(23ページ目)

業務 ✕ 利用

に関する学び

---

新たな掛け算発想は何？ 今週は、掛け算を用いた新たな発想の疑似体験が印象的でした。デジタル技術を使う理由については納得がいかない部分もありましたが、図式化によってイメージが広がり、柔軟な発想が生まれる点は非常に良いと感じました。なお、生成AIの方がアイデア出しに適しているという意見もありました。 顧客価値はどう感じる？ また、デジタル社会における顧客価値について学んだ際、サービスが従来以上の価値を提供することの重要性に驚かされました。初めて聞く企業のサービスや、以前から知っている企業の事例を通して、ただ盗難防止のための機能に留まらず、付加価値の高いサービスが顧客に魅力を与えることを実感しました。 生成AI利用はどう進化？ 先週の課題を受け、今後の業務において生成AIの活用を真剣に検討するようになりました。まずは、自分の現在の業務内容を棚卸しし、その中で生成AIがどのように活用できるかを柔軟な発想で考えることが大切だと考えています。また、現在のやり方に固執せず、成果を意識した新たなアプローチを模索する姿勢も重要だと思いました。

経済効果、どこが効く？ 規模の経済性（スケールメリット）は、生産規模を大きくすることで単位当たりのコストを下げる点に注目します。習熟効果は、繰り返しの生産を通じて技術が向上し、結果として生産コストが削減される効果を示しています。また、範囲の経済は、異なる商品を同じ設備で生産することで運用効率を高め、コスト圧縮が可能になる仕組みです。さらに、ネットワークの経済は、利用者が増えるにつれ各利用者にとっての利便性やサービスの価値が向上するという特徴があります。 理論と現実はどう違う？ しかし、これらの経済性の概念は、すべての場合に当てはまるわけではなく、効果が期待通りに現れない場合もあります。そのため、各々のメカニズムや働き方を正しく理解することが重要です。 判断基準は本質派？ 私自身、業務における経済性の傾向を掴み、状況に応じてどの概念が最も効果的に働くかを見極めることが必要だと感じています。単に直感で判断するのではなく、本質を追求し、具体的なメカニズムに照らし合わせながら意思決定を行う習慣を身につけたいと思います。

データ分析はどう理解？ データ分析の手法について学び、既存のメソッドを活用することでデータ内に潜む意味を解析できることを理解しました。ただし、MECEの設定基準やその手法についてはまだ不明な点があるため、今後は確認を重ね、分析力の向上に努めたいと考えています。 現状のITは十分？ また、職場で業務改善を担当する中で、現在の環境では活用可能なITリソースが十分に利用されていないという認識に至りました。単に使い方や技術的な問題だけでなく、業務の種類、内容、工数、手順などが十分に把握されないままツールが導入されている可能性を感じたため、まずは自身の置かれている環境の理解を改めて確認する必要があると実感しました。 業務改善の手法は？ 今後は、職場内の業務項目、分類、関連する法令、関わるステークホルダー、工数、作業手順をリストアップし、最適なツールの選定や作業方法の見直しにつなげていく予定です。具体的には、現在使用している掲示板の改善に向けて、上記の内容を全員に再認識してもらうための作業と、その手順書の作成を進める考えです。

アイデアはどう始める？ 生成AIを活用するためには、まず自分自身の中にアイデアがなければ先に進めないということを実感しました。アイデア出しで生成AIは有用ですが、何を実現したいのか、どんな課題があるのかを自ら考え、常に疑問を持ち続ける習慣が大切です。 どうして問い直す？ こうした自己問いかけがあって初めて、より良いプロンプトを作成できると気づきました。今後は生成AIが利用者に合わせて柔軟に対応してくる可能性があるため、単なるプロンプト技術に頼るのではなく、課題を発見する力が求められるかもしれません。 なぜ疑問を重ねる？ アイデア創出と課題発見の習慣を日々の業務に取り入れることも必要です。業務で「なぜうまくいかないのか」と感じたときには、繰り返し「なぜ？」と問い、その答えを自分なりにメモして整理すると良いでしょう。 AIはどう活かす？ また、生成AIを業務に馴染ませるため、何か新しい仕事を始める際には「これは生成AIを活用できないだろうか？」と問いかけ、日々少なくとも1回は実際に使ってみることが重要だと考えます。

