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に関する学び

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どうして生成AIは協働？ 生成AIは「正解を出す道具」ではなく、自分の思考を広げ、仮説を立て、アイデアを具体化するための協働パートナーであると学びました。今回の学習で特に印象に残ったのは、ある体験ツアーを検討する事例です。ここでは、ターゲットとなる現代的な冒険型のニーズを想像し、歴史や趣味に合わせた旅の仮説を作り出す方法が示されていました。たとえば、歴史に興味がある人には古民家再生に関わる体験、写真を撮るのが好きな人には夜明け前の漁船での体験など、個々の関心に応じたプランを考えることができました。 どうやって企画は磨かれる？ また、ChatGPTを用いて旅程案やキャッチコピーを作成し、画像生成AIや動画生成AIで体験イメージを可視化することで、短期間で企画の解像度を高められることも実感しました。ただし、AIが作成した内容をそのまま採用するのではなく、交通手段や所要時間、安全性、地域住民への配慮など、実際の運用面における確認は人が責任を持って行う必要があると痛感しました。つまり、生成AIは「考える作業を代替する存在」ではなく、人の思考を支え、より良く伝えるための補助役といえるでしょう。 どう学びを活かす？ 今回の学びを、社員研修や顧客研修の企画、資料作成、研修運営、そして受講者体験の向上に活かすことを考えています。研修企画の初期段階では、生成AIを活用して受講者の課題やニーズの仮説を洗い出し、職種や経験に応じた研修ゴールやケーススタディ、演習、確認テストの案を複数作成します。そして、作成された案を現場の実態や方針に合わせて調整することで、より実践的な研修プランへと昇華させます。 どう次の一手は？ 具体的な次の行動計画としては、まず対象者の職種や経験、抱える課題をAIに入力し、ニーズ仮説を作成します。その上で、研修ゴール、アジェンダ、演習、確認テストの案をいくつか出力し、自身で内容を精査した上で現場に適した形へと修正する予定です。また、研修後のアンケートや受講者の反応をデータとして蓄積し、次回の企画に反映することで、より質の高い受講体験を提供していきたいと考えています。 どうして最終判断は必要？ 重要なのは、AIに任せきりにせず、人が最終的な判断と品質確認を行うことです。今回の学びにより、生成AIを活用して業務効率を向上させるとともに、個々の受講者に合った学習体験を実現するための取り組みを今後も積極的に進めていきたいです。

なぜ問いが大切？ 今週は、クリティカルシンキングの重要なテーマである「今ここで、答えを出すべき問い＝Issue」と、本質的な課題を捉える問いの立て方について学びました。私はこれまで理解しているつもりでしたが、実際にはできていない部分があると再確認し、反省しています。 どの問いが思考を導く？ 特に印象に残った点として、「どのような問いを立てるか」がその後の思考を規定し、問いによって考える方向性が変わってしまうことがあります。講義の事例を通じて、ものごとを単一の視点で捉えてしまうと、全体像を把握できず、本質的な課題の発見が困難になることを理解しました。本質的な課題を解決するためには、全体を俯瞰して正確な問いを立てることが重要であり、問い続けることの大切さを実感しました。 どうして逸れやすい？ また、「Issueは意識しないと逸れてしまうもの」であることも学びました。問題が何であるか、イシューを明確かつ具体的に特定することが重要です。これまでの経験を振り返ると、議論の中でイシューから逸れることが何度もありました。最優先の問いを意識し続けることが、課題を解決する上で重要です。視覚化することで意識を高め、仮に逸れてしまっても原点に戻る努力をする必要があります。 どう本質を問いかける？ この考え方は、会議や顧客課題の解決、プロジェクトに関する調査や考察、データ分析の場面で活用できます。どのようなシーンでも、まず見えているものをそのまま受け入れず、本質を問いかけることが重要です。そして、3つの視点「視点」「視座」「視野」を用いて全体を俯瞰し、問いを続ける意識を持つことが必要です。特に会議では、話が流れたり論点がずれることがありますが、イシューを確実に押さえつつ会議を進行することが重要です。 日常でどう実践する？ 業務だけでなく日常生活でも、まずは意識することから始めて、習慣化していくことを考えています。「Issueを明確に特定する」「3つの視を活用して全体を俯瞰する」「問い続ける」「視覚化して意識し続ける」「逸れても軌道修正する」など、これらを実践していきたいと思います。特にニュースの記事などを読んで気になる内容があれば、改めて本質を問いかけ、情報不足を補ったうえでイシューを特定し、友人や家族と議論することを心がけたいです。また、読書や自己分析の際にも活用し、今年中には少なくとも1回は実践してみたいと考えています。

