戦略思考入門

学びで描く未来のシナリオ

未来にどう備える? シナリオプランニングとは、あり得る複数の未来を想定し、変化しそうな要因を洗い出してそれぞれのシナリオを描くことで、どの未来に向かっているのかを見極めるための指標として活用する手法です。どのような未来が訪れても慌てずに対応できるよう、事前に備えておくことの大切さがよく分かりました。 戦略をどう進める? 我が社では、特定の顧客に深くフォーカスする集中戦略を軸に取り組んでいます。経験、即戦力、提案力などが主要な差別化要素とされ、VRIO分析においては現在の価値と同時にリスクも伴うと捉えています。一見すれば模倣困難に見えるものの、必ずしも希少性が高いとはいえず、今後は組織として再現可能な形に、少しずつ行動計画として落とし込むことが必然であると感じました。

戦略思考入門

一歩先の大局観が拓く未来

大局観をどう広げる? 今週のキーワードは「大局観」と「二歩・三歩踏み込んだ分析」でした。これまで、課題解決にあたっては目の前の事象や顧客の声に偏り、表面的な情報だけで進めてしまう傾向がありました。そのため、今後は顧客のみならず、競合や業界全体の状況も考慮に入れ、より深い分析を行うことで、効果的な対策を導き出し、組織の成長に繋げていきたいと感じました。 分析が導く変化は? さらに、自社の強みを洗い出し、他社との差別化を図る際にも、今回学んだ各分析手法は大いに活用できると考えています。航空業界は国際情勢など外部要因の影響を強く受けるため、その中で唯一無二の強みを掘り出し、組織全体で共有することで、揺るぎなく顧客から選ばれる存在作りに繋げられるのではないかと思います。

クリティカルシンキング入門

気づきを紡ぐ、問いの日々

変化はどう現れる? ライブ授業で、「クリティカルシンキングを学んだからといってすぐに変化が起きるものではない」というお話を聞き、とても印象に残りました。また、他の受講生も同じような感覚を持っていると知り、安心感が得られました。これをきっかけに、今後は意識してクリティカルシンキングを実践していきたいと感じています。 問いの大切さは? 日々の業務では、クライアントとのコミュニケーションや社内チャット、資料作成など、言語化する機会が多くあります。そのため、問いを明確にし、共有や記録を意識して行うことが大切だと改めて認識しました。同じ数字であっても、見方を変えると異なる答えが出ることから、一度立ち止まって、問いが正確かどうか確認する習慣を身につけていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

角度変えて見つける学びの真髄

多角的に見る大切さは? 物事は一方向からだけではなく、さまざまな角度から捉えることで本質に迫ることができます。一つのデータだけでなく、多くの情報を比較検討しながら分析を進める必要があり、見極める力を養うことが大切です。 データ活用のポイントは? 定量データを扱うことが多い中で、そのデータをどう活かすかを常に検討することが求められます。正確なデータの取り扱いをはじめ、集めた情報を蓄積し、前後の変化を比較することが、分析力向上の基礎となります。 数字のパワーを知る? また、分析により提案が有力な判断材料となるよう、数字の扱い方や活用方法にも工夫が必要です。数字が持つパワーは、その扱い方次第で大きく変わるため、具体的な活用策を考えることが重要です。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で挑む!新時代の生成AI活用術

従来AIと生成AIはどう違う? 従来のAIと近年の生成AIの違いについて学びました。生成AIは、文脈を理解しているのではなく、蓄積されたデータから次に来る言葉を確率で予測していることが分かりました。進化が著しい一方で、その仕組み上、苦手な部分も多く存在するため、注意深く理解することが重要です。最終的な判断は人間が行うべきであると感じました。 実際はどう使うべき? まずは実際に使ってみることが必要だと考えています。業務においても、事実を元に仮説を立て、検証を繰り返すことで生成AIを効果的に活用するスキルを身につける必要があると思いました。さらに、プロンプト作成によって得られる回答が変化するため、目的に合わせたプロンプト作成を何度も試していきたいと感じました。

クリティカルシンキング入門

全体を見抜く!グラフとMECEの魔法

グラフで何が分かる? グラフ化によって変化が明確に可視化され、複数のデータを用いることで洞察が深まった点が印象に残りました。また、MECEの視点から全体を見渡す意識が養われ、私自身、全体把握が苦手だと感じていたため、確認すべき範囲をしっかり定める必要性を再認識しました。 売上の分解、なぜ? さらに、全体の売上を確認するだけでなく、エリア別や月別の評価、さらには施設ごとの売上分析を経て、最終的に製品別に分解して背景や要因を深く理解する手法に魅力を感じました。 MECEはどう役立つ? このような学びは、顧客ニーズを把握するためのアンケート設計にもMECEの考え方を活用することで、より具体的な分析と対策に活かしていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

