使う

に関する学び

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変化の核心って何？ W01からの変化を通して、学びや気づきが多く得られたと実感しています。最も大きな変化は、「何を学ぶか」ではなく「どこから考えるべきか」、つまり問題定義における考え方がはっきりと定まった点です。生成AIに対する抵抗感も解消し、単にAIを使うかどうかではなく、人間がどのような思考や判断をAIに伝えるかが重要であるという認識に至りました。デジタルスキルやAI活用の技術自体だけでなく、問題定義や判断軸、洞察力といった人間側の思考力がなければ、ビジネス価値に変えるのは難しいと理解できたのです。 危機感の正体は？ また、生成AI時代に自分自身が抱く“危機感”の正体にも気づくことができました。最低限のビジネススキル、すなわちフレームワークの習得が、生成AI社会で価値ある人間として活躍するためには不可欠であり、その焦りは学習や行動への原動力として前向きに捉えられることを実感しています。 クリティカル思考とは？ さらに、クリティカルシンキングがあらゆる要素の土台であると確信するようになりました。プレゼンテーションやAI活用、デジタルスキル、リーダーシップといったさまざまな能力よりも、何より重要なのは「問題を正しく定義する力」であると認識しました。この力がなければ、たとえ仮説や検証の質が高くても、顧客に価値が伝わらずビジネスとして成立しないという構造を改めて認識できました。 問題定義は難しい？ また、問題定義が難しいと感じる理由が明確になりました。顧客が言語化している課題と本当に困っている課題との間にズレが生じることや、複数のステークホルダーが関与する場合、問題の本質が見えにくくなる点に気づくことができました。そして、自分自身に「どこまで掘り下げれば正しい問題定義になるのか」という基準がなく、そのために周囲に論点を示しきれず、企画内容の合意確認で終わってしまう場合があるということも整理できました。 価値創造の鍵は？ こうした気づきを踏まえ、正しい問題定義とは「その問題を解決することで顧客にどのような価値がもたらされるかが明確に示されている状態」と自分なりに基準を言語化できました。具体的には、ステークホルダーごとに問題の見え方を整理し、顧客のペルソナに基づく仮説を立てた上で、社内の複数部門で検証できる状態を目指しています。 思考力強化のコツは？ この学びを実現するための取り組みとして、まず最優先で問題定義力、すなわちクリティカルシンキングの強化にフォーカスしています。単なるロジカルシンキングに留まらず、問題を構造化する力、ステークホルダー間の利害や背景を読み解く力、そして顧客ペルソナに基づく仮説構築力など、上流工程で必要な思考力を重点的に伸ばしていく必要があると感じました。 効果的な学習法は？ 具体的な取り組みとしては、仕組み化されたオンライン講座など、日時や期限が決まった学びの場を活用して、イシューツリーやロジックツリー、MECE、5W1Hといったフレームワークの習得に努めています。その成果を社内会議で論点整理に活かし、上司や同僚から評価とフィードバックを得られるようにすることが判断基準となっています。 戦略チェックリストは？ さらに、特定の顧客向けの戦略検討を題材とした問題定義チェックリストを作成し、自分自身の思考の質を安定させるとともに、将来的には会社全体で再利用可能な知的資産として蓄積していく方針です。チェックリストには、ステークホルダーごとの課題の見え方や、顧客のペルソナに基づく仮説が明確であるか、また社内の各部門で検証可能な論点になっているかなどを盛り込んでいます。 継続学習の秘訣は？ 最後に、これらの取り組みを継続的な学習につなげるために、自由学習に頼るのではなく、スケジュールされた学習の仕組みを優先する工夫も欠かせないと感じています。以上の学びと気づきを今後の業務や自己成長にしっかりと結び付け、常に問題定義の精度を高めることを意識していきたいと思います。

