(81ページ目)

考え ✕ 意見

に関する学び

---

何故捨てると考える？ 業務の中で「捨てる」という行為について、戦略的な視点を持つことの重要性を再認識しています。これまで、慣習的に行っていたことを手放す際に、数値化や定量化といった方法で視覚化しながら、何のために捨てるのかという方向性を明確にすることを意識してきました。 感覚依存はどうして？ 日頃から業務の多岐にわたる要素を整理する上で、「捨てる」という行為は欠かせないものの、その判断は感覚的なものに依存していたと感じています。そこで、より計画的・戦略的に考える意識づけが必要と考えています。 効用最大化って何？ 効用の最大化と方向性の明確化という二つの視点から捨てることを捉えることが、業務改善にとって有効です。たとえば、作業の一部を生成AIが担えると判断すれば、その部分を手放すことで貴重な時間を確保することができます。 チーム意見交換は？ さらに、方向性の明確化を通じた業務整理についても、チーム内で意見交換をし、より良い改善策を模索していきたいと考えています。

正しい伝え方とは？ 相手に伝え、理解してもらうためには、正しい日本語を使い、主語を明確に述べ、理由を順序立てて説明することが大切だと学びました。特に、ピラミッドストラクチャーを用いると、論理的な説明がしやすいと感じます。内容が多い場合でも、あらかじめ根拠を整理してから話すことで、話の流れが整います。また、相手の立場に立って話の構成を考えることも有用です。 実践でどう活かす？ この学びは、たとえば試験のgo/no-goを上司に判断してもらう会議で、チームの意見を正しく伝える際や、年末の業績評価面談で自身の成果を主張する際に役立ちます。同様に、会議などで複数の意見が出た場合でも、参加者全員が納得できる結論に導くために応用できます。 根拠整理はどうする？ まず、何を伝えたいのかを明確にし、トップダウンのピラミッドストラクチャーを作成します。その際、十分な根拠をもって説明できるよう、さまざまな視点や切り口を検討する時間を確保し、最も説得力のある要素を選び取ることが重要です。

AI進化の速さは？ AIの進化と変化のスピードについて、歴史や技術革新の背景を学ぶ中で、その速さを実感しました。今後もこのスピードは落ちることなく、自分自身も変わり続ける必要があると感じています。 ツール選びで迷う？ また、様々なツールが次々と登場しアップデートされる中、どのツールをどのシーンで活用すればよいのか、選択や学び方に悩んでいました。しかし、受講生の皆さんとの会話で同じような不安を抱える方がいると知り、安心感を得るとともに視野が広がりました。 資料作成はどうする？ 現在は、情報収集や整理、議論の相手としてツールを活用していますが、社内外への資料作成といった場面では十分に使いこなせていないため、今後はその点を改善していきたいと思います。 現場活用はどうする？ さらに、さまざまな方との会話を通じて得た新たな視点や考え方をもとに、社内でツールが活用されている部署や担当者に直接意見を聞くなど、自ら積極的に情報を取りに行くアクションを起こしていくつもりです。

数字の結果はなぜ？ 会計は、事業の手法や理念が数字に表れる結果だと理解しています。どのような価値を顧客に提供し、そのためにどんな活動に資源を投入したかが、最終的にPLやBSとして反映されます。そのため、数字を読み解く際には、なぜその結果に至ったのか、事業の内容にまでさかのぼって考えることが大切だと感じました。 財務三表を見る理由は？ 今後は、PL・BSの読み方を学びながら、自社のPL・BS・CFの状況を正確に把握できるように努めたいと考えています。自社の財務状況の把握にとどまらず、競合他社と比較することで事業構造や課題を見極める視点も養いたいです。また、財務三表のつながりを理解することで、事業の成長をPLだけで判断するのではなく、BSの視点も含めた上で、投資判断や施策の優先順位付けに活かしていきたいと考えています。まずは、自社の財務三表をしっかりと読み解き、その内容を共に働くメンバーと共有しながら、現状の財務状況について意見を交わすことから実践していこうと思います。

