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業務 ✕ 利用

に関する学び

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フレームワーク習慣は？ フレームワークの利用、高い視座、そして長期的な視点という３点が学びになりました。まず、フレームワークを日々の業務に取り入れて活用する習慣をつけたいと感じました。これにより、ある程度慣れれば自然と物事を整理できるようになるかもしれないと思います。 実務で戦略はどう？ また、高い視座と長期的な視点は、たとえ経営層でなくとも戦略を練る上で必須なものだと実感しました。これらは、単に理論上のものではなく、実際の業務においても重要な視点と感じています。 現場で安全対策は？ 現在、セキュリティチームも兼任しているため、その現場で学んだことを実践に活かしたいと考えています。セキュリティにおいては、コスト、利便性、セキュアさという３つの要素がトレードオフの関係にあるため、施策を検討する際にはこれらをしっかり意識する必要があります。 新施策の効果は？ 新たなセキュリティ施策を立案するにあたっては、NIST RMFやPughマトリックスといったフレームワークの利用が効果的であると確認しました。これらを活用し、経営戦略とリスクマネジメントを融合させる取り組みを進めたいと考えています。 アイデア整理はどう？ さらに、セキュリティ施策のアイデアをWikiにまとめる際、あらかじめテンプレートとしてNIST RMFなどの要素を記載しておく仕組みを整えました。こうすることで、アイデア出しの段階からフレームワークを活用する流れを自然に作り出すことができます。

イシューの本質は何？ 解決すべき課題、つまりイシューを明確にすることの大切さを学びました。なぜなら、本質ではない課題に取り組むことで無駄な時間が増えてしまうからです。また、イシューは経験的に忘れやすいため、定期的に振り返ることも重要であると感じました。（会議中に議論が横道にそれる場合などが参考になりました。） チームリーダーの疑問は？ 一方、来年度からチームリーダーを任される立場として、今まで経験のなかったタスクの引継ぎを受けています。その際、タスクの目的、成果物が誰にどのように利用されているか、関係者は誰か、そしてタスクの重要なポイントはどこかといった問いを立てることで、タスクの理解度を高めたいと考えています。特に、リーダーが直接対応するタスクが逼迫すると、顧客からの新たな依頼に迅速に対応できなくなる懸念があるため、事前の段取りをしっかり整えることが求められます。 振り返りで学んだことは？ これまでの学びを振り返ると、客観的に物事を捉えるためには、適切な問いを立て、複数の切り口から情報を紐解いて構造化することが不可欠だと再認識しました。しかし、過去はしっかりとした問いを設けず、経験や感覚だけで「類似している」と判断していたため、解像度が粗くなり、手戻りやミスによる工数の増大という問題を招いていました。特に未経験の業務においては、解像度がさらに低くなりがちなため、今後は問いを意識的に立て、記録しながら振り返る習慣を継続していくことが重要だと感じています。

最適ツールの選び方は？ AIを活用する上で、重要なのはまずユースケースに合わせて最適なツールを選ぶこと、そしてプロンプトエンジニアリングのスキルを高めることです。また、急速に進化するAIの動向を常にキャッチアップしておくことも必要です。 業務分析はどう？ 例えば、経営企画業務では、外部環境分析の手段として文章生成AIを活用し、PESTLS分析やメガトレンド分析を実施します。自分の知見だけに頼ると抜け落ちが発生しがちなため、AIの強みを発揮して多角的な視点を取り入れることが効果的です。さらに、外部環境分析の結果を基にシナリオ分析を行うことで、戦略の仮説構築や打ち手の検討にも役立てられます。 文献調査の工夫は？ 一方、学術論文の執筆においては、まず先行研究のリサーチにPerplexityなどのツールを利用し、キーワードをもとに幅広い文献を調査します。そして、研究対象となる抽象概念を既存の尺度に照らし合わせながらリサーチを進め、測定尺度や概念の整理を効率化します。加えて、統計解析のコーディングにおいても、SPSSやM-PlusといったツールへのサポートをAIに依頼することで、作業効率を高めることが可能です。 AI限界の補完策は？ また、言語を予測する仕組みに基づくAIの限界として、創造的なソリューションの生成は容易ではない点が挙げられます。このため、AIが苦手とする部分を補うために、人間ならではの視点や感性が付加価値を生むポイントとなると考えられます。

