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考え ✕ 思い

に関する学び

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視野の限界は何？ これまで、自分でも意識していなかったのですが、実は考え方に偏りがあることに気づかされました。たとえば、ある演習では「病院は〇〇するところ」というテーマに取り組んだ際、患者目線でしかアイデアが浮かばなかった経験から、自分の視点が限定されていると痛感しました。そうした偏りから脱却するために、脳の使い方を工夫し、ディスカッションや反復トレーニングを取り入れたいと考えています。 他者の意見は参考に？ また、仕事を進める際には、これまで自分の経験を基に最善と思われる方法だけを選んできましたが、今後は「あの人ならどうするか」といった視点を取り入れ、複数の案を考えてみようと思います。このように他者のアプローチを参考にすることで、自分には無かった発想に触れることができ、より効率的に仕事を進められる可能性があると感じています。

仮説思考の意義は？ AIを前提とした仮説思考の方法やプロセスが大変参考になりました。身近なヒット商品やサービスにおいてすでにAI予測が活用されている事例を知ることができ、有意義な学びとなりました。ただし、最終的に仮説を組み立て、検証プロセスを進めるのは人間であるため、人間としての能力と意欲は常に必要であると感じました。 業務適用は可能？ 今後は、この仮説思考の方法を自らの業務に取り入れたいと考えています。現在、組織や業務設計、そしてそれに関連する各タスクのレビューを実施していますが、AIによるレビューを活用して整合性と一貫性を確認することで、組織設計と業務設計の質の向上が期待できると考えています。 事例の理解は？ さらに、AIの予測機能を応用した具体的な商品やサービスの事例についても、より多く知る機会を得たいと思います。

価格設定の課題は？ 今週の学習を通し、価格設定の難しさを改めて実感しました。単に値下げや値上げでPDCAを回すのではなく、価格は最終手段として慎重に扱うべきだと感じました。特に市場参入時は、後から調整する前提ではなく、価値や競争環境を十分に精査した上で、妥当な価格帯の中でもやや高めの水準を最初に提示することが、長期的な利益確保に直結すると学びました。 値引き戦略はどうすか？ また、価格や値下げキャンペーンを検討する際には、短期的に顧客を惹きつけるための安易な値下げが、その後の値上げを困難にし、損失が長期化するリスクを伴うことを意識する必要があると考えます。具体的には、単発の赤字額だけで判断するのではなく、価格変更が中長期に及ぼす影響や顧客の期待を整理しながら、プライシング戦略を慎重に設計していく行動を実践していきたいと思います。

検証方法はどうなってる？ 本質的な原因を追求するためには、データや数字を多面的にチェックし、単なる仮説だけでなく異なる視点から検証することの重要性を学びました。また、検証結果を確認する際に、一度立ち止まって漏れや重複がないかどうかを確認する習慣を身につけることが大切だと実感しました。 事業分析の見直しは？ 新規取引先の事業分析では、売上、コスト、資金繰りなどを漏れなくダブりなく把握するために、MECEの考え方を用いて各要素を分解し、どの部分が収益性に影響を与えているかを明確にしていきたいと考えています。また、特定の仮説一辺倒にならずに複数の観点から原因を検証することを心掛け、資料作成やプレゼンテーションの場面においても、具体的に物事を分解し、なぜ返済方法が期限一括となるのかなどの理由をしっかりと説明できるよう努めたいと思います。

問いと答えで学ぶ理由は？ 今週はクリティカルシンキングの振り返りを行い、WEEK1の自分の回答を再確認しました。問いと答え、すなわち主張と根拠のシンプルな構成が印象的で、問いを明確に設定し、その問いだけに集中して回答するという行為の難しさを実感しました。 お客様の課題は核心？ また、商談時にはお客様からシステム構築による課題解決のご相談をいただくことが多い中で、お客様の課題が何か、本当にその課題が核心なのか、そしてその解決策が改善につながるのかを、主張と根拠をセットで検討する必要があると感じました。講義で「早く答えを導き出すには常に考え続けることが大切」という話が印象深く、思考の切り替えを意識して反復することで、そのスピード感を自分のものにしたいと思います。今後は、何かを考える際に必ず主張と根拠を意識する行動を心がけていきます。

初動で何を押さえる？ 取り組むべき問いについて、最初の一歩からずれてしまうと、異なる論点へ進んでしまう可能性があります。したがって、組織やチーム全体で方向性を共有することが非常に重要だと感じました。イシューを特定するためには、問いを明確にし、具体的に考え、一貫して押さえ続けることが大切です。 採用手法の見直しは？ 実務においては、新卒採用や中途採用の手法について検討する際、キャリアフェアの動員数を増やすことだけに固執せず、イシューがどこにあるのか、そして他に利用できるチャネルを探求していく視点が重要だと学びました。 採用効率向上の方法は？ はじめに、どのような手法が考えられるのかリサーチし、それを書き出してみます。そして、ターゲット層を分析し、具体的にどのような行動が採用効率を向上させるのかを検討していきたいと思います。

