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課題 ✕ 本

に関する学び

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どうして姿勢が必要？ クリティカルシンキングの３つの姿勢を基本に、業務課題の解決に取り組む大切さを学びました。具体的には、①常に目的意識を持つ、②自分の思考の癖を前提として考える、③どんなに考えがまとまっても問い続ける、という姿勢を今後意識して業務に臨もうと思います。また、事業戦略の立案や施策実行の際に、より良い方法がないかと問い直すことで、業務の質を高めたいと考えています。 戦略成功の秘訣は？ 事業戦略の成功率を向上させるため、今回の講座で学んだ思考力の鍛え方や、他者に納得感を伝える説明力の重要性を実感しました。この学びを日々の業務に取り入れ、特に戦略立案や関係者の協力・合意を得る場面で積極的に活用していく所存です。 本当に良い判断は？ 本日の業務からは、改めてクリティカルシンキングの３つの姿勢を意識し、自分の考えに対して「本当にそれでよいのか」という視点を加えることで、課題解決の精度をさらに高めていきたいと思います。週末までに関連動画も視聴し、必要な知識とスキルの習得に努める計画です。

具体表現の効果は？ より具体的な言葉で表現することで、学びがより深まると実感しました。AIに細かい質問をすることで、自分でも気づかなかった点が引き出される感覚があり、非常に有益だと感じています。 習慣の重要性は？ 普段の業務では、ふと気づいたことも時間が経つと忘れてしまうことがあります。そのため、業務の中で定期的に振り返りの習慣を持つことが大切だと考えました。 課題設定の極意は？ また、適切なイシューの設定を習得するため、以下のルーティンを取り入れることにしています。まず、GeminiのGemを利用して振り返り用の対話型AIチャットを作成し、次の質問に答えます。 まず、 Q1：本日の業務で、イシューが噛み合わず上手くいかなかった業務は何か？ 次に、 Q2：そのイシューは何であったか？そして、次回はどう解決するか？ さらに、別のチャットでイシューの仮説検証とバイアスチェックを実施します。最後に、毎日18:30にリマインダーを設定し、業務終了後に30分間の振り返りを行うようにしています。

なぜ客観視が必要？ クリティカル・シンキングとは、物事を適切な方法とレベルで考え、客観的な視点を持ちながら自分の考えを批判的に見直し、不要な偏りや重複を排除する思考法であると学びました。お客様への提案を考える際、最初に思いついた仮説に固執せず、「なぜ本当にそうなのか」「どの点を確認すべきか」と自問することが大切だと感じます。また、原因を一つに絞るのではなく、さまざまな可能性を検討し、データや事実に基づいて課題を整理する姿勢が重要です。 どう改善策を選ぶ？ 営業活動において、お客様の売上低下の原因を分析し、改善策や販促施策を提案する際に、この思考法は大いに役立つと考えます。これまで、初めに思いついた原因や解決策に頼りがちだった自分を反省し、今後は「なぜ本当にそうなのか」「ほかに原因はないか」と問い続ける努力をしていきたいと思います。また、ターゲット層を複数の視点から整理し、事実に基づいて課題を分析することで、お客様にとって納得感のある提案ができ、結果的に信頼関係をさらに深められると確信しています。

利益理解で何が見える？ アカウンティングを学ぶことは、会社の成績表を正しく読む力を養うことだと理解しました。ビジネスは基本的に利益が出ているかが重要です。その利益がどのように構成されているのかを知ることで、自社のビジネス構造を理解することができ、非常に重要だと感じました。 数字から戦略は？ 私は、自部門のサポートメンテナンス費用による収入、人件費、そして利益率を正確に把握するために、この知識を活用したいと思っています。また、解釈した数字を基に、人材採用戦略の策定に役立てたいと考えています。さらに、日本のみならず、海外のサポート部門とのベンチマークを行い、課題となり得る部分の把握とその対策についても検討したいと考えています。 数字をどう解析する？ もし、サポート内のファイナンス担当から実際の数字を入手できるのであれば、それを自分で解析してみたいと思います。また、会社の四半期ごとの決算書も同様に自分で解析し、会社の状態を推測しながら、今後の判断材料として活用したいと考えています。

