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本 ✕ 利用

に関する学び

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仕事の優先度をどう決める？ 仕事の優先度を決めることは非常に重要であり、優先度が低いものはやらないという決断が必要です。日本では「お客様は神様だ」という考えが広く浸透していますが、手間がかかる割に利益に繋がらない顧客に対応することが多くあります。その結果、良い顧客にもコスト負担を強いてしまい、顧客サービスの低下を招くことがあります。また、リスク回避志向が強く、あらゆる対策を講じようとする傾向もありますが、全体を見て切り捨てるべき部分は切り捨てる必要があると考えます。 日本と海外でのプロジェクト運営の違いは？ 海外のITプロジェクトでは、半数以上が途中で中止になるとされていますが、日本では一度始まったプロジェクトは、関係者の多くが無意味だと感じていても、中止になることがほとんどありません。私の経験でも、不具合対応の際に優先度を確認すると、日本の顧客や上司からはすべて重要だと言われることが多いです。一方で、海外では必ず優先度をつけてくれます。このような姿勢の違いが、生産性の差に結びついているのではないかと思います。少なくとも自分が意思決定者である場合は、明確に優先度を決め、取捨選択を行うことを心がけたいです。 管理職としての決裁権行使 管理職として、ある程度の決裁権があります。これまでにも意識していましたが、今後はさらに強く優先度を決めて、やらない決断もできるようにしたいと思っています。また、AI系のサービスを多く契約していますが、中には利用頻度が低いものもあります。そのため、クレジットカードの支払いと利用状況を確認し、一部のサービスを解約することを検討しています。

カフェで価値守れてる？ アカウンティング研修の第1週目では、P/L（損益計算書）を題材に、カフェ経営のケーススタディを通して「利益を生み出すためには、店としてどのような価値を提供するか」が重要であると学びました。特に、高級志向のカフェが原価低減を図るために安価な豆を使用しようとしたが、結果的に店のコンセプトが損なわれ、顧客に支持されなくなる可能性があるという事例が印象に残りました。単に売上から原価を引いた数値だけで判断するのではなく、「価値を守ることが利益に直結する」という視点の重要性を実感しました。 IT提案で本当に伝わる？ この学びは、私が関わるITシステムの提案やプロジェクト企画にも活かせると感じています。たとえば、顧客に単にコスト削減を訴えるのではなく、その企業のビジョンや利用者のニーズに合致した価値を明示し、費用対効果の高い提案を行うことが大切です。そのため、今後は提案書の作成時に「この機能は誰のためで、どのような価値を提供するのか」を意識し、価格や納期だけでなく、価値提供を軸にした提案を心がけていきます。 価値、どう数量化する？ 一方で、「価値を守ることが利益につながる」とはいえ、その“価値”をいかに定量的に測定するかについて疑問も感じました。ITプロジェクトでは、顧客の要求に応えるために機能の取捨選択が求められ、何を守るべき価値とするかの判断が難しいと感じています。他の受講生にも「価値」と「利益」のバランスについて、実際の経験をもとに意見を交換し、定量評価が難しい価値をどのようにマネジメントに反映するかを議論してみたいと考えています。

文章の構成を整えるには？ 初めは理解しているつもりでも、相手に伝えるためには正しい日本語を使い、自分の文章を俯瞰して評価することの重要性を学びました。手順を踏んでトップダウンで文章を整理することで、内容がより明確になり、論理的な構造が築けると感じました。 文章整理はなぜ必要？ 文章を整理する作業は、面倒に思えることもありますが、そうしないと相手に負担をかけることになります。相手の立場を意識して具体的に整理することで、自分自身もその重要性に気づくことができました。 正しい日本語の秘密は？ さらに、正しい日本語を自在に使いこなすためには、言語力だけでなく、句読点の配置、文末表現、能動態や受動態の使い分けといった細かな部分も意識する必要があります。これらを整理するスキルを身につければ、苦手とする言語化も徐々に改善できると実感しました。 言語化作業はどう効率化？ また、普段は面倒だと感じる言語化の作業も、ピラミッドストラクチャーなどを利用することで、資料作成やプレゼン準備の効率化に大いに役立ちます。具体的な理由や情報を整理することで、周囲とのコミュニケーションも円滑になり、信頼関係を築く上でも効果的だと感じました。 伝える力はどう高める？ 伝えたい内容を整理・具体化し、順序立てて言語化する力は、業務上のみならず日常生活でも必要なスキルです。まずは資料作成や文章表現を丁寧に訓練することが大切ですが、毎回の作業に十分な時間を取れない場合もあります。将来的には、短時間で自然にこれらのスキルを発揮できるようになりたいと感じました。

