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使う

に関する学び

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どうして試すべき？ 今週の学習を通じて、特に印象に残った点は３つあります。まず、生成AIを実際に使ってみることの大切さに気づきました。単に知識として理解するだけでなく、実際に触れて試行錯誤することで、生成AIの特性や活用の可能性がより具体的に見えてくると感じました。 考えをまとめる秘訣は？ 次に、自分の考えを言葉にまとめる力が重要だという点です。生成AIに指示を出すためには、「何を実現したいのか」「何を依頼したいのか」を自分の中で整理しておく必要があります。アウトプットの質はプロンプトそのものに左右されるため、その改善に生成AIを活用できる点が印象的でした。 環境整備の効果は？ さらに、生成AIを活用するための環境整備の重要性も実感しました。単にシステムやツールを導入するだけでなく、職場全体でAIを活用する雰囲気作りやルールの整備が、継続的な利用と良い循環を生み出していると感じています。加えて、周囲と知識を共有しながら利用することで、学びや気づきが連鎖していく点も魅力的でした。 作業効率の向上は？ また、生成AIはルーチン作業の効率化にも有用だと考えています。資料の下書き、文章の要約、定型的なメールの作成など、時間のかかる作業に生成AIを取り入れることで、本質的な業務に集中できると感じました。 壁打ちの効果は？ さらに、自分の考えを整理したりブラッシュアップする「壁打ち相手」としても活用できると実感しました。企画のアイデア出しや、考えがまとまりにくい段階での思考整理など、一人で模索していると行き詰まりがちな場面で、生成AIは視点を広げ、思考を深める手助けとなります。具体的には、まず「1日最低1回は生成AIを使う」という意識で、大小さまざまな業務の中で触れることが、自分なりの活用パターンの発見につながると考えています。 議事録作成の疑問は？ 一方で、議事録作成に関しては疑問も残ります。生成AIで議事録を作成している方が多いものの、どのように活用し、どの程度のクオリティが得られているのか明確ではありません。実際、業務改革を推進している同僚との会話では、過去に試みた際に想定するアウトプットが得られなかったという意見もありました。こうした点について、引き続き具体的な活用方法を模索し、皆さんと議論していきたいと感じています。

どのグラフを選ぶ？ データを視覚化して情報を分かりやすく伝える際は、テーマに合ったグラフを選ぶことが大切です。時系列の変化を示す場合は左から古い順に配置された縦棒グラフ、要素ごとの伸びや量を表す際には横棒グラフ、割合を示す場合は円グラフや帯グラフ、変遷を伝えるときは折れ線グラフを使うと効果的です。間違ったグラフを選んでしまうと、本来伝えたいメッセージが正しく伝わらなくなるため注意が必要です。 フォントで印象作る？ また、文字のフォント、大きさ、色などは、受け手に与える印象を大きく左右します。強調したいメッセージに対しては、これらの要素をうまく活用することで、より伝わりやすくなります。反対に、注意事項を伝えたいにもかかわらず、小さいフォントや細字、目立たない色使いをすると、伝えたい内容がうまく伝わらない可能性があります。 視覚配置はどう？ スライドを作成する際は、リードメッセージと、それに続くグラフや表、アイコンなどのビジュアル要素が一体となっているか確認することが重要です。リード文とグラフの配置にずれがなく、アイコンや色彩が伝えたいポイントを適切に表現しているか、しっかりチェックしましょう。 情報整理はできる？ クライアントに提示するドキュメンテーションの場合、リード文やボディに情報が散乱しすぎたり、何を伝えたいのかが不明瞭になったりしないよう注意が必要です。社内資料やクライアントから受領した資料を使う際には、メッセージとグラフ、表にズレや矛盾点がないか、十分に確認することが求められます。よく確認し、擦り合わせを怠らないことで、論点がブレたり、ゴールが不明確になったりする事態を防げます。 図表の確認は？ さらに、グラフや表にする際は、タイトルや単位など必要な情報が欠けていないか、常に注意深くチェックしてください。伝えたいことや論点を整理し、日本語の文章に落とし込むことで、より分かりやすく伝えることが可能になります。色やフォント、図表の配置が相手の理解を助ける順序になっているか、また、自分が話しやすい構成になっているかを意識しましょう。 資料の見直しは？ 最後に、日々目にする膨大な資料やデータを読む際、矛盾点や分かりにくい点が見つかった場合は、作成者に確認することを心がけ、情報のずれが生じないよう対策を講じることが大切です。