代表値をどう捉える？ 代表値として頭に浮かんだのは平均値と中央値でしたが、実社会では加重平均などさまざまな平均値が活用されている点にあらためて気づき、体系的に学ぶ重要性を感じました。また、標準偏差がばらつきを示すという理解はあったものの、計算方法や2SDルールについては改めて理解を深めることができました。 要因分析をどう活かす？ 障害分析の要因分析においては、単に平均値だけを利用するのではなく、取得できる数値情報それぞれの意味を理解した上で、加重平均や幾何平均など適切な手法を用いる必要があると感じました。一方で、分散については現在の業務で具体的にどの局面で利用できるかはまだ明確ではありませんが、基本的な考え方として頭の片隅に置いておくべきだと感じました。 今数値はどう使う？ まずは、現在扱っているさまざまな数値を見直し、現状の利用方法が適切かどうかを確認する必要があると考えました。また、まだ導入できていない分散についても、新たに算出することで別の視点が得られる可能性があるため、再度検証する必要があると感じています。

データ分析の楽しさとは？ データの分析や加工を実際に自分で行えたことが非常に楽しかったです。Excelを使って学び直す経験も新鮮でした。データを複数の側面から切り分けることは久しぶりの学びでもありましたが、時間が限られているときにそれを実践するのは少し難しいと感じました。 数値を分解する面白さとは？ 数値を扱う重要性や面白さを日常業務で感じることは年に数回ありますが、数値を分解していくと、表面では見えてこなかった関連性や有意差が明らかになるため、とても興味深いです。さまざまな切り口で分析することもありますが、アイデアが浮かぶときと浮かばないときがあるように感じます。 グラフ活用の重要性は？ さらに、統計解析ソフトなどを利用すると、より面白い分析ができると思います。また、多様なグラフを作成することで、説得力のある説明が可能となると感じます。わかりやすく説明するためには、表よりもグラフの活用が重要だと思います。このような多様なグラフや可視化に関する技術も、データ分析とはまた異なる視点で学んでいくべきことだと思います。

なぜ原因を掘り下げる？ 問題解決にあたっては、プロセス全体を見直し、原因を徹底的に掘り下げる必要があると再認識しました。また、どうしても経験に頼りがちになり、具体的な手法（how）に偏ってしまうことを反省し、状況を柔軟に考えるためには「what」と「why」を明確にすることが肝要であると学びました。 ABテストの課題は？ 具体例として、業務でのテスト手法としてのABテストに関しては、実際の利用シーンはまだ十分にイメージが湧かないものの、テスト条件を比較しやすくするためには変数をできるだけ少なく設定することが重要だと考えています。 採用活動は変わる？ また、これまでの採用活動では、学校訪問や先輩社員との繋がりを通じて熱意を示す方法が主流でした。しかし、少子化や応募者のニーズの変化に伴い、どのような情報発信が応募者の関心を引くのか、今まで以上に柔軟な視点で検討する必要があると感じました。担当者の成功体験を重ねることも大切ですが、マネージャーは常に別の視点からも物事を捉えることが求められると改めて学びました。

AIはどう活かす？ AIを活用する方法について、答えを待つのではなく、日常的に使いながら自分なりの活用モデルを作ることが重要だと感じました。ほかの方々の使い方や、ある先生の実例を拝見することで、多くのヒントを得ることができました。講座を受講する前は、AIを用いて学習を進めようと考えていましたが、実際に使いながら学ぶ大切さを改めて実感しました。 効率化はどう図る？ 私は異なる業界で活動しており、どちらもルールの確認や定型業務が多く存在します。特に、月に一度以上繰り返される業務に対しては、チェック作業や文書作成でAIを活用して効率化を図ろうと考えています。具体的には、建設工事の種類に応じた届け出のチェックのためのプロンプトを作成し、活用する予定です。 ルールはどう整備？ また、組織内でAIを利用する際には、利用ルールや情報管理の整備が一層重要になると感じました。AIリテラシーのレベルが異なるメンバーに対して、どのようにルールを策定・浸透させ、学びの機会を提供するかについても、今後検討していきたいと考えています。