問題解決の基礎ステップとは？ 問題解決のプロセスとして「What」「Where」「Why」「How」のステップがあることを学びました。 最初のステップである「What：問題の特定」では、定量情報を用いて"あるべき姿"と"現状"を比較し、"ギャップ"を明らかにすることが肝要です。このステップを思いつきや決め打ち、闇雲に行うと、以降の工程が無駄になるリスクがあります。 ロジックツリーの活用法は？ 次のステップである「Where：問題箇所の絞り込み」では、「What」のステップで特定した問題を起点として、ロジックツリーというフレームワークを用いてMECEに要素を分解します。全体を俯瞰し、問題に対する影響度から見るべき範囲と見なくてもよい範囲を絞り込み、分析の優先順位を決めることが重要です。ここでも思いつきや決め打ち、闇雲に取り組まないことが大切です。 経営資源は有限であるため、短期的な観点ではそれらを前提や制約条件として考慮し、「What」や「Where」のステップを効率的に進めることができます。ただし、経営資源は変化するものであり、中長期の視点で見る際には前提や制約条件として考慮すると網羅性に欠け、全体像を把握できなくなるリスクがあります。 また、「What」「Where」のいずれのステップにおいても、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立ててデータにあたることが重要です。切り口の感度や仮説の筋の良さが問題解決の精度に影響を及ぼしますが、これは「どれだけ現場のことを理解しているか」と「どれだけ高い視座と広い視野を持てるか」に依存すると感じました。 問題解決に活かすために これまでの自分の問題解決のアプローチは短期的かつ思いつきや決め打ちが多く、時間的制約という思い込みの中で深く考えることができていなかったと気付きました。これでは、切り口の感度や仮説の筋の良さが磨かれるはずもありません。 次期中期事業計画の策定時に今回の学びを活かします。現中計の振り返りをふまえて次期中計を策定する際、より良い未来に向けて「なぜその目標を設定するのか」「なぜそれを独自性(強み)と考えたのか」「なぜそれをやる or やらないと考えたのか」「現経営資源を考慮した際、なぜその方針が妥当なのか」を分析結果を用いて説得力を持たせたいと考えます。「目指すべき目標を明確にする」「独自性(強み)を認識する」「やることとやらないことを区別する」「目標への道のりの妥当性を示す」、そして戦略の構造化を図る。 関係者との協力をどのように？ 周囲の協力を得つつ、関係者と一緒に「高い視座と広い視野」を持ち、三現主義の考え方に基づいて、目的に適したフレームワークを使いながら、一つ一つしっかりと考え進めていきたいと思います。そのために、今まで以上に上位層や組織の枠を超えたコミュニケーションを増やし、今回学んだロジックツリーを戦略の構造化で使うべく、日々の業務で活用し自分のものとしていきたいと思います。 上位層との1on1を通して「高い視座と広い視野」を獲得し、メンバーとの1on1では問題解決のプロセスを意識し、ロジックツリーの利用を促進し「全員が使えるフレームワーク」として根付かせていきます。

差別化とは何か？ 「他社との差別化を図る」や「既存の仕組みとの差別化を図る」といった「差別化」という言葉は、戦略を練る上で欠かせないものです。しかし、今回の学びを通じて、自分が提示したアイディアが本当に差別化されているのかどうかに疑問を感じるようになりました。「差別化」を考える際には、他者との共通点も徹底的に事前調査する必要があります。学習以前と比べて「差別化」という言葉を簡単に使うべきではなく、もっと分析や検討が必要だと感じました。 どのフレームワークを利用？ 今週は、大別して二つのフレームワークを学びました。一つ目はポーターの提唱する基本戦略、そして二つ目は自社の競争優位性を活かして差別化を考える「VRIO」です。「VRIO」の中で特に「模倣困難性」については、これまで驚くような新しいアイディアにばかり注目していましたが、実は「偶然そうなった出来事」や「因果関係が不明な出来事」といった要素も含まれることを初めて学びました。また、独自の強みがあったとしても、環境や時代の変化を見落としてしまえば競合劣位になることも知りました。徹底した情報収集はやはり欠かせないものです。 競合分析のポイントは？ まずは自社の競合について考えてみました。以下の三点が思い当たりました。 1. 業種から考える競合（航空会社として）：国内外の航空会社、他のアライアンスなど。 2. 特徴から考える競合（公共交通機関として）：新幹線、長距離バス、船、今後はリニアなど。 