伝えたいことは？ 今回のテーマは「相手の理解を促進させる視覚化」でしたが、まず大切なのは、相手に何を伝えたいのかを明確に決めることだと感じました。視覚化する上で使える手法には、グラフや文字、スライドなどがありますが、できるだけシンプルにしながらも最大限のメッセージを伝える工夫が必要だと思いました。具体的な学びは以下の通りです。 グラフはどう使う？ まず、グラフについてです。時系列データには折れ線グラフや縦棒グラフ、データ量の比較には横棒グラフなど、それぞれの特徴を活用することが重要です。 文字はどう工夫？ 次に、文字についてです。自分はカラフルになりがちですが、強調したい文言が過剰にならないよう注意したいです。また、使う色の中身も意識しながら差別化を図ることが大切です。 スライドで誘導は？ 最後に、スライドについてです。メッセージの順番は左から右、上から下に配置し、強調したい箇所には矢印を入れて視点を誘導する工夫が効果的です。 学びはどこに？ 学んだことは、主に次の2つの場面で活用できると思います。 研修資料の工夫は？ まず、社内研修設計におけるスライド作成です。現在、マネージャー候補向けの研修設計を考えており、スライドを作成する必要があります。研修の難易度が上がり多くの資料を収集する分、スライドはできるだけシンプルにする工夫をしたいと考えています。 提案資料はどうする？ 次に、経営陣に提案する人事資料作成です。現在、週に1～2回、経営陣に人材戦略に関する提案をしています。その際に資料についていくつか質問を受けることがあるので、資料を一目で理解できるよう改善していきたいと思います。 行動計画は何だろう？ これらを活用するための行動計画は以下の通りです。 研修計画のポイント？ 社内研修設計におけるスライド作成では、情報の順番とメッセージの順番を一致させ、グラフを取り入れる際にはできるだけ一つにまとめ、フォントのカラーを意識的に差別化することを考えています。 資料改善の注意点は？ 経営陣に提案する人事資料作成では、基本的なことですが、グラフにタイトルを必ずつけ、適切なグラフかどうかを常に確認し、データが時系列なのか、要素なのか、変化を表現したいのかを考慮することが重要です。

言葉遣いの改善点は？ これまでの自分の伝え方に改めて目を向け、正しい日本語と手順で相手に分かりやすく伝えることの重要性を理解しました。具体的には、以下の点を意識する必要があると感じました。 まず、主語（隠れた主語）と述語が繋がっているか、主語のすり替えが起きていないかを確認すること。一文を長文にしない（60文字以内）ことも大切です。 思考を整理する方法は？ 自分の理由付けを考える際には、どのような視点で理由付けをしているかを意識する重要性も理解しました。しかし、自分の書いた文章を客観的にチェックすることは難しく、これを怠ると受け取り手に迷惑がかかるという解説が特に心に響きました。 複数の理由付けを考えることで、言いたいことの厚みが増します。伝える相手や状況によっても、より良い理由付けは変わることを学びました。伝える内容を精査する上で重要なポイントとして、以下を挙げます。 - 言語選択（言葉のチョイス） - 概念整理（抽象度を揃える） - 順序を考える（伝える順番） - 根拠づけ ピラミッドストラクチャーの効果 また、ピラミッドストラクチャーという方法を学び、それを使うことで自分の主張とその根拠が視覚的に明確になることも理解しました。伝える行為は、状況や思考を的確に言語化していく能力が必要で、これらのポイントを意識することで思考力も磨かれると感じました。 相手に伝える行為は、全ての業務に関わる部分です。普段の会話から、社内業務の引継ぎ、他部署とのやり取り、会議や説明会の進行、資料作成など、伝えるシーンは常に溢れています。今回学んだ知識を全ての場面で活かすのは難しいですが、業務内容や状況に応じて使用していきます。特に会議や説明会の進行、資料作成、他者からの問答の際にはピラミッドストラクチャーを使用して、内容や自分の考えを整理したうえで発信します。 緊急度が高い案件の対処 特定の業務に絞らず、重要度や緊急度の高い案件に関してピラミッドストラクチャーを積極的に活用します。使用回数が増えて上達する過程を経て、重要度や緊急度がそれほど高くない案件にも活用できるように挑戦します。特に緊急度が高い案件では時間的猶予が少なく、心理的にも焦ってしまい内容確認がおろそかになりやすいので、意識を高めて取り組みます。

