アカウンティング入門

数字の裏にひそむ成長ストーリー

数字から何が見える? P/LやB/Sを、ただの数字ではなく、その背後にあるビジネスの姿勢や戦略を想像しながら見ると、とても興味深いと感じました。細部についてはまだ理解が及ばない部分もありますが、まずは全体像を掴むことが大切であると実感しています。また、事業を成長させるためには、資金を効率的に活用できているか、資産と負債のバランスは健全か、といった点に日々気を配る必要性を改めて認識しました。 他業界はどう考える? 仕事とは直接関係のないことですが、全く異なる業界の企業を複数選び、それぞれのP/LやB/Sから事業の主軸や重点をどこに置いているのかを考察してみたいと思います。同様の手法を、私の担当する医療機器関連の分野でも取り入れ、そこから何か参考になる知見を得られればと考えています。

データ・アナリティクス入門

知識整理で仕事のヒント発見!

再確認って何をする? 今週は、これまで学習した内容を再確認する機会となりました。改めて振り返ることで、比較の本質やプロセス(仮説)、5つの視点、3つのアプローチ、そして問題解決のステップについて整理することができました。 仕事でどう活かす? 仕事では必ず比較や問題解決が求められるため、先人の知恵であるフレームワークや考え方、問題解決のステップをうまく活用し、効率的かつ的確な分析を行いたいと考えています。また、これらの学びを部下の育成にも生かしていきたいと思いました。 知識定着は何が鍵? これまで学んできたフレームワークやステップを常に意識しながら業務に取り組むことが重要だと感じています。忘れがちな部分については、自分でまとめたメモを適宜振り返ることで、知識の定着を図っていきます。

クリティカルシンキング入門

疑問が導く、成長の軌跡

問いの本質をどう捉える? 普段の業務で、単に流されるのではなく、しっかりと問いを立てて考え抜くことの大切さを学びました。急な案件が舞い込む状況でも、イシューリストを作成して自分なりに整理し、冷静に対応する意識が身についたと感じています。 認識合わせの秘訣は? また、会議や資料作成の際には、常に目的や方向性、意味を問いながら認識合わせをすることで、無駄な議論を避け、効率的なコミュニケーションが実現できると実感しています。オーナーシップをもって自分の考えを疑いながら、改めて本質を追求する姿勢が重要です。 成長と改善の秘訣は? さらに、考えるための時間を意識的に確保することで、自己成長や業務改善に繋がることを実感しました。これからも常に疑問を持ち続け、学びを深めていきたいと思います。

戦略思考入門

中期計画に挑む!フレームワーク活用術

情報の壁はどこに? フレームワークを活用する際、自分が持つ情報に限界があることは明白です。たとえば、3C分析、バリューチェーン、SWOT分析のいずれの場合も、市場や競合の情報が不可欠であると認識しています。会社全体の戦略を検討する時は広範な情報が必要になりますが、部門単位で戦略を考える場合は、対象となる競合の範囲が限定されるため、まずは部門に絞って分析を進めたいと考えています。 計画精度をどう上げる? 現在、中期事業計画を作成中です。このフレームワークを用いて、定型的な分析を実施し、その結果を経営層に確認してもらうことで、計画の精度を高めたいと思っています。また、すべてのフレームワークを活用するには時間と労力がかかるため、実施するフレームワークを絞って効率的に分析を進める方針です。

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の声で感じるAI進化の挑戦

AIの定義ってどう? 『人間の知能を模倣し、拡張していく技術』という定義が、AIに対する理解の基本であると感じました。また、ある企業のAI発展予測では、組織のマネジメントが可能なレベルまで発展するとの見込みもあり、生成AIを取り巻く環境について常に注視していく必要性を認識しました。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルが非常に重要であると実感しています。 生成AIの可能性は? また、生成AIを自社業務の効率化に活かす可能性を検討する中で、特化型を含むさまざまな生成AIツールが登場している現状に注目しました。今後も周辺情報の収集を継続し、自社や部署で実用的なツールが見つかれば積極的に共有することで、生成AIに関する情報感度を向上させ、業務改善へと繋げていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

悩まず行動!分析が導く業務改善

分解とMECEはどう見直す? 分解の切り口を考える中で、特にHowの視点が不足していたことに気づきました。また、MECEについては、これまで感覚的にとらえていたものが、言語化されることで他者にも分かりやすく伝えられる形で理解できたと感じています。 どこで躓いている? プロセスのどこで問題が発生しているのかを明確にする視点は、社内の申請システムなどで躓くポイントを把握し、全員が理解できるマニュアル作成やシステム変更による効率化の検討に役立つと実感しました。 行動に移すタイミングは? さらに、分析を始める前に様々な考察に没入してしまう傾向があることを認識しました。まずは悩まずに行動し、データを集めながら多角的に分析するという姿勢を、来週からの業務に活かしていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く仕事の未来