3. 提供する価値から考える競合（フルサービスキャリアとして）：他社フルサービスキャリアや高級ホテル、料亭など。 顧客にとっては利用目的が異なるため直接対決にはなりませんが、「以前経験した良質なサービスを他でも受けたい」と考える顧客がターゲットとなり得ます。そのため、航空業界他社だけでなく、高品質なサービスを提供する他業界にも目を向ける必要があると感じました。競合分析は一朝一夕にはできない深い作業であることを学びました。 顧客が本当に求めるものは？ 桜島と鹿児島市を結ぶフェリーの中で営業するうどん屋さんの創業者が、「お客さんが喜ぶもの」を考えた結果、短い船旅でも食べられるうどんを提供するようになったという話を聞いたことがあります。「顧客にとって価値があるかどうか」は、「お客さんが喜ぶかどうか」と考えることと同じです。そう考えると、顧客視点で徹底的にアイディアやサービスを考えることはそれほど難しくないと感じました。 情報収集の方法は多様に 私はサービス業に従事していますが、サービスの差別化を考えるにあたり、確実性が高い情報を得るためにはユーザーとして実際に利用することが重要だと思います。しかし、コストや時間の面で効率的とは言えません。書籍やウェブサイトのようなフォーマルな情報源から、YouTube動画や口コミといったカジュアルなものまで、様々な手段で情報収集をすることは効率が良いです。実体験と他者の体験を掛け合わせることで、より確度の高い情報収集が可能であると思い、実践したいです。

分析フレームって何？ 戦略立案のためのフレームワークとして、３C分析、SWOT分析、クロスSWOT分析、そしてバリューチェーン分析を学びました。これらは、単に使うだけでなく、「本質を見抜く思考力」を養うための手段であると痛感しました。３C分析では、顧客、競合、自社という視点から現状を多面的に捉える大切さを学び、特に顧客分析では市場全体（市場マクロ）と個々の顧客（顧客ミクロ）の両面からニーズを探ることで、購買決定要因を明確にする意義を実感しました。 競合分析の見方は？ また、競合分析においては、ライバル企業だけでなく、そのビジネスモデルや強み・弱み、そして自社との違いを把握することが戦略策定の出発点になると理解しました。自社分析にも、データや現場の声などの定量・定性の両面から冷静に状況を見直し、「今の強み」に過信せず常に再評価する姿勢が求められると感じました。SWOT分析やクロスSWOT分析では、内部要因と外部要因を掛け合わせ、「だからどうするか？」という具体的戦略の策定が重要である点も印象的でした。さらに、バリューチェーン分析では、企業活動全体を俯瞰し、どの工程で付加価値が生まれているのか、また改善の余地があるのかを見極める視点が有用だと学びました。 IT現場で活かせる？ この学びは、IT業務の現場でも大いに活用できると考えています。たとえば、要件定義の段階では３C分析を用い、顧客企業の業界動向や利用者の業務課題を深く理解することで、単にシステムを作るのではなく、顧客の本質的なニーズや業務上の重要成功要因を捉えることができます。さらに、競合分析の視点を取り入れることで、他社との差別化や自社の強みを明確にし、説得力ある提案が可能になると思います。 開発の質はどう？ システム開発の段階では、バリューチェーン分析が有効です。開発プロセス全体を「付加価値を生む流れ」として把握し、各工程ごとに品質や効率の差がどこで生じているのかを明確にすることが、プロジェクト全体の生産性向上や品質改善につながるでしょう。試験工程においては、SWOT分析やクロスSWOT分析を応用し、試験体制や品質管理の強み・弱み、さらに外部の要求や技術の変化を加味した上で、具体的な改善策を導き出すことが重要です。 委託先との連携は？ 最後に、バリューチェーン分析についての疑問もありました。動画学習では、商品企画から物流、販売、アフターサービスまでを分けて自社の優位性を探る方法が紹介されましたが、必ずしも全ての企業がこの一連の流れを持つわけではありません。その場合でも、分析は有効です。たとえば、自社が一部の工程を外部に委託している場合には、内製部分や連携先との協力体制、または各工程間の価値の受け渡しに着目することで、どの部分で差別化が図れるかを考察できます。こうした視点を取り入れることで、企業活動全体の流れを俯瞰し、自社の優位性や改善点をより明確にできるのではないかと思います。