オリジナル分析はどう可能？ 既存データの利用にとどまらず、例えば表そのままではなく、自分なりに項目を追加するなど一手間をかけることで、オリジナルな分析につなげることが大切だと感じました。 意味ある切り口は何？ また、データを分解する際は、どの切り口で分けると意味や価値が見出せるのか、自ら仮説を立てた上で作業に取り組む習慣を身につけたいと感じています。 実践で何が見えた？ 実践演習では、データの切り口を少し変えるだけでも見えてくる傾向が大きく異なることを体感しました。例えば、年齢を10台、20代と区分する場合と、18歳、19～22歳、23歳以上と分けた場合では、結果に大きな差が生じることが分かりました。 検証はどう進める？ さらに、複数の切り口で分解・分析を繰り返し、その分析結果に対して「本当にそれで正しいのか」と疑いながら丁寧に検証する姿勢が重要だと感じます。特に、When／Who／Howに着目した分解方法は、今後のデータ分析に必ず活用していきたいと思います。 提案にどんな自信？ これらの経験は、顧客への提案や市場・課題の分析において、既存データだけに頼らず、自分なりの切り口で関連データを組み合わせたり、項目の追加や相対値の算出などの工夫を行うことが、より価値ある提案につながるという自信を与えてくれました。 業界交流で何が得られる？ また、他業種や他業界でどのようなデータが使われ、どのように分析が進められているのか意見交換することで、新たな気付きや相乗効果を得られる可能性があると感じています。

デザイン思考は何だろ？ 「デザイン思考」とは何か、少し理解することができました。今あるものをつくりかえる―すなわちイノベーション―という考えの中で、先生が「はやく雑に、まずはつくってみる（ベータ版をつくる）」とおっしゃった上に、「ためして、また壊してつくっていく」という言葉がとても印象に残りました。 利用者は誰かな？ また、グループワークでは「新しいまな板」をテーマに、まず利用者となる人を決めるという人間中心の視点から議論しました。さらに、顧客が誰であり、何に困っているのかという問いや、そのために市場調査が必要であるという点もしっかり認識することができました。 実践の意義は何？ 私は経営学を専門とする大学教員で、これまでは理論構築を中心にビジネスプランの作成と実践を指導してきました。しかし、今回の経験から、まずは「作らせてみる」という実践的なアプローチを取り入れ、デザイン思考を積極的に活用してみたいと考えるようになりました。顧客を具体的にイメージし、雑でもよいので実際に試作することの重要性を実感しました。 授業にどう反映？ 大学では前期・後期制を採用しているため、後期（10月開始分）から早速この考え方を授業に取り入れていく予定です。 直感の重要性は？ また、講義を受けた感想として、事前にデザイン思考に関する書籍や資料を読み込みすぎると、本来身につけるべき実践力が育ちにくいのではないかと感じました。そのため、直感を大切にしながら自分なりの整理を行い、今すぐ取り組む行動計画として実践していきたいと思います。

サンプル数の確保はどうなってる？ A/Bテストの考え方には納得する部分もありますが、実際にはサンプル数の確保が課題と感じています。さらに、事前に複数のパターンを策定し、どのパターンを実施するかを整理することが重要だと思いました。そのため、仮説立てと比較の視点を取り入れ、前段階で十分な検討を行う必要があります。 福利厚生の効果はどう？ 報酬制度における一部手当の決定有無に関してA/Bテストを実施するのは難しいですが、従業員向けの現物福利厚生施策の展開に際しては、サンプルテストとしてA/Bテストを活用し、ニーズを把握することで、本導入後の定着と利用率向上につながると考えています。 コーチングメモの評価は？ 【AIコーチングメモ】 ［総評］ A/Bテストにおける仮説立てと比較の視点を具体的に捉えた点は評価できます。また、サンプル数の確保方法についてさらに検討を加えると、実務に即した学びが得られるでしょう。 ［今週の学び］ A/Bテスト設計の重要性を理解し、パターン整理と前段階の検討の大切さに気付けたことは、実務応用に向けた大きな一歩です。 ［さらに思考を深める問い］ ・人事業務において、具体的にどのようなデータを用いてサンプル数を見積もり、効果測定を行うことを想定していますか？ ・実際の施策実施前に、どのような基準でパターンの優先順位を決定するのが、最も納得感のある仮説検証となるでしょうか？ ［最後に］ 試行設計の段階でシミュレーションを細かく行い、実務に直結するアクションプランを策定することをお勧めします。