どうして自己批判？ クリティカルシンキングとは、自身を批判的に捉えることで、他者に納得感を与えるための思考法です。その実践により、自らの意見や行動の根拠を客観的に見直すことが可能になります。 なぜMECEを使う？ また、思考を始める際には、まず抽象度の高い項目をMECE（漏れなくダブりなく）に整理することが推奨されます。一見遠回りに感じられるこのプロセスですが、結果として迅速に内容が整理でき、論理的な考察に繋がります。 広告の位置づけは？ さらに、お客様への情報刺激として広告の役割を考える際は、該当施策が全体像においてどの位置づけにあるのか、俯瞰的な視点で判断することが重要です。自身の経験や一見した印象だけに頼らず、客観的な検証が求められる場面です。 上司提案はどうする？ さらに、上司への提案を行う場合には、あらかじめ自分の意見に対する批判的な視点を持ち、予想される反論に対して準備をしておくことが有効です。これにより、説得力のある提案が実現できます。

目的をどう明確化？ 分析の目的を明確にすることの重要性を実感しました。データを活用する相手がどのような目的で情報を求めているのか、コミュニケーションを通して具体的に確認する必要があります。しかし、実際に会話をすると、目的が漠然としていたり、具体的な内容が伝えられないケースが多く見受けられました。そのため、抽象的な要素を具体的な内容として引き出すヒアリング力が非常に重要だと感じています。この過程で、仮説設定や比較対象の選定がより明確になり、全体の分析基準がしっかりと定まると考えます。 営業データは何を示す？ また、営業活動においては、提供するデータがますます重要になっています。特に、自社製品の導入理由を明確に説明することが求められる中、競合他社との比較において自社製品を選ぶ根拠を明確なデータで示すことが必要です。営業と意見を共有しながら、データ活用の目的を具体的に明確化し、客観的な視点を保った説得力のあるデータ提供を行うことで、導入率の向上につなげたいと考えています。

分析の視点は正しい？ 分析を行う際、「分析は比較なり」という視点を常に意識することが大切だと感じました。まず、分析の目的を正確に把握し、提示先の求める結果と意識を合わせることの重要性を学びました。また、比較する目的に沿って適切な軸を設定する必要性も再認識しました。 意見交換はどう進む？ また、さまざまな業界の方々のご意見を聞くことができ、グループワークでは意見交換が活発に行われ、非常に助かりました。 データの意味は十分？ 私はIT業界で、顧客向けのデータ分析やBIツールの活用を行うことが多いため、依頼内容をただ見える化するのではなく、分析の目的をしっかり意識し、データの意味を考えた上で最適なグラフを選択する必要性を感じました。そのため、データの格納方法や保持方法を含めたトータルな提案力を高めたいと考えています。 業界課題はどう見る？ さらに、さまざまな業界が抱える課題や、それぞれがどのようにデータ分析を実施しているのかについても非常に興味深く感じました。

自分自身の思考を問い直す 人は思考に偏りがあり、経験に基づいた発想に寄りがちな習性があることに気づきました。そのため、自分自身の思考の偏りを自覚し、「3つの視」を活用して違う見方がないか問い続けることが重要だと感じました。また、瞬発力が求められる場面と持久力が求められる場面のそれぞれに応じた対応力を身に着ける必要があると理解しました。 課題解決に役立つ気づきとは？ 業務の改善や改革を企画・検討する際には、課題の本質を見極めるためにこの気づきを活用したいと考えています。日々の会議でも、自分の意見に偏りがあることを意識し、広い視点を持って他の見方がないか探りながら発言をブラッシュアップしていきたいと思います。 ロジックツリーで見解を深める 企画検討の際には、ステークホルダーごとの視点から物事を多角的に見ることを意識的に行い、ロジックツリーを使って分解し整理します。また、会議では経験に基づく反射的な回答は避け、問いかけの本質を見極めた上で、意見を出すことを心がけます。