数値とグラフの違いは？ 今週は、データ比較のアプローチとして、数値に集約する方法とグラフ化して視覚的に捉える方法の両面から学びました。数値に集約する際は、代表値として単純平均を用いることが多いですが、外れ値が混ざると平均値が影響を受けやすいため、その場合は標準偏差を活用してデータのバラつきを確認します。ヒストグラムを用いることで、グラフから傾向を読み取り、背景を推察する仮説思考の大切さも実感しました。 データばらつきの見方は？ 標準偏差は分散の平方根であり、自然現象のバラつきが正規分布（釣鐘型）に従う場合、2SDルールで求めることができます。ただし、ピークが複数あるヒストグラムでは正規分布とならない点には注意が必要です。 成長率の計算は？ また、成長率などの変化を計算する場合は、各年度の成長率を掛け合わせた数値のn乗根で算出される幾何平均を用います。複数のデータの平均を求める際、外れ値の影響がある場合は単純平均ではなく中央値を用いる方法も取り入れています。 散布図の意義は？ 要素が2つの場合、散布図を用いて数値の関係性を視覚化し、相関係数によりその関係を数値化します。相関関係を直線で表現するために単回帰分析を適用し、相関係数はR、決定係数はR²として示されます。決定係数は、散らばりの何％が横軸の要因で説明できるかを示しますが、相関が必ずしも因果関係を意味しないことを改めて認識しました。 フェルミ推定を使う？ さらに、データ収集の前に成果をもたらす要因を構造化するため、フェルミ推定を活用して方程式を作るモデル化にも取り組みました。フェルミ推定は、売上を上げる施策の検討にも用いられ、多角的に捉えてアクションに結びつける手法として有用だと感じました。たとえば、薬局の売上伸長を検討する際に売上を分解し、複数の施策を検討することで、利益の方程式と組み合わせてより分かりやすい説明が可能になると感じています。 相関と因果の違いは？ また、気温とビールの相関性の事例を通して、これまで取り入れてこなかった相関性の視点を業務に役立てたいと考えました。具体的には、患者の平均待ち時間と減少率、在庫品目数と医薬品廃棄率、管理者への研修時間と理解度テストの結果など、さまざまな原因と結果の関係を散布図にして検証することで、業務改善につなげる手法を学びました。なお、常に相関と因果は一致しない点を念頭に置いて取り扱う必要があります。 適切なグラフ選びは？ 最後に、これまでなんとなく選んでいた棒グラフや折れ線グラフに代えて、根拠を持って適切なグラフや散布図を選択する重要性を再認識しました。売上アップのための各施策を列挙し、売上と施策の関係を散布図で表すとともに、グラフの縦軸のメモリを工夫して読みやすさを追求します。その上で、相関係数や決定係数を算出し、どの施策が最も効果的だったかを分析し、上司や部下、部内と情報を共有していきたいと考えています。

戦略意識はどう？ 今週は、ある企業のケースを通して「戦略的に考えるとはどういうことか」を体感することができました。特に、自分が陥りやすい「すぐに手段に飛びついてしまう」「一般論で結論を出してしまう」「上位の方針に従えば安心できる」という思考のクセに気づくことができ、主任の方々との議論が大きな学びとなりました。 フレームワークの意義は？ また、3C、PEST、SWOT、クロスSWOT、バリューチェーンといったフレームワークを動画講義で改めて学び、単なる知識ではなく実践で活かせる感触を得ることができました。これらのツールは、覚えるだけではなく「どの順番で使うか」「何を見落とさないか」といった判断力にも影響することを実感しています。 ツールの効果は？ 現在、これらのフレームワークは自分のツールボックスにしっかりと加わったと感じています。場面に応じて適切に使い分けることで、より論理的でブレのない思考が可能になると考えています。 対話はどう役立つ？ 今後は、周囲との対話や情報交換も積極的に行い、議論のプロセス自体が成果に結びつくことを意識していきたいと思います。自分一人で答えを出すのではなく、他者の意見とぶつけ合うことで見えてくる盲点や新たな発見を大切にしていきます。集合知の価値は、単に正解を導くことだけでなく、納得解に近づく過程そのものにあると感じました。 現場で活かす方法は？ また、3CやSWOTなどのフレームワークは、現場でどのように活用できるかを模索しながら、徐々に慣れていきたいと思います。マーケティング職でなくても、戦略を考える視点はどの業種にも応用できると感じるため、無理に覚えようとするのではなく、まずは「こういった場面で役立つかもしれない」と引き出しを開ける練習を続けていくつもりです。 集合知って何だろ？ 一方で、集合知の重要性には大いに納得したものの、「実際にはどうやってそれを形成するのか」という疑問が残りました。情報は広く集めるべきですが、すべての声を拾えばキリがなく、信頼できる少数の意見に偏るとバイアスがかかります。どこまでの範囲で情報を収集すれば、集合知として機能するのか、その感覚をつかむのは難しいと感じています。 情報の選び方は？ 現実には、話が通じにくい人や的を射ていない意見に時間や労力を割く場合もあります。しかし、情報源を選びすぎると、多様性や新しい視点が失われかねません。集合知を構築するには、単に人数や肩書ではなく、「どのように情報を組み合わせ、相互作用させるか」という設計の視点が鍵になると考えています。 答えはどう導く？ この点については、まだ自分一人で答えを出すことはできませんが、実務の中で試行錯誤しながら学んでいきたいと思います。同僚と一緒に、「どの範囲まで集めれば十分なのか」「どのような意見をバランスよく取り入れるべきか」といった問いについて考えていきたいです。

問題解決のフレームワーク 講座全体を通じて、特に学びとなったポイントは次の通りです。 まず、問題解決のフレームワーク「What」「Where」「Why」「How」の順番で考えることが重要であることです。これにより、問題解決のプロセスが論理的かつ体系的になります。 データ分析の視点は？ 次に、数値データを分析する際に漠然と数字を見るのではなく、定量分析の5つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を持つことが大切です。これにより、効率性や再現性が向上し、同じ気付きや示唆をより効果的に得ることができます。 また、平均値を取る際には「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点を持つことが必要です。仮に平均値が同じであっても、「ばらつきがある」「ばらつきがない」ではデータの意味合いが変わってくるからです。 Howで成果をどう上げる？ 問題解決のフレームワークの最後「How」で解決策を考える際には、選択肢を絞り込むための判断基準を明確にすることが肝要です。これにより、成果を上げる可能性が高まり、仮に成果が上がらなかった場合でも、どの判断基準に問題があったのかを振り返ることで、さらなる改善が可能となります。 グラフ選びの新たな視点 関連動画で学んだポイントもいくつかあります。グラフを作成する手順「仮説や伝えたいメッセージは何か？」「比較対象は何か？」「どのグラフを使うのか？」は新しい学びでした。これまでの私は最初から「どうグラフを作ろうか」と考えていましたが、1と2を先に考えることで、自然とどのグラフを使うべきかが見えてくることに気付いたのです。 さらに、マイナスの項目がある場合にはウォーターフォールが有効であることや、何を比較対象とするかによって適切なグラフが異なることも学びました。例えば、ギャップがある場合は横棒グラフやウォーターフォール、時系列やトレンドがある場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、散らばりや構成比率を示したい場合はヒストグラムや円グラフ、相関を示したい場合は散布図がそれぞれ適しています。 学びの実践で何が変わる？ これらの学びをいくつかの面で活用したいと考えています。まず、自社サービスの課題の明確化や改善に向けて、営業プロセスの課題を整理し、日々の定例ミーティングでチームメンバーと議論を深める場で、得た知識を実践したいと思います。自分だけでなく、チーム全体に学びを共有することで、議論や分析の質を高め、より有効なアクションに繋げたいです。 また、経営分析（財務諸表の比較分析）においても今回の学びを応用するつもりです。四半期ごとに財務諸表を比較分析し、問題を具体的に特定することで、株主への業況説明の説得力を高めたいと考えています。そのためには関連書籍で知識の増強に努めたり、必要に応じて今回のような講座に参加することも検討しています。