自社商品の魅力は？ 自社商品の魅力を伝える際、単に情報を伝達するだけでなく、顧客自身がその魅力を実感できるよう工夫することが大切だと学びました。また、マーケティングの視点を持つことで、企画・開発・販売といった各プロセスがうまく機能しているかを把握しやすくなります。 フレームワークはどう活かす？ マーケティングフレームワークを自然に活用できないのは、十分に学習が進んでいない証拠だと痛感しました。今後はこれらのフレームワークを意識的に使いこなすことで、より実践的な知識を身につけたいと考えています。 市場調査の見方は？ 市場調査では、仮説に基づく設計と分析を行い、顧客のニーズや動向を深く理解することに努めたいと思います。さらに、戦略策定の段階では、得られた顧客理解を活かし、どのような課題に対してどのようなソリューションを提供できるかを検討していきます。 プロモーションの本質は？ プロモーション活動では、イベントや広告において、顧客志向をさらに追求することで、核心となるメッセージをより明確に伝えることができると実感しました。 情報収集のコツは？ また、効率的な情報収集のためには、Googleアラートなどのツールを活用し、多様な媒体から最新の情報をキャッチアップすることが重要だと感じました。 営業同行の発見は？ 最後に、営業部との同行を通じて、競合他社を利用している顧客に加えて、既存の大切な顧客とも直接話をすることで、自社の魅力や不足している点を具体的に把握できた経験は非常に貴重でした。

生成AI活用の注意点は？ 日常業務では、文章作成やリサーチのために生成AIを活用していますが、生成AIの回答をそのまま利用するのではなく、内容を丁寧に見直し、評価・判断することで自分自身の考える力を維持することが重要だと感じています。以前は、生成AIに依存することで自身のスキルが低下するのではないかという不安がありましたが、今回の学習を通じてその懸念が解消されました。 学習の見直し方は？ 今回の学習では、生成AIの回答を一次案として受け止めつつ、必ず内容を確認・修正するプロセスを改めて認識しました。これまで無意識に行っていたことではありますが、このプロセスこそが業務において本質的かつ不可欠なものであり、アウトプットの質の向上だけでなく、生成AI活用スキル自体の向上につながっていると実感しました。 多様ツールの使い方は？ また、文章や画像など目的に応じた多様な生成AIツールが存在することを知り、今後も継続して学びながら業務に効果的に取り入れていきたいと感じています。業務に取り組む上で意識しているポイントは以下の通りです。 自分の判断を守るには？ まず、生成AIを文章作成やリサーチの補助として活用する際には、最終的な考えや判断は自分が担うという姿勢を崩さないことです。次に、生成AIの回答を一次案として捉え、必ず内容や表現を確認・修正することで、業務知識や文章力の維持・向上につなげています。また、目的に応じて文章生成や画像生成などさまざまな生成AIツールを使い分け、主体的に業務を進めるよう努めています。

統計予測を信じて良い？ これまで自己学習を進める中で、当初は統計的予測に基づいて回答が導かれていると理解していました。しかし、生成AIを使わずに自身の考えを言語化する過程で、人間もまた似た思考回路に陥ることがあるのではないかと改めて感じました。たとえば、クライアントの期待に応えるための表現など、これまでの経験から学んだ知識を利用している点がその一例だと思います。 仮説は本当に有効？ また、相手が生成AIであれ人間であれ、問いかける際には自身で仮説を立てることが重要だと考えます。仮説を持って問いを投げかけ、異なる回答が返ってきた場合にもそれを理解することで、より深い洞察に繋がると感じました。 業務分析の秘訣は？ 実際、自身の業務においては、競合の類似課題へのアクション例の調査や論点抽出などで、これまでの知見を活かしながら活用しています。また、業務課題を分析する際には、壁打ちのような形で相談することもしばしばあります。ネットリサーチ的なものはそれほど注意を要さないと思いますが、論点抽出や課題分析の場合は、自分自身での仮説検討がなければ、ありふれた回答に流されてしまい、真の成果に結びつかない可能性があると感じました。 回答予測の限界は？ 統計的に回答を予測するという手法は、生成AI特有の課題というよりも、実際にその手法を利用する人間も同様の思考パターンに陥るのではないかという疑問を抱かせます。業務においてより大きな価値を生み出すには、どのようなアプローチが求められるのか、今後も考えていく必要があると感じています。

