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受講

に関する学び

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印象に残るAIの動きは？ 講義では、「ある一定数のパラメータを超えた時に突然難しいことができるようになる」というお話が印象に残りました。グラフを通して、近年のAIの大きな飛躍と今後も続く進展を視覚的に理解でき、納得することができました。また、以前読んだ新聞記事で各大学の卒業論文の質が大幅に向上したと知り、一つの変化点を超えた現象として自分の中で反芻し、AIを人間が使い育てていくことに興味が湧いてきました。 チャットで何に気づいた？ 受講者の方々のチャットからも多くの気づきを得ました。子供にどのように伝えたらよいのかという疑問に共感し、日々AIを利用していく中で、人間の思考や力がどのように変化していくのかという漠然とした不安が自分だけではないと感じることができました。言語化、抽象化、具体化という整理のプロセスを経て、自分に不足しているのはまず言語化する能力だということに気付けたのも大きな収穫でした。 経理業務にAI活用可能？ 一方、自分の業務においては、経理業務の効率化に直結する具体的な場面はまだ見出せていません。しかし、処理判断に必要な情報や知識をAIに短時間で収集・整理してもらう可能性は十分に感じられます。Financeに関する業務プロセス改善に携わる中で、ツールの情報収集やワークフローデザインのアイデア出しなど、AIの豊富な提案力を積極的に活用していきたいと考えています。既にAIへの依頼や問いかけは始めており、プロンプトを改善しながら、より自社の状況にフィットする提案を引き出せるよう努めています。 どのように人間の力を維持？ そして、AIを使いこなすためには、人間側の力をどのように維持するか、また、AIと人間の役割分担や線引きをどのようにするかという課題についても考えるようになりました。

強みの組み合わせは？ 勘所として、まず強みを複数組み合わせて差別化できる領域を探ること、次に利用場面を具体的にイメージして顧客にとっての価値を見つけること、そしてターゲットと提供価値がつながるプロモーション施策を打つことが印象に残りました。以前から、強みや差別化について繰り返し聞かされてきたことを、改めて王道だと感じさせる内容でした。 利用場面は本当に実現できる？ 一方で、利用場面を具体的にイメージし、提供価値につなげるプロモーションについては、非自動車事業においては十分に実現できていないと感じています。先週学んだ行動観察やデプスインタビューを通じて、ターゲット顧客が何に困っているのか、どのようなペインを抱えているのかを引き出すことが重要だと思います。その上で、顧客に伝わるネーミング、具体的なソリューション提案、わかりやすいプロモーションを進める必要があります。 インタビューで何が見える？ インタビューにおいては、ターゲットの絞り込みを「６R」（Realistic Scale、Rate of Growth、Rival、Rank、Reach、Response）の枠組みを用いて進め、顧客、企業、ペインとなっている業務を特定しながら実施を進めたいと考えています。 新企画は如何に進む？ また、新商品の企画にあたっては、まず強みを組み合わせることで差別化できる領域を探り、次に利用場面を具体的にイメージする。そして、ターゲットに提供価値が伝わるプロモーションの実施を図ることが必要です。特に、６Rの①Realistic Scale、②Rate of Growth、③Rivalの３要素に重点を置いて調査を進め、出口戦略を考えることが求められると感じました。 特に追加する内容はありません。

目的はどう捉える？ 今週の講義では、クリティカル・シンキングの基礎となる「考える目的の特定」と「思考の癖の自覚」の重要性を学び、特に具体と抽象を行き来する思考プロセスが印象に残りました。 見えない視点は？ ライブ授業の「ドラッグストア」の演習では、私は具体的な「売っているもの」には目が向いたものの、「売っていないもの」への観点が十分でなかったことに気づかされました。この経験を通して、無意識のうちに「目に見える範囲」だけで物事を捉える暗黙の前提にとらわれていたことを痛感しました。論理思考とは単なるテクニックではなく、自身のバイアスを認識し、意図的に思考の枠を広げる姿勢だと理解しました。 伝え方はどう変わる？ また、職場の後輩に対しては、単に知識を伝えるのではなく、私が体験した「ドラッグストア」の演習を実際に体験してもらうことで、「あるもの・ないもの」を分類するプロセスを学び、チーム全体で自分たちがどんな前提に囚われているのかを客観的に捉える感性を磨いていきたいと考えています。 提案の根幹は何？ PMやプリセールスとして顧客提案を行う際も、具体的な問い合わせに即座に機能で回答するだけでなく、「なぜその機能が必要なのか？」と深く問うプロセスを取り入れることが有効と感じています。自分自身の暗黙の前提をなくし、顧客の言葉の背後にある真の課題を捉えることで、表面的な対応ではなく本質的な課題解決に向けた提案を実現していきたいと思います。 自己振り返りの意味は？ 最後に、他の受講生の皆さんは、業務中に自分自身の「思考の癖」に気づくためにどのような工夫やルーティンを取り入れているのか、非常に興味深く感じています。常に客観的に自己を振り返り、偏りなく物事を考えることの難しさを実感しています。

