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学び ✕ 多い

に関する学び

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イシュー設定の重要性とは？ イシューを適切に設定することの大切さを学びました。演習において、イシューを意識せずに事例を見たときと、イシューを意識した場合では、自分の思考の方向性や幅に大きな違いがあることを実感しました。また、日々の経験を振り返ると、イシューを明確にしないディスカッションや会議が多く、議論が脱線してしまう（もしくは脱線させてしまうことが多い）と改めて感じました。一方で、イシューの設定を誤るとその後の解決策全てが間違ってしまうという恐れも感じました。 日々の業務にどう活かす？ 今週学んだ内容は、日々の業務のあらゆる場面で活用できると感じます。全ての仕事、作業、会話には必ず目的が存在します。特に、新しい技術や手法を取り入れる際には、手段と目的を混同してしまう場面が見受けられるため、その抑止に大きな効果が期待できます。 目標達成に向けた習慣づくり 今後は、自分が取り組むことやチームとして成し遂げたい目標を常に問いかける習慣を身につけます。そのためには、業務の重要な場面でまず自分自身に問いかけ、イシューを明確化させることが必要です。イシューが明確になった後は、特に判断する場面や迷った際にはイシューに立ち返ることを徹底し、周囲にも共有します。

思考の癖はどうして？ 人には思考の癖があり、考えやすいことや考えたいことを自然と考えてしまいます。これらは無意識に行われ、自分自身で制約を設けていることに気付かないことが多いです。しかし、「視点、視座、視野」の3つの視を意識することで、より広い思考を得ることができます。また、思考の偏りを防ぐために、問題を分解して考えるという手法も効果的です。 学びの活かし方は？ この学びは、いくつかの場面で活用できると感じています。たとえば、進行中のプロジェクトでのアイデア出しや、会議用のプレゼン資料を作成する際に役立ちます。また、部下からの提案を一緒に確認したり、データ分析を行う際には、何を知るための分析なのかを意識することで、全てのデータを解析しようという不必要な負担を避けることができます。 会議の進め方は？ さらに、自分が開催する打合せでは、冒頭で会議の目的を明確に伝え、出席者の共通認識を一致させた上で会議を開始することが重要です。会議のプレゼン資料を作成する際には、その資料が目的に合致しているか、議論すべき点に見落としがないかを客観的に確認します。そして、議論の場では「本当に？」「なぜ？」という視点を持ち込むことで、議論が一段と深まるようにリードします。

仮説分析の意義は何？ 数字をさまざまな切り口で捉えることで、物事の特徴や潜在する課題が明確になることを改めて理解しました。また、単に数値を分解するのではなく、事前に仮説を立てた上で分析することで、意味のある情報にたどり着けると実感しました。 MECE分析の効果は？ さらに、MECEの考え方に沿って分析を行う場合、「層別」「変数」「プロセス」という３つの分解手法が有効であることを学びました。これにより、複雑なデータや現象を整理し、論理的に捉えることが可能となります。 現場失敗の要因は？ 具体例として、駅の業務において「切符の誤発売」や「車いすご利用のお客様への介助エラー」といった失敗が発生する現場では、どのプロセスでその失敗が多いのかを明確に分解することが重要だと感じました。そうすることで、具体的な課題や短期的に対策を講じるべき点を洗い出すことができます。 多量データの見方は？ また、数万件にのぼるお客様からのご意見や問い合わせについては、地域や駅、年代、所属カテゴリー、利用状況などの視点から切り分けて分析することで、会社全体として対応すべき課題や、特に対処が必要な地域・路線ごとの問題点を明確にすることができると学びました。

優先順位をつけるためには？ 捨てるという行為は、優先順位をつけることを意味します。そのためには、現状を分析し、コスト対効果をデータとして明確に可視化することの重要性を学びました。しかし、売上や利益、品質など、具体的に何を目的や目標とするかを決定するノウハウは、別途必要だと感じました。 SES案件営業の新戦略とは？ まず、SES案件の営業戦略についてです。売上や利益の拡大、技術的な成長が期待できる顧客をターゲットにした営業活動や社員の採用、育成を行います。具体的には、既存の顧客に対して、企業の売上や成長率、自社の売上、人件費、利益額、それに要員一人当たりの売上や人件費、利益額を算出し、費用対効果を明確にします。そのうえで、営業活動やリソースの投入戦略を策定します。 エンジニアの生産性をどう向上？ 次に、エンジニアの生産性向上についてです。残業が多い社員やチームに対して、どのような作業に時間を注いでいるのかを可視化し、各作業の効果を確認します。そして、時間をかけるべき作業であるかを判断し、削減可能かどうかを検討しながら対策を考えることが重要です。このアプローチにより、無駄な作業を削減し、作業の優先順位を適切に設定することで、生産性の向上を図ります。

