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グループ ✕ ワーク

に関する学び

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目標は何になる？ まず、以下の3点を目標にする必要があります。第一に、物事の本質を捉え、目標達成に効果的な手段をシステマチックに考えること。次に、大局観を持ってバランスよく情報を収集・分析し、適切に考察すること。そして、フレームワークなどの型を習得することです。 どう分析する？ 分析にあたっては、3C、SWOT、クロスSWOT、バリューチェーンなど、案件に応じた手法を選ぶと同時に、特定のフレームワークに固執しすぎない柔軟さも求められます。また、常に経営者の視点を持ち、ジレンマを恐れずに他社の意見に耳を傾ける姿勢が重要です。 どう機能を活かす？ 製品開発においては、自分の担当機能に偏りがちな傾向を意識する必要があります。たとえば、機能テストではテスト内容に気を取られがちですが、本当に提供したい機能で何が求められているのかを見極めることが大切です。また、他機能との干渉が発生した場合、自己の機能を守るだけでなく、相手とのより良い落としどころを探ることが求められます。自分の機能のメリットを強調する際も、全体最適の視点で何が必要とされているのかを考えることが重要です。さらに、自グループの改善・発展のみに目を向けるのではなく、経営者の視点でそのグループに求められる役割を見定めること、そして、現状の取り組みに意義を見出せなくなったときには、チーム、会社、グループ、業界全体の視点で再評価することが求められます。 役割を再考すか？ また、現在、関連企業に出向している中で、業務委託先という意識から自らの存在意義を否定的に捉えるメンバーが多い現状があります。そのため、会社単体で考えるのではなく、グループ全体や業界全体、さらには世界規模の視野で自分たちの役割がどのような影響を及ぼし、結果的に何を求められているのかについて、定期的にメンバーで話し合う機会を設けることが重要だと考えています。

講義内容はどう感じた？ 今週の講義を通して、生成AIの使い分けについて理解が深まりました。これまで業務でAIを活用してきたものの、ツールごとの得意分野を意識せずに利用していたため、十分に効果的な活用には至っていなかったと実感しています。講義で学んだ使用目的に応じた使い分けの視点は、今後の実務に大いに役立つと感じました。 変化の速さに驚いた？ また、生成AIが短期間で急速に進化している現状に驚かされました。この変化のスピードを目の当たりにし、継続的な学習と調査の必要性を強く認識することができました。 グループワークはどうだった？ 印象に残ったのはグループワークの時間です。他の受講生と意見交換をすることで、自分一人では見落としがちな視点や活用事例を知ることができ、相互学習の価値を改めて実感しました。 生成AI活用は可能？ 学んだ生成AIの活用方法は、私の業務において多くのシーンで応用が可能だと感じています。具体的には、以下の業務が挙げられます。 業務でどこに使う？ まず、社内マニュアルや資料作成、また顧客向け提案資料の作成において、より効率的なアウトプットが期待できます。次に、顧客対応メールや社内連絡文、案内文の作成や、日本語の誤字チェックにも活用できると考えています。さらに、会議メモの整理や議事録の要約といった情報整理・要約業務、そして経理に関する質問など、業務の多くの場面で生成AIがサポートしてくれると確信しました。 プロンプトをどう作る？ 今後は、よく利用する業務ごとにプロンプトを作成し、より的確に指示を出せるよう工夫していくつもりです。プロンプト作成の際は、目的や前提条件、アウトプット形式などを明確に整理しながら活用していきたいと考えています。 今後も学び続ける？ 引き続き、AIの効果的な活用方法について学んでいきたいと思います。

生成AIの可能性は？ 生成AIの基礎を学び、その大きな可能性と能力の高さに驚いていますが、一方で進化のスピードが早すぎて、なかなか追いつけない焦りも感じています。会社では独自の生成AIを早期に導入し、徐々に業務に取り入れる習慣はできつつありますが、いまだ十分に使いこなせているとは言えません。使ってみると期待していた仕上がりと異なる結果になることが多く、結局自分でやり直すケースが多いため、活用が中途半端になってしまっていると実感しています。 GPTsの仕組みは？ 講義の中で初めてGPTsについて耳にし、仕組みや利用方法をすぐに調べました。無料版では使いにくい点もあり、有料版を活用する必要があると感じています。しかし、業務では無料版のCopilotや会社独自の生成AIしか利用できないため、今後の活用方法としては一つの課題となりそうです。 チーム戦略にAIは？ また、チームの方針や戦略を考える際の壁打ち相手として、あるいは数値やデータの整理において生成AIの活用が有効だと感じています。データ整理が苦手な上にまとまった時間も取りにくいため、生成AIをうまく使うことで、後回しにしていたデータ分析を進められるのではないかと期待しています。まずは業務で使える生成AIの可能性と限界を理解し、期待外れの回答が出にくくなるような工夫をしていきたいと考えています。 壁をどう乗り越える？ 初回の講義には、帰宅途中の電車トラブルで参加できなかったのが残念でした。皆さんとの対話から多くの気づきを得られると期待しており、次回のグループワークを楽しみにしています。私自身、業務で生成AIを使うときに「自分でやったほうが早い」と感じてしまうことがありますが、皆さんはどのようにその壁を乗り越えているのか、またはどんな工夫が考えられるのか、ぜひ話し合ってみたいと思います。