何を試したの？ 某自動車メーカーの研究所向けに、若手研究者がシステム開発の上流工程を体験できるワーク題材として、いくつかのフレームワークを試してみました。まず、ユーザーの生活の質を向上させる自転車ライフのコンセプトづくりにおいて、ペルソナの共感マップを作成して課題を整理し、KJ法を活用して具体的なコンセプトを検討しました。そのうえで、理想の一日をシナリオ化し、ジャーニーマップを作成することで新たなユーザー要求を引き出す試みを行いました。また、雨の日でも快適に使える自転車の実現を目指し、SCAMPER法を用いて必要な機能を洗い出し、システムモデルを描くことで、思考過程や要素間の関係を明確に整理する工夫にも取り組みました。 成果に満足？ 今回の取り組み全体を通して、複数のフレームワークを活用しながら具体的なユーザーシナリオを構築できた点が大変良かったと感じました。さらに、実践を重ねる中で得た気づきが、今後の新規事業開発案件に向けた実践的な適用に大いに生かせると感じています。個々のフレームワークが全体像にどのようにつながるかを改めて整理すると、さらなる理解が深まると考えます。 どう結び付けたの？ また、ペルソナから得たインサイトをどのようにコンセプト設計に結びつけたのか、詳しく振り返ることも有意義です。同様に、SCAMPER法で洗い出した機能がどのようにユーザー体験の向上につながるのか、さらなる考察を進めると良いでしょう。 ポイントは何？ これまでの実践を通じて、いくつかの大切なポイントに気づきました。まず、ユーザー要求を満たすためのアイデア出しでは、要求の抽象度を適切に調整することが不可欠であると実感しました。要求の抽象度を下げることで、具体的なアイデアが出しやすくなるという点です。次に、まず要求そのものを整理し、その後で機能へと段階的に展開していく方法が効果的であることを学びました。これにより、いきなり機能や物理的な要素に飛び込むことなく、整理がしやすくなると感じました。さらに、SCAMPER法を活用して洗い出した機能を再び抽象化し、要求ごとに整理し直すと、全体像が明確になり、機能の方向性が一層見えやすくなることを体感しました。 次の一手は？ 今後の新規事業開発案件においては、今回の経験を踏まえ、フレームワークとシステムモデリングを活用しながら、思考の整理と抽象度のコントロールを意識して進めていきたいと思います。

イシュー設定はなぜ重要？ イシューの設定は、考える範囲を決め、追うべきKPIを明確にするために重要だと感じました。今回の課題の中で、「営業のチームリーダーだったらどの問いを設定すべきか」というクイズが特に印象的でした。例えば、100年後のあるべき姿や今年度の契約というのは上長が検討すべき課題であり、チームリーダーとしては来月の売上について検討すべきとされることが答えでした。 視座を高めるための方法 本講座では、視座を変えることや上長への説明を行う際に、上長が気にしているポイントを押さえる必要があると学んできました。しかし、課題解決策を具体的に検討する際には、範囲を定めないと議論もまとまらず、効果も出にくい施策となるのだと感じました。 【ディスカッション後の追記】 なぜやるのかを考える際には、視座を高めたり変えたりする必要がありますが、自分が影響を与えられる範囲で課題を設定することが大事です。影響を与えられない課題を設定してしまうと、効果を出すことができません。また、課題を正しく設定するためには、Week1～4の学びを生かし、ロジカルに説明ができる課題を設定することが重要です。それにより、関係者がなぜその課題を解決する必要があるのかを理解しやすくなり、議論も前に進みやすくなると考えました。 会議の目的をどう設定する？ 会議の目的の設定についても、ただの進捗報告になりがちであるため、その会議で解決すべきことを設定することが重要です。たとえば、来月の目標達成のために取りうる手段の洗い出しや、優先順位の決定、目標の見直しなどがあります。また、営業やプロダクト改善施策の検討においても、具体的なイシューを設定することが求められます。例えば、店頭での来月の売上を伸ばす方法や操作性を上げる方法などです。 まずは解決すべきイシューが何なのかを明確にすることから始めます。業務だけでなく日常生活の中でも意識して、定着させたいと思います。また、業務でメンバーや関係部署から提案された内容を確認する際にも、何を解決すべきなのかを明確にした上で議論するようにします。 【グループワーク後の追記】 具体的には、以下のような例があります。 - 現在3歳の娘に対する悩み - 進めている家購入で解決したいこと、かけられる費用 - 家計管理で目標達成するには これらに関しても、一歩立ち止まってイシュー設定から見直してみたいと思います。

