(84ページ目)

学び ✕ 人

に関する学び

---

どんな気づきがあった？ 今回の学びから、4つの気づきを得ました。まず、自分はどうしても身近な視点から物事を捉えがちであること、急かされるとフラットな視点を失ってしまうこと、対象が変われば答えも変わること、そして自分が考えている範囲が狭い世界に限定されていることに気づかされました。これらを通して、自分の思考が意外にも偏っていたと実感しました。 視点の幅はどう広がる？ 従来からクライアントの立場に立つことは意識していましたが、視野を広げ、視座を上げるという点は十分に考えていなかったと感じています。今後は打ち合わせや商談の際に、こうした視点も意識することで、アイデアや提案に新たな変化が生まれるのではないかと期待しています。 小さな変化で何が変わる？ 具体的なアクションとしては、まず自分の思考に偏りがあることを自覚し、他の価値観や思考を持つ人との交流を積極的に楽しむことに努めます。また、普段の思考の癖を見つめ直し、抵抗がある意見やその背景にある視点についても考えるようにします。さらには、いつものルーティンを変えるなど、小さな変化から新たな発見を目指していきたいと思います。

事例で何を感じた？ 実際の事例をもとに課題を見つけ、その対策を考えるプロセスを通して、「問いの立て方」を理解することができました。特に、ある飲食事例で経営者の視点から全体の状況を俯瞰し、課題を浮き彫りにする体験は大きな学びとなりました。 グラフから何が分かる？ また、別の部門での課題においては、グラフの見せ方や課題の見つけ方を振り返ることで、実践的な知識を身につけることができたと感じています。 どうして問いが難しい？ 一方で、現在の業務量の多さから、自ら「問い」を立てることが困難になり、結果として後手に回っている状況を痛感しています。 協力で解決できる？ 今後は、まず状況を俯瞰して課題やイシューを見出し、常に意識することを心がけます。また、課題の解決策は一つに絞られるものではなく、個人だけでなく周囲の同僚、先輩、後輩、上司と協力して取り組むことが必要だと感じます。さらに、その際に「わかりやすく伝える」ことが重要であるため、ピラミッドストラクチャーなどを活用し、一番伝えたいことを明確にして、的確なメッセージを届けるよう努めたいと考えています。

なぜ体験重視すべき？ 講義を通じて、商品は単なる「モノ」ではなく、顧客に提供する「体験価値」として再定義すべきだと学びました。特に、顧客の本音を捉えるアプローチが印象に残りました。「なぜ利用しなくなったのか」を追うだけでなく、「どこが好きなのか」といったポジティブな面にも目を向け、細やかな行動観察が重要であると理解しました。また、STP（セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング）による市場機会の把握から、4Pの製品や広告宣伝などのメディア活用へ一貫したアプローチを学べたことは、大きな収穫でした。 どうすれば顧客満足？ 今後は、講義で養った顧客インサイトの視点を日々の業務やサービス提供に活かしていきます。具体的には、顧客が「大切にされ、自分の声が聞かれている」と感じられる関係性を築くことを心がけます。単に既存のサービスを提供するだけでなく、顧客自身が気づいていない潜在ニーズにも目を向け、製品の改善や心のこもったサービス、そして響くコンテンツの発信を推進してまいります。これからも顧客一人ひとりに寄り添い、モノを超えた独自の体験価値を提供できるよう尽力していきます。

リーダーシップの本質は？ リーダーシップとは、リーダーに対してフォロワーが自発的に従う現象・状態を指します。誰にでも特定の場面で発揮できるものであり、従う者がいなければリーダーとは呼べません。信頼がなければ人は従わず、信頼は具体的な行動を通して築かれます。その行動は個々の能力と意識によって生み出されるものです。 実例が示す道は？ 自分がリーダーシップを発揮した場面や、メンバーがリーダーシップを示した事例を具体的に言葉にして振り返ることは、大きな学びにつながります。また、チーム内でリーダーシップを育むためには、心理的安全性を大切にする姿勢が必要です。 能力向上の鍵は？ これまで行動や意識に偏重していたと感じるので、まずはどの能力をどのように磨くべきかを見極め、その上で具体的なアクションプランを考えていくことが求められます。 リーダー意欲の秘訣は？ なお、リーダーになりたくないと感じるメンバーが多い現状を踏まえると、リーダーになりたい、あるいはリーダーシップを発揮したいという気持ちを醸成するために、どのような関わり方が効果的かをじっくり考える必要があります。