コーヒー販売の差はどうなる？ 同じコーヒーを販売する2つの店舗を例に、セット販売の工夫によって売上高が伸びる仕組みや、商品のこだわりが原価率に影響する点、さらには立地条件の違いが物件費に大きく作用することを学びました。売上高だけではなく、各費用項目のバランスが利益を左右するという点も新たに理解できました。 業種の事例は何が違う？ グループワークでは、参加者それぞれが異なる業種の事例を分析しました。一見、売上規模が大きく利益も高そうに見えるある業種でも、実際には利益率が10％に満たないケースがある一方、店舗や商品の価値に徹底的にこだわり、郊外へ出店することで物件費を抑えて利益を確保している企業も存在することが分かりました。 財務構造はどのように意味する？ 各企業がどのような価値を顧客に提供し、その価値を実現するためにどんな財務構造を採用しているのかを、財務諸表と照らし合わせながら分析するプロセスは非常に興味深かったです。この学びを通して、組織運営における収支の意識の重要性を実感しました。 業務と収支の関係は？ これまで、自分の担当する業務と財務諸表はあまり関係がないと感じていましたが、日々の業務の中で収支を意識しながら意思決定や行動を重ねることが、組織の財務基盤を強化する近道であると実感しました。 組織設計はどう連関する？ また、組織設計の段階でも財務諸表との連関を意識することで、自分の仕事が組織全体の成果にどのように貢献しているのかを明確に捉えられ、仕事の面白さややりがいが一層高まると感じました。 収支改善の方法は何？ 今後は、一定期間ごとに収支実績や財務諸表を確認し、自組織の経営状態を定期的に点検するとともに、その結果を踏まえて収益性やコスト構造の課題を把握し、収支改善につながる具体的な施策を検討・実行していきたいと考えています。

現状分析の秘訣は？ 自社の差別化を検討するには、まず自社の現状を徹底的に分析することが重要です。他業種を含む自社および他社の情報を客観的に整理するためには、フレームワークが非常に有効です。差別化施策を立案する際には、以下のポイントを考慮する必要があります。まず、ターゲットが明確に絞られているかどうかを確認します。次に、ターゲット顧客にとって価値があるかどうか、また他社が簡単に模倣できない独自性や自社の強みが打ち出されているかを検討します。そして、実現性や持続性に課題がないかどうかや、利益率が向上する施策になっているかも確認します。これらの検討には、自分の意見だけでなく周囲の意見を取り入れることが重要です。VRIOフレームワークを活用することも役立ちます。 ターゲット整理はどう？ 現在、自社は幅広い顧客層に対して製品を提供しており、製品価格によってニーズや競合が異なります。顧客ターゲットの分類を大まかに製品ベースで行っていますが（例：ハイエンド、ボリュームゾーンなど）、この分類が顧客ターゲットに適切にマッチしているかどうか、VRIOを用いて整理したいと思っています。 組織文化の魅力は？ さらに、他社が模倣できない要素として自社の組織文化があることに気づきました。この高いシェアや顧客満足度は、先輩方が築いてきた良い文化に基づいていることを理解しました。 話し合いで見出す？ 差別化を打ち出すためには、自社の強みや他社情報を客観的に把握し、部署内のグループ長と共にVRIOを用いて話し合うことが重要です。そして、差別化を行った結果を来年の施策に反映させます。最後に、チーム内のメンバーに対し、自社に貴重な人材が集まっていることや、この文化が他社には簡単に模倣できないものであることを伝え、全員のモチベーションをさらに高めることが目指されます。

仮説検討は効果的？ フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE（漏れなく、ダブりなく）にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ？ 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は？ 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は？ まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。