戦略思考とは何か？ 戦略思考とは、「物事の本質を見極め、目標を効果的に達成するためにシステマチックに考える」ことを指します。これには、大局観を持ち、情報をバランスよく収集・分析することが求められます。この広い視点での情報収集にはフレームワークが役立ちます。フレームワークを活用することで重要なポイントを包括的に捉え、広範囲で情報を整理することができます。また、異なるフレームワークを使うことで、さまざまな切り口から情報を収集でき、問題を網羅的に捉えるには、それぞれの整合性とバランスも重要です。 問題を話し合う際の注意点は？ 問題について話し合う際の注意点としては、以下の三点が挙げられます。第一に、経営者視点で考えること。第二に、ジレンマを過度に恐れないこと。第三に、他者の意見にしっかり耳を傾けることです。 全社視点の重要性は？ 全社的な視点で捉えた場合、自分の部署の仕事にはさまざまな意味合いがあります。これには、新規顧客の獲得、顧客の囲い込み、安全で安心なお買い物の提供、商品のプレゼンテーションの場の提供、そして低価格の実現といったものがあります。特に、コストの削減は常に重要な課題です。コスト、品質、納期の三つの要素の均衡を保ちながら業務を進める必要があります。 海外業務移行の課題は？ 現在、私の部署では海外現地法人への業務移行に取り組んでおり、課題となっています。業務は専門性が高く、各国現地法人のみで完結するのは難しい状況です。売場で使用する陳列什器も種類が多く、日本の業者でも習熟には時間を要します。さらに、CAD操作や建築知識も必要であり、業務の難易度が高いです。 優先課題の明確化はどうする？ まずは、高い視座でネックポイントを洗い出すことが重要と感じました。現在の課題が本当に効果的なのか、他に優先すべきことはないのか、多面的な視点で捉えることから始めるべきだと思います。一人で考えていると視野が狭くなるため、自部署のメンバーを巻き込み、取り組むべき課題を明確化していきたいです。 AIチャット活用の可能性は？ 適切なフレームワークの選択がまだ難しいため、AIチャットを利用して課題に対する適切なフレームワークを提案してもらうのも良い方法ではないかと考えています。

原因の絞り方は？ 原因を探る際は、初めから抽象的で幅広い視点に陥らないよう注意が必要です。たとえば、複数の商品がある場合、どのカテゴリに低下傾向があるかという結論のイメージをあらかじめ明確にしておくことが重要です。 代表値の違いは？ 次に、代表値の使い分けについて学びました。全体の傾向を把握するためには平均値が有効ですが、極端な値の影響を排除する場合は中央値が適しています。そして、一番多いパターンを知るためには最頻値を用いると良いでしょう。平均値だけでは見えない問題を把握するために、ばらつきや元データの傾向も確認することが求められます。 グラフはどう使う？ また、グラフの使い分けが印象に残りました。数量の比較には棒グラフ、構成比を確認する際には円グラフが効果的です。データの可視化を行うことで、変化や傾向が一目で理解できるようになります。 率と実数の意味は？ さらに、率と実数の両方を見る姿勢の大切さも学びました。率だけでは、実際の数が少なすぎる場合に意味が薄れる可能性があるため、実数と併せて確認する必要があります。逆に、率でも実数でも共に減少している場合は、本当に問題があると判断すべきです。特に回収数が一定でないアンケート調査では、基本的に割合での比較が推奨されます。 障害分析の見方は？ 障害分析においては、障害対応時間（MTTR）の検証が具体例として有効です。極端な値に影響されない実態把握のためには平均値だけでなく、中央値の確認も欠かせません。さらに、最頻値を合わせて見ることで、改善すべき典型的なケースを特定することが可能です。 エラー分析はどう？ エラー分析においては、エラー率と実数の両面から検討することが重要です。たとえば、ある機能でエラー率が高くても利用者数が少なければ意味が薄れますし、逆にエラー率が低くても多数の利用者に影響している場合は大きな問題と言えます。 具体的な行動は？ 具体的な行動としては、障害レポートのテンプレートに「平均値」「中央値」「最頻値」の項目を追加し、代表値の使い分けを習慣化することが推奨されます。また、エラー率を報告する際には、必ず実数も併記するルールをチーム内で提案するよう心がけると良いでしょう。