俯瞰する力を磨くために 常に俯瞰して物事をとらえる必要があると感じました。キャッチフレーズ、多角化、アプリ導入などの事例を通じて、当事者になると目の前の事象や自身の経験に基づいて判断しがちですが、一歩引いてフレームワークを利用し、しっかりと分析・検討することの重要性を学びました。 気合だけでは足りない？ 日々の業務では、営業目標達成のための戦略立案において、現状・市場・社内の分析をしっかりと行い、全体を把握した上で戦略を立てていくことが必要です。どうしても気合論に陥りがちですが、具体的にするために外部分析や個人の分析を行います。 未来を見据えて情報収集 日々、全体をつかむための情報入手に注力したいと考えています。様々なリソースを駆使して行動し、国内外の動きに敏感になり、今後市場がどのように変化するかを常に意識して行動することが重要です。また、部のメンバーにもそのような視点を持ってもらえるような仕組みを考え、取り入れていきます。まずは危機感の醸成を試みます。

フレームワークの効果は？ 学習期間中に習ったフレームワークを意識的に活用することで、設問の意図に気づきやすくなりました。実際、順序立てたフレームワークを用いることで、業務上の戦略が明確な理由に基づいていないことが多い現実に対し、合理的な説明材料を集めて説得に利用できると感じています。 チーム整理はどう？ また、時間に余裕がある案件に対しては、大局的な視点から整理する習慣を日常業務で意識するよう努めています。自チームのみならず、関連する部署全体を含めた整理を行うことで、より適切な対応や戦略が立てられると実感しました。 未来計画の鍵は？ さらに、次の会計年度の業務プランや方針を検討する際には、PEST分析などの大局的なフレームワークを活用して、効率的に整理し方針決定に役立てたいと考えています。特にTechnology分野では、生成AIの進化と社会への浸透がもたらす既存業務の移行リスクが大きな課題となっており、このリスクを機会として捉え、どのような戦略や対策が最適かを探求することに意義を感じています。

人間中心設計はどう？ デザイン思考の中心にある人間中心設計の考え方が特に印象に残りました。プロダクトの利用者は当然ユーザーであるべきですが、実際にはその視点が薄れることもあると感じました。徹底的にユーザー目線に立つという意識がデザイン思考の出発点であると改めて認識し、今後の学習においてもこの点を大切にしていきたいと思います。 市民ニーズは伝わる？ 行政運営に携わる中で、市民のニーズを重視することは当たり前ですが、現実には十分に実現できていない部分もあります。業務の棚卸しや政策立案において、デザイン思考は非常に有効だと感じています。机上の理論だけの施策ではなく、協働のプロセスを重ねることで、本当に求められる施策形成へと結びつけたいと考えています。 対話で何が変わる？ また、住民や事業者、そして職員同士の対話がすべての基盤であると思います。対話をしっかり行えば、自然とその後のプロセスもうまく進むでしょう。まずは、誰もが忌憚なく意見を交わせる、敷居の低い対話の場づくりに注力していきたいです。

MECEの種類って何？ MECEの種類には、大きく分けて層別分解、変数分解、プロセス分解の3種類があり、それぞれの分解方法を使い分けることが重要だと感じました。これらの方法を試すことで、自身の分析に最も適した分解手法を見つけることができると学びました。 クラウド相談で何が分かる？ 私は、自分の業務でクラウド利用相談においてこの手法を活用できるのではないかと考えています。利用相談の内容を分解することで、利用者が抱える本質的な問題を分析する際に有効だと感じました。特にプロセス分解を用いることで、どのプロセスに問題があるのかを特定し、迅速に問題解決に結びつけることができると考えています。 復帰後の活用は？ 来月から育児休暇からの復帰を予定しており、クラウド利用相談でこの手法を活用したいと計画しています。相談内容をプロセス分解し、問題の本質を把握できるように努めます。まずは相談者が何を望んでいるのか全体像を把握し、その中でどこに問題が発生しているのかを分解して特定し、より効果的に対処したいと考えています。