誰に差別化すべき？ 差別化について考える際、「誰に対して差別化を行うのか」を明確にすることが重要です。多くの人が、「差別化 = 競合他社との差別化」と考えがちですが、ビジネスにおける戦略は単なる競合への対抗ではなく、顧客に自社を選んでもらうためのものである必要があります。そのため、自社のターゲット層をしっかりと特定し、その層に響く差別化の施策を考える必要があります。 他業界も見るべき？ 差別化の施策を考える際には、他業界にも目を向けることが大切です。つい自社と競合他社だけにフォーカスしがちですが、異業種の企業も顧客の選択肢となることがあります。そのため、業界を超えた競合を把握し、差別化に取り組むことが求められます。 施策は実行可能？ また、施策の実現可能性と模倣困難性も重視すべきです。どれだけ優れたアイディアでも、企業のリソースやスキルで実現できなければ意味がありません。また、簡単に真似されてしまうような施策では効果が薄いです。そのため、自社で実行可能であり、かつ他社が容易に真似できない施策を考え続けることが重要です。 戦略の見直しは？ 我々の会社は、かつて業界内で優位性を保っていましたが、競合製品の普及や低価格化の流れによってその優位性が失われつつあります。VRIO分析を行った結果、競争劣位か競争均衡のレベルに留まっていることが分かり、新たな戦略を考える必要があります。社内では、製品開発のアイディアを全社員から募るシステムを活用して、競合他社の製品情報や顧客のニーズを把握し、差別化のアイディアを積極的に提案していきたいと考えています。 競合はどう捉える？ さらに、私が携わるオウンドメディアの運営でも、多様な企業が同じテーマでメディアを展開しています。そのため、競合となり得るメディアをしっかりリサーチし、差別化を図る必要があります。特に、顧客の疑問を解決する専門知識や、実際の製品使用による課題解決の事例紹介を強みとして生かしていきたいです。 常に考え続ける？ 差別化のアイディアを即座に出すのは難しいと感じますが、考え続け、アウトプットを続けることでスキルは育つと信じています。小さなアイディアでも思いついたら積極的に発言し、フィードバックを得ることでより良い施策にしていきたいと考えています。他人と意見を交わしながら考えることを習慣化し、個人の成長と共に会社の成長に貢献していきます。

仮説は本質か？ WEEK4では、仮説を立てそれをデータで検証する思考法を学びました。仮説は「感覚」ではなく、根拠ある問いとして設定し、目的に合ったデータを収集・分析することが大切であると理解しました。たとえば、あるターゲット層に向けた広告の効果については、申込経路や具体的な単価など、定量的なデータをもとに検証することで、説得力のある改善策を導き出すことが可能だと感じました。 4Pで本質見出す？ また、マーケティングの4P（Product、Price、Place、Promotion）の視点から仮説を組み立てることで、問題の本質や見落とされがちな課題が浮かび上がることにも気づかされました。特に、費用対効果を比較する際は、単なる表面的な数字ではなく、単位あたりの価値を基準に判断する重要性を実感しました。 検証と戦略は？ この一連の流れ、すなわち仮説の設定、データの収集、検証、そして改善への取り組みは、単なる分析作業に留まらず、意思決定や戦略立案の基盤となることを再認識させてくれました。実際に現場で改善を実行するためには、データを正しく読む目と、仮説を深める思考の両方が必要であると感じました。 販促成功の鍵は？ さらに、講師養成講座の販売促進においては、WEEK4で得た知見が「感覚」ではなく根拠ある判断を下すための基盤として活用できると考えます。広報活動における意思決定やターゲットの把握、また販促効果の見直しなど、戦略設計全体に渡り、大いに役立つと感じました。 計画実行は可能か？ また、マナー講師養成講座の促進に向けた具体的な行動計画を4週間で立てました。 まず、Week 1では、ターゲット別に仮説を設定し、販促チャネルの効果についても仮説を立て、データ収集の項目を決定しました。 次に、Week 2では、過去数年間の申込者データを整理し、広報媒体ごとの広告実績を収集、さらに簡易なアンケートも実施しました。 Week 3では、ヒストグラムや円グラフなどを用いてデータの可視化を行い、費用対効果の高い媒体を絞り込むと同時に、仮説の正否を検証し、重点ターゲットを確定させました。 最後に、Week 4で、ターゲット別のプロモーションを再設計し、重点媒体への予算を再配分するとともに、効果検証体制を整えることで、改善策を実行に移しました。 この行動計画は実効性が高いと自分なりに評価しています。

