェクトで活用できそうです。どの場面でも、最初に現状を把握することが重要です。また、新しい提案を行う際の資料作成にも役立つと思います。実務でも今回学んだフレームワークを活用していきたいと考えています。 理論は活かせる？ 学んだフレームワークは理論に過ぎませんが、今後のナノ単科で紹介されるであろう事例に当てはめて考えたり、実務で使いながら身につけていきたいです。事例に当てはめる練習を重ねることで、フレームワークを『使える』レベルまで高めていきたいと思います。

分析フレームワークを見直すには？ これまでは業務で原因特定のために事象を分解・分析する経験はありましたが、体系的なフレームワーク（MECE：層別・変数・プロセス）の考え方を意識していなかったことに気づきました。講義の動画では「分析に失敗はない」と「わかる＝分ける」というお言葉が特に印象に残り、結論を急ぐだけでなく、傾向が見えなかった事象にも価値があるという考え方を取り入れる必要性を感じました。この経験を通じて、自分自身を客観的に振り返ることができ、正しく分けることでより正確な分析を行えるようになりたいという思いが強まりました。 顧客提案はどう磨くか？ 今後の業務では、自社製品や技術を顧客に提案する際、MECEの「漏れなく・ダブりなく」の手法を活用していきたいと考えています。具体的には、コストや機能に加え、開発用機材、手段、規模などを含むチェックリストを作成し、顧客と開発の双方で実現可能性を検証するツールとしての応用を検討していく予定です。