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必要 ✕ 課題

に関する学び

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どんな問いを立てるの？ 課題に取り組む際は、無計画に考えを巡らすのではなく、まず「問い」が何であるかを明確にすることが重要です。その問いを常に意識し、他者と共有することが不可欠だと感じます。 会議前に何を問う？ 会議を開始する前には、まずこの会議で何を問うべきかを十分に考え、開始時に全員で問いの認識を合わせるようにします。また、プロジェクトの進行中は定期的に問いの内容を確認し、必要に応じて問いを修正することも大切です。さらに、作成したグラフや図、その他の資料が、設定した問いに対して適切な回答を出しているかを常に確認することが求められます。 学びをどう整理する？ まずは、Week01から得た学びを整理し、復習するところから始めましょう。その上で、問いを明確化し、文章として文書化するトレーニングを実施します。自分一人で取り組むのではなく、上司や同僚とも協力して実践することで、正確な問いを立てる力を身につけることを目指します。

どう問いを明確に？ 物事を考える際、まずは「問い」を立て、それを明確にすることが重要です。この際、「問い」は具体的であり、数値を示すことで客観性が増し、仲間とイメージを共有しやすくなります。「問い」を常に持ち続け、決して外れないことも大切です。 展示会で何を問う？ 展示会業務運営の問題解決においても、「主催者からのアンケートや施工会社からの提案に対してどのように答えるか」「どこで問題が発生しそうかの洗い出し」など、具体的な問いを立てることが求められます。また、営業企画業務の立案においても、「効果的な研修立案」や「マーケティングの立案」といった問いを持つことが挙げられます。 指示の背景は？ 上司からの指示があった場合には、なぜその指示が出されたのか、その目的や背景、いつまでに完了すべきかを把握することが必要です。解決すべき課題について、まずは自分だけでなくチーム全体で問いを共有し、ズレがないよう確認しましょう。

AI指示はどう決める？ 生成AIを活用する際は、「指示⇒生成⇒評価」のサイクルを意識することが大切です。まず、状況設定や目的を明確にして、どの部分をAIに任せるかを慎重に決める必要があります。その上で、生成された内容をリアリティ、合理性、共感性の観点から評価し、最適な成果へと繋げる役割が重要となります。特に「指示」と「評価」においては人の関与が不可欠です。 求められるスキルは何？ また、VUCAな時代の中で求められるのは、基礎的なヒューマンスキルに加え、経営の基礎知識や思考力、創造力、構想力などのコンセプチュアルスキルです。今後は、課題を自ら設定し、多様なリソースを巻き込みながら実行できる人材が必要とされます。さらに、ビジネススキルとデジタルリテラシーをバランスよく向上させるために、具体的にどの知識やスキルを深めるべきかを理解し、業務での生成AI活用において「指示」と「評価」に重点を置いた取り組みをしていきたいと考えています。

ライブ授業はどう感じた？ 今週はライブ授業やGaILを用いて学び方の振り返りを実施しました。しかし、思っていたよりも記憶が薄れている部分が多く、重要なキーワードが抜け落ちていた点に少しショックを受けました。実際には勉強した内容であると理解できながらも、仕事で即座に実践することで学びを自分のものにできるはずなのに、うまく活用できていなかったと感じています。今後は、より具体的なアクションプランを定め、業務に反映させることで、知識を確実に身につけていきたいと思います。 新規事業の壁は何？ また、新規事業の立ち上げにあたっては、未経験の領域から事業を作り上げる難しさを改めて実感しています。そのため、まず適切な問いを立て、必要なデータを収集して分析し、その結果をもとに実践計画を策定することが重要だと感じています。さらに、何か課題が生じた際には新たな問いを設定するというサイクルを回し、問題解決への最短経路を見出していきたいと考えています。

どんな仮説を作る？ 普段は問題意識や論点の着目はできるものの、その先の進め方に悩むことがあり、課題から仮説につなげるのに苦手意識を抱いていました。しかし、3Cや4Pを活用することで仮説の立て方を理解でき、今後はより具体性のある仮説を構築できるよう努めたいと感じています。 新たなデータはどう？ また、これまでは既存のデータだけで答えを導く方法に頼っていたため、仮説の裏付けとして新たなデータを収集する発想がなかったことに気づかされました。今後は情報が偏らないよう注意しながら、必要なデータを積極的に取りにいく姿勢を身につけたいと思います。 どう説得力を出す？ 売上に関しても、なぜこのような結果になったのか説明が十分でなかったため、まずは結論を支える仮説を立て、その裏付けとなるデータを取りに行くことで、より説得力のある説明ができると感じました。普段から問題意識を持つことで仮説の具体性が増し、分析の視野が広がると実感しています。

文章の伝え方はどんな工夫？ 普段から、読み手に伝わる文章を意識して資料作成や報告書、メールを書いていたつもりでしたが、改めて文章表現の難しさを感じました。今回学んだ「ピラミッドストラクチャー」の手法は、情報を伝える側だけでなく、受け取る側としても意識すべきだと学びました。 学びはどこで生かせる？ 自分が作る提案資料や報告書、メールだけでなく、会話においても今回の学びが役立つと感じています。また、他者が作成した提案資料をチェックしたり、報告を受ける立場であっても、この考え方を意識することで、より効果的に情報を整理できると思います。 推敲の課題は何か？ これまで振り返ると、文章を推敲するあまり、一文がだらだらと長くなったり、不要な補足が追加されることがあり、必要な情報が簡潔にまとまっていなかったとは反省しています。今後は、ピラミッドストラクチャーを意識し、相手に伝えたいことをより簡潔にまとめるよう心がけたいと考えています。