分解の意義は？ 「分けていく」ことは、理解を深めるための重要な手段です。たとえば、数字を活用する際には、まず全体を定義し、目的に沿った切り口で分解することが求められます。このプロセスは、結果がすぐに見えてこなくても、どこに傾向があるかを把握する手助けとなります。 迷いはどう克服？ 分解する作業に迷いが生じた場合も、早急に結論へたどり着くために、思い切って分解を実施してみることが大切です。時間をかけて検討するより、まずは行動してみることで、意外な発見に繋がることもあります。 課題の本質は？ 顧客実績のデータ分析においては、これまで曖昧な課題から無理やり示唆を引き出してしまうことがありました。そのため、問題提起の初めに目的を明確にし、「問題箇所」の特定、「原因究明」、そして「解決策」の各ステップを順序立てて検討する姿勢が必要です。 相談で解決する？ また、業務に関しては、同僚や部下との相談を積極的に行い、情報の整理や意見交換を通じて、より良い解決策につなげることが望まれます。

グループワークで何が学べた？ グループワークを意識して課題に取り組む中で、学びの深さが増すことを実感しました。同じ問題に直面しても、それぞれ異なる思考プロセスが生まれる点に大変興味を抱きました。 ライブ講義で何が起きた？ 久しぶりに参加したライブ講義では、皆さんのチャットでの回答を楽しみながら、以前よりも積極的に意見を発信することができたように感じています。 考え方の違いはどう？ また、様々な考え方や感じ方が存在するため、分析の目的を明確にし、チーム内で思考プロセスを共有しながら進める重要性を再認識しました。直近の出来事をすぐに忘れてしまう傾向を考えると、記録をしっかりと残すことが大切だと感じました。 記録整理は本当に必要？ そのため、今後は毎回、分析の計画表を作成し記録することを意識します。Excelへのコメントだけでは後から内容が断片的に感じられることもあるため、チームメンバーと共に計画表のテンプレートを検討し、全員が情報を整理して共有できる仕組みを整えていきたいと思います。

なぜ商品はヒットしたのか？ 講義に参加できなかったが、ライブ映像を見ている中で、実際にヒットした商品がなぜ売れたのかについて、その裏付けがしっかりとあり、マーケティング戦略が理解しやすかったと感じた。また、学習内容を振り返ることで、習慣の重要性も実感した。 行動が与える影響を考える 自分自身も顧客の一人として、普段無意識に行動していることがどのような影響を及ぼすのか考えることが新鮮だった。現在、自社の既存商品がプロダクトライフサイクルの成熟期にあるが、通常業務に追われ根本的な考察を後回しにしていたので、今回の講義が行動のきっかけとなった。社内のメンバーとも共有しながら課題解決につなげていきたい。 マーケティングの基本を学ぶ 今回の講義では、マーケティングの基本的な部分を学ぶことができたと感じた。まだまだ奥深いマーケティングの世界を学んでいくのは難しいかもしれないが、自分なりに勉強を習慣化し、それを会社の成長に結びつけるだけでなく、自身のキャリアにもつなげて、自己成長していきたいと思った。

データ分析の初め方とは？ データ分析を開始する際、何も考えずに「とりあえず」データを引っ張ってくることが多いと感じていました。しかし、何を知りたくて、何の目的で分析を行うのかを明確にすることの重要性を改めて認識しました。特に、課題がある場合、その課題の根本を探るためには、MECEを意識して質の良い仮説を立てることが大切だと気付きました。 チームの課題をどう把握する？ 毎週提出されるデータを見て、課題がどこにあるのか、そしてその課題に対する現在の立場やGAPを見つけるようにしています。まず、チームとしての課題や目標を確認することが重要です。これが明確になって初めて、どのデータを用い、どのように分析（比較）するのが適切であるかが理解できる気がします。 他社のフレームをどう活用する？ 現在、特に明確な課題や問題があるわけではないので、よりよくするために現状と目標を比較しようと考えています。その際には、自社だけでなく、他社や市場で行われている同様の分析フレームを参照することも役立つでしょう。