生成AIで何を学んだ？ 試作のグループワークを通じて、多くの受講生が高度な生成AIを活用している様子を目の当たりにし、私自身にとって大きな学びとなりました。アイディアを言語化したり、絵にすることに抵抗がなく、むしろ自らビジュアル化を楽しむ私にとって、このような生成AIの活用には改めて驚かされました。最新のテクノロジーを適切に用いることで、高いレベルのアウトプットが迅速に実現できるという点に、非常に刺激を受けました。 AIとデザイン思考はどう？ 試作の過程で、生成AIが具体的なプロダクトデザインにおいて非常に得意であることが実感できました。一方で、デザイン思考を単なる思考法として用いる場合、抽象的なアイディアの整理や言語化において、AIがどこまで役立つのかという疑問も湧きました。企業の経営課題や公共サービス、交通、住居、教育、金融、軍事といった様々な領域でデザイン思考を応用することを考えたとき、AIをどのように効果的に活用すべきか、改めて考える機会となりました。グループワークの中で、他の受講生からは「AIでは生み出せない発想を引き出すためにAIと対話する」という意見も伺い、多様なアプローチが考えられることに大変興味を覚えました。 課題で得た自信は？ デザイン思考入門の学習を通しては、毎回の課題回答や振り返りが、言語化のトレーニングとして非常に役立ったと感じます。業務での活用を意識し、各課題に対して即座にスピード感を持って回答することで、クライアントとのやりとりを想定した実践的なエクササイズにもなったと思います。これにより、自分の言語表現力が磨かれるとともに、生成AIの能力に対する素直な感動と共に、実際に試してみたいという気持ちが芽生えたのは、今回の学習の大きな成果といえるでしょう。

確証バイアスを再認識？ まずは、確証バイアスについて再認識しました。私たちは自分に都合の良い情報に偏りがちで、客観的に判断することが難しいため、常に予防策が必要だと実感しました。 デジタルの可能性は？ また、デジタルがもたらす可能性について、これまであまり考えたことがなかったと感じました。演習を通して、単なる「モノ」ではなく、「コト」としての体験に結びつけ、発想しながら仮説検証を行うことの重要性を学びました。実際、自分の身近なものとデジタルとの組み合わせを、AIを活用した試作シミュレーションで確認する取り組みを考えています。 採用評価はどう？ 採用や研修においては、面接のその場の判断だけに頼るのではなく、育成へとつながる記録や客観的な判断をデータベース化することが有効だと感じました。たとえば、応募者の筆記試験や研修受講者にはセンサー付きの筆記具を用いることで、より正確な評価が可能になると考えています。 求める人材は？ さらに、構造化面接の提案や、求める人物像、活躍している人材の要件を体系的にまとめ、具体的な情報を積み上げる試みも印象的でした。これにより、採用活動の質を高めることが期待できます。 発注と配送の効率は？ また、得意先企業からの月間発注予定表と配送予定表を組み合わせ、ムダを省いた効率的な手段を提案するアプローチについても学びました。最初はその考え方に馴染みがなかったものの、まずは基本的な理解から進めることの重要性を実感しました。 新たな着眼点は？ 最後に、演習で普段触れることのない問いや、その主旨を理解するために意識的に取り組んだ結果、新たな着眼点を得ることができました。全体を通じて、論理的かつ具体的に物事を考える大切さを再確認する機会となりました。

伝える価値は何？ マーケティングとは、伝えたいことを単に表現するのではなく、相手が得たい価値に着目する視点だと感じました。相手が求める価値を、受け取りやすい形で伝える工夫―例えば、冒頭で価値を示す、要点を構造化するなど―が必要だと認識しています。 マーケティングの魅力は？ 今週学んだマーケティングの視点は、研修資料や営業資料を作成する際に活かせると考えています。これまで「正確に伝える」「資料をきれいにまとめる」ことに重点を置いてきましたが、本来は受け手が「この研修から何を得られるか」「自分にとってどんな価値があるか」を直感的に理解できることが大切です。 構造化の整理はどう？ 今後は、資料の冒頭で得られる価値を明確にし、「ポイントは3点です」といった形で構造的に整理することで、受け手が理解しやすい内容を目指していきたいです。一方で、作業に没入すると「相手が得たいもの」という視点がずれてしまうことが課題だと感じています。そのため、スライドのキーテーマごとに「私は何を伝えたいのか」「それは相手にとってどんな価値なのか」を改めて確認する習慣をつけたいと思います。 研修転職の意義は？ もともと研修に参加して仲間と学び合うことが好きだったため、研修を提供する側の仕事に転職しました。参加される方が「欲しかった情報や視点を得られた」と感じ、高揚感や次へのやる気を持って帰っていただけるよう、相手が求めるものや実際に役に立つ情報を分かりやすく届ける力を高めていきたいと考えています。 日常で感じる疑問は？ 普段の生活でも「どうしてこの商品は売れたのか」「なぜこの広告に心惹かれるのか」と毎日問いかけ、常に相手目線を持ってアウトプットできる仕組みを模索していきたいです。

