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必要 ✕ 課題

に関する学び

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模倣リスクはどう考える？ ポーター論におけるコスト戦略、差別化戦略、集中戦略の中で、特に差別化戦略は実際に実践する際の難易度の高さを実感しました。どれほど他社に真似されにくい戦略を立案しても、現実には数年以内に模倣されてしまう事例を目の当たりにしています。VRIO分析で模倣困難性があったとしても、社内でその戦略の理解が進まなかったり、新制度の浸透に時間がかかると、効果が半減してしまうのではないかと考え、さまざまな視点をバランスよく取り入れることの重要性を痛感しました。 採用戦略の課題は？ また、自分が担当している採用プロジェクトでは、募集エリアが非常にニッチなため、応募が思うように集まらない状況です。これまで同じ職種で競合と戦略を立ててきましたが、今回、従来とは異なる職種、つまり、異業種の中での差別化戦略を検討し、母集団の形成を目指すことも一つの手段ではないかと感じています。そのため、現職から転職してきた方々の分析を進める必要があると考えています。

直感ってどうなの？ 直感に頼ってアイディアを基に仕事を進める自分の傾向に気づきましたが、その方法が時として暴力的に映ることもあると感じています。また、他者の視点を十分に考慮しないコミュニケーションは、相手に対して失礼にあたるだけでなく、押し付けに繋がる恐れがあると認識しています。 クライアントに伝わる？ クライアントとの対話において、こうした経験は課題ヒアリング時に十分に活かせると感じています。クライアントのニーズに合致しなければ、本当にお役に立てるとは言えません。そのため、対価を頂く以上、ニーズを正確に理解する努力が必要だと強く思っています。 視点の違いを感じる？ また、自分の思考の癖に気づくと同時に、他者が異なる視点を持っているという前提で対話を進めることが大切だと考えるようになりました。相手にも自分にもフラットな態度で臨むため、俯瞰的な視点を常に意識し、今後習得するスキルを活用して自分自身を疑い続ける方法を学んでいきたいと思います。

仮説整理はどう進む？ ビジネスフレームワーク（３C、４Pなど）を活用することで、なんとなくで仮説を立てるのではなく、複数の仮説をMECEに整理できるという認識が得られました。また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があることを知り、仮説に対する考え方が大きく変わったと感じています。 課題解決は何を問う？ マーケティング施策の企画段階では、まずお客様の課題が何であるかを明確にし、What、Where、Why、Howのプロセスに基づいた問題解決の仮説思考を用いることで、心に響く施策を考案したいと考えています。一方、振り返りの際には、施策の結果を踏まえた上で結論の仮説を用い、データを検証していくことが重要だと感じました。 計画実行はどう見る？ 今年度の施策の振り返りと来年度の計画を進める時期にあたり、初めからデータを集計するのではなく、まず仮説を立て、その検証に必要なデータを収集・比較分析するアプローチを取り入れていきたいと思います。

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。

現状と理想はどう違う？ ありたい姿と現状との差が課題となる場合、まずはそのありたい姿やギャップの定義について関係者間で共通の認識を持つことが必要です。急いで解決策を提示するのではなく、まずは現状を多角的な視点で十分に分析することが求められます。分析のプロセスでは、「What」「Where」「Why」「How」といったステップを体系的に踏むことが重要です。 手法の整理で何が見える？ また、MECEやロジックツリーといった手法を活用することで、情報を体系的に整理し、抜け漏れなく現状を把握できるようになります。具体的な数値データだけでなく、内容面からの分析もしっかり行い、全体像を捉えることが効果的です。 サポート対策はどう役立つ？ 例えば、サポート業務チームの逼迫といった課題に直面した際には、まずはどのようなデータや情報が必要かを洗い出す前段階から、段階を追った分析を実施することが求められます。これにより、適切な対策を検討するための土台が整います。

センサー活用はどう進める？ これまでの生活を続けながら、センサーを活用してデータを視覚化し、付加価値を生み出すことが可能です。しかし、このデータは膨大な量にのぼるため、明確な目的を定めなければ、単なる情報の塊に過ぎません。 仮説設定は何を意味する？ そのため、まずは仮説を立て、目的を明確にする必要があります。この仮説を効率的に検証するために、AIを活用する手法が有効であると考えています。 デジタル化はどう変化？ また、世の中ではモノからコトへと変化するデジタル化が進んでおり、社会課題解決のために私が所属する食品業界におけるデータを活用したアプローチを模索したいと感じています。加えて、これまでのビジネス経験を活かし、生成AIを積極的に取り入れる方針です。まずは生成AIを活用して新たなヒントを得ることを目指します。 生成AIはどう活かす？ 皆さんは、どのような観点からデータと生成AIを結びつけて活用されていますか？ぜひ共有をお願いします。