現場で何が分かった？ IT業界でリサーチに基づくソリューション提案を行う中、デザインシンキングの実践が顧客の真のニーズに沿った提案を可能にすると実感しました。まず、顧客の現場に足を運び、業務を観察して共感を得ることから始め、データに基づいて本質的な課題を特定しました。その後、社内外の関係者を交えたワークショップを通じて多様なアイデアを創出し、モックアップやデモ環境を用いて解決策を可視化した上で、実際のユーザーテストとフィードバックを重ねることで改善を図りました。この一連のプロセスにより、製品機能の提案から脱却し、顧客の真のニーズに応じたソリューションを提供できるようになりました。 対話で見えた本質は？ また、現場での観察や対話を通じ、顧客が本当に求めるものを深く理解する重要性を再確認しました。従来の単なる機能アピールから一歩進み、顧客と共に課題解決を目指すことで、信頼関係が築かれたと感じています。今後もデザインシンキングを積極的に取り入れ、顧客視点に立った提案を実践していきたいと思います。

生成AIの強みは？ 生成AIは非常に便利で有能なツールですが、その便利さに甘んじることなく、人間がチェックや適度な疑問の目を持つことが大切だと改めて感じました。こうしないと、人間の能力が次第に低下してしまう恐れがあるため、生成AIをあくまで良き相棒として活用する意識が必要だと認識しています。 どこで活用する？ つまり、生成AIを「頭のいい新入社員」のように捉え、単にタスクを与えて使えないと判断するのではなく、その特性を活かせる指導や適切なレビューを通じて、生成AIの真価を引き出すアプローチが求められると感じます。 何が課題となる？ さらに、以下の点について考える必要があると感じます。 ⑴ 生成AIとハイコンテクストな関係性を構築するためには、どのような工夫が必要でしょうか？ ⑵ 生成AIにマネジメントを依頼できるようになるには、どのような要素が求められるのでしょうか？ ⑶ 日本国内で、自分と生成AI（AIエージェント）だけの体制で会社を運営することは実現可能なのでしょうか？

財務状況把握はどう？ 総合演習では、異なる職種のP/LやB/Sを確認し、各項目の割合を把握することの重要性を学びました。企業の資産と負債、流動資産と固定資産、さらには総資産のバランスをチェックすることで、財務状況がどのようになっているかを総合的に理解でき、どこに課題があるか、また目標をどのように設定すべきかが明確になると感じました。 設備投資計画はどう？ 設備投資を行う際には、まず自社のP/LとB/Sから財務状況を確認します。その上で、設備投資に必要な自己資本比率が十分であるか、過去の利益からどの程度の資金を設備投資に充てられるかを見極め、全体のバランスを考慮した計画を策定することが大切だと思います。 資金調達は何が必要？ さらに、過去の実績も踏まえた現在のB/S分析結果をもとに、次年度の設備投資に必要な資金調達方法を検討します。新規借入の必要性や資金調達計画を立て、その数字をB/Sに反映させることで、全体のバランスを意識した設備投資計画を立案できるようにしたいと考えています。

客観視できていますか？ 主観的な判断を排除することの重要性を学びました。私たちの思考には必ずしも客観的な視点が備わっているとは限らないため、答えが導かれた後も「なぜその結論に至ったのか」「本当に正しいのか」を問い続けることが大切だと感じました。 他の原因も見えてますか？ また、仕事で問題が起きたときに原因を明確にする際、この考え方が役立つと実感しています。すぐに原因と思われる事象に気が付いたとしても、他にどんな原因が存在するのか、なぜその事象が発生したのか、定量的なデータを用いて誰が見ても納得できる説明ができるかを念入りに考える必要があります。 多角的に考えていますか？ さらに、問題発生時には、客観的な判断に必要な情報をリストアップし、思考が一面的にならないように努めています。ロジックツリーを活用して原因を深堀りし、上位者や他部署の視点からもチェックを行うよう心掛けています。最後に、取り組んだ結果を振り返ることで、次の課題解決に向けた改善策を見出す重要性を再認識しました。