視覚情報の伝え方は？ 内容だけでなく、視覚的情報を如何に伝えるかが非常に重要であることを実感しています。デザイン表現については個人の感覚に左右される部分が大きく、「一般的な分かりやすさ」とは何かを理解するために、さらなる学びが必要だと感じています。 伝達での悩みは？ また、作業指示や上からの連絡事項を正確に伝える文章を作成することで、チャットやメールの往復が減り、その都度文章を考える時間やストレスが軽減できると考えています。分かりやすい文章作成は、結果としてチーム全体のコミュニケーションの向上につながるのではないかと思います。 どう学び活かす？ さらに、以下の点にも取り組んでみたいと考えています。 ・宣伝やチラシなどの広告に興味を持ち、世間のさまざまな表現からヒントを得ること。 ・使える表現やデザインはキャプチャしておき、自分の資料作りのネタにすること。 ・作成した資料について、第三者に見てもらい、見やすさや伝わりやすさの点で意見をもらうこと。

生成AIの整合性はどうなる？ 生成AIを活用する際は、汎用性の高いテーマであれば非常に良いアウトプットが得られる一方で、全体としての整合性が欠けることや、いわゆる「それっぽい」解答が生まれる可能性がある点に注意が必要です。そのため、適切な条件や情報を提供し、生成された文章を適切に評価することが大切です。 業務効率は本当に向上？ 一方、社内で業務効率化の一環としてCopilotのライセンスが付与されていますが、実際に業務効率化が進んでいる面はあるものの、その効果に対しては疑問が残るという意見もあります。生成AIのできない部分を補うため、私たちは人間の役割の重要性を再認識するとともに、CopilotやPowerBI、Power Automateへの集中した教育投資を通して、投資対効果の向上を目指したいと考えています。 トラブル事例は実際に？ また、生成AIの活用に伴い、実際にトラブルが発生した事例があるのかについても、ぜひ具体的な事例を教えていただきたいと思います。

問いの本質を探る？ 本質的な問いを立てるためには、目の前の事象だけに捉われず、全体を俯瞰しながら、具体と抽象の視点を行き来して考える力が必要であると感じました。適切な粒度で問いを設定するためには、「何のために行うのか」という目的意識を失わないことが第一歩だと学び、常にその意識を持ちながら物事を考えていくことの大切さを実感しました。 議論の目的は？ 先輩と人材育成について意見交換をしている際、話が進むうちに論点が広がり、何について話し合っているのかが分からなくなってしまうことがありました。そうしたとき、話し合いの目的があいまいになり、結論に至らないまま終わってしまうことも多々ありました。 現在の問いは？ 今回の学習を通じて、まず「現在解決すべき問い（イシュー）」を明確にすることの重要性を再認識しました。今後は、議論の際に「今回の問いは何か」「何のために話し合っているのか」という点を意識し、論点がそれた場合には原点に立ち返って整理していくよう努めたいと思います。

ブランド強みは何？ ある事例では、設問３で他社とのポジショニングマップをイメージする際、比較すべき要素が多く、苦労した経験があります。以前の学びから、消費者に刺さるのは２軸までという知見があるため、どの部分がそのブランドの強みとなるのかを、顧客の声をしっかり捉えた上で設計することが重要だと実感しました。 顧客意見は反映？ また、ある著名チェーンの例では、顧客の意見を反映してサラダを付加しても、実際に来店する顧客はその付加価値を求めていなかったというギャップが存在していました。この学びを通じて、常日頃から自分の担当製品のブランド価値について考える必要性を改めて認識するに至りました。 本当の訴求は何？ 自分の担当製品を訴求する際、基本となる訴求ポイントを他社の特徴と照らし合わせながら、再確認していくことが大切だと感じました。自分が強みだと考える部分が、実際にお客様にとっても他社と比べて明確な強みとなっていなければ、訴求の意味は薄れるということを痛感しています。