生成AIの活用は？ 生成AIの得意な領域について、改めて理解を深めることができました。できることのイメージは掴めたものの、実際の業務環境ではどのツールをどのように使えるのか、再確認する必要があると感じました。今後は、具体的な手法を実際に試しながら学んでいきたいと思います。 議事録の整理は？ また、会議での議事録要約は最近よく活用していますが、途中から参加した際の議論の流れの確認には使ったことがありません。今後は、その活用方法も検討し、ビッグデータを基に観点を提示しながらまとめることで、業務テーマのアイデア出しに役立てたいと考えています。 効果の検証は？ どのツールが適しているのか、また試す方法についても工夫が必要だと感じています。活用中にわからなくなった場合、周囲に尋ねる以外の手段についても模索していきたいと思います。

考えの幅はどう広げる？ 自分の発想に偏りがあるという自覚はあるものの、それが性格の一部として仕方がないわけではなく、「頭の使い方を知る」ことで考えの幅を広げ、自身にツッコミを入れることができると感じました。この点は大変印象的で、今後の学びに希望を抱かせるものでした。 抽象と具体のバランスは？ また、従業員の意識醸成を目的とした施策の検討において、抽象的な議論だけでは実効性に欠ける場面があると実感しています。過去に「検討が浅い」や「全体感がわからない」と指摘された経験から、今後は具体と抽象のキャッチボールを意識し、MECEやロジックツリーを活用して誰にでも理解しやすい形で物事を整理することに努めたいと思います。具体的な問題に取り組む際には、日頃から他の受講生がどのような工夫や意識を持っているのかも是非聞いてみたいと考えています。

投資効果をどう考える？ 投資対効果やリソースの配分、そして現状の数値化と分析の重要性を再確認させられました。これらは、ビジネスの現場で常に意識すべきポイントだと実感しています。 捨てるはどんな意味？ 特に印象に残ったのは「捨てること」の大切さです。相手との関係性を考慮すると、何かを手放す決断は難しいものですが、ビジネスにおいては感情と事実を切り離す必要があるため、捨てる決断も時には必要だと感じました。 業務見直しの鍵は？ また、業務を見直していく中で、過去から引き継いできた業務に対しても思い切って捨てる選択肢があるのではないかと考えるようになりました。現状の目的や、誰にとって必要なものなのか、なくなって困ることがあるのかを整理し、そのリソースをより戦略的な上流工程に振り向けることで、さらなる成果につなげたいと思います。

なぜイシューが大切？ 論点をずらさないためには、まずイシューの特定が重要であり、そのイシューをより具体的な行動に落とし込むことが大切だと学びました。また、イシューは単に追い続けるのではなく、定期的に立ち返ってその方向性が間違っていないかを確認する必要があると感じています。 目的をどう守る？ 自身が主体となる打ち合わせの中で、本来の目的を見失い、会話がだらだらと続くことがしばしばあるため、そのような状況に陥る前にイシューに立ち返り、本来の目的を果たせるようにコントロールしていきたいと思います。 問いをどう活かす？ まずは、イシューを設定することから始め、その問いを基に報告資料や提案資料の作成に取り組んでいこうと考えています。同様に、他者が作成した資料に対しても、これらの視点を意識してチェックしていきたいと思います。

なぜ前提条件は大切？ まず、前提条件や利用用途、定性的な観点など、自分が理解している内容と異なる部分が出てくる可能性を踏まえ、的確な指示やプロンプトの作成が重要だと実感しました。完成物に対して違和感を感じた際、その原因を繰り返し検証することで、自身の感度や理解力が向上すると感じています。 他ツールはどう活かす？ また、各ツールの得意不得意や特徴をおおまかに理解し、実際に使ってみる体験が大切だと思います。現在は主にGeminiやnotebookMLを活用していますが、業務上、他のツールでも十分に役立つものがあると考えています。そのため、グロービスの学び放題を通じて、他のツールに関する動画を視聴し、新たに1～2個のツールを業務に活かせるか試してみようと考えています。特に、資料作成業務をより効率的に進める方法を模索しています。

AIで何を達成する？ AIの力を活用して何を成し遂げたいのか、改めて考えるきっかけを得ました。この経験を通じて、自分自身の思考力をさらに高める必要があると実感しています. デジタル世代の挑戦は？ また、デジタルが当たり前の世代が加わる中で、彼らの力を最大限に発揮してもらいながら業界についての理解を深めるため、組織文化やマネジメント、仕組み作り、リーダーシップなどを一段と強化する必要性にも気付かされました. 学びをどう共有する？ 今回学んだことを自分の言葉で整理し、身近なチームメンバーと共有する予定です。AIのサポートを活かしながら、体験を通して考える機会を設けたいと思います。また、分析手法や資料の蓄積方法についても、大きく刷新していきたいと考えています。とはいえ、まずは小さな取り組みから迅速に実施していくつもりです.