目的をどう問う？ まず、「問いは何か」というテーマから、目的や課題を再認識する重要性について学びました。問いの立て方は抽象的にするのか、具体的にするのか、また打ち手寄りにするのか原因寄りにするのかで大きく変わってくるため、その選択が問いの内容に大きな影響を及ぼす点が印象的でした。 理由は何で残す？ また、問いを残す理由として、状況の変化により当初の問いが適切かどうか見直す必要があることが挙げられます。さらに、問いを共有することで、自分だけではなく他者の認識も合わせやすくなり、議論をスムーズに進める助けになると感じました。 固定概念はどう破る？ 人間はつい楽な思考パターンに戻りがちですが、反復トレーニングがその固定概念を打破するためには不可欠です。グループワークや勉強会などの他者とのディスカッションを通じて、自分の考え方を客観的に見直し、柔軟な思考にシフトしていくプロセスが大切だと学びました。 なぜ成長を感じる？ さらに、自分自身で気づく体験が成長に直結すること、そして日々の小さな変化の積み重ねが、やがて大きな進歩となるという実感を得ました。毎日、意識して学んだ知識やスキルを実生活に活かすことで、気づけば大きな前進を遂げていることが実感できました。 何が実践の鍵？ 仕事だけでなくプライベートにおいても、クリティカル・シンキングは問題解決とコミュニケーションという二本柱にまとめられると理解しました。一度に周囲の反応や巻き込み方を大きく変えるのは難しいですが、会議や議論、課題解決、ステークホルダーへの説明など様々な場面で、学んだ方法論（MECE、抽象⇔具体の対話、視座・視点・視野の意識、分解や一手間加える工夫、状況を実際に確認する方法など）を実践することで、少しずつ良い変化と影響を与えられるようになりたいと感じています。

P/LやB/Sを理解するための第一歩とは？ P/LやB/Sについてこれまで触れる機会がほとんどなかったため、これらの用語は難解なものでしかなく、強い苦手意識を持っていました。しかし、演習を通じて実際のP/LやB/Sを見てみると、学んだ用語がそのまま表に反映されており、その意味も理解できました。この経験を通して、以前よりP/LやB/Sを身近に感じるようになり、苦手意識も和らぎました。未知の世界に少しでも触れることができたことに、素直に喜びを感じています。 P/LやB/Sを読む機会をどう増やす？ 今後は、気になる企業のP/LやB/Sを読む機会を積極的に設け、世の中の資金の流れや仕組みを理解したいと思います。また、新規事業提案の際には、今回学んだ資金の流れを意識して提案書を作成するつもりです。グループワークで新規事業の際には予測財務諸表が良いとのアドバイスも受けましたが、9月末までに提案をまとめる必要があり、現時点ではコンセプトや価格、原価、戦略が定まっていないため、予測財務諸表の作成は困難でした。今後、話が進んだ際には関係する複数部署に協力を仰ぎ、予測財務諸表を作り、しっかりと資金面で先を見据えた提案を行う予定です。 新規事業に必要な数字の意識とは？ 予測財務諸表の作成を念頭に置きながら、まずは他社のP/LやB/Sをたくさん見ることから始めようと思います。しかし、それだけではなく、いくらで販売するのか、売上見込みはどの程度か、原価はいくらに設定するのか、販管費はどの程度必要か、利益はどれくらい見込めるか、固定資産として必要なものは何か、負債はどのように変化していくか、必要経費はどこから調達するかなど、具体的な数字を意識しながら計画を立てていくつもりです。まずは、誰にどのような商品やサービスを提供するのかを明確にします。

講座前の不安は？ 講座を受講する前は、テーマが自分には遠いものだと感じ、理解できないと思っていました。しかし、企業の提供価値やビジネスモデルが財務諸表にしっかりと反映されていることを学び、細かい用語が分からなくても全体像を把握できると知り、大変良い印象を受けました。 定量定性はどう？ LIVE授業では、定量と定性の両面が重要であることが再確認できました。ビジネスモデルや企業の価値、活動内容を理解していなければ、数字だけを見ても意味が伝わらないと実感しました。一方で、定性的な側面に着目し、その背景や理由を紐解くことで、日常の業務にも応用できると感じました。 人的資本って何？ また、人的資本という言葉については、広く用いられているものの、実際には貸借対照表に表れない部分もあるという点が非常に分かりやすかったです。なぜこの項目に分類されるのか、自分自身で納得しやすい理由が他にもあると感じました。 分析視点を考える？ さまざまな企業の提供価値やビジネスモデルを紐解く機会は多く、その幅と深さに注目することが大切だと思います。これまでは定性的な側面を重視してきましたが、今後は定量的な面も含め、複数の角度から企業を分析できるビジネスパーソンになりたいと考えています。そのため、学んだ知識を今回で終わらせず、実際に転用していく習慣を身につける環境作りが必要だと感じています。 対話で得たものは？ グループワークを含む多くの方々との対話は、自分自身の内省や言語化につながりました。また、異なる業界や職種の方々との会話を通じて、普段では知り得なかった情報や視野の広がりを実感することができました。 短期間の効果は？ 短い期間でしたが、貴重な経験をさせていただき、本当にありがとうございました。

