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考え ✕ 人

に関する学び

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決算報告書をどう捉える？ 現在、システバックスの決算報告書を実際に確認する機会がありました。以前はただの数字の羅列に過ぎなかったP/Lですが、コンセプトや事業活動のイメージとリンクさせることで、数値の背景が見えてきたと感じます。システムエンジニアから税理士法人に転職し、少しずつ担当のお客様を持つ中で、今後はお客様へP/LやB/Sを説明する機会が増えていくと予想しています。そのため、今回の学びは非常に有意義で、企業についてさらに調べるなどして内省できる良い機会となりました。 説明方法はどう考える？ ご担当のお客様には、数値を根拠にP/Lの結果や今後の動向を自信を持ってご説明しています。また、事業活動をヒアリングした内容を図などに落とし込み、お客様とのイメージを合わせる取り組みも行っています。今回の決算報告書の学びを活かし、先輩社員の説明面談にも同席し、学んだ視点でレポートを読み、フィードバックをいただくことでさらにスキルアップを目指していきたいと考えています。

6週間で何を得た？ 6週間の学習を振り返ると、各Weekの内容が自分にとって大きな学びとなったと感じました。特に、論理的思考力やクリティカルシンキングの重要性を再認識し、あるべき姿、すなわちゴールを明確に定めることが不可欠であると学びました。 本質はどう捉えた？ LIVE授業やディスカッションを通じて、自らの「ありたい姿」を「本質をとらえ、問題提起・価値創造・提案し、それを実現できる人物でありたい」と定めました。業務の中で、時には「正しくなさそうな」判断や「失敗しそうな」状況に直面することがありますが、なぜそう感じるのかを常に考えることで、自分なりの判断基準を持とうと努めています。 マーケティングで何を試す？ さらに、今回受講したマーケティングの知識を活用し、主張を組み立てる際や代替案を提示する場面で効果的に取り入れたいと考えています。まずは自分の影響が及ぶ範囲で成果を積み重ね、そのうえで影響の輪を広げることで、より多くの場面で実践していく所存です。

データ分析で何を学ぶ？ 今週は、データ分析による業務課題の可視化や、仮説構築から分解・深掘り、施策立案に至る一連の流れを体系的に学びました。全体平均だけでは見えないグループごとの傾向把握の重要性や、セグメント別分析を通じてボトルネックやインサイトを抽出するプロセスが特に印象に残りました。具体的なケーススタディを通して、満足度や成果指標を分解することで課題の本質に迫るアプローチを体験できたことは非常に有意義でした。 営業分析をどう活かす？ また、今回学んだ分析プロセスや分解思考は、自身の業務、特に営業活動にも応用可能だと感じました。たとえば、営業メンバーの訪問件数や提案内容、業界別の成約率、失注理由などのデータを収集・分解し、チームや個人、顧客属性ごとに傾向を分析することで、属人的な営業から再現性の高いプロセス型営業への転換が期待できます。さらに、成績上位者の営業プロセスを可視化してナレッジを共有することで、組織全体のレベルアップに貢献できると考えています。

わかった気になることのリスクは？ わかった気にならないことが大事だと学びました。上辺だけの数字に惑わされず、数字の分解、それらをしっかり可視化し、解像度を上げることが重要です。数字だけを見てわかった気になるのは仕事でも陥りやすいことだと思うので、日々の仕事でも意識したいと考えています。 意思決定に必要な定量的根拠とは？ 仕事の立場上、フラットに俯瞰的な目で意思決定をする場面があります。誰もがその意思決定に納得できる形にするためには、定量的な根拠が必須です。物事を分解し要所を理解することで、説得力が向上すると思います。早速実践に移したいと考えています。 数字を分解するためのステップ 数字の分解はまず場数を踏むことが大切です。さらに、分解した内容を他の人にも見てもらいフィードバックをもらうことを意識したいです。そのうえで、数字の分解だけにこだわるのではなく、可視化や図式化などビジュアル化して、今以上のアウトプットを出せるようチャレンジしたいと思います。