相手にしっかり伝わる？ 「日本語を正しく使う」という項目があるのは、分かりやすい日本語を書けていない人が多いことを示唆していると感じています。そのため、自分自身もこの文章で本当に相手に伝わっているのか、謙虚な姿勢で常に考えるように心がけるべきだと思います。 論理は整っていますか？ 理由を述べる際には、必ず「対」となる要素を意識することが大切です。そうすることで、論理の層が整い、MECEの原則に沿った説得力のある説明が可能になります。理由の柱に対して、具体的な例を複数挙げることを心がければ、「ほかにないのか？」という疑問を未然に防ぐ手助けにもなります。 さぼりの影響は？ また、自分がさぼってしまった結果は相手にとって大きな負担となります。つい「まいっか」で提出してしまいがちですが、本当に相手に伝わっているのか、批判的な視点を持って内容を見直す癖をつけることが必要です。 論理の穴は？ 自分が何か納得できなかったり、相手の話を聞いてどこか違和感を覚えた場合、論理に不備がある可能性が考えられます。そのときはピラミッドストラクチャーを活用して、論理の構造をチェックし、飛躍や見落とし、無理なつなげ方がないかを確認することが有効です。提案をする際には、まずピラミッドストラクチャーを作成してみると良いでしょう。 グループで気づいた？ （グループワークでの気づき） グループワークの中で、まず問いに答えなければならないところを見落としていたことに気づきました。理由だけに焦点をあてるあまり、本来の問いに対する回答が十分にできていなかったのです。考えた後で改めて、問いに対する答えになっているかどうかを確認するように心がけます。 定義は正しい？ また、定義を自分勝手に決めてしまう危険性も指摘されました。例えば、祝日の定義を自分流に解釈してしまうと、相手に「その定義で良いのか？」と疑念を抱かせ、ノイズを生む可能性があります。そのため、誰もが納得できる一般的な定義を使用することが重要です。 対の視点はどう？ さらに、考えがまとまらないときは、対になるものを考えるという方法も有効です。たとえば、祝日である理由を経済的なマクロの視点だけで説明するのではなく、対照となる要素は何か、といった視点も取り入れるべきでした。 提案は伝わってる？ そして、提案をする際には、あらかじめピラミッドストラクチャーを作成し、それを基にメールなどで提案することが望ましいと感じます。実際、ピラミッドストラクチャーの練習はしていたものの、実務では十分に活用できず、提案内容に論理の飛躍や漏れ、無理なつなげ方が生じた結果、相手に否定的な印象を与えてしまうことが多かったためです。今後は、納得いただきやすい提案ができるよう、ピラミッドストラクチャーを積極的に活用していきたいと考えています。

顧客体験の本質は？ AI活用の方法について学ぶ中で、最初は業務効率化を意識した内容が中心だと感じていました。しかし、学びが進むにつれて、本講座の核となるテーマは「顧客の価値体験をいかに設計するか」という、ビジネスの本質に迫る内容であると実感しました。AIによって作業の効率は向上するものの、その先にある問い、「顧客にとって本当に価値のある体験とは何か」を考えることがますます重要になっています。特に、継続的なサービスを提供する立場として、顧客がずっと価値を感じ続けられる体験設計は、単なる学習テーマに留まらず、実務として直面するべき重要な課題であると認識しています。 学びはどう変わる？ ６週間の学びを通じて、AI活用に関する基本的なアプローチから、最終的にはビジネスの根幹をなす本質的な問いに立ち返る視点を養えたことは大変興味深かったです。この経験を経て、今後は顧客の価値体験を感覚的に把握するだけでなく、その構造を要素ごとに分解し、実践的なスキルとして活かすことを意識していきたいと思います。 枠組みはどう使う？ また、先週学んだ「既存の媒体 × センサー」というフレームワークは、自社のプロダクトを考察する上で応用可能だと感じました。まずは社内の勉強会でこの考え方を共有し、サービスや業務にどのような可能性があるか議論してみる予定です。さらに、ライブ授業のグループワークでは、「人の評価にはバイアスがかかるため、AIによる分析は新たな視点を提供する」という意見をいただきました。