生成AIはどう見える？ 本研修を通じて最も大きな学びは、生成AIを単なる「検索ツール」ではなく、共に考える「思考のパートナー」として再認識した点です。特に、プロンプトの精度がアウトプットの質に直結することを実感し、背景、役割、制約条件を明確にする構造的な指示の重要性を理解しました。また、AIの回答を無批判に受け入れるのではなく、クリティカル・シンキングを持ってファクトチェックする「人間中心の意思決定」プロセスにも大いに気づかされました。今後は、企画のアイディア出しや資料作成など定型業務の効率化にとどまらず、自己の思考を拡張するための壁打ち相手としてAIを積極的に活用し、創造的な価値の創出に注力する時間を最大限に高めたいと考えています。 税務の現場でAIはどう？ 税理士業務において、生成AIは複雑な法令の解釈や顧客向けの解説資料作成に非常に有効だと感じました。最新の税制改正や通達など、膨大なドキュメントから特定の顧問先に関連する要点を迅速に抽出することで、リサーチ時間を大幅に短縮し、より付加価値の高いコンサルティングへと注力できる環境が整います。具体的には、まず顧問先への月次報告をパーソナライズ化する取り組みを進め、試算表の数値を読み込ませることで変動要因の仮説を立て、各社に即したアドバイスの素案を迅速に作成する体制を整えています。もちろん、AI特有の誤情報リスクを考慮し、最終的な法的判断や計算の正確性については、必ず自ら検証するよう努めています。 士業の責任はどう？ また、研修を通じてAIの有用性を実感する一方で、士業としての「独占業務と責任の所在」に関する疑問も浮かびました。AIが高度な税務判断の素案を作成できる場合、万が一微細な誤りを見逃し顧客に不利益を与えた際の法的・倫理的責任について、どこまで自らが負うべきかという課題が残ります。自身の経験とAIが示す論理が対立した場合、どの基準で最終判断を下すべきか、今後さらに深い洞察と学びが必要だと感じています。 AI利用は見せるべき？ さらに、顧客へのAI活用の開示についても議論を深めたいと考えています。報告書の作成などでAIを利用している事実を明示すべきか、またはプロの道具として裏方に留めるべきか。こうした点は、専門職としての付加価値を再定義し、顧客満足をいかに実現していくかという観点から、業界内での意見交換を通じて考えていきたいテーマです。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

生成AIとどう向き合う？ 今週の学習では、生成AIを単に任せるのではなく、私たち自身が適切に関与する重要性を実感しました。具体的には、生成AIに対して必要な情報や条件、状況をしっかり指示し、その成果物を正しく評価することが大切であると学びました。生成した成果物は最終的に第三者へ説明や共有をするため、常に相手の視点を意識して利用する必要があると感じています。「この成果物はどのように使われるのか」「相手にどう伝わるのか」という視点を持って活用していきたいです。 活用事例は何がある？ また、グロービス学び放題の動画で紹介されている生成AIの活用事例を積極的に視聴し、今まで気づかなかった活用方法を学んでいく意欲が湧きました。業務の様々な場面で生成AIを活用できると感じています。たとえば、汎用的なテーマであれば、資料説明時に想定される指摘や質問、ファイナンスの基本的な知識や考え方を整理する際など、生成AIが客観的な視点を提供してくれるため、壁打ち相手として活用することで自分の思考をさらに深められると考えています。 文章校正はどう変わる？ また、要約に関しても、生成AIは有効なツールだと思います。ただし、重要な箇所の判断は最終的に自分自身で行う必要があるため、「重要なポイントを抽出する」といった具体的なプロンプトを工夫して使用していく予定です。文章作成においては、初めから作成してもらうのではなく、自分が作成した文章を校正してもらう方法が非常に効果的だと感じています。発信文書や評価コメントなど、第三者が読む文章について、生成AIに校正を依頼すると、修正後はより自然で分かりやすい表現に改善されると実感しています。 活用法はどう進化？ 要するに、生成AIの活用方法が鍵であり、内容の確認とプロンプトの改善を重ねることで、業務の質向上につながると理解しました。実際、これまでの振返り文書も一度生成AIに校正してもらっており、それが今後の課題解決に大いに役立つと考えています。 会議準備はどう支援？ 明日からは、重要な会議や資料提出前に生成AIと壁打ちを行い、想定される質問や反論を整理する習慣を身につけるつもりです。また、ChatGPTやCopilotといったツール以外の生成AIにも徐々に触れながら、それぞれの特徴を把握し、皆さんと意見交換を行うことで、生成AIに関する知識をさらに広げていきたいと思います。