論理と直感で拓く学びの道

直感と論理の違いは? 感覚的な理解だけでなく、論理的な説明が必要だと改めて感じました。直感だけでは相手に正確な意図が伝わらないため、どのデータをどう加工し、何を明らかにするのかを常に意識しながら分析を進めなければなりません。経験が浅いと、目的を見失いがちになり、仮説に固執してしまう危険性があると痛感しました。 ファネルの真実は? また、ファネル分析に関しては、これまでは外部の方からご覧いただく機会がありましたが、今後は自ら社内データを活用して取り組んでみようと考えています。現在の業務では、資料請求をスタート地点としていますが、ファネルの各段階で獲得数がどのように変化しているのかを可視化することで、改善のヒントが見えてくるのではないかと思います。

データ・アナリティクス入門

ライブ授業で変わる思考法

どうして論理視点は未習熟? 分析が何であるかについて、これまで十分に理解できていなかった私にとって、LIVE授業と動画学習は大きな発見でした。実際の授業内容や人事部のやり取り、クイズによって考える時間を設けられても、今まではロジカルな視点で物事を捉えられていなかったことが痛感されました。そのため、本講座を通じて、従来とは異なる視点から問題を考察する方法を習得したいと考えるようになりました。 チーム分析で何が見えた? また、チーム全体のパフォーマンスや、各メンバーのパフォーマンスが過去と比べてどのように変化したのか、さらにはチーム内での比較や、問い合わせ件数、具体的な内容の分析を行うことで、現状把握と今後の対策に役立てることができると実感しました。

マーケティング入門

ナノ単科で見つけた自分の可能性

商品体験はどう変わる? 商品そのものの販売だけでなく、実際に体験してもらうことで、単に商品を支持してもらう以上に、その体験自体を付加価値としてサービスの差別化につなげることができます。この考え方では、直接的な提供が機能的価値、体験を通じた提供が情緒的価値として分類され、特に情緒的価値は時代や環境の変化に応じて提案内容が変わっていくことが分かります。 伴走支援の意味は? 最近、「伴走支援」というキーワードが注目を集めています。このアプローチは、情緒的価値の提供という観点から理解でき、顧客の要件に応じた機能実装や提供が機能的価値とされる一方で、保守サポートや運用支援といった部分に情緒的価値を見出すサービスの提供について検討する余地があると考えます。

生成AI時代のビジネス実践入門

恐れず挑む仮説実験の軌跡

未来はどう選ぶ? 将来を見通せない現代では、まず実際に行動しながら問題点を発見し、改善し、再度実行するというサイクルを回すことで、効率的に目的へ到達できると実感しました。 仮説はどう検討? その中で、どのような仮説を立てるかが極めて重要だと感じています。 業務改善はどうすべき? 一方、日々の業務では失敗が許されない場面が多く、変化を恐れる傾向が見受けられます。そこで、まずは担当者の意識改革に取り組み、影響が少ない部分で仮説検証を行うことが効果的だと考えます。これにより、業務全体をよりブラッシュアップするためのプロトタイピングを進めていきたいと思います。 組織改革は何か? 変化を恐れない組織の作り方についての考えをまとめました。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で広がるAI学びの可能性

生成AIの回答は信頼できる? 生成AIは、公開されている事実に基づいた情報を元に文字を組み合わせ、確率的に判断する仕組みであるため、意図しない誤回答が発生する可能性があることを学びました。また、下書きや情報整理を経て、最終的には人が判断する重要性も理解するに至りました。加えて、各自の役割を明確に分担し、把握して進める必要があると実感しました。 育成プランはどう変化する? さらに、異動者向けの育成・教育プラン作成において、従来活用していた一般的な内容のブラッシュアップを目的に、AIを参考資料として活用してみました。今後は、専門分野における理解度の把握や内容の充実に向けても、AIの活用を進め、プランの質をさらに向上させていこうと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

顧客とAIが切り拓く体験の未来

顧客視点は何を示す? 工業化からデジタル化への時代変化により、従来の固定機能よりも体験の継続が価値の中心となっていることが分かりました。この変化を実現するためには、顧客中心の視点、ネットワーク経済の理解、個人データとAIの組み合わせ、そして外部の知見の活用が不可欠であると学びました。なお、理解しにくい部分もありましたが、そこに新たなビジネス機会があると感じました。 AIが切り開く未来は? これまで、私はAIを用いた調査や翻訳、分析、資料作成に取り組んできました。これらは引き続き習得していきたいと考えていますが、最後の授業では、AIによる体験価値の継続を意識した、現業の海外インフラ事業におけるビジネスモデル検討に焦点を当てるようになりました。
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