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業務 ✕ サービス

に関する学び

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生成AIはどう役立つ？ 生成AIを業務効率化の手段として活用しようと考えていた私ですが、当初は「人間が介在しなくても」業務が進むのではという思いもありました。しかし、講義を受ける中で、生成AIは人間がしっかりとした役割を与え、明確な指示を出すことで初めてその価値を発揮できるということに気づかされました。 体験価値の進化はどう？ また、提供する価値が単なる「モノ」から「コト」へとシフトしている現在、単純なデータの組み合わせや決まりきった製品ではなく、生成AIを活用してより深い体験価値を顧客に提供できるサービスを展開したいという思いが湧いてきました。 システムの未来はどうなる？ 現在、数万人規模の業務を生成AIが自律的に理解し遂行するシステムを開発中ですが、現段階では主に業務効率化やコスト削減を目的としています。今後は、この生成AIにより、既に提供しているサービスにさらなる付加価値を加え、顧客の体験価値を一層向上させることを目指したいと考えています。

分析より仮説に注目する理由は？ 「分析からではなく、仮説を立て、そこから細かく回転を回すという考え方」が心に残りました。普段は、まず分析から始めることが多かったのですが、振り返ってみると、もしかすると仮説を立て、それを検証するためにデータを収集し、分析を実施していたのではないかと思います。サービス業の計画担当として、どのようにこの考え方を業務に生かすか、改めて考えさせられました。 仮説習慣の意味は何だろう？ また、今後は仮説を立てる習慣を意識し、結論に関する仮説と問題解決のための仮説を明確に区別したいと感じています。これまで十分に整理せずに利用していた面があったと反省するとともに、計画に携わる者として「計画」そのものについても考察する必要性を感じています。 サイクルの活用法は？ 特に、仮説、分析、計画、実行というサイクルに強い印象を受けました。今後は、どの段階で具体的な行動に移すか、そのプロセスの見極め方についても学んでいきたいと考えています。

自分の癖は何？ 今回の学習を通じて、自分にはいくつかの癖があることに気づきました。まず、核心を見極める前に作業に取りかかってしまう傾向があること、また、相手に伝わる言葉や図解の工夫が十分でないことが挙げられます。さらに、思考が独自の方向へ進みやすく、客観的に振り返る作業が継続しにくい点にも気づきました。 本質をどう見極める？ これらを踏まえ、まずは認識を共有しながらイシューを明確化することを意識したいと思います。また、どんな課題にも表面的な現象にとらわれず、「本当にその問題が本質なのか？」と多角的に検証することで、お客様自身が気づいていなかった根本的な課題を浮き彫りにできると学びました。この視点は一朝一夕に身につくものではありませんが、日々の業務を通して継続的に鍛えていく所存です。今後は、お客様の言葉を単に受け止めるに留まらず、お客様の真の成功につながる最適な提案を常に自問自答しながら、本質的な課題に共に向き合い、寄り添うサービスの提供を目指します。

財務諸表の理解を深める方法は？ 業務上、これまで漠然と頭でイメージしていた財務諸表について、今回の学習を通じてそれぞれの数字の意味や表の役割が言語化され、自分の理解を深められると感じました。 ITサービス企画職で活かす知識は？ 私は現在、IT系のサービス企画職として、自社サービスの新規開発や維持管理を担当しています。その際、新規設備投資や損益計算、売上計画を立てることがあります。本講座で学ぶアカウンティングの知識を基に、サービスの新規開発や既存の維持・改廃の判断をより適切にできるようになりたいと考えています。 異業種交流から学べることは？ まずは、本講座でしっかりと基礎知識を習得したいと思います。PL（損益計算書）などを扱う際には、ここでの学びを意識しつつ、適切な判断ができるよう心がけます。また、現在まで自社や同業界の市場にしか視野がありませんでしたが、他の業界の方々との交流を通じて、多様な視野や考え方も取り入れていきたいと考えています。

なぜ人間中心なの？ プロダクトアウトではなく人間中心の考え方に、とても印象を受けました。特に、先生が事例として挙げてくださった冷蔵庫の機能の説明を通じて、同様の傾向が他の製品にも見受けられることに気づきました。誰をターゲットに設定し、どのニーズに応えるかという視点の大切さを再認識する内容でした。 どうお客様に寄り添う？ 現在、社内では組織改編を進めています。マニュアルやルールに頼りすぎるとスタッフの思考が停止してしまうことを懸念し、まずはお客様にどのようなサービスを提供すべきかを目的から再定義することにしました。これに基づき、スタッフが能力を最大限に発揮できる業務フローの整備を目指しています。まずはお客様の声を集め、現行の業務フローにおける課題を洗い出した上で、現行のサービスやその提供方法がターゲット層に適しているかどうかを確認し、スタッフからも意見を聴取する予定です。顧客と社員の両方の意見を取り入れ、本質的な問題解決に努めたいと考えています。

実例で理解が深まる？ 3C分析やSWOT分析については、以前から意識していたつもりでしたが、実例の解説が非常に分かりやすく、理解がより整理できたように感じました。 初めての分析体験は？ バリューチェーン分析に関しても、従来は言葉としては知っていたものの、具体的な分析手法としての活用方法は今回初めて学びました。事例が具体的で参考になったため、今後の業務などに積極的に活用していきたいと思います。 後進育成と戦略見直しは？ また、後進の幹部候補それぞれに3C分析を行ってもらい、自身の強みと弱みを把握した上で、企業活動のどの部分に貢献できるかを考えてもらう取り組みを計画しています。さらに、自社で行っている製造業向けのERPパッケージ導入サービスにおいて、最近、競合他社が低価格設定で攻勢を強めている状況を受け、マネージャー以上で3C分析やSWOT分析の見直しを行うとともに、新たにバリューチェーン分析にも取り組み、提案内容に反映させるつもりです。