生成AIへの抵抗は？ 生成AIに対する抵抗感がなくなり、適度に距離を保ちながらもその活用に取り組むことの有用性を肌で実感しました。組織内で生成AIの活用方法を学ぶ機会が増え、詳しい方々との対話を通じて、最新の情報や具体的な事例にも触れることができました。 利用シーンはどう？ 自分の業務に直結する利用シーンだけでなく、視野を広げることでさまざまな活用事例を知る機会が増えました。たとえば、海外出張中の行程プランニングでは、従来の旅行代理店や予約サイトを利用する方法よりも短時間でプランを立てることができました。また、部下の週報を要約し音声化する取り組みでは、一つ一つのファイルを確認する手間が省かれ、業務効率が向上しました。 情報整理の工夫は？ さらに、データベースの更新情報を定期的に要約して受動的な情報収集から能動的な情報把握へと切り替える工夫が光りました。加えて、社会人の経歴情報をデータ化し、ネクストキャリアを診断する仕組みも試みられており、従来の人材会社への情報登録の手間を省くと同時に、個人情報の取り扱いには引き続き注意が必要であると感じました。 生成AIの未来は？ 今後の生成AIのトレンドについて予測するに、テレビCMで生成AIを活用し、自社サービスへの誘導を強化する事例が劇的に増えると考えています。たとえば、「AIが今のあなたにぴったりの答えを届ける」というメッセージが印象的なCMが次々と放送されるのではないかと予想しています。

AI利用への抵抗感とは？ 生成AIの利用に対して、いつかは使いこなせるようになると漠然と思っていたものの、気づけばAIを使わずにいる時間が長く続き、いつの間にか抵抗感を持つようになっていました。そこでまず、①AIを使って何を実現するのかを明確にし、②意識的に利用する場所やタイミングを設定することに決めました。具体的には、顧客からの対応依頼や社内資料作成の一次対応など、従来の業務の中で変化を実現するために、まず自分自身の中でこれらの取り組みを実行していこうと考えています。 どのAIに触れる？ また、様々な種類のAIが存在し、会社によっては使用可能なAIが決まっていることも分かりました。自分の所属する環境では、利用できるAIの種類が豊富であるため、時間に余裕があるときに各種AIに触れてみたいと思いました。業界の性質上、正確さが求められるため、まずは実際に操作して、各AIを比較することが有益だと感じています。 実際の活用方法は？ 顧客からの依頼や社内資料作成の場面では、実際にAIを活用してみる予定です。具体的には、ChatGPTとGeminiを用いて回答の方向性を定め、資料のたたき台を作成していこうとしています。 運用方法はどう？ 今後は、プロンプトの作成方法やその熟成、また保存方法といったプロセスに加え、どの種類のAIをどのような目的で使用しているのかといった具体的な運用方法についても、体系的に整理していきたいと考えています。

強みの組み合わせで差別化を図るには？ 勘所を探す際のポイントとして、「強みを複数組み合わせて差別化できる領域を探す」「利用場面を具体的にイメージし、顧客にとっての価値を見つける」「ターゲットと提供価値がつながるプロモーション施策を打つ」という3つがあります。これらは、自社ビジネスだけでなく、自己ブランディングでも役立ちそうです。 セグメンテーションとターゲティングとは？ セグメンテーションやターゲティングを理解できたことは大きな進歩です。今までは漠然とした切り分けしかできませんでしたが、セグメンテーションの切り口やターゲティングの評価基準である6Rを活用していきたいです。ポジショニングを決める際には、2軸に絞って顧客目線や客観的な視点で判断することを心がけたいです。 どのように業務効率化を実現？ 私はバックオフィス業務に従事しているため、本部や営業店舗が顧客になります。そこで学んださまざまな変数を使い、効率的に切り分けて考えてみたいです。複雑な状況でも、「ないない思考」に陥らず、シンプルに分析できるよう、フレームワークを活用していきたいと思います。 STPをどのように活用する？ セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング（STP）を明確にする習慣を身につけたいです。普段目にする広告や商品を見て、それらのSTPを予想し、その考え方を身につけていきたいです。特に、訴求ポイントの2軸を感じ取れるように意識していきたいと思います。

