(50ページ目)

考え ✕ ビジネス

に関する学び

---

分析の混乱は何故？ これまでのゲイルでは、各分析手法や課題に対して一つ一つ丁寧に当てはめて考えていました。しかし、総合演習で問いに応える際に、突然「何から取り組めばよいのだろう？」と戸惑う場面がありました。そのような状況でも、まずは３Cやバリューチェーンといった、どのビジネスにおいても基本となるフレームワークに沿って考え、足りない視点や不足している情報を整理することで、次の一歩に進むことができると実感しました。 フレームワークの力は？ また、今後は物事をフレームワークに沿って考える習慣をしっかりと身に付けたいと思います。特に、バリューチェーンに切り分けて分析する手法は、業務の理解を深めるだけでなく、自社の強みや弱みを把握する上でも非常に有効です。この手法は自分の業務にとって、使わなければならない重要なツールだと感じています。まずは自社とクライアント企業のバリューチェーンをしっかり整理し、分析を進めることから始めたいと考えています。

賃借対照表の仕組みは？ 賃借対照表は、左側がお金の使い方、右側がお金の集め方を示しています。お金そのものは同じですが、負債と純資産に分かれており、左右で必ず同じ金額になります。これがバランスしている状態であり、「バランスシート（BS）」と呼ばれます。 経営リソースの見極めは？ このシートを使うと、お金の使い方と調達方法の両面から、間違った方法になっていないかや、正当な価値に見合った運用になっているかを確認できます。つまり、どのような経営リソースが必要かを見極める手がかりとなります。 不要資金削減はどうする？ また、ビジネスモデルによって資産と負債の割合は大きく異なるため、自社の賃借対照表を確認することで経営状態を把握できます。社内では筋肉質な経営を目指す動きがあるため、このシートを用いて、不要な余分な資金の蓄積を理解し、どのようにしてそれを削減するか、自部門で取り組むべきことを考え、具体的な行動に移す必要があります。

ビジュアルはどう伝わる？ ビジュアルの効果は、単なる文章の補足に留まらず、適切な図やグラフを用いることで、相手により確実に情報が伝わると感じました。また、ビジネスライティングの一部を学ぶことで、如何にして相手に読んでもらえる文章を工夫すればよいのか、そのポイントを捉えることができました。 文章内容はどう伝える？ これまで、社内会議でのプレゼンテーション、日々のメール文章作成、さらには稟議書や報告書の作成時において、文章が長くなったり、主題が曖昧になりがちだと実感していました。今後は、伝えたい内容を明確にした資料や文章作成を意識していくつもりです。 資料の見直しは？ また、作成した資料や文章が独りよがりにならないよう、自ら俯瞰して体裁を整える必要性を実感しました。具体的には、明確に伝えたいポイントを文頭に配置するとともに、視覚効果を加えるなど、読んでもらう・見てもらう側の立場に立った工夫を重ねていこうと考えています。

PLやBSの真意とは？ PLやBSが読めること自体が非常に大きな武器になると実感しました。実務の中で、財務数値を深い構造で理解している人は意外と少ないと感じます。単に赤字や黒字の粒度だけでなく、数字とビジネスとのリンクの付け方や、その解読の方法まで踏み込むことで、数字を強力な意思決定のツールとして活用できると感じました。 実務で視点をどう活かす？ 今後は、今回学んだ「数字とビジネスモデルを結びつけて考える視点」を実務に生かしていきたいと思います。これまではPLを確認する際、項目や組み立て方が形式的になっている部分がありましたが、これからは利益率の構造や資産の持ち方、そして今まであまり意識してこなかった項目にも注目していくつもりです。自分の事業がどのような収益構造・財務体質になるのが理想であるかという「あるべき姿」から逆算し、単なる実績管理に留まらず、事業の方向性を描くためのツールとしてPL・BSを活用していきたいと考えています。

AI指示はどう決める？ 生成AIを活用する際は、「指示⇒生成⇒評価」のサイクルを意識することが大切です。まず、状況設定や目的を明確にして、どの部分をAIに任せるかを慎重に決める必要があります。その上で、生成された内容をリアリティ、合理性、共感性の観点から評価し、最適な成果へと繋げる役割が重要となります。特に「指示」と「評価」においては人の関与が不可欠です。 求められるスキルは何？ また、VUCAな時代の中で求められるのは、基礎的なヒューマンスキルに加え、経営の基礎知識や思考力、創造力、構想力などのコンセプチュアルスキルです。今後は、課題を自ら設定し、多様なリソースを巻き込みながら実行できる人材が必要とされます。さらに、ビジネススキルとデジタルリテラシーをバランスよく向上させるために、具体的にどの知識やスキルを深めるべきかを理解し、業務での生成AI活用において「指示」と「評価」に重点を置いた取り組みをしていきたいと考えています。