6週間の学びの成果は何か？ 6週間の学びを通して、実例演習やグループワークでマーケティングに対する理解が深まりました。特に「機能的価値」と「情緒的な価値」を学ぶことで、競合他社に勝つためには、商品にまつわる経験に＋αを加えた情緒的価値が最も有用な差別化になると認識しました。結果として、マーケティングは顧客にポジティブな体験を提供し、自社の優位性を築くための重要な位置づけであると実感しました。 ライブ授業の課題は何か？ 一方、ライブ授業では大局的な視点が不足することがあり、これは直近の課題と捉えています。今後は、エンドユーザーである患者の動きや、業界団体、医師会、厚生労働省などの動向を定期的に観察し、流れの変化が関係団体や企業にどのような影響を与えるか、またはどのようなアクションが必要かを検討していきます。 体験設計はどう進む？ 具体的な取り組みとして、まず自社製品の機能的価値と情緒的価値を整理し、顧客にとってポジティブな体験を設計するために、ユーザーの声を丁寧に聴いて内容を整理します。さらに、顧客が持つ認識（パーセプションマップ）の理解を深めるため、インターネット調査や営業同行での顧客インタビューを通じ、定量的・定性的な情報を収集し、競合分析を経て自社の優位性を見出し、その軸に基づいた体験の創出を目指します。 マクロ視点はどう評価？ また、マクロな視点を養うため、情報の入手経路の模索と整理も行います。具体的には、SNSで患者に関連するキーワードを検索し、口コミやアンケートの結果をチェックするほか、業界団体や医師会の定期総会に出席して情報を収集します。そして、厚生労働省の公式発表や新聞記事に注目し、そこから得られる情報を元に大局的な動向を把握することで、迅速な対応策を検討できる体制を整えていく考えです。

6週間の振り返りと学び 6週間の総まとめをLive授業で振り返り、演習として実践することができました。時間は限られていましたが、ブレークアウトルームでのディスカッションが非常に有意義でした。他のグループの発表やチャット欄での投稿から、同じ題材でも切り口や発想が異なる点も興味深かったです。 アウトプットの重要性を実感 アウトプットの重要性と他の人を巻き込み、様々な視点で物事を考えることの重要性や効果を実感しました。データ分析は週次のチームミーティングでの前週の結果分析や当該週のアクションプラン策定に活用しています。本講座で学んだ考え方や進め方をチームメンバーにも浸透させるため、常にアウトプットを意識していきます。 分析と仮説構築の大切さ 特に以下の3点を大切にしていきます。 1. 分析とは比較すること 2. 仮説の引き出しの持ち方 3. 仮説構築に各種フレームワークを活用できること 新しいスタイルの効果は？ アウトプットを通じて自分自身にも自然に身につけ（体得する）状況にまで持っていければと思います。 Q2に記載した場面での活用を考えていますが、その進め方には特に注意を払いたいです。最初に自分の分析結果を示してからメンバーの意見を聞くのではなく、前週の結果やトレンドを全員で確認し、その上でどのような仮説や原因が考えられるかをチームで検討します。そして、その上で自分の分析結果や仮説を共有することを意識して取り組みたいと思います。 得られる効果への期待 このスタイルにより、以下の効果が期待できます。 1. バイアスをある程度取り除ける 2. 自分自身が思いもつかなかった仮説を認識できる これまでのスタイルから変えていくことで、どのような結果が得られるのか楽しみです。

生成AIで何を学んだ？ 試作のグループワークを通じて、多くの受講生が高度な生成AIを活用している様子を目の当たりにし、私自身にとって大きな学びとなりました。アイディアを言語化したり、絵にすることに抵抗がなく、むしろ自らビジュアル化を楽しむ私にとって、このような生成AIの活用には改めて驚かされました。最新のテクノロジーを適切に用いることで、高いレベルのアウトプットが迅速に実現できるという点に、非常に刺激を受けました。 AIとデザイン思考はどう？ 試作の過程で、生成AIが具体的なプロダクトデザインにおいて非常に得意であることが実感できました。一方で、デザイン思考を単なる思考法として用いる場合、抽象的なアイディアの整理や言語化において、AIがどこまで役立つのかという疑問も湧きました。企業の経営課題や公共サービス、交通、住居、教育、金融、軍事といった様々な領域でデザイン思考を応用することを考えたとき、AIをどのように効果的に活用すべきか、改めて考える機会となりました。グループワークの中で、他の受講生からは「AIでは生み出せない発想を引き出すためにAIと対話する」という意見も伺い、多様なアプローチが考えられることに大変興味を覚えました。 課題で得た自信は？ デザイン思考入門の学習を通しては、毎回の課題回答や振り返りが、言語化のトレーニングとして非常に役立ったと感じます。業務での活用を意識し、各課題に対して即座にスピード感を持って回答することで、クライアントとのやりとりを想定した実践的なエクササイズにもなったと思います。これにより、自分の言語表現力が磨かれるとともに、生成AIの能力に対する素直な感動と共に、実際に試してみたいという気持ちが芽生えたのは、今回の学習の大きな成果といえるでしょう。