今後は社内のコミュニケーションツールのログやサーベイ結果など、様々なデータを活用して分析に取り組んでいきたいと考えています。 AI分析の課題は？ 一方で、経営指標の分析をAIに依頼する際には、実務上いくつかの課題も顕在化しました。現在利用している会計システムでは、必要なデータを一括で抽出するのが難しく、複数回に分けてダウンロードしたデータを組み合わせる必要があります。この手作業は完全ではありませんが、継続的な実施には工数の負担が大きいのが現状です。最近、利用中の会計ソフトから公式の改善策が発表されたため、今後はこれに伴い、GitHubなどの基本操作についても学び、改善に努めたいと考えています。 活用法の可能性は？ 今回の講座を通して、AIを単なる効率化ツールと捉えるのではなく、「どう活用すると面白くなるか」という観点で考える発想の余白が生まれたことは大きな変化です。グループワークやアクティビティでの仲間の反応も、学びをより実りあるものにしてくれました。今後は、この実体験を業務でのフィードバックとして活かし、前向きな姿勢で取り組んでいきたいと思います。

習熟効果は何？ 習熟効果について、システム開発の見積もりを作成する際に意識していた点を改めて振り返る機会となりました。実際、習熟効果はプロジェクト期間内に限定されると感じています。プロジェクトのタイミングが変わると担当者も入れ替わり、一貫した効果は出にくいです。定型的な作業についてはテンプレート化を通じて効果が現れますが、十分なナレッジの蓄積が必要であり、規模の経済性と合わせないと大きな影響は期待できません。 多角化の視点は？ 講座では、現在のノウハウを活かし異なる事業へ展開する多角化の視点（範囲の経済性）について学びました。個人の立場で多角化を実現するのは難しいですが、自身の強みを再認識し、どの分野に転用できるかを考えることで新たなアイディアが生まれると感じました。今後、どのナレッジが転用可能か、どのような方法で蓄積すべきかを検討したいと思います。 SIerの現状は？ 私はSIerに勤務しており、組織が顧客単位で区切られているため、規模の経済性が発揮しにくいと実感しています。業務はプロジェクトマネジメントと開発というテクニカルな作業に分かれ、顧客ごとに文化や慣習の違いがあるため、同じ顧客を継続して担当する場合はプロジェクトマネジメントで習熟効果を発揮しやすい一方、プロジェクトごとに用いる技術が異なるため、テクニカルな面では習熟効果が出にくいと感じています。 技術と経済性は？ また、規模の経済性を狙う場合、サービス単位で組織を分割することになると思いますが、その場合、プロジェクトマネジメントでの習熟効果は期待しにくくなる一方、同じ技術を長く使うためテクニカルな面では効果が現れやすくなるでしょう。加えて、同じ技術に固執すると、市場価値を高めたいエンジニアが異なる技術を求めるなど、内部の流動性が生じる可能性も感じています。 組織のバランスは？ 全体として、組織構造のバランスが重要だという新たな気づきを得ました。なお、現状の組織に大きな違和感はなく、以下の3点に注力していきたいと考えています。 効果向上の具体策は？ まず、プロジェクトマネジメントにおいて習熟効果が発揮されやすい状態を維持するため、実際のアウトプットやドキュメントのテンプレート化、顧客との調整ポイントを整理して転用しやすい仕組みを構築します。次に、テクニカルな業務において、プロジェクトを横断して共通する技術要素や考え方、基盤や設計知識を抽出し、習熟度の向上を図りたいと思います。最後に、新しい技術へのチャレンジやキャッチアップの施策を通じて、範囲の経済性の効果を高めることを目指します。

基本フレームワークは何？ 今週の動画学習では、戦略を考える上で有用な基本的フレームワークについて学びました。まず、3C分析では、市場・顧客、競合、自社という3つの視点から現状を把握し、戦略を立案する枠組みを学びました。また、PEST分析により、政治、経済、社会、技術の各観点から自社を取り巻く外部環境を整理する方法を理解しました。さらに、SWOT分析で自社の強み、弱み、機会、脅威を洗い出し、それらを掛け合わせるクロスSWOT分析によって、現状や将来の方向性をより具体的に検討するプロセスを体験しました。バリューチェーン分析においては、製品やサービスが顧客に届くまでのさまざまな工程を整理し、そこに競争優位の源泉を見出す考え方を学びました。 