学びを定着させるには？ 改めて、「イシューを明確にする」「問いを立てる」「分解する」「視覚化する」ことの大切さが印象に残りました。GAiL内にも記載しましたが、全週を通してこれらの点が一番印象に残っています。これは自らの弱みでもあり、今後も受講して気づいたこと、学んだことを心に留め、大切にしていきたいと思います。 アウトプットの重要性とは？ 学びを深めるためには、「アウトプット」と「振り返り」が不可欠です。今回のような学びの場でインプットだけで終わらせず、得た学びをもとにアウトプットすることが重要です。自分自身はアウトプットしっぱなしになりがちなので、その後の「振り返り」も重要だと感じました。IN→OUT→FB→振り返りをしっかり回していきたいです。 経験値をどう活かす？ 「過去の経験値」をモノサシとして使うことは必ずしも間違いではありません。ただし、その経験が正しいのか自らを健全に疑い、正しく問いかけることが大切です。また、正しいと判断した経験を用いる際は、なぜその経験が有効なのかを明確に言語化し、他者に説明できるようにする必要があります。 逆算思考での気づきは？ 物事を「逆算して考える」ことの大切さについてはよく言われていますが、LIVE授業内の例を通じて改めて気づきを得ることができました。 業務改善に活かす学びは？ 現在取り組んでいる営業部へのヒアリング結果を基にした業務改善では、これまで学んだことの全てを活かすことが求められます。この取り組みはそれなりに時間がかかり、巻き込む人の数も多く、骨の折れる内容ですが、学んだことを活かして成果に繋げたいです。 1. イシューを明確にする、問いを立てる。 　何を目的にしているのか？ ゴールは何か？ 目指したい姿や得たい結果は？ 　どこから手を付けるべきか？ 第1領域か、第2領域か？ 　そこから手を付けるのは正しいのか？ チームメンバーの意見は？ 2. 分解する。 　設定した課題を分解し、ボトルネックを特定する。 3. 改善策を立てる。 　①②を他者に伝える準備として、「視覚化」や「ビジネスライティング」など、学んだテクニックを総動員する。 4. 提案する。 以上の手順で、現在の取り組みを進めていきます。

言葉の重要性に気づく 今回大事だと感じたポイントは以下の四点です。 まず、自分の言葉により相手の負担度が変わってしまうこと。これは、サボってはいけないということを意味します。次に、「誰がどうしたか」を明確に伝わりやすい文章にすることが重要です。さらに、結論を支える根拠を複数出すことが求められます。そして、理解を得たい相手が何を気にするかを考え、そのポイントを押さえた根拠を提示することが重要です。 説得力を増すには？ また、説得力を増す手法として以下の点を学びました。主語、述語を正しく使うこと、短文で分かりやすくすること、結論を先に述べ根拠をあとにすること、根拠の観点が何であるかを意識すること、そして思いついた根拠の対となるものを考えることです。さらに、根拠を具体化することも重要です。 一方で、自分が根拠として具体化して出した例は根拠として弱いものでした。模範解答のような強い根拠を出すためにはどうすれば良いのかを学ぶ必要があると感じました。 学びをどう活かす？ 自分自身の思考の整理やそれを伝える必要がある場合に今回の学びを活用できると思いました。具体的には、上司や部下、関係部署への説明、メールやチャットでの投稿、アプリ開発や販売施策における優先順位決めや実施判断、会議の内容整理などです。 また、具体的な手法をいくつか学べましたので、後輩指導時にも活用していきたいと考えています。 効果的な手法とは？ 例えば、検討や整理の際にはピラミッドストラクチャーを作ること、根拠の観点が何かを考えること、また他の強い根拠となる事例がないかを検討することが有効です。説明や伝達の際には、伝えたい内容を最初に述べること、そして主語述語を正しく使うことが効果的です。 実践の大切さを学ぶ 今回の学習については、自分自身でも落とし込めていない点が多く、グループワーク課題を行う前に振り返りが必要だと感じました。実際に行ってみることで根拠の観点がずれていたり、自分の考えを文章にすることで異なる結論が導かれることもありました。これにより実践することの大事さを改めて感じました。そのため、WEEK1の復習として考えたことを文章化し、WEEK3のスキル定着を図りたいと思います。