AI活用はどう考える？ 今後、AIを業務に活用する際には、単なる作業効率化の手段としてではなく、自分の思考を広げ、業務の質を向上させるパートナーとして位置づけることが大切です。そのためには、「何を解決したいのか」「誰に向けたアウトプットなのか」「どのような判断に結びつけるのか」という課題意識を明確にし、業務上の必要条件を整理した上で、適切な指示をAIに与える必要があります。 出力結果の信頼性は？ また、AIから出力された結果は、そのまま利用するのではなく、正確性、論理性、実行可能性、関係者への適合性、コンプライアンスなどの評価軸で吟味し、人間が責任を持って編集し判断する姿勢が求められます。ひとつの提案としてだけ受け止めるのではなく、複数の視点や代替案を検討することで、意思決定や戦略の立案の質を向上させることができるでしょう。 技術進化をどう捉える？ ブランドマネージャーとしては、競合分析、顧客インサイトの整理、プレゼン資料の構成、リスクの洗い出し、関係者への説明準備など、幅広い業務でAIの活用が期待されるため、日々進化する技術や活用方法に合わせて、自身の使い方も継続的にブラッシュアップする必要があります。最新情報や社内外の活用事例を学ぶことで、業務プロセス全体を改善していくことが重要です。 取り組みの評価は？ また、具体的な取り組みとして、週に一度、AIを用いた業務の振り返りの時間を設けること、プロンプトや評価軸をメモに残すこと、社内外の活用事例を定期的にチェックすることが挙げられます。さらに、実際に試してみた結果、うまくいった事例や課題点を積み重ね、これらのプロセスを金曜日の夕方にリマインドすることで、習慣化を図り、継続的な改善を目指していきたいと考えています。

アウトプットは効果的？ eラーニングやオンライン学習はこれまでにも体験してきましたが、今回、アウトプットを意識して参加したことで、実践に活かせているかを改めて確認する貴重な機会となりました。業種の異なる受講生との交流もあり、グループワークで共に学んだ皆さまに改めて感謝しています。 生活リズムは整った？ 学習時間を確保するため、起床時間を早め、早く就寝する生活リズムに切り替えました。結果として、1日のサイクルを見直すことができ、学びに専念できる時間が増えました。 再学習は進んでる？ 今回の学びを振り返り、今後はweek1からweek5までの内容を期限内に再学習し、実践を重ねて定着させようと考えています。また、week3で課された週1回400字の作文には、読書感想や日記の形で取り組み始め、グラフを用いたスライド作成にも精度を上げる努力をしています。 責任分散の背景は？ 2年前の組織再編により、文化の異なるメンバーが一堂に会する状況となりました。業務の一部として、この変化に対する自分自身のアプローチに行き詰まりを感じるケースもありました。個々の行動や理解に注目し、前の組織全体の状況も考慮した結果、責任が分散していることが背景にあると実感しました。そのため、上位組織への働きかけを通じた意識改革の提言が必要であり、働き方や業務改革へつながる可能性も視野に入れて、周囲と連携しながら進めていきたいと考えています。 学び合いの効果は？ 最後のワークグループに参加できなかったことは残念でしたが、これまでのグループワークを通じて、学び合い、気づきを得るとともに、宿題に取り組むなど実りある楽しい時間を過ごすことができました。改めて、ご一緒させて頂いた皆様に感謝いたします。