貸借対照表の見方は？ 普段あまり目にすることのない貸借対照表ですが、「どのように資金を調達し、どのように活用したか」が読み取れるため、経営の体質を理解する手掛かりになると感じました。また、事業内容により、貸借対照表の構成が大きく異なる点も理解できました。たとえば、鉄道会社では固定資産が多い一方、ソフトウェア会社では流動資産が多い傾向があります。私の勤務する製造業では、各種部品を加工する機械や組み立て機械、工場そのものなど、固定資産が非常に多いという特徴があります。 投資の目的は？ さらに、投資に関しては、「どのような価値を提供するために投資を行うのか」を明確にする必要があります。自社が提供する価値を最大限に発揮できるよう、資金調達や投資方法を慎重に検討することが大切だと感じました。 競合の傾向は？ まずは自部門だけでなく、競合他社の貸借対照表も確認し、各社の傾向を把握することで、貸借対照表に慣れることを目指したいと思います。 専門の分析はどう？ また、経理部門とのディスカッションを通じて、専門家がどのように貸借対照表を分析しているのかを理解し、そこから導き出される企業戦略についても、自分で学びながら理解を深めていきたいと考えています。

問いはどう捉える？ 今回の学習を通じて、適切な課題を捉えるためには「問い（イシュー）」の出し方が極めて重要であると再認識できました。実際、あるファストフードチェーンの事例を用いた実践演習を通して、経営やビジネスの視点で演習に取り組む中、「問いから始める」「問いを残す」「問いを共有する」というプロセスを踏むことが不可欠であると実感しました。常に「問い」を意識し、それを全体で共有する重要性を深く認識しました。 表現をどう整理する？ これまでに切り口や分析方法、グラフや表を使った表現方法、MECEやピラミッドストラクチャーといった手法を学んできたのも、結局は「問いを共有する」ための準備であったと感じます。会議や面談、ミーティングでは、効率的に理解できる内容を口頭で説明する取り組みが多い中で、今回の学びを振り返り、より明確に伝える工夫が必要だと感じました。 理解はどう広がる？ 今後は、まず資料作成や表現方法を見直し、ピラミッドストラクチャーなどの考え方を意識しながら、相手に適切に情報が伝わるよう努めていきます。また、資料の見栄えについても工夫を凝らし、しっかりと「共有できている」と実感できるものを目指して、自己満足感を高めていきたいと考えています。

生成AIをどう活かす？ 今回の学びとして、生成AIをビジネスにどのように活用していくかについて考える機会となりました。従来のようにモノそのものの提供から、モノを活用した顧客体験の提供へと視点が転換していることを理解しました。また、他社が創出している価値の本質を捉え、モデル化を行うことで新たな体験価値の提供に繋げる重要性も学びました。 実践は難しい？ week４と比較すると、week５では企業として実践する難易度が非常に高い内容に感じられました。現状、多くの企業がweek４の段階で迷走しており、week５の視点に進めていないため、これこそが自分の業務におけるビジネスチャンスと捉えています。 成果が届かない？ また、企業ごとにAI導入への温度差が見受けられる中、導入後の成果が期待に届かない事例が多いのは、AIがもたらす価値の本質的な理解不足と、業務プロセスの可視化が不十分なためだと考えます。 今後の活動は？ 以上を踏まえ、今後は以下の活動をさらに推し進めていきたいと思います。 ・各企業の業務全体における価値の本質を把握すること ・生成AIで実現可能なことについてさらに学習すること ・自社サービスへの理解を深めること

Week1からの学びを見直す 今週は全体の振り返りとして、week1からの学びを見直す機会がありました。具体的には、多くのことを学びましたが、特に以下の3点が重要だと改めて認識しました。 1. 自他の思考の癖を前提におくこと。 2. 問いを設定すること。 3. 問い続けること。 これらの点を意識しつつ、クリティカルシンキングが上位概念として存在することを再認識できました。 メモの整理とアウトプットの重要性 week1から残してきたメモを振り返り、整理することで、自分の中に学びを深く落とし込むことができました。さらに、その学びを実際のアウトプットとして反復し、定着させるよう努めています。実務での活用を意識して過ごしていますが、まだ使いきれていない学びも多いので、9月は振り返りながらこれらを活用していくつもりです。 学びの共有と実務への活用 週末までにはメモの振り返りとまとめを終わらせ、週明けにはまずメンバーに学びの共有を行う予定です。来週も実際の業務で学んだことを活用する機会が多くあり、week1からweek5で学んだ内容は全てアウトプットとして活用できる予定です。また、今後の事業戦略の立案にも早速この学びを活かしていきます。