聞くためのプロセスとは？ 聞くためのステップを明確にしておくことが大切だと思いました。何となく聞くのではなく、コーチングプロセスのように「理想は何か」「現状は何か」「GAPは何か」「GAPを引き起こしている要因は何か」「改善策は何が考えられるのか」を意識して聞くことが重要です。 具体的な質問テクニックは？ まず、Whatとして「何が問題だったのか」「課題だったのか」をメンバーの意見を聞いてみます。次に、Whereとして「どこに問題があったと思うか」を尋ねます。さらに、Whyとして「何が成功要因」「失敗の原因だったと思うか」を聞いてみます。そして、Howとして成功要因を継続するために何ができるとよいか、失敗の原因を改善するために何が必要かを問いかけます。最後に、「いつから何を着手するか」「いつまでに何ができていると順調か」を確認します。 継続的な対話の実践法 これらのステップを紙に書いてパソコンに貼っておき、1対1の対話の際に活用していきます。

無意識の偏りは？ ドラッグストアや病院での演習を通じて、無意識に考えやすいことや、考えたいことに偏ってしまう傾向を実感しました。 3つの視は何故？ また、思考を始める際には、常に視点、視野、視座という3つの視を意識することの大切さを確認しました。これにより、物事を多角的に捉え、より広い視野で考えることができると感じています。 具体と抽象は？ さらに、経験則だけに頼るのではなく、具体と抽象を行き来するキャッチボールのような思考法が、深い理解を導くことを学びました。 課題設定はどう？ 現在の業務に対する課題設定の際には、まずこの3つの視を意識することで、まだ見えていない課題を洗い出せるのではないかと考えています。課題を設定した後は、顧客、メンバー、上司、他部署といったさまざまな立場から検討し、一度課題を分解して考えます。最後に、論理の破綻や見落としがないかを十分に確認した上で、本当に必要な結論に結びつけることを実践していきたいと思います。

選択と集中は有効？ GAiLで学んだことの一つに、戦略的に成果を出すためには力を拡散させず、1つのことに集中する必要があるという点があります。「取捨選択」や「選択と集中」といった用語を日常的に耳にしますが、これらを客観的に評価するには、明確な評価軸が必要です。また、選択に際しては必ずトレードオフが存在することを理解する必要があります。業務上避けがたい悩みですが、事前課題を通じて日常的なトレードオフについて再考する中で、どうすれば両立を目指せるか、また、より望ましい方法を模索することが有意義であると実感しました。 品質保証の見直しは？ 一方、私が関わる医薬品業界では、何よりも品質が最優先されています。しかし、結果として、科学的根拠に乏しい作業が生まれたり、品質に関わるリスクを避けるために、より良い方法を採用しないケースが少なくありません。そこで単に「品質」を追うのではなく、「適切な品質基準」を設定し、戦略的な品質保証へとシフトする必要性を感じました。

AIはどう違う？ 文章生成能力の高さに驚きました。２種類のAIを試すと、それぞれが異なる視点で独創的な物語を生み出し、プロンプトの解釈にも違いがあることに新たな発見を得ました。作成された文章はそのままでは使えないものの、叩き台としては十分活用できると感じ、今後のAI活用によって世界が大きく変わっていくことを実感しました。 AIで業務は変わる？ また、業務時間の短縮に向けてAIを活用したいとの考えがありましたが、今回の講義を通して新たなアイデアが生まれた気がします。会話型AI演習で実際の業務課題を投入したところ、的確な回答が返ってきたことに驚き、同僚よりも優秀だと感じました。早速、AIのアドバイスを試してみようと思います。 人間の在り方は？ 一方で、AIの活用により管理職の業務が軽減される一方で、人間の在り方にも変化が求められると感じました。これからのAIとの付き合い方や人間の存在意義について、改めて考えていく必要があると実感しました。

売上原価の背景は？ 売上原価率は、単なるコストの問題だけでなく、売上規模や業界構造などの要因にも影響を受けることを学びました。また、提供価値が「手頃さ」に重点を置いている場合、単純な値上げは客層の変化や回転率の低下というリスクを孕むため、利益改善には価格設定だけでなく、原価、クーポン、客数、回転率といった複数の側面を総合的に検討する必要があると理解しました。 P/L分析の本質は？ さらに、P/L（損益計算書）を分析する際には、各数字を単独で捉えるのではなく、それぞれの因果関係を明確にリンクさせて考えることが重要だと感じました。この学びを活かし、IT戦略を提案する際には、経営課題がP/Lのどの部分に現れているかを整理し、その根本原因を業務レベルまで細かく分解する必要があると考えています。そして、具体的なIT施策が売上拡大、売上原価削減、販管費削減の各側面にどのように寄与するのかを示すことが、効果的な戦略策定において不可欠であると実感しています。

AIって何が必要？ 今後、AIは生活や業務に大いに役立つツールとなると実感しています。しかし、AIを使いこなすには、その活用方法を正確に理解し、適切な知識とスキルを身につけることが必要であると改めて感じています。 企業サポートはどうなる？ まず、企業のサポーターとしては、案件ごとに抱える課題を的確に把握し、周囲の情報や自身の知見をもとに仮説を立てます。そして、適切なAIプラットフォームと情報交換を行いながら、提案書にまとめ上げていくことが求められます。 事業策定の鍵は何？ また、新たな事業策定においては、自分が描くビジョンをAIに共有し、マーケット情報から得られる洞察を取り入れることで、計画をより具体的に作り上げることが大切だと考えています。 利用方法はどう学ぶ？ 現在、さまざまなAIプラットフォームが存在するため、使い分けが難しいと感じています。実際に活用されている方のお話を聞くことで、より実践的な活用方法を学びたいと思います。