適切な問いとは？ 課題解決において、まず解決策を考える前に「適切な問いを立てる」ことが重要であるという点が印象に残りました。問いの立て方次第で、課題設定や解決策の方向性が大きく変わるため、問いが曖昧だと何を考えるべきか不明確になり、対応策も広がりすぎてしまいます。 売上はどう考える？ 例えば、売上について考える場合、「売上を増やすにはどうするか」と単に問うだけでは不十分です。売上を「店舗数」「客単価」「店舗あたりの客数」などに分解することで、どこに問題があるのか、どの部分に注力すべきかがより明確になります。 データは何を見る？ また、今回の学びからは、データの取り扱い方や分解軸の設定、そして問いの立て方の難しさにも気づかされました。どのデータを見るか、またどの切り口で分解するかによって見える課題が変わるため、ただデータを眺めるだけではなく、適切に分解して本質的な課題を抽出することが必要です。 解決の順序は？ このため、課題解決のプロセスとしては、まず問いを立て、次にデータを分解し、最終的に本質的なイシューを特定することが重要です。今後は、解決策に取りかかる前に「何を問うべきか」をじっくり考えることを意識していきたいと思います。 予実の疑問は？ さらに、今回の学びは予算未達時の予実差異分析にも活かせると感じました。予算未達が発生した際、すぐに「売上を増やす」「訪問件数を増やす」といった対策を講じるのではなく、まず何が不足しているのか、どの要因が影響しているのかを明確にするための問いを立てることが求められます。 原因は何故？ 具体的には、予算未達は売上の問題か費用の問題か、売上未達の原因は利用者数の減少か訪問件数の減少か、訪問件数の減少であれば新規依頼の減少かキャンセルの増加か、また事業所別、職種別、月別にどこで差が大きいのか、さらには一時的な要因か継続的な構造上の課題か、といった問いを立てます。 本質はどこ？ このように、各要素に分解して分析することで、単に「予算未達」という結果だけでなく、どこに本当の問題が潜んでいるのかを見極めることができると考えます。今後は、問いを立てること、分解して検証すること、イシューを特定すること、そして最終的に具体的な対策を決めるというプロセスを意識し、より実効性のある改善策に取り組んでいきたいと思います。

CTRとCVRはどう分析？ プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR（クリック率）やCVR（購入率）を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る？ 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断？ プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的？ 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施？ 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む？ また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

問いの立て方は？ 適切な課題をとらえるためには、どのような「問い」を立てるかが非常に重要であり、その問いの立て方ひとつで思考の方向性が大きく変わることを学びました。経営、現場、マーケティングといった多角的な視点を意識し、視点・視座・視野を広く持つことが、本質的かつ柔軟な問題解決につながると実感しています。 問いに戻る理由は？ 一方で、考えているうちに話が脱線したり、そもそもの問い自体を忘れてしまうことがあるため、常に「問い」に立ち返る姿勢が必要だと感じました。現在、すぐに答えを出すべき問い（＝イシュー）を特定することが、問題解決の出発点であり最も重要なステップであると改めて気づかされました。 会議の脱線はどう？ また、会議中に本題とは関係のない話題に脱線し、結論が出ない状況があったことを反省しています。今後は、会議に参加する前に必ずイシューを明確にし、結論を出すための軸を持って臨むことを意識していきたいと思います。 新人採用は何を目指す？ さらに、下期から新しいスタッフを迎える予定もあり、採用活動にも力を入れています。人事担当者と連携し、会社の目的や目標を再確認したうえで、どのような人材が必要かを整理していくことが大切だと考えています。たとえば、特定の知識や経験、あるいはマネジメント力など、求める人材像を明確にしていく必要があります。 採用戦略の進め方は？ 今後は、大手求人サイトへの再掲載、新卒採用に向けた展示会への出展、自社採用サイトでの情報発信など、採用活動を戦略的に進めるための取り組みも実施していく予定です。ターゲット層に合わせたペルソナや理想の人材像をスタッフ間で共有しながら、戦略的な採用活動を推進していこうと思います。 横の連携はどう広げる？ さらに、部署ごとに接点が少ないスタッフ同士の横のつながりを生み出すため、コミュニティや勉強会、イベントの企画などを通じて、交流の場を設ける取り組みも進めたいと考えています。会社が大切にしている価値観や方向性を共有しながら、スタッフ一人ひとりの将来や可能性に目を向けた支援をしていくことが目標です。 キャリア形成はどう？ そのためにも、スキルアップやキャリア形成、個々の才能や強みを見出す仕組みづくりにおいて、常に本質的な問い（イシュー）を意識し、より良い環境づくりを実現していく所存です。