AIの得意不得意は? AIにはそれぞれ得意とする分野と不得意な分野があると実感しています。たとえば、現状会社で利用しているコパイロットでは収集できなかったデータが、有料版の他のAIなら容易に収集できる可能性があると思います。また、ルーティンワークなどの初動作業をAIに任せるなど、AIを部下のように使いこなして利用頻度を上げることが求められると感じています。 仕事と私生活の使い方は? 仕事ではコパイロットの使用に限定されていますが、プライベートでもさまざまなAIに触れて、その特徴を理解するよう努めています。これにより、状況に応じた最適な活用ができるようになりたいと考えています。同時に、会社においてもコパイロット利用の業務範囲をさらに拡大し、効率的な業務遂行を目指していきたいです。

データ・アナリティクス入門

仮説で拓く多角的学びの扉

仮説の留意点って何? 仮説立ての留意点として、まずは複数の仮説を立てることが重要だと感じました。一つの仮説だけで検証を進めると、偏りが生じる恐れがあるため、要素を網羅する視点から複数の仮説を考える必要があります。ただし、全てに多くの時間を割くわけにはいかないため、効率的かつ筋の通った仮説をたてるための思考訓練が求められると実感しました。 フレーム活用の意義は? また、フレームワークの活用については、単に使うことを目的にするのではなく、思考の偏りや抜け漏れを減らす手段として活用できると感じています。何が原因かを探る際に、一つの仮説に固執して検証と修正を繰り返す方法は非効率であるため、あらかじめ複数の視点から網羅的に仮説を立てた上で検証していく姿勢が必要だと考えています。

クリティカルシンキング入門

イシュー見極めで伝わる力

イシューの重要性は? イシューとは、各レイヤーにおいて存在する問題点のことであり、その中でもどのレイヤーのイシューが最も重要であるかを見極める必要があると実感しました。また、見る人やその立場によってイシューの捉え方が変わるため、正しく判断することが大切です。さらに、グラフ作成時には使用するグラフの種類によって情報の見え方が変わる点にも留意すべきだと感じました。 資料作成はどうする? 日常的に資料作成やグラフ作成、分析依頼がある中で、作業に取り掛かる前にどこが問題で重要な部分なのかを特定することが肝心です。その上で、どのように発表すれば相手により分かりやすく伝わるのかを考えて資料を作成すれば、業務をより効率的に進められると感じ、今後に活かしていきたいと思いました。

生成AI時代のビジネス実践入門

小さな実践、大きな発見

どうやってAIを使いこなす? AIを使いこなすということは、自分自身の思考や意図を言語化する力を培うことだと実感しています。まずは小さな実践を重ね、その過程でAIへの再指示が不要になってくると、自分の言語化能力が向上し、AIを十分に活用できる段階に達したと考えています。 契約書作成はどう進化? また、契約書類の作成業務にもAIの活用を見出しています。前講義で行われた会話型AI演習では、実際にAIからアドバイスを受けながら試行錯誤を行い、業務の効率化やコスト削減を目指しました。特に、MS365copilotとWordの相性が良い点に驚き、Word内で直接AIに指示を出せる機能を知ったことは大きな発見でした。今後もこの機能を積極的に活用していきたいと感じています。

戦略思考入門

日常に輝く戦略的な一歩

戦略と自己分析のポイントは? 戦略的思考は、日常生活の中に当たり前に存在するものだと実感しました。これまで「とっつきにくい」と感じていた部分が解消され、明確なゴールを設定し、限られたリソースの中で最速かつ最短の方法で目的に向かうための行動計画が重要だと理解できました。その過程で、自分の強みや他人との違い、つまり独自性を常に意識することの大切さも学びました。 実践計画はどう組み立てる? 新規受注を獲得するためのアクションプランを策定する際は、まず自社の優位性や他社との差異を考慮した情報収集から始めました。得られた情報をもとに仮説を立て、実施すべき項目の取捨選択を行いました。これにより、不要な手戻りを最小限に抑え、効率よく迅速な成果に結びつけることを目指しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

評価スキルを極めるAI活用法

評価スキルは何か? 生成AIを活用するにあたり、最も大きな学びは、評価するためのスキルや知見が必要だということでした。生成AIが作成したもっともらしい情報を、疑いの目を持ってしっかり評価できる能力を身に付けたいと感じています。また、作業負荷が軽減され効率化が進む点は大きなメリットですが、その反面、自分で作業を行わなくなるため、相手に対する改善の指示出しには一層の思考力が求められると感じました。 AI活用で何が変わる? 上司から依頼された分析や資料作成の時間が多いことから、自分は指示役としてAIの得意分野を活かし、作業スピードの向上と成果物の完成度アップを図りたいと思いました。今後は、社内で活用できるAIの種類をさらに増やせるよう働きかけていく予定です。
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