生成AIはどう役立つ？ 生成AIを業務効率化の手段として活用しようと考えていた私ですが、当初は「人間が介在しなくても」業務が進むのではという思いもありました。しかし、講義を受ける中で、生成AIは人間がしっかりとした役割を与え、明確な指示を出すことで初めてその価値を発揮できるということに気づかされました。 体験価値の進化はどう？ また、提供する価値が単なる「モノ」から「コト」へとシフトしている現在、単純なデータの組み合わせや決まりきった製品ではなく、生成AIを活用してより深い体験価値を顧客に提供できるサービスを展開したいという思いが湧いてきました。 システムの未来はどうなる？ 現在、数万人規模の業務を生成AIが自律的に理解し遂行するシステムを開発中ですが、現段階では主に業務効率化やコスト削減を目的としています。今後は、この生成AIにより、既に提供しているサービスにさらなる付加価値を加え、顧客の体験価値を一層向上させることを目指したいと考えています。

権限移譲の秘訣は？ エンパワメントでは、権限移譲とメンバーのやる気の維持を両面から考えることが大切だと改めて感じました。成果の向上とメンバーの育成を両立するために、各人の業務経験や知識、意欲、さらには時間的な余裕を十分に理解し、どこまで委譲するかを明確にする必要があると感じています。目標設定や計画の立案に際しては、6W1Hを具体的に示すことで、より実行可能なプランへと落とし込むことができると思います。 話しやすい雰囲気は？ また、エンパワメントのプロセスを円滑に進めるためには、自分自身に余裕を持ち、相手にとって話しやすい雰囲気を整えることも重要です。目標や進捗の管理に関しては、理解が不十分な点や不安な部分があれば丁寧に説明し、それらの課題を引き出したうえで意義や目的を共有することが、結果として相手のモチベーションを高める効果があると考えています。毎週の1オン1ミーティングでこれらを確認する習慣も、エンパワメントを成功に導く一つの工夫だと思います。

なぜ振り返る必要がある？ 6週間を振り返った結果、日々の業務に追われ、全てのことを実践するのは難しいと改めて実感しました。しかし、同じような状況にある他の受講者の姿を見て、まずは研修内容を忘れないように振り返り、まとめることに努めています。その後は、できることから一つずつ実践し、自分のものにしていこうと考えています。 管理職準備はどう進む？ 4月から管理職に就くにあたり、まずは目の前の課題に直結する「3つの視」に取り組む予定です。自分の周囲だけではなく、客観的な自分自身や、自分がどの程度影響を与えられているか、またどのような人々に喜びを提供できるかを考えながら、日々の行動を見直していきます。 行動の見直しはどう？ 毎日帰宅時には、その日の行動や思考を振り返り、「3つの視」を十分に活かせたかをチェックします。もし不足している部分があれば、その原因を自問し、客観的な自分と本能的な自分との間でバランスを取りながら、実践経験を積んでいく所存です。

なぜ柔軟な視点が重要なのか？ 人は無意識のうちに偏りを持ち、その影響を受けて物事を捉えがちです。したがって、私は物事を俯瞰的かつ客観的に、柔軟な視点で見ることを意識する必要があると実感しました。さまざまな視点で物事を観察することで、見過ごしがちな点に気づくことができ、新たなアイデアが生まれることを再認識しました。 相手の視点で考えるとは？ 顧客との打ち合わせや部下との面談、社内会議においても、対話相手の立場や状況を考慮したうえで、相手の視点で会話の内容を理解しようと努めています。また、そこにいない第三者の視点を取り入れることで、双方にとって利益となる解決策を提案したいと考えています。 意見を求められた時の対応は？ 単純なYesやNoの回答では済まない場合、意見やアイデアを求められるシーンでは、思いつきで発言をしないように心掛けています。問われた内容を客観的かつ多角的に捉え、深く考えた上で意見やアイデアを提供できるように努めていきたいと思います。