共感はどう生かす？ 今回学んだ「共感」の考え方は、自社のサイン製作業務にも十分に活かせると感じました。新しい店舗サインの提案においては、従来のようにデザインや素材の良さを主観的に伝えるだけでなく、店舗を開くお客様の想いや、通行人がどのような印象を抱いてほしいかといった背景を、観察やヒアリングで深く理解することが大切だと考えています。実際、店舗開店前に現場へ足を運び、オーナーやお客様と直接話すことで、感じたことを記録や写真に残し、より利用する人の気持ちに寄り添った提案が可能になると実感しました。 背景はどう読み取る？ 最近の案件では、お客様の店舗オープン準備に同行し、現場を観察しました。その結果、依頼されたサインの「目立たせたい」という要望の裏に、「お客様に安心感を与えたい」という意図が隠れていることに気づきました。こうしてお客様の背景にある想いを理解することで、単なる機能的な提案を超え、デザインの意図まで共に考える姿勢が、お客様の満足度向上につながると感じました。 本音の掘り下げ方？ さらに「共感」とは、単に相手の意見を聞くのではなく、その感じ方や考え方の背景まで理解することだと学びました。デザイン思考の第一歩として、観察やヒアリングを通じユーザーの本音に迫ることは、ものづくりやサービスづくりの質を大きく変えるポイントです。今後は、お客様やユーザーの視点に立ち、なぜその要望があるのかを掘り下げる姿勢を徹底していきたいと思います。

住民サービス改善とは？ 私の職場である自治体において、住民への行政サービス提供の改善を実践しています。一例として、市役所の窓口での手続き改善点を見出すため、職員がロールプレイング形式で体験しながら意見を出し合ったり、電子化された行政手続きを自ら試用してみたりする取り組みがあります。 試用体験の効果は？ 電子化された行政手続きは、リリース前に何度も動作チェックを兼ねた体験が行われるため、自然と試用される流れになっています。私自身は行政手続きの担当部門ではなく、システム開発側にいるため、制度の細かな点についてはあまり把握していません。そのため、住民に近い立場から、専門用語を極力排除し、質問項目も必要最低限に工夫して使うよう努めました。この経験から、行政特有の硬直した手続きや、利用者側のストレスを実感し、ユーザー視点に立ったサービス開発が可能であったと考えています。 ユーザー共感どう生む？ 利用者はあくまでサービスのユーザーであるため、ユーザー視点で製品やサービスを開発するのは当たり前のことです。しかし実際には、業務の多忙さや手間を理由に、この基本的なステップが省かれている場合が多く見受けられます。組織全体の取り組みとしてユーザー共感のプロセスを重視することで、より良い環境づくりが実現できるのではないでしょうか。共感と共創が伴わない製品やサービスは淘汰されるという認識のもと、今後もユーザー体験の改善に努めていく必要があると感じています。

なぜ今答えを出す？ イシューを単なる「問い」として捉えるだけではなく、「今ここで答えを出すべき」という前置きを意識することが重要だと感じました。思考の癖として、さまざまな課題や悩みが頭の中に混ざっており、整理されていない状態に陥りやすいように思います。そのため、「この問いは今答えを出すべきものなのか？」と自問することで、「今考えるべきこと」と「後回しでよいこと」を分類する姿勢を身につけたいと考えています。 伝え方は合ってる？ 自分の行動を振り返ると、「問いから始める」や「問いを残す」点は意識できているものの、十分に「問いを共有する」ことができていないと気付きました。業務の負荷を軽減するために、ある程度のタスクは他部門や外部の協力を利用しているのですが、その結果、直近で上司と進めるべき具体的な内容について共通認識が不足してしまい、「仕事を減らす気があるのか？」と突っ込まれたことがあり、腹立たしさを感じました。イシューの共有にとどまらず、その先の行動についてもしっかりとした共通認識が必要だと痛感しています。そのため、ピラミッドストラクチャーを用いて、論理的に組み立てて説明するなどの工夫を取り入れたいと思います。 次の行動は？ イシューを特定すること自体は良いのですが、その後の具体的な対応策が不明瞭な状態では、点と点が線でつながっていない印象を受けます。具体的な次のアクションについても、同時に検討する必要があると考えています。