何が伝わる秘訣？ 普段のコミュニケーションでは日本語を使い、無意識のうちに自分の言葉が正しいと錯覚していました。しかし、主語と述語を意識することで「自分が何を伝えたいか」ではなく「相手に何を伝えるべきか」という視点が必要であると学びました。その結果、「言ったつもりなのに伝わっていない」という状況が減るのではないかと感じています。 誤解をどう防ぐ？ 私の業務は、多くの関連部署やサービスが絡むため、前提や認識の違いから齟齬が生じやすい状況です。今回学んだ内容は、認識のすり合わせに無用なやり取りを発生させない工夫や、上司の承認を得る際に有効に活用できると感じています。 どう伝えれば伝わる？ 具体的には、各自の役割や立場を踏まえ、状況に応じて「どのように伝えれば相手に理解と納得を得られるか」を意識することが大切です。そのため、フレームワークを活用して事前に考えを整理し、会議やテキストでの依頼に反映していきたいと考えています。

業務見直しの必要は？ 現在の業務を冷静に見直すことで、戦略的にやめることや捨てることの必要性を学びました。何かをやめる際にはデメリット、特に顧客からの反発を懸念しがちです。しかし、様々な角度からメリットとデメリットを分析し、総合的に判断することが重要であると感じました。 顧客サービスの見直しは？ 自分の業務や自組織の業務において、今回学んだ視点から見直すべき業務は多く存在します。特に、売上につながらない対顧客サービスについては、疑問を持たずに当たり前に行ってしまっていることが多いです。そのため、見直してやめる判断ができるのではないかと感じています。 議論の進め方は？ まずはやめる候補の業務を洗い出し、それらのメリットとデメリットを冷静に書き出してみたいと思います。その後、書き出した内容を職場のメンバーと共に議論し、抜け漏れがないか、また組織全体で見たときにどう変化するのかを確認していきたいと考えています。

無意識の決めつけは？ 現在担当している業務では、欲しい回答を得るために無意識に決めつけをして分析や結果報告をしている可能性があると感じました。今後は、「モレなくダブリなく」の原則に基づいて、再度見直しを実施していきたいと考えています。また、問題解決は単にマイナス面を改善する対策だけでなく、あるべき姿とのギャップを明確にして、そのギャップを数値で示しながら埋めることが重要であると改めて実感しました。新サービスの社内展開においても、従来のアプローチでは行き詰まりを感じていたため、この考え方を取り入れて対応策を検討していこうと思います。 現状とのギャップは？ 今後は、社内で提供しているサービスや新たに展開を進めるサービスに対して、まずあるべき姿を明確に定め、現状とのギャップを具体的に示します。その上で、ロジックツリーなどを活用し、問題をモレなくダブリなく分解することで、あるべき姿に向かって着実に対応策を進めていく所存です。

技術投資の未来は？ 生成AIは、現在、ハードウェアへの投資が多く見受けられますが、2030年ごろにはソフトウェアやサービスへの注力が高まると考えられます。このことから、早いうちから新たな技術を使いこなす重要性を改めて実感しました。 伝え方はどうする？ また、対人コミュニケーションにおいても、AIとのやりとりにおいても、やりたいことや依頼内容を明確に相手に伝える能力が重要だと感じています。特に、プロンプトの作り方については、AIに相談するのも一つの有効な手法です。 日常は効率的に？ さらに、コミュニケーションは頻度が大切であるとの教えを受け、これからも積極的にAIとの対話を重ね、使いこなすスキルを磨いていきたいと思います。プログラミングやコーディング、イベントのチラシデザインやキャッチコピーの作成、学習資料の整備、メールの要約やフォーマルな返信文の作成など、日常業務の効率化にも大いに活用できると実感しました。

仮説はどう整理する？ 仮説については、これまで漠然と考えていた部分もありましたが、まずは「結論を出すための仮説」と「問題解決のための仮説」を整理し、ゴールを設定した上で仮説を並べ、データ収集を行うと分析のスピードが向上するのではないかと感じています。自分一人で考えるのではなく、こうした仮説をともに検討するメンバーと共有することで、目的がぶれることなく着実に目標に近づけると思います。 業務での仮説はどう活かす？ また、実際の担当業務においては、問題解決のための仮説を利用する機会が多いと感じています。サービス導入のためには、相手企業の課題を公表資料などから分析し、的確な提案につなげることが求められます。たとえ直接お客様に提案する場面がなくても、報道資料や決算資料などから得たデータを基に、どのような分析が可能で、どのようなサポートが企業の売り上げ向上につながるかを示すことができれば、良い循環を作れていくと考えています。

仮説の整理はどう？ 仮説を立てる際、思いついたアイディアをただ書き出すだけではなく、3Cや4Pといったフレームワークで整理する重要性を実感しました。これにより、論点が明確になり、論理的な考察がしやすくなります。 仮説検討の視点は？ また、仮説検討の際には、固定観念にとらわれず多角的に物事を捉える柔軟性と、全体を俯瞰する視点が不可欠だと感じました。なぜその仮説が筋が通っているのか、また見落としている点は何かについて、何度も疑問を投げかけながら検証することで、より納得のいく検討が進められると思います。 自社サービスの課題は？ 自社のサービス検討においても、フレームワークを活用して自社の現状や競合状況を整理することが有効だと感じました。さらに、業務効率の改善やサービスの見直しにおいても、正しい仮説が立てられているかどうかを繰り返し確認することが、より良い改善策を導くための鍵であると感じています。