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考え ✕ 人

に関する学び

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リーダー型の考え方はどう？ 全体を振り返ると、リーダーシップの型（指導型、支援型、参加型、達成志向型）にこだわる必要はないと学びました。これまでは自らのリーダーシップを発揮する際に、指導型から支援型や参加型へと変わることを意識していました。しかし、今後は「どんな仕事か（環境要因）」と「どんな相手か（適合要因）」を見極め、柔軟に対応する中で自分らしさを大切にしていきたいと感じました。 会議で何を振り返る？ 毎月初めの会議では、進捗管理だけでなく、業務の振り返りと問いかけを積極的に行っています。また、動機づけを忘れずに実施することで、メンバーの自律性やモチベーションの向上に寄与しています。会議においては、振り返りの割合を高め、具体的な事例をもとに本人の言葉で状況を語ってもらいます。そして、傾聴・共感・尊重の姿勢をもって問いかけることで、個々の気づきを促し、そこから得られる教訓を成長に結びつけるサポートをしています。

なぜ問いを立てるのか？ 考える前に問いを立て、何を考えるべきかを明確にすることが、大きな気づきとなりました。 データ考察で何が見える？ 課題に直面した際、データを基に考察すると、必ず浮き彫りになる点があります。浮かび上がった課題を鵜呑みにせず、他の可能性も探ることの重要性を学びました。 達成者の傾向はどう分析する？ 日々の日商報告を確認し、達成者の傾向と自分への適用を考察します。業界的な前回の傾向や課題に対して、どのような対策が可能かを考えるのが重要です。常にデータを収集し、顧客に一目で分かるように可視化します。また、月ごとの求職者の動きなども考慮します。 営業活動をどう振り返る？ 毎週の振り返りでは、自身の営業活動を定量的な観点から振り返り、課題の提示と次週の動きを共有します。また、顧客提案時には「人を採用する」以外のニーズをさらに深掘りし、できるだけ定量的に提案していくことを心掛けています。

目的意識とは何？ 今週は、目的意識を明確にし、伝えたい内容を分かりやすく整理することの重要性を改めて実感しました。また、物事を多面的に捉えるために、視点、視座、視野の違いに意識を向けることが大切であると学びました。 ロジカルツリーの奥は？ さらに、ロジカルツリーを活用した具体的な取り組み方を通じて、かつては自分の経験だけに頼って答えを探していた自分から、もう一人の自分として何度も反復しながら客観的に考えるアプローチへと変わったことを実感しました。 問題解決はどう捉える？ また、現場で問題解決や方針決定といった明確な答えが存在しない状況に直面した際、何を解決したいのか、何が問題なのかをまずはっきりさせ、結論を予想することの重要性を学びました。しっかりとロジックを構築し、進め方を考えることで、新たな問題点の発見や作業漏れを防ぎ、自分の視野を広げるとともに、全体を客観的に捉える力が身についたと感じています。

なぜクリティカル思考？ 仕事を効果的かつ効率的に進めるためには、クリティカルシンキングが非常に有用です。まず、人は思考の癖があり、考えやすい範囲に固執してしまいがちです。その結果、重要な部分が抜け落ち、十分に検討できない状態に陥ることがあります。そのため、「視点・視野・視座」という3つの観点を意識し、自分の着目点が偏っていないかを常に振り返ることが求められます。 なぜ結論先行？ また、私が結論ファーストで回答するのが苦手な理由は、相手の問いの真意を瞬時に捉えられていないからだと感じています。そのため、意図を十分に理解しないまま話し始め、説明が先行してしまい、相手の求める答えに的確に応えることができないという課題があります。 相手の理解は？ 本講座を通じて、相手が何を求めているのかを正しく把握するための問いを立てる力を磨き、意図を的確に理解した上で、結論から簡潔に伝える技術を身につけたいと考えています。

生成AIと従来の違いは？ 生成AIと従来のAIは、根本的には同じ技術に基づいています。そのため、シームレスに活用する場面もあると感じますが、それぞれの特性の違いを正しく理解するためには、あえて区別して考えることも重要です。また、生成AIが不得意な項目についても把握しておくことが、安心して利用する上で必要だと認識しています。 効率向上の秘訣は？ 業務では生成AIを積極的に活用することで、効率化が実現できていると感じています。とはいえ、AIは尤もらしい回答を示してくれる一方で、ハルシネーションのリスクも内在しているため、その出力内容については必ず根拠情報を確認し、人の目によるチェックを行うよう心がけています。 ハルシネーション対策は？ 今後、ハルシネーションの発生を防ぐための対策や、その有無をどのようにチェックするかについて、さらなる工夫を重ね、より安全で効率的な活用方法を模索していきたいと考えています。

目標設定の意義は？ リーダーシップ行動の基本プロセスである「目標を立てて共有する・計画を立てる・実行し振り返る」について、まず目標設定の大切さを感じています。目標を立てる際には、成功基準とその意義に対して自分自身やメンバーが納得しているかが重要です。納得感があることで、各自が主体的に取り組み、エンパワメントを通じて個々の育成につなげられると考えています。 共有をどう進める？ また、目標を共有する段階では、まず相手の状況や考えを十分に理解することが大切だと思います。相手を理解した上で、納得してもらえる伝え方や動機づけの方法を工夫したいです。特に、少し高い難易度の目標に対しては、計画策定を本人に任せるとともに、必要な支援を行える体制も整えることで、エンパワメントの効果を高めたいと考えています。実際、12月から大規模な改修に向けて部下にタスクを依頼する予定があり、一部はエンパワメントを意識した支援を行うつもりです。