分析で今何を感じる？ 現段階では、これらのフレームワークを完全に使いこなせているとは言えませんが、実際に自社の状況や経営環境に照らし合わせて分析することで、現状の把握や今後の戦略の方向性を具体的に考える良い手がかりになりました。実践演習では、「自分ならどう考えるか」、「チームとしてどう合意形成を図るか」という視点を重視し、多様な意見を引き出す姿勢の重要性や高い視座から課題全体を俯瞰する必要性を実感しました。 業界戦略はどう考える？ 私は医療関連業界で自社戦略の立案を担う部門に所属しており、今回学んだ各種フレームワークは業務に直結する重要な知識です。3C分析による現状把握、PEST分析による外部環境の理解、そしてSWOT分析およびクロスSWOT分析で整理した自社の強みや課題をもとに、今後どのように戦略を展開していくかを具体的に検討していきたいと考えています。 学んだ知識をどう使う？ この学びを実践に活かすため、今週末までに学んだ全てのフレームワークを自社の状況に合わせて分析することを目標に設定しました。動画学習だけでは補いきれない部分については、関連書籍を活用して復習し、戦略的思考をより深めていく所存です。過去にフレームワークを学んだ経験はありましたが、当時は実務へ反映させる意識が薄かったため、今回の学びは業務に直結する形で活かすべきだと強く感じています。 難題にどう向き合う？ 一方で、グループワークの課題となっているバリューチェーン分析を、調剤薬局業界に当てはめる点については難しさを感じています。製造から販売までを一貫して実施する企業であれば学んだ内容がそのまま当てはまるのですが、保険制度で決められた報酬体系の中で経営を進める業界特有の側面をどのように取り入れるかについて、具体的なアドバイスやヒントをいただけるとありがたいと思います。

ありたい姿とは？ この6週間、「ありたい姿」とその実現に必要なことについて、AIとの対話を通じて自分自身を振り返る貴重な時間となりました。初めは「AIを使いたい。AIとは何か」という問いから始まり、まずは「使う」方法に焦点を当てて学んでいました。しかし、学びが進むうちに、なぜ「使う」のかという根本的な問いにも気づかされました。 変革はどう起こる？ かつてのデザイン業界でも、手書きからパソコンへの移行という大きな変革があり、紙媒体からWebへの移り変わりを経験しました。今、私たちはまさにAIがもたらす変革の渦中にいますが、便利なツールが登場しても「使う理由」や「表現する意志」そのものは変わらないと実感します。私自身、AIをただ遠ざけるのではなく、自分の考えや感性を大切にしながら、うまく活用していきたいと考えています。 本物の表現は？ また、最近のテレビ業界のように、どの局も似たような企画や番組を作り続けると、視聴者の興味や期待を失う恐れがあります。私たちが情報発信する相手は多様な人々です。AIの情報をそのまま利用するだけでなく、自分の持つ気持ちや意見を取り入れ、壁打ちしながらオリジナルの形に仕上げることが、今後求められる姿勢だと感じています。 表現はどう選ぶ？ これまで、WEBページ制作においては、タイトルや見出しをAIに相談し、生成された文章を自分なりにアレンジしてきました。しかし、グロービスで学ぶ中で、AIとの関わり方が大きく変わりました。例えば、生成された文章の表現に対して「こちらの表現は少しネガティブな印象を受ける」といった意見を伝えると、AIはその理由や背景を丁寧に説明し、どのような表現がより適切か提案してくれます。こうしたプロセスを通じて、クライアントに対してもしっかりと納得してもらえる理由付けができるようになりました。 AI連携のコツは？ 現在は、まるで『プロのコピーライター』や『プロのクリエイティブディレクター』、さらには『プロのプランナー』とチームを組むような感覚で、目の前の仕事に取り組んでいます。主に利用しているAIツールをはじめ、今後も仕事で役立つ様々なツールを積極的に取り入れていくつもりです。 安全性はどう守る？ 一方で、セキュリティの観点から、業務では会社が承認したAIツールを利用しています。金融業界において、AIが人の行動を学習し振込などの業務を自動で行う事例がある中、確かに便利さは魅力的ですが、私自身は、勝手に自動化されることには慎重であり、必要な部分でのみ活用するスタンスを大切にしていきたいと考えています。