伝える目的は何？ 「伝える」という点において、目的の重要性を再確認しました。前回と同様に、「誰に対して、どのようなことを求めているのか」を明確にすることが、伝達行動の鍵であると感じました。今週の学習では、視覚化によってどのように伝わりやすくなるかについて、多くの気づきを得ることができました。資料を作成する際、「これくらいわかるだろう」と思い込みがちですが、読み手の負担を軽減することが重要であると意識します。 資料作成の工夫は？ アンケートや施策効果検証においてグラフや資料の作成を行う機会が頻繁にあります。最近ではCM効果検証の報告資料をまとめましたが、グラフの作成方法や強調すべきポイント、そして見やすさの追求において不足している部分が多いと感じました。資料を見返すと、多くの学びがあり、次回の資料作成に活かしたいと思います。 説明方法はどう？ 週明けには、施策の打合せで概要を説明する機会があります。その際に、誰に伝えるのか、どのポイントが重要なのか、そして伝えたいことは何かを整理したいと思います。これを視覚化（文章に起こすこと、比較表やフロー図を作成すること）を通じて、初見でも理解しやすい説明をできるよう準備を進めたいと考えています。

生成AIの判断方法は？ デジタル技術、特に生成AIを活用するには、ビジネス企画の核となるコンセプトや思いが不可欠だと感じました。生成AIが単独で企画やモックアップを出力する場合もありますが、その結果は紋切り型だったり、企画の主旨が不明瞭になることが多いと感じます。そのため、生成AIのアウトプットをそのまま利用するのではなく、自分自身の判断で選別する意識が大変重要です。 基本方針の必要性は？ また、はじめから生成AIに依存するのではなく、商品やサービス、プロジェクト全体を貫く「基本方針・骨組み・考え方」をしっかり整理した上で、意思を持って向き合う姿勢が求められます。生成AIの出力を鵜呑みにするのではなく、目的に沿った評価や取捨選択を行うため、対話や討議、検討を重ねることが必要です。 成功と失敗の学びは？ さらに、世間のニュースや記事を見ると、生成AIを活用して企画・構築したビジネスの好事例や先進的な取り組みがよく報じられますが、一方で上手くいかなかった事例やリスク、事故については触れられる機会が少ないように思います。そのため、業界ごとの好例や失敗例を集め、比較検討することで、より実践的な知見を得ることが大切だと感じました。

逆境はどう克服する？ コロナ禍において、ある企業が逆境を乗り越えるために試行錯誤したといった例から、どんな困難な状況でもチャンスを掴む素地が備わっていると改めて実感しました。たとえ被害者の立場にあっても、さまざまな視点から物事を見ることで、逆境を転換する可能性があるという教訓を受け取りました。そして、どんな状況であっても考えることを諦めず、挑戦し続ける意義を感じました。 私の強みとは何？ ブログ運営においては、特定の趣味やコアとなるテーマが大きな強みになるとされていますが、私には明確なコアが存在しないため、これまでの経験から自分なりの強みを見つけ出していきたいと考えています。ITを活用してビジネス課題の解決に幅広く関わってきた経験をもとに、小規模ビジネスへの貢献ができる可能性を模索しています。 課題はどう見抜く？ また、常に新たな課題やペインポイントが生まれている現状において、これらの問題に気づくのが遅れてしまうことが多いと感じます。そんな中で、どのように早期に課題を発見し、その解決策を見出すかは大きな課題です。特に、生成AIに関しては既存の概念に囚われがちなため、斬新なアイデアを導き出すのが難しいという印象を持っています。

目的設定はなぜ大事？ 目的を明確に持つことは重要です。目標がなければ、その後の戦略や行動がずれてしまう可能性があります。そのため、目的を明確にすることが大切です。また、戦略や戦術で迷ったときは、目的に立ち戻り再度整合性を確認すると良いでしょう。そして、視座を上げることも大切です。具現化する際、時折全体の目線で確認し、対局を見るように心がけることが重要です。 どうして優先順位決め？ 新規顧客の開拓や組織風土を含む多くの組織課題の中でも、優先順を決めて取り組むことが必要です。特に優先度の高い課題から対応していくことが効果的です。追加で入る業務については、本当に必要なのか、その業務目的を確認することが求められます。ルーティンワークが多い場合でも、課題解決を積極的に進めるようにしましょう。 価値創出はどうする？ 価値を生むことに目を向け、課題を適切に抽出する目を養うことが大切です。毎週ひとつの課題を取り上げて解決に取り組むようにしましょう。新しい課題については、まずフレームワークで対応できるかを調査し、フレームワークを使う習慣をつけることが有益です。また、関係者に説明する際には、情報を整理してわかりやすく伝えるように心がけましょう。