偏見にとらわれない切り口とは？ 切り口について考える際、私はターゲットの課題を念頭に置いていましたが、偏見によって視野が狭まり、回答例で提示された着想や解答を十分に導けなかったと感じました。そこで、切り口をMECEに検討するためには、まずフラットな視点で考えることが重要だという認識を新たにしました。 課題解決のために何が重要？ ユーザーが実際に価値を感じる課題解決とは何かを考えることは、相手にそれを伝える際に必要なスキルだと思います。特に、シンプルに伝える文章の重要性を今まで軽視していたことを痛感し、基礎から再考する必要があると感じました。 効果的な伝え方の工夫は？ そのために、相手に伝える際には、主語（S）と述語（V）をしっかり意識し、短い文で伝えることを心がけます。そして、ユーザー思考で何が一番価値に繋がるのかを考え、MECEに要因分析を行う（5W1Hへの意識も大切です）。まずは、これらの点を徹底したいと思います。

どんな学びが身についた？ 6週間の学びを振り返り、アウトプットすることで知識が身に着くと実感しました。自分が強く感じたポイントはしっかりと記憶に残っていますが、仲間の話を聞くと「ああ、そうだった」と共感する瞬間もありました。各々に響く内容は異なるものの、どれも大切な学びであり、定期的にメモを見返し、時には他人と意見を交わすことの重要性を感じました。 問題解決をどう進める？ 業務の問題解決については、いきなり打ち手を考えるのではなく、段階を追って進めることが大切だと学びました。まず、問題を分解し現状を分析した上で、「イシューは何か」を問いの形で明確にする必要があります。その後、適切な切り口を設定し、組織全体で考えるプロセスが求められます。しかし、正しい分解の切り口を見出すのは悩ましい課題です。層別分解、変数分解、プロセス分解といった手法の中で、どのケースにどのアプローチが適しているのか、まだ自分なりの答えを探っている途中です。

感覚からの転換は？ 6週間の学びを通じて、これまで感覚や経験に頼っていた判断を、フレームワークや数字を用いて構造的に整理する重要性を実感しました。バリューチェーン分析や資源配分、規模の経済性といった理論は、経営層だけのものではなく、日常の実務判断にも十分応用できる思考法であると理解できたことは、大きな収穫です。 業務の優先順位は？ 一方、日々の業務においては、限られた時間と情報の中で「すべてに対応しなければならない」という意識が働き、結果として対応の優先順位が曖昧になってしまうことが課題であると感じています。 実践への挑戦は？ 今後は、学んだフレームワークを活用して、対応策を検討する際には影響範囲やリスクの大きさ、必要なリソースを整理するとともに、注力すべきポイントを明確にすることを意識したいと思います。また、定量的な視点を取り入れることで、対応の優先順位や判断理由を関係者に分かりやすく説明できるよう努めていきます。

PLから価値はどう見える？ どのような価値提供を目指すか、またはどのように利益を生み出す仕組みを構築するかによって、損益計算書（PL）の構成が大きく異なることがわかりました。異なる業界のPLを比較する意義や、同一業界内で自社と他社のPLを比べる意義についても理解が深まり、各ビジネスが大切にしているコンセプトがPLの構成から読み取れることを学びました。 地域の未来は何になる？ 過疎地域の人口減少対策に取り組む行政職員として、地域産業や雇用の維持は重要な課題です。事業承継の問題点など、事業者の皆様と共通の言語で話し合えるようになることを目指しています。目指すべき価値提供が異なればPLの姿も変わるため、単に損益計算書を見て判断するのではなく、どのような価値の提供を志向しているのかを伝えられるようになることが必要です。そのためにも、県内企業の決算資料を通じて、現在のPLがどのような価値提供を反映しているのかを読み解いていく所存です。

どんな視点で見る？ データを分析する際は、見る切り口によって見え方や分かる内容が変わるため、まずは様々な視点から状況を把握することが重要です。全体の傾向が見えた段階で、さらに細かい視点でデータを掘り下げ、分析を進めます。また、切り口に抜け漏れがないように設定することも求められます。 傾向はどう見抜く？ 日々の物量の傾向を把握することで、必要な労働力（作業員や作業時間）を正確に計算できるようになります。業務改善を目的としたデータ分析では、どの作業がボトルネックとなっているのかを見極め、適切な改善アプローチの方向性を定めることが必要です。 抜け漏れはどう検証？ 具体的な取り組みとしては、まず課題を漏れなく分解し、その状態を上司や同僚に確認します。もし抜け漏れがあればアドバイスを受け、補完の後、更に細かい分解を行うといったプロセスを実践しています。こうした取り組みは、MECEの考え方を意識しながら行う練習として効果的です。

どんな判断基準？ グループワークで生成AIを活用する際、回答を判断するときは、人間が情報に流されることなく、またAIに引っ張られずに、判断軸をぶらさないことが重要だという意見が多く寄せられています。たとえば、壁打ちを繰り返し、違和感を感じた場合にはリセットする、あるいは別のツールを活用するなどの方法が挙げられます。これは、人間同士の会議や相談の場面でも同様に当てはまります。 検証の姿勢は？ また、生成AIに丸投げするのではなく、根拠を確認しながら妥当性を検証するという当たり前の姿勢が求められます。風土改革や人材研修といった課題整理の場面、企画やフィードバックにおいて、正解が一つに定まらない状況では、幅広い情報収集と壁打ちを含む議論が必要です。今後もそのプロセスを積極的に活用していきたいと考えています。 連携学習の魅力は？ さらに、データ解析や統計学といった分野についても、生成AIと連携して学んでいく意欲があります。