AIとの向き合い方は？ AIはビジネスや日常生活において、すでに欠かせない存在であると実感しています。AIと上手に向き合うことで、生産性の向上だけでなく、対話を通じた思考の整理やモチベーションの向上も実現できると感じています。 質問の意義は何？ 正しい質問をじっくり考える時間を省くため、まずは情報を引き出すことが大切だと思います。こうしたやりとりの中で、AIのコーチングを受けながら自分の目的や要件が次第に明確になっていくことが多いです。 時短効果は実感？ これまで、PPT資料の作成や議事録のまとめに多くの時間を費やしていました。しかし、AIをうまく活用することで、よりコンセプト的な部分やクリエイティブな発想に力点を置き、資料作成にかかる時間を短縮できるようにしたいと考えています。 AIの使い分けは？ さまざまな種類のAIが存在する中で、それぞれをどのように使い分け、組み合わせているかについても興味があります。

顧客ニーズをどう捉える？ 過去の事例を深く考え、「ジャニー」に沿って顧客ニーズの捉え方や満たし方、競合の観点を順を追って理解できました。また、今週の事例を通じて、事前に考えていたことと回答の差から、自分自身の思考や考え方の癖を知ることができました。 既存ビジネスの観点整理はどのように？ 既存ビジネスにおける観点の整理も進みました。新ブランドに限らず、既存ブランドでも顧客ニーズを満たすコアバリューとは何か、顧客に何を伝達すべきかについて、整理の仕方と伝え方の順序を正しい顧客の見出しに活用できると考えます。 SNSでの価値伝達はどう進める？ さらに、SNSを通じた顧客への価値伝達シーンでは、デジタルトランスフォーメーション（DX）の活用により、正しい顧客を見出し、顧客のペイン（問題点）を解消し、顧客に対する価値(GAIN)をどのように伝達するかの次のフェーズへの基礎を、思考のフレームを元に実行可能だと感じました。

授業で得た発見は？ ライブ授業での総合演習を通じて、これまでの座学での学びが実際のビジネスの現場でどのように活かされるかを具体的に理解することができました。データから全体のストーリーを組み立てる際、まず先入観を捨て、グラフ化などの具体的な作業に取り組むことで、新たな視点や発見があると実感しました。また、導かれた仮説に対する検証方法を事例を交えながら学ぶことで、手を動かすことの重要性を再認識しました。こうした日々の実践が、確かなスキル習得につながると感じています。 原価で何が変わる？ 目標原価と実際原価の比較においては、まず全てのデータを要素ごとに分解し、どの項目で大きな差異が生じているかを把握します。その上で、差異が大きい項目について原因を仮説立てし、その仮説が正しい場合にどのような改善で原価が削減できるかを考えます。さらに、検証方法（＝解決策）を具体的に提示することで、工場全体のコスト削減に貢献できると考えています。

ＡＩ学習と協働は？ ビジネススキルとデジタルスキルの両面が求められている中、私はＡＩを使いこなすための学習を始めました。同時に、ＡＩと人間がそれぞれの役割を意識して協働することの重要性や、身体性・感性といった人間固有の価値を高める必要性を実感しています。これを機に、自分磨きをしながらＡＩとうまく関わっていこうと考えています。 環境整備で未来は？ また、今後はＡＩとの協働がさらに進むと予想されるため、積極的に活用することを心がけています。まずは、ＡＩにすぐ相談できる環境を整えるため、簡単なショートカットを作成し、スムーズなコミュニケーションを図る予定です。さらに、ＡＩが得意とするプログラミング分野においては、現行のプログラムをＡＩに修正してもらい、業務の効率化を追求していきたいと考えています。 実践で感じる変化は？ とにかく、実際に使ってみることを意識しながら、さまざまな取り組みを進めていく所存です。

体験に何を感じる？ ビジネスの在り方が「体験」から「モノ」へと変わる中で、どのような体験に価値があるのかを意識することの重要性を学びました。同時に、AIはあくまでツールであり、操作や評価は人間が担うべきであると再認識しました。AIに任せすぎると、ユーザーに十分な価値を提供できない可能性があるため、自身もAIを右腕として上手く活用し、適切な役割を果たしていこうと感じました。 AIの役割は何？ 講義に参加した目的は、業務におけるAI活用法を学ぶことでしたが、実際には人間が果たすべき役割と、AIに任せるべき業務の見極めを学ぶ良い機会となりました。具体的には、議事録の作成や企画書の生成、スケジュール管理といったタスクはAIに任せ、コミュニケーションや共感を必要とする部分に注力する体制づくりを進めたいと考えています。また、工数管理システムに「AIを活用した業務」や「AIを用いた時間」を項目として追加し、効果的な管理を検討中です。

なぜ復習が大切？ 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける？ また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

実務活用はどうすべき？ これまでの5週間で学んだ知見を、実務にどう生かすかが改めて重要であると感じました。リーダーシップとは、単に理論を受け入れるのではなく、自身の経験と結びつけ、日々の地道な行動の積み重ねによって実現されるものであると理解しました。 感情と論理で納得？ また、クリティカルシンキングと感情への配慮を両立したコミュニケーションが、相手の納得と主体的な行動を引き出す鍵であると確信しました。現在の業務において培った共感力を活かしつつ、学んだビジネスフレームワークや論理的思考を用い、現場との対話を深めることを目指しています。たとえば、新たな施策を導入する際は、まず相手の感情に寄り添い、次に客観的な評価や期待を整理して伝えることで、組織全体が前向きに動くよう支援したいと考えています。 リーダー成長はどう？ 今後も定期的な振り返りを続け、情と理を兼ね備えたリーダーとして成長し続ける努力をしていきます。