リーダーの役割とは？ WEEK01〜05を通して学んだことについて。 私にとって不足していた視点は、リーダーとしての人材育成の観点でしたが、本講座を受講することで大きな収穫がありました。これまでは、人材育成とは仕事の方法を教えることだと誤解していましたが、変化や競争が激しい現代においては、部下が自ら考え行動できるように促すことが重要であると学びました。その手法としてエンパワメントがあることも理解しました。 フィードバックの役割を知る ライブ授業で学んだ評価のフィードバックの目的も同様に、会社が期待する役割を伝えることで、メンバーのモチベーションを向上させ、自己成長を促すことにあります。これにより、会社に貢献し、成果を上げるチームを作ることがゴールとされています。 モチベーションを高めるには？ 能力があるにもかかわらずモチベーションの低いメンバーや、チームの成果に十分貢献できていないメンバーが一定数存在しています。そのような人々に対して、どうアプローチし、チーム全体のレベルを上げていくかについて、これまでの学びを活かしながら考えたいと思います。 適切な仕事の振り方を考える メンバー全体のパワーをフル稼働させるためには、頼りがちなメンバーにばかり仕事を任せるのではなく、敢えて機動力が低いと捉えられているメンバーにも適切な仕事を振ることが重要です。その際、環境要因と適合要因を考慮し、本人にとって少し難易度の高いレベルの仕事を任せてみます。それでも仕事の進捗が期待通りでない場合は、その人が抱えている障害やモチベーションを下げる要因を冷静に分析し、適切なアプローチを取りたいと思います。現在任されている大きなプロジェクトを推進しながら、これらのことを実践してみます。

共感の価値は？ デザイン思考における「共感・課題定義・発想・試作・テスト」の5つのステップについて、2点の学びがありました。まず、共感の重要性です。共感とは単に同意することではなく、お互いが認識できる共通の「何か」を見出すことだと感じました。 非線形の魅力とは？ 次に、これらのステップは非線形に繋がっているという点です。特定の順序にこだわるより、行きつ戻りつのプロセスを経ることが、各ステップが互いに影響し合い、より良い思考とプロダクトにつながると実感しました。 意見共有は難しい？ また、システム開発の上流工程では、プロジェクトメンバー間でどのように意見を交わし、定義を共有するかが非常に重要です。システム思考がその施策として大きな役割を果たす可能性はあるものの、実際にどの程度効果を発揮するかはまだ未知数です。一方で、プロジェクトメンバー間で「共感」がどこまで実現できるのか不安に感じることもあります。これまでの経験から、どうしても「同感」に偏ってしまい、ほぼ100%の合意が必要とされる傾向があるように思えるからです。すなわち、MUSTとWANTの区別なく、すべてが必要とされる状況が根付いているのではないかと考えています。 今後の課題は？ この点については、今後学びながら整理し、業務に活かしていきたいと考えています。具体的には、まずは受講生の仲間に「共感」についてヒアリングを行い、意見を共有してみたいと思います。ワークは課題中心であるため、私個人の興味本位で話を進めるのではなく、オフ会や自主的な懇親会などの機会を利用して課題提起を試みるつもりです。また、実際の仕事の中で共感と同感の線引きがどのように行われているのかも観察しながら検証していきたいと考えています。

どんな仮説が必要？ 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明？ また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外？ さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象（What）を明確にしたうえで、問題の所在（Where）を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築？ 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在（Where）に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え？ こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか（Where）の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。

4Pで何が見える？ 仮説設計の授業では、4Pのフレームワークを活用して多角的に仮説を立てる手法を学びました。一つの課題に対して複数の仮説を提示できるため、視点を細かく分解することで見落としを防ぎ、可能性の低い要素も整理できる点が印象的でした。その結果、無駄な検討や思考にかける時間を削減できると感じました。 定量と定性はどう違う？ また、プログラム内では定量分析が中心と考えられていましたが、実際にはインタビューなどの定性調査も取り入れられ、両面からユーザーの理解を深める重要性を改めて実感しました。この体験を通じて、UI/UXデザイナーとしての原点に立ち返る貴重な機会となりました。 0から1の検証法は？ サービスの立ち上げ期（0から1）の段階では、まず仮説を立て、4Pの視点からアンケート項目を設計。また、適切な対象者を選定して定量調査を行い、市場のニーズを把握することが重要であると学びました。その後、定量調査の結果を踏まえてペルソナを設定し、ペルソナに近い対象者への定性インタビューを実施することで、双方の結果の共通点から本当に重要な価値を導き出すアプローチが有効だと感じました。さらに、そこから抽出される価値の要素を整理し、具体的な要件定義へと落とし込むプロセスが理想的な進め方です。 データ解析で何を掴む？ 一方、運用・改善フェーズ（1から2）では、データ解析ツールを用いて流入元や利用デバイス、アクセス時間帯などのデータを収集・分析することが鍵となります。こうしたデータを活用してユーザー動線やペルソナに関する仮説を立て、具体的なターゲット像を明確化。その上で、適切なプロモーション施策を検討し、認知度の向上や利用促進に繋げる取り組みが求められると実感しました。