生成AIで何を発見？ 生成AIは単なる日常のお役立ちツールにとどまらず、ビジネスの現場でも新たなイノベーションを生み出す可能性を秘めています。新しいイノベーションは、先人たちが築き上げた既存の技術と新たな着想との融合によって徐々に実現されるものだと実感しました。私たちは、生成AIというツールと共に考え、活用することが重要だと感じています。 先人の知恵はどう伝わる？ また、我が法人が今年創立100周年を迎えるにあたり、多くの先人・先輩方が積み重ねてきた実績という貴重な財産があることを改めて認識しました。それらの遺産を整理しアーカイブ化した上で、現世代の発想力を加えることで、これまで気づかなかった新たな価値が創造できるのではないかと期待しています。生成AIを最大限に活用することで、後世に渡る持続的な成果を生み出す可能性に、胸が高鳴ります。 生成AIの学びは？ このため、生成AIについてさらに深く学んでいく必要があると強く感じています。

AI活用は本当に効果的？ AIの活用は非常に有益だと感じています。しかし、資料作成の過程で自ら考える機会が減ることにより、思考力や構成力が十分に養われず、他の資料を見た際に気づく力が育たないという難しさもあります。それでも、AIを使わない選択肢は考えられず、どのように自分の力を磨いていくか常に模索しています。 グループ内の工夫は？ また、各グループで実施している取り組みを、研修やワークショップなどのカテゴリーごとにAIに入力し、横断的に整理することで、効果的かつ効率的に、かつコストを最小化できないかと考えています。使用する資料を含めた膨大なデータをAIで整理する方法は、今後の大きな可能性を秘めていると思います。 立場の違いは？ さらに、価値観や経験が異なる人々のコミュニケーション支援にも注目しています。具体的には、年上の部下と年下の上司など、立場の異なる間でのコミュニケーションのサポートに、どのようにAIを活用できるかを検討しています。

AIの強みと弱みは？ 生成AIがどのように答えを導き出すのかを理解できたことで、AIには得意な分野と不得意な分野があると実感しました。 仮説検証はどうする？ 実際に利用する際は、仮説に基づいてさまざまなシチュエーションで試し、その結果を検証することが大切です。また、AIに全てを任せるのではなく、人が主導して最終的な答えを決めるべきだと感じています。 業務効率の向上策は？ 業務のブラッシュアップにおいては、生成AIを活用することで生産性向上に寄与できると考えています。どのような施策でメンバーの作業効率が上がるかを示すためのサポートとして役立つでしょう。 提案書支援は有効？ さらに、社内外問わず施策の提案などを行う際に、提案書の作成を支援することで業務の負荷を軽減できる点も魅力に感じます。 問いかけ工夫は？ ただし、最初の問いかけの方法については一歩踏み出しにくい部分もあり、そこをどのように工夫するかが今後の課題だと感じています。

リーダーシップをどう考える？ リーダーシップは、どのような立場にあっても発揮できる能力であると感じます。行動こそが、能力と意識の掛け算の結果として現れるものであり、他者に伝わるのはその行動です。リーダーシップとマネジメントは異なる概念であり、組織を変革し導くためには、明確なビジョンを示し、メンバーに動機付けを行う能力が必要です。特に、当たり前のことを着実に実行していく姿勢が印象に残りました。 医療現場でもどう活かす？ また、リーダーシップは医療現場のようにチームで業務を行う場面でも求められるため、日常業務のあらゆる状況で活用できると感じています。具体的には、現在取り組んでいる業務に対して「なぜこの業務を行うのか」というビジョンや、そのために必要な役割、さらには各人にお願いしている内容を細かく共有することが大切です。加えて、ともに働く仲間が安心して能力を発揮できるよう、相手のニーズや思いを確認し、柔らかい雰囲気で声をかけるよう心がけたいと思います。