社内調査はどう進める？ 私の場合、業務の特性から、利用者は社内の他部署にあたります。そのため、今回ご紹介いただいた調査手法が完全に適用できるわけではありませんが、インタビュー設計の考え方自体は今後活用できると感じています。例えば、毎年対面で行っている監査の最後に、各部署から意見や要望を聴取する時間を設けています。その際、安全保障輸出管理ルールや運用、研修に関する意見を伺うため、現状の課題を掘り起こす質問作りに、本手法の一部が役立つと考えています。 フィードバックの真意は？ これまでにも各部署からフィードバックをいただく機会はありましたが、いただいた意見をそのまま受け取るだけで、その背景や理由に至るまで深掘りできていなかったと感じています。一問一答形式のインタビューでは、十分な会話のキャッチボールが生まれず、オープンエンドな質問形式や、質問に対して質問で返す手法を取り入れる必要性に気づきました。 共感の鍵は何？ また、共感のフェーズでは、観察やインタビューを通して利用者が何を感じ、何を求めているのかを理解することが重要です。ユーザー視点で問題や課題の本質に迫るためには、調査側の十分な準備が欠かせません。利用者の潜在的なニーズをどこまで引き出せるかが、質問設計の鍵となり、単に表面的なフィードバックを求めるだけでは真の共感には至らないと思います。そのため、相手の立場に立ち、想像力と行動力を働かせることが大切だと実感しています。

なぜ生成AIは限界？ 生成AIの仕組みや従来のAIとの違い、また生成AIがどのようにアウトプットを生み出しているのか、その利用方法や注意点について学びました。その中で、二つの大きな気づきがありました。まず、生成AIは確率の高い回答を提示するため、一見もっともらしい返答になる可能性は高いものの、非常に突飛なアイデアや独創的な発想は出にくい点です。つまり、斬新なアイデアを求める場合、人間の発想力が依然として重要な役割を果たすのではないかと感じました。 個人と企業の使い方は？ 次に、生成AIの活用は個人向けと企業向けでアプローチが異なるという点です。企業の場合、情報管理や予算面での制約がある中で、まずは個人利用を推奨し、徐々に社内での活用を進める方法も有効だと考えました。 どう管理を徹底する？ 当社では、情報管理の観点から生成AIの利用に制限があり、使用ツールも特定のものに限定されています。しかし、インターネット検索など他のツールと並行して、生成AIの活用を進める方針です。具体的には、生成AIに入力してよい情報と、入力してはいけない情報についてルールを設けることが重要です（例：社外秘資料、個別の氏名、会社名、具体的な数字は入力しない）。 実感できる効果は？ こうした取り組みにより、まずは社員一人ひとりが生成AIの有用性を実感し、アイデア出しや論点整理、文章作成などの業務改善に活用できるようになることを目指しています。

デジタル時代の戦略は？ VUCAの時代において、求められる能力としては、まずデジタルの理解、次に試行する行動様式、そして事象の評価や仮説の立案・検証をしっかり行う思考力が挙げられます。私自身、特に仮説と検証のサイクルを複数回回すことが不足していると感じています。バックオフィス業務においても、まずプロトタイピングを作成し、適切な要求を抽出すること―すべてを盛り込もうとしないという配慮も含め―により、業務をこれまで以上のスピードで進められるのではないか、と考えるに至りました。 業務改善のポイントは？ また、申請に利用するフォームのリニューアルを含む社内購買プロセスの改善が必要となっております。ユーザー側、管理側双方の不便さや煩雑さを解消するために、問題解決のための仮説を立てながら、フォームやプロセスのプロトタイプを作成します。さらに、利用者からのフィードバックを得るUAT（ユーザー受入テスト）を通じてプロトタイプをブラッシュアップすることで、工期を短縮しながらも、満足度の高い改善ができると考えています。 機能と問題の解明は？ 具体的には、仮説立案のために、まずツールの機能を十分に理解し、次にユーザー側と管理側、それぞれの視点から発生している問題の洗い出しを行います。そして、解決の着地点としてどのレベルを目指すのかを検討する予定です。これらのプロセスを繰り返す中で、新たな課題や改善点が見つかることも予想されます。