複数仮説をどう活用する？ 仮説を考える際には、「複数の仮説を立てること」や「仮説同士に網羅性を持たせること」が重要です。その上で、仮説を検証するために必然的にデータを収集することが求められます。ケースの解説では「3C」「4P」が挙げられており、私が考えたケースの回答も結果として「4P」の視点に近かったですが、意識的に「4P」から発想したわけではありませんでした。どの場面でどのフレームワークを使用するべきか、まだ身についていないと感じましたので、今後はフレームワークを有効に使えるようにしたいです。 データ収集のポイントは？ データ収集の際にも、仮説を持った上で臨むことが重要だと再認識しました。例えば、故障対応の増加で残業が増えているという問題に対して、「昨年と今年の故障件数」の比較ではなく、「1件あたりの対応時間」を比較する方が良いという解説を受けて、その認識が強まりました。 日常業務での仮説と分析 仮説を考え、必要なデータを収集し、分析することは日常業務のあらゆる場面で必要です。具体的には、「毎月の財務諸表の比較分析」、「毎月の営業活動の振り返り」、「毎週のユーザー数の動向分析（新規獲得率、解約率、更新率）」などが挙げられます。 中長期的視点での活用法 また、中長期的な視点を持つ業務では、年間の目標設定やその達成に向けての方法を考える際、中期的なビジョンを考える際に、フレームワークの活用が有効です。特に中長期的な視点では、その活用をより一層進めていきたいと思います。 データ自動化とフレームワーク整理 日常業務で必要なデータ収集は現時点では自動化されていますが、収集されたデータに漏れがないか、今一度チェックすることが大切です。また、仮説を立てる際にはフレームワークの活用が有効と感じていますが、どの場面でどのフレームワークが有効かを一度整理したいと思います。そのために、フレームワーク集の書籍を手元に置いておく、もしくはChatGPTにどのフレームワークを使うかを尋ねるという方法も考えています。 独自視点はどう持つ？ ただし、フレームワークに頼りきりになると内容が似たり寄ったりになりがちですので、常に独自の視点がないかを意識していきたいと思います。

思考の偏りをどう防ぐか？ 人間は無意識のうちに思考に制約や偏りが生じるものであり、そのためには意識して偏りを起こさない思考方法が必要だと演習を通じて理解しました。テクニックとしてロジックツリーなども紹介されましたが、何のために使うのかという目的意識が大切であると学びました。講義内容もその後の学びを活用するためのイメージが重要だと感じました。 実践での活用ポイントは？ より実践で活用するために必要なのは「頭の使い方を知る」「他者とのディスカッション」「反復トレーニング」の三つがポイントです。客観的な思考をするためには、例えば何か物事に着手する際に5Wを意識して、「なぜ」「何」「どうやって」などを考え、問題の焦点を把握することが効果的だと知りました。 新規業務フローの効率化は？ 新規業務のフロー構築においては、業務移管を受けて新規業務として確認・管理する機会が多いため、移管時にヒアリングした既存フローに縛られずに、より効率化・高品質化を実現するためのきっかけにします。 現状業務の改善策は？ 既存業務の改善については、現状のルーティン業務においてもクリティカルシンキングを用いることで、今の方法が最適なのかを問い続けることにより、更なる閃きや改善策が生まれると感じます。 クリティカルシンキングを意識するには？ 業務引継ぎやミーティングの場においては、他者とのディスカッションの場が自分の思考の偏りと同時に他者の思考の偏りも意識する機会となり、よりクリティカルシンキングを意識するきっかけになると感じます。 日々の業務での偏り解消法は？ 以前から直感的に行動を取ってしまうことや、自身の閃きや考えが経験上最善策だという認識が無意識に働いていましたが、今後は一つ一つの業務や行動の前にワンクッションを置き、自らの無意識な偏りを炙り出すルーティンを作り、実践していきます。知識として理解しても行動に反映させることは非常に難易度が高いため、自らの行動の起点になるような癖付けをしていきます。 ディスカッション前の準備の重要性 さらに、他者とのディスカッション前には、議題に基づいて自身の考えを書き出し、その内容に対して5Wで問いかける時間を作るようにします。