データ分析の本質とは？ Week 1の講義・学習で新たに学んだ点は以下の3点です。①データ分析の本質は「比較」、②データ分析は必ずしも「定量的である」必要はない、③データ分析の前の条件設定が重要。前提条件が揃っていないと正しい分析はできません。 分析結果をどう共有する？ 社内データの活用時に、前提条件・分析目的・分析結果から行うアクションを利害関係者に共有することで、共通の目的達成のために議論ができると感じました。データ分析は一方的に行い、結果を発信するものではないということを広く共有し、浸透させたいと考えています。 データ活用を身近にするには？ データに関する業務が属人化しており、”データ活用＝特定の人の特別な仕事”になっている部分があります。現在扱っているデータは広く社内で活用可能な内容も含むため、よりデータ活用を身近に感じてもらえるような機会（社内セミナー、報告会）を増やす必要があると思います。

理解と整理の理由は？ この1.5ヶ月間で、これまであやふやだった点が理解できるようになり、人に話すことで自分の中で整理が進みました。PLやBSといった細かい内容にとらわれるのではなく、何のためにその情報が記され、どのように活用するのかという基本的な意図を頭に刻むことができたと感じています。 学習習慣はどう？ また、隙間時間を有効に活用することで、日常の中に学習習慣を身につけることにも成功しました。 自己学習の工夫は？ 今後は、定期的にアカウンティングの学習時間を設け、決算説明資料の中で不明な点があれば、自ら調べたり周囲に質問することで、最終的には自分の言葉で説明できるレベルを目指していきます。 基礎知識は十分？ まずは、キャッシュフローやファイナンスに関する基礎知識を深めるため、年内に関連の動画を観る時間を確保する予定です。さらに、連結やIFRSについても理解を深めていきたいと考えています。

問いの共有はどう？ 日頃から仕事で「イシューは何か」を考えてはいたものの、問いを意識し続けたり共有することはあまりできていなかったと感じています。しかし、共有がなければ話が進まず、解決策を見つけるのが難しいということにも気づきました。 データ活用の期待は？ 来月からはデータ部門のサポートに入るため、さまざまなデータを活用してイシューの洗い出しと解決策の検討を行うのがとても楽しみです。これまで学んだ内容をもとに、相手に分かりやすく伝えるため、図や表、イメージなどを積極的に活用しようと考えています。そのためにも、まずは基本から再度復習することにします。 伝える工夫は何？ まず、基本をしっかりと復習し、自分の言葉でノートにまとめたアウトプットを行います。そこから実務でデータを使い、自分なりの工夫を加えたスライド作成や資料作りに取り組むとともに、人に伝えるための表現方法にも意識を向けていこうと思っています。

思考の癖をどう認識する？ 人は考えるとき、自分でも気づかないうちに癖が表れてしまいます。どんなに客観的に考えようとしても、偏りが発生することは避けられません。しかし、仕事の場で自分の考えや意見を表現する際には、客観性が非常に重要です。このジレンマを解消するためには、まず自分の癖を認識することが第一歩です。 提案内容が繰り返す理由は？ 顧客への提案においても、同じような内容になりがちです。これは、思考に癖があったり、固定化された型に頼りすぎてしまうことが原因と考えられます。こうした癖や固まった思考パターンを打開するための新しい習慣を身につける必要があります。 新しい思考パターンを始めよう まずは、普段の思考を可視化し、書き起こしてみることから始めましょう。各思考のステップで、なぜその結論に至ったのか、共通点を見つけ出すことで、自分の癖を把握できます。その後、それらを一つ一つ克服していくことが重要です。

AIはどう活かされる？ AIはあくまでツールであり、その能力や成果は使いこなす人間の知識、経験、スキルに大きく左右されると実感しています。さらに、AIは豊富なデータと急速な進化を武器に、多彩な可能性を身につけているため、人間もその変化に遅れないよう努める必要があると考えます。最終的に活用できるかどうかは人間次第であり、この波に飲まれることなく、しっかりと乗りこなしていきたいと思います。 戦略はどう進化する？ 戦略立案の仕事においては、世の中のリサーチやその結果の分析、複数の方向性の立案、さらには定量・定性の視点での仮説検証が重要です。従来は人間の思考や作業に限界がありましたが、AIはそれらを支援し、効率的に作業を進めるツールとして大いに期待できると感じています。ただし、AIは完璧ではないため、信頼できる情報をしっかりと集め、最終的な判断を下すのはあくまで人間であるという基本を忘れずに活用していきたいです。

リーダーシップって何？ 今週の講義で印象に残ったのは、リーダーシップが先天的な能力ではなく、肯定的な行動や意識に基づくものであるという考え方です。また、リーダーは従う人が初めて成立するため、状況や場面ごとに誰もがリーダーになれる可能性があるという点も学びになりました。 新規顧客獲得どうする？ 私の所属する部署は新規顧客の開拓を担当しています。そのため、リーダーシップを発揮することにより、既存の顧客に固執することなく、新たな顧客との関係構築や業務の進め方を研究・開発することができると考えています。具体的には、まずは積極的に新規の顧客へアプローチし、社外で出会った方々に対して営業活動を実施する予定です。 チーム成果の差はなぜ？ また、ライブ授業の中で、同じプロジェクトであってもチームメンバーによって成果に大きな差が出るという体験談があり、なぜそのような現象が起こるのかについて深く知りたいと感じました。