生成AIの力は何か？ これまで何となく利用していた生成AIの仕組みを学ぶ中で、AIが得意とする分野や、逆に人間が提供すべき価値について考えるきっかけとなりました。普段使っているチャットボットとの対話の中で、ある表現に興味を持ちました。「AIは平均に強い。一方で人間は偏りに価値を出せる」という考え方です。人それぞれの生き方や価値観が異なるため、平均的な答えだけではなく、時に偏った意見や個性が生み出す魅力が、人間ならではの強みであると感じました。こうした学びを通して、生成AIの仕組みを理解することが、逆に人間らしさを見つめ直す好機となりました。 業務効率化はどのように進む？ 現在、職場では生成AIを活用した業務効率化の波が広がる中で、各メンバーが「自分たちにしかできない価値」とは何かを日々考えています。そこで、生成AIの得意不得意を踏まえたうえで、差別化のポイントを洗い出し、意見交換を行うワークショップを企画したいと考えています。まずは自分のチーム内でスモールスケールで実施し、その成果をもとに他部門への展開を目指す予定です。企画は生成AIとの壁打ちから始めるつもりです。

学びの角度は何？ 演習やグループワーク、他の受講生の回答を通して、自分の思考の癖や視点の偏りに気づくことができました。セッション中には、適切な方法や３つの視、縦横の関係、具体と抽象の変換といった、様々な角度から物事を考える手法を学び、思考の幅や発想の柔軟性が広がるのを実感しました。 人間関係はどう築く？ 今後は、自社・他社、異なる業務を担う方々とのプロジェクト推進の際に、これらの学びをコミュニケーションに活かしていきたいと考えています。多様なメンバー間での理解を深めるため、客観的な思考を養い、認識の齟齬が生じないよう、分かりやすい説明や資料、表現方法を習得することを目標としています。 新たな発想は生まれる？ また、社外や他部署との連携が少なく、固定されたメンバー間のコミュニケーションに偏りがちな現状から、ライブ授業では自分の思考の偏りや表現力の不足を痛感しました。授業中には、思いつかなかった発想や多様な回答が見られ、参加者の多様性や異業種での取り組みに興味を抱くとともに、何らかの工夫や無意識ながら効果を発揮している点をぜひ参考にしたいと感じました.

生産効率はどう評価？ 「規模の経済性」を考える際には、単に生産量だけでなく、各プロセスの稼働率にも着目することが大切だと感じました。同様に「習熟効果」についても、製造業などでは自然な現象として捉えられている印象です。一方で、平準化と対比される点は意外な発見でした。しかし、昨今の人手不足の現状と、習熟する前にすぐ辞めてしまう現実を考えると、従来の「習熟効果」による改善が難しくなっているのではないかという危機感も抱きました。 多角化のリスクは？ また、「範囲の不経済」という概念は非常に興味深く、安易な多角化がこの問題に陥る事例は意外と多いのではないかと思います。 経済性はどちらだ？ 一方で、「習熟効果」については理解しやすく、納得感もありました。しかし、目指すビジネスモデルからは「規模の経済性」がかけ離れているため、既存顧客に対するサービスの提供バリエーションを拡大するという観点から「範囲の経済性」を考えるほうがイメージしやすいと感じました。 人件費はどう削減？ さらに、人件費削減に関しては、外部調達や生成AIの活用が一つの解決策になり得ると考えています。

データから課題は？ データをもとに課題を明確にし、施策を立案する際は、情報を細かく分解して具体的な問題部分を特定することが重要です。問題箇所がはっきりしていないと、誤った施策を実施してしまい、問題解決に繋がらない恐れがあります。 イシューの原点は？ 一方で、最初に設定したイシューを忘れずに保持する姿勢も大切です。人間はつい本来のイシューから逸れてしまいがちですが、常に立ち戻りながら議論を進めることで、正確な解決策を見出すことが可能になります。 問題の本質は？ また、品質マネジメントの観点から、オペレーションミスの報告データを扱う場合、単にデータを眺めるだけでなく、さまざまな切り口で分解し、どこに問題が潜んでいるのかを明確にすることが有効だと感じています。 会議の進め方は？ さらに、会議においてイシューがズレることはよくあります。そのため、必ずアジェンダを設定し、各項目ごとに目標を明確に共有する体制を整えることが必要です。あいまいな状態で会議を終えるのではなく、具体的なアクションにつながる形で議論を締めくくることが、問題解決への一歩となると考えています。