数字の意味は？ アカウンティングとは、単に数字を整理・計算するだけでなく、数字を用いて物事を説明し、意思決定に結びつける行為であると理解しました。数字の整理で終わらず、「なぜこの数字になっているのか」や「次に何をすべきか」を言語化する点が重要であると感じました。 数字は説得の鍵？ また、数字は感情や立場から切り離された客観的な共通言語となり得るという点にも大きな学びがありました。「個人的にはこう思う」ではなく、「数字がこう示しているから、この判断を下す」という説明ができることで、普段は言いにくい提案や課題提起も、建設的に伝える武器になると実感しています。 どうやってすり合わせ？ 特に、経営層とのコミュニケーションや予算策定の場面でこの考え方を活用していきたいと思います。実務では、より高い利益を追求する経営陣と、現実的な制約の中で目標を引き上げようとする現場との間で認識のズレが生じることがあります。そのような状況においても、感覚や立場の違いに左右されず、数字を共通の言語として利用することで、建設的な話し合いが促進されると感じています。 改善点はどこ？ 現場の実情に基づいた積み上げをもとに、トップラインの構造やアップサイド・ダウンサイドの要因を数字に紐づけて整理することで、どこに改善の余地があるのかを明確にしていきたいと考えます。経営層と同じ目線で説明できるようになることで、認識のすり合わせや共通の語彙が進み、より前向きな議論につながると思います。 因数分解はどう使う？ また、因数分解を用いて単価や件数を積み上げる重要性を改めて確認しました。一方、将来の見通しを立てる際は、どうしても運や外部環境の影響が大きく、数字だけでは表しきれない部分が存在することにも気付きました。過去の実績や傾向、知見を基に見通しを描くことは可能ですが、環境変化や予想外の要素をどの程度織り込むか、また不確定要素をどのように扱うかは大きな課題と感じています。 不確実性はどうする？ このような不確実性の高い状況において、どの部分を数字で示し、どの部分を前提やリスクとして共有するのか、実務の中でどのように工夫されているのか、ぜひ皆さんの意見を伺いたいと思います。

代表値は何を示す？ データ分析においては、代表値や標準偏差といった基本指標を正しく理解し活用することが大変重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に合わせた使い分けによって、より正確に傾向を読み取ることが可能となります。なお、実際の業務では最頻値を確認する場面もあるため、必要に応じて取り入れることが望ましいです。 集約手法の選び方は？ また、データの集約方法にはさまざまな手法が存在し、誤った方法を用いると解釈や意思決定にズレが生じる可能性があります。そのため、常に目的に合ったアプローチを意識し、適切な手法を選択することが重要です。さらに、データのビジュアル化では、表現方法を工夫することで数字だけでは気づきにくい傾向を視覚的に捉えることができるため、状況に応じた最適な手法の選択が求められます。 ダッシュボードはどう使う？ 施策の効果検証や日々の数値を確認するためのダッシュボードの作成・管理は、私の業務において大変重要な役割を担っています。これまでも代表値の使い分けやデータのビジュアル化について意識してきましたが、今回の学習を通じて基礎部分を再確認することができ、より適切な方法を用いる必要性を実感しました。特に、ダッシュボードは自分だけでなくチームのメンバーも活用するため、見せ方や解釈しやすさに細心の注意を払っています。 新たな平均法は？ これまであまり使用してこなかった加重平均や幾何平均についても、現在扱っているデータに適用できる場面を意識的に探していきたいと考えています。既存のデータを例に、新たな視点での分析に取り組むことで、今まで見逃していた傾向やパターンを見出せる可能性があるため、さまざまな集約方法を試し、状況に合わせた最適な手法を選択できるよう努力したいと思います。 グラフ表現の意味は？ ビジュアル化に関しては、単にグラフを選ぶのではなく、なぜその形式が適切なのかという明確な意図を持って活用することが大切です。さらに、同じ種類のグラフであっても、表示する項目数や内容によって可読性や伝達力が大きく変化するため、見せ方の工夫や調整にも十分な注意を払っています。