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自分 ✕ 認識

に関する学び

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生成AIの不安はどう？ 生成AIに関する漠然とした疑問や不安が解消され、今までの利用方法が誤っていなかったと再認識しました。ハレシネーションやブラックボックス問題といった懸念点についても、ファクトチェックや評価が必要であることを理解し、今後は自分自身で評価できるスキルや知見を高める必要性を感じています。生成AIからのアウトプットはあくまでも下書きとして捉えるべきだと考えています。 業務活用は効果ある？ また、生成AIをより高度に活用するためには、業務や作業に合わせた使い分けが求められると感じました。プロンプトの重ねがけや、どの部分を具体的に修正すべきかを明確に指示するスキルが重要です。出力された情報をそのまま使用せず、人間が必ずチェックして修正するというプロセスを怠らないよう心がけています。今後は、指示内容をより明確かつ具体的に構造化することで、効率的なAI利用が実現できると期待しています。

リーダー像はどう変わる？ これまでの講義を総まとめする週で、これまで学んできた内容を改めて振り返ることができました。受講前や初週に掲げた理想のリーダー像は受講後も変わらず、今後もその姿を実現するため、着実に実践していきたいと感じました。 積み残しはどう解消？ 一方で、第3週以降の学習の積み残しがあるため、これを解消するべく急いで取り組む必要性を強く実感しました。 知識は行動に結びつく？ 今回学んだ内容は、これまでに自分で学んできたことと大きな違いはありませんでした。しかし、知識として頭に入れるだけでなく、実際に行動に移すことが重要だと認識しました。あるべき姿と現在の自分の行動をしっかりと比較し、改善に活かしていきたいと思います。 部下面談は万全？ また、次回の部下との面談に向け、部下の成長に繋がるフィードバックを提供できるよう、事前の準備をしっかり行いたいと考えています。

BS全体像はどう？ 普段触れているBSは、細かい項目が記載されているため、各項目の内容理解が追いつかず、全体像が把握しにくい状態でした。しかし、今回の学習を通じて、BSが資金調達と資金の使い道を示すものであるという全体感を理解できるようになりました。また、業界や業態によってBSの構造や特徴に違いがある点も再認識しました。 活用方法はどう？ 具体的な活用例としては、まず子会社が提出する事業計画（例：3ヵ年計画など）に対して、BSを確認することでその計画の実現可能性を判断します。次に、事業計画に基づくBSをチェックし、数字上で無理がないか、何かリスクとなり得る点が見受けられないかを確認することが求められます。さらに、今回学んだBSの基本的な全体像を踏まえ、子会社のBSから重要な項目を抽出し、自分なりに整理することで、事業においてどの項目が特に重要かを見極める力が育まれたと感じています。

どうして自己成長できる？ 現在進行形で仕事をこなしながら、自己成長に繋がるスキルを身につけようとしている参加者が多いことに、非常に心強さを感じました。私自身はまだ進め方に迷っている部分もあり、皆さんの取り組みを参考にしていきたいと思っています。 どうやって全体像を掴む？ 全体像を把握できる時とそうでない時がある中、特に把握が難しいパターンについて、今回学んだことからさらに掘り下げてみたいと感じました。現段階では自分の中に十分に落とし込めていないため、どのように活かしていけばよいかを日々考えながら取り組む所存です。 振り返りはどう活かす？ また、具体的なイメージを持って取り組むために、振り返りの時間が必要だと実感しました。日常生活の中では何気なく忘れてしまいがちですが、まだスタート地点にも立っていない状況に焦りを感じつつも、コツコツと続けることの大切さを改めて認識しました。

伝え方はどう工夫する？ 伝えることの真の目的は、相手の状況を踏まえて適切にメッセージを届けることだと考えています。つい忘れがちなこのポイントを意識し、相手（同僚や顧客）の状態をしっかり把握した上で、どのように伝えるかに留意したいと思います。 戦略の進め方はどう？ 個人としては、マネジメントの視点から戦略を捉えることに取り組んでいます。特に、「人を動かす５つのステップ」を意識しながら、プロジェクトの仕事や継続的な関わりの中で、相手の状態を把握して実践を繰り返しています。 上司との関係、築ける？ また、上司との関係性については、どのような部下であれば上司にとってありがたい存在になるかを考え、日常的なコミュニケーションを大切にしていきたいと思います。日々の対話の中で、自分自身が今後どのような方向を目指すのか、また現状の問題点は何かを認識しながら、具体的な行動へとつなげていきたいです。

どの問いが重要？ 今回の学習を通して、どのような問いを立てるかが最も重要であると感じました。例題からは、問いの立て方がその後の議論に大きく影響することも学びました。また、自分が立てた問いを他者と共有し、同じ問いに沿って議論が進んでいるかを都度確認することが大切であると実感しました。 焦点はどこに？ 日々のミーティングでは、最初に何を話すかという問いが明確であっても、気がつけば議論の焦点が見失われがちです。この現象は、問いの共有や振り返りが十分に行われていないことに起因していると改めて認識しました。 何が課題なの？ また、テキストコミュニケーションが主な状況では、日々のやり取りの中で問いを立て、その問いに対する答えを準備することが求められます。問いを立てる際、ロジックツリーなどを活用して、今問うべき課題（イシュー）を明確に整理しながら議論を進める方法も有効だと感じました。