目的は何でしょうか？ 今回の講義を通して、まず目的を明確にすることの大切さや、その目的に沿って適切な情報を集めること、そしてデータを加工し比較することで初めて分析が成立するという基本的な考え方を学びました。 難問の比較ってどう？ また、難しいテーマの比較においては、直接的な比較だけでなく間接的なアプローチも可能であり、柔軟な考え方が求められると実感しました。特に、愛の価値の算出方法に触れた際は、自分の考えの枠を超える新たな視点に出会い、非常に勉強になりました。そして、これまで耳にしていた「Apple to Apple」という言葉の意味を実体験に基づいて理解することができ、当時の意図にハッとする瞬間がありました。加えて、どのデータが適切かという判断には個人差があることを実感し、さらなる経験の積み重ねが重要だと感じました。 学びはどう活かす？ 今回の学びは、商品の販売企画やプロモーション活動にも役立つと考えています。実際、講義を受けた後からは、販売企画の場面で比較を意識するようになり、データ分析を通じて「新しいことがわかる楽しさ」を感じ始めています。 数字以外の視点は？ さらに、来週からは数字以外の情報を分析する予定であり、どのような視点で分析を進めるのかが楽しみです。また、得られた情報を効果的に伝える方法についても興味があります。グラフや表、あるいは絵など、さまざまな手法がどのように利用されているのか、また絵を用いる場合にはどのようなアイデアが生み出されるのか、実際に皆さんのお話を聞いてみたいと思います。

損益計算書の本質は？ 損益計算書は、企業の運動成績表のようなものです。水泳の例えがしっくりきており、力いっぱい泳いでも、抵抗が大きければ進む距離は短くなります。同様に、しっかりと力を発揮しながらも、無駄な動きを省いて抵抗を減らすことの大切さを学びました。この点から、人やモノがいかに無駄なく効率的に利用されているかという観点も考えるようになりました。 実例で何が分かる？ また、カフェのケーススタディや図表を用いた具体的な説明により、それぞれの違いが明確に理解できました。さらに、前年比や同業他社との比較を通して、損益計算書の各指標をどのような観点で見るべきかを学ぶことができました。特に、同業他社との比較は、自社のどの部分が優れているのかを認識する良いきっかけとなりました。 財務分析のポイントは？ 具体的には、今後、経営会議で取り上げられる損益計算書についての議題や、月単位で回ってくる損益計算書の分析に積極的に活用したいと考えています。また、自身で損益計算書を見た際に、昨月と比較して原価が高かったり、経常利益が芳しくない場合、その背景にどのような要因があるのかといった疑問を自然に持てるような状況を作り出したいと思います。 情報はどう活かす？ 幸運なことに、会社ではこうした財務諸表の情報がオープンにアクセスできる環境が整っているため、朝一番のタスクとしてチェックすることから始めようと考えています。経営会議にも参加できる環境にあるため、会議での発言を通じて、学んだ知識を実践していきたいと思います。

生成AIの基本原理は？ 今週のテーマは「生成AIとの向き合い方」です。まず、LLM（大規模言語モデル）の基本原理が「次に続く語を統計的に予測する」ことにあると学びました。この原理を理解することで、生成AIの利点と欠点を客観的に俯瞰できるようになりました。 能力検証はどう進む？ また、生成AIがどのようなことができ、どのようなことが苦手かを検証しながら、自分のワークフローに落とし込む際には仮説検証のアプローチが有効であると感じました。特に、問題を「分解する」「比較する」といった考え方を用いることで、検証の精度が向上する点が印象的でした。 プライバシー対策は万全？ データ分析やコーディング分析に生成AIを活用する場合、学習に使用するデータから個人情報が漏洩したりプライバシーが侵害されたりするリスクが伴います。これを防ぐためには、匿名化などのプライバシー保護技術の導入や、個人情報保護法に準拠したデータの利用が必要です。 正確な出力は実現できる？ 生成AIの苦手な点として、完全に正確な内容を出力できない場合があること、指示があいまいだと求めるアウトプットが得られないこと、非公開情報や最新情報が反映されないこと、数値の扱いが不正確になることが挙げられます。こうした点を踏まえ、プロンプト作成の際にはハルシネーションを減らす工夫や、アウトプットの質向上を目指す必要があります。また、生成AIが出力した情報については、適切に反映されているか、引用元が信頼できるかを確認することで、確実なファクトチェックが可能となります。