ナノ単科の実務への即応性とは？ グロービス経営大学院のオンライン学習サービス「ナノ単科」を受講して得られた最大の利点は、学習内容が実務に直結する点でした。授業で学んだ理論やフレームワークを即座に仕事に応用でき、理解が深まるだけでなく、実際の業務効率も向上しました。 オンライン学習の柔軟性を活かすには？ また、受講中に感じたのは、オンラインならではの柔軟な学習スタイルです。自分のペースで進められるため、忙しい日常の中でも計画的に学ぶことができました。特に、自宅での学習が可能な点は非常に助かりました。 ディスカッションで得る学びの深み さらに、同じ志を持つ他の受講生とのディスカッションや情報交換も、学びをより深める大きな要素となりました。他の受講生の意見や視点を知ることで、自己の考え方やアプローチを客観的に見直す良い機会となりました。 ナノ単科がもたらすライフワークバランス 総じて、グロービスの「ナノ単科」は、理論と実務を効果的に結びつける学びの場であり、多忙な社会人でも効率的に学べる内容であると感じました。これからも、この学びを活かし続けたいと思います。

要約能力に自信は？ AIは文章の要約力に優れ、物事を論理的に整理する能力が高い反面、平凡で一般的な表現になりやすい傾向があります。そのため、出力された文章をそのまま受け取るのではなく、内容が適切かどうかを自分自身で見極めるスキルが求められます。 伝え方ってどうすべき？ また、AIに指示する際は定義が曖昧な表現を避け、具体的な内容を盛り込むことで、より的確な結果を得ることができます。たとえば、熱意を込めた文章や人の心に響く表現を期待する場合には、AI作成のドラフトに自分自身の言葉で修正を加えるか、指示時に強調したい点や思いを具体的に伝える工夫が必要です。 人間の表現力は？ 最終的には、人間自身が語彙や表現の引き出しを増やし、AI時代に求められるスキルを磨いていくことが重要です。 メール返信の違いは？ 実務面では、Copilotを利用してメールの返信文作成に挑戦することもできます。細かな指示をせずにAIに任せた場合と、伝えたい内容を明確に指示した場合で、文章全体の温度感にどのような違いが生まれるのか、実際に比較してみる価値があるでしょう。

概念の留意点は？ 規模の生産性、習熟効果（経済曲線）、範囲の経済性といった概念は、説明を受ければ理解できるものの、これまで業務の中で知識として体系的に習得してこなかったため、改めて学びとなりました。また、各概念には留意点があるため、多角的な視点で物事を捉えなければ、逆の結果を生む可能性があることを意識しています。 実務で検討するには？ 実務においては、規模の経済性については検討が難しい面があるものの、習熟効果（ただし一定期間で曲線は停滞する）や範囲の経済性については、十分に検討できると感じています。 新人指導で変化は？ さらに、入社間もない職員への指導やトレーニングを通じて業務理解が深まることで、作業量が増加し、担当できる案件も拡大します。これにより、個々の成長はもちろん、部署全体のマンパワーの向上にもつながり、業務の幅が広がる中で新規事業への取り組みも促進されると期待しています。 部門連携は何が鍵？ また、範囲の経済性は自部門で実施している業務の特性上、他部門との連携を強化することで、より強固なサービスやプログラムの提供が可能になると考えています。

AI利用の可能性は？ AIへの相談や活用について、方法論も含めてさまざまな意見を取り入れることがとても重要だと感じています。検討の際の壁打ちや簡単な調べものには既に利用しており、今回紹介されたNotebookLMをはじめ、無償でも多くの機能を活用できる点に改めて驚きました。今後も積極的に利用していきたいと思います。 セキュリティ対策はどう？ 一方で、セキュリティ面については慎重に進める必要があると認識しています。現在担当しているプロジェクトでは、各メンバーが対応している問い合わせや課題・障害の状況を可視化し、問題点を抽出して改善につなげる取り組みが求められています。プロジェクトが大規模なため、従来の人力での分析作業には時間がかかり、適切な対策が十分に講じられていない現状があります。そこで、生成AIを活用して、情報収集、分析、改善策の検討を効率的に進められるようになることが期待されます。 未来の働き方はどう？ 今後、AIの普及とともに働き方は大きく変化していくでしょう。3年後や5年後の仕事の在り方について、さまざまな方の意見を伺う機会があればと考えています。