分けるとどう変わる？ グループワークの準備を通して、「分けることで解像度が上がる」ということが実感できました。普段の自分の職場では、数字に対する要求があまり厳しくないため、今週の学習内容が直接的には関係のないものだと思っていました。しかし、一つの解釈に固執して他の分け方を考慮しなければ、誤った認識につながるリスクがあることは、身に染みる体験でした。学びを活かすかどうかは自分次第であるという自戒の念を新たにしました。 タスク見落としはなぜ？ 現在の課題として、作業開始後に必要なタスクに気づかず、プロジェクトが予定通りに進まなくなることが挙げられます。プロジェクトのプロセスを体系的に分解することで、全体の解像度が上がり、タスクの見落としを防ぐ効果が期待できると感じました。来週から始まるセミナー開催プロジェクトに備え、火曜日までにプロセスを明文化し、タスクの洗い出しを実施する予定です。

壁打ちはどう使う？ 今週は、普段から活用している「壁打ち」の使い方を改めて整理・確認することができました。最終チェックとして用いるだけでなく、自分らしくない表現を置き換えるといった日常の工夫についても、体系的に振り返る意義を感じました。 AIツールはどう使う？ また、各AIツールごとに得意・不得意の面があることを再認識し、使い分ける必要性を強く感じた一週間でした。便利さに頼るのではなく、それぞれの特性を理解して上手く活用する姿勢が、今後ますます重要だと感じています。 Canvaで何発見？ さらに、これまで使ったことのなかったAIツールであるCanvaにも挑戦する機会となりました。普段は主にChatGPTを利用しており、日本語表現の不自然さも自分で修正しているため、特段の不便さは感じませんでしたが、今回の学びを踏まえて他のツールとの比較を試みることも有益ではないかと思いました。

代表値の選択は？ 代表値について、どのケースでどの値を選ぶのが適切か、具体的な例を交えて理解できました。これまであまり馴染みのなかった加重平均、幾何平均、標準偏差を正しく認識できたことが大きな学びとなりました。 申し込み数の平均は？ イベントの日々の申し込み数を算出する場合、たとえばメルマガなどこちらからのアクションがあるかどうかで数値が変わるため、単純平均ではなく加重平均を使用する方法が適切だと感じました。普段見慣れている数字が大きく変化する可能性を実感しました。 目標設定はどう？ 今後は、過去の学習内容を振り返り、まず自分が何を達成したいのかという目的を明確にすることから始めたいと思います。その上で、どの代表値を用いるべきかを検討する必要があると感じています。経験や知識が十分でない部分は、AIのサポートも活用しながら、徐々に自分の中に定着させていきたいと考えています。

自分を見つめ直す理由は？ 本講座では、単にロジックを構築するだけではなく、自分自身の論理が一方的になっていないかを客観的に振り返る姿勢やマインドを学びました。相手を批判するのではなく、自分自身を省みることの大切さを実感しました。 目的と筋道は合致？ また、目的を見失わずに論理的な筋道を組み立てることの重要性を改めて感じるとともに、全体を分解する力に課題があると認識しました。 相手の信頼はどう築く？ さらに、相手の思考を考慮したファシリテーションや提案によって、相手からの納得感と信頼を高めることができると理解しました。上司やメンバーとの相互理解が円滑になることで、生産性の向上にも寄与すると実感しています。 自問自答は有効？ 資料作成などの実務においては、常に目的を意識し、もう一人の自分が自分に問い続けることで、よりよい結果に結びつけていく姿勢が大切だと感じました。

ライブはどう活かす？ ライブ授業では、短い時間ながらも実践的な演習を通して、理想的なマネージャー像を再確認することができました。参加者が紳士的な態度を示してくれたおかげで、面談もスムーズに進む印象を受けました。 講義全体をどう振り返る？ 今週は、6週間にわたる講義全体を振り返ることで、一連の講義の連続性を再認識する機会となりました。今回学んだ内容は、組織運営や上司と部下との面談など、さまざまな局面で活かせると感じています。 自己改善はどう進む？ 振り返ってみると、余裕がなかった時には相手の情緒に配慮が足りず、結果として目的を押し付けるような形になっていたと反省しています。今後は、感覚的また独善的に行動するのではなく、面談や行動の前に十分な準備の時間を確保し、学んだ理論を思い起こしながら自分なりのシミュレーションを行い、自己成長と周囲の成長に繋げていきたいと考えています。

業務活用はどう進む？ 生成AIを業務に活用する動きが進む中、まずは自分の業務で試してみることが大切だと感じています。たとえば、直近ではOpenAIの新しいモデルに関して、ハルシネーション率が高いとされるため、o4-miniを使ってその数値を表にまとめる取り組みを行いました。 混在は何故起こる？ しかし、OpenAIのモデルであるにもかかわらず、GPT-4o-miniとo4-miniが混在した表が作成され、そのままでは利用できない結果となりました。ベンチマークでは高いスコアが出ているものの、正確性の面では改善の余地があると実感しました。 試行の価値は？ また、生成AIは手軽に試すことができるため、積極的に利用する価値があると感じています。さらに、AIエージェントやGraph RAGといった技術も提案されており、これらを自分自身で実践することが重要だと改めて認識しました。