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活用 ✕ 目的

に関する学び

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AI利用への抵抗感とは？ 生成AIの利用に対して、いつかは使いこなせるようになると漠然と思っていたものの、気づけばAIを使わずにいる時間が長く続き、いつの間にか抵抗感を持つようになっていました。そこでまず、①AIを使って何を実現するのかを明確にし、②意識的に利用する場所やタイミングを設定することに決めました。具体的には、顧客からの対応依頼や社内資料作成の一次対応など、従来の業務の中で変化を実現するために、まず自分自身の中でこれらの取り組みを実行していこうと考えています。 どのAIに触れる？ また、様々な種類のAIが存在し、会社によっては使用可能なAIが決まっていることも分かりました。自分の所属する環境では、利用できるAIの種類が豊富であるため、時間に余裕があるときに各種AIに触れてみたいと思いました。業界の性質上、正確さが求められるため、まずは実際に操作して、各AIを比較することが有益だと感じています。 実際の活用方法は？ 顧客からの依頼や社内資料作成の場面では、実際にAIを活用してみる予定です。具体的には、ChatGPTとGeminiを用いて回答の方向性を定め、資料のたたき台を作成していこうとしています。 運用方法はどう？ 今後は、プロンプトの作成方法やその熟成、また保存方法といったプロセスに加え、どの種類のAIをどのような目的で使用しているのかといった具体的な運用方法についても、体系的に整理していきたいと考えています。

適切な比較対象とは？ 「分析の本質は比較」という言葉が最も印象的でした。「Apple to Apple」と「Apple to Orange」という表現が動画で紹介され、過去に何となく使っていたことを思い出しました。しかし、改めて説明を聞くと、適切な比較対象を示す意義があることに気付かされました。 分析のプロセスを見直す 分析を始める前にまず目的を確認し、仮説を立て、そのためにどのデータを比較すべきかを考えるプロセスが重要であることを感じました。今まではこのプロセスを特に意識していなかったことに反省しました。ライブ授業のグループワークでは、人それぞれの多様な見方を感じ取ることができましたが、積極的に発言するメンバーがいる中で、自分がなかなか発言できなかったことを振り返りました。動画やライブ授業のまとめにあった「言語化・教訓化・自分化」が自分にはまだ足りていないと実感し、これからの取り組みに生かしていこうと思いました。 業務へのデータ分析活用 現在の業務でデータ分析を主に行うことは少ないですが、普段接するデータについても何を比較すべきかを考え、その視点を持って関わっていこうと思います。データを見る際には、まず目的を明確にし、何をアウトプットしたいのか、何のための分析なのかをしっかり考えて業務に取り組むことが大切です。データ比較を通じて新たな気づきを得るために、データに向かう際の意識を高めていきます。日々の業務でこれを実践していこうと考えています。

少ないデータを分解する方法は？ 少ないデータを最初に見たとき、「わかることが少ない」という印象を持ちました。しかし、データを分解して考えることで、新たに見えてくる情報があることを実感しました。求める情報に対して、適切な分解方法を考えることができるようになったと感じています。 新しい気付きが得られない時の対処法は？ また、分解しても新しい気付きが得られない場合でも、それは失敗ではなく、新たな学びであるという考え方に勇気をもらいました。この経験を経て、MECEを意識してデータ全体をさまざまな視点から分析し、手を動かして新しい情報を得ることを心掛けています。 具体的には、顧客データを分析し、仮定していたペルソナとのギャップを発見したり、イベントの参加アンケート結果を基に告知と実際の内容の違いを分析したりしています。また、施策の結果を数字だけでなく、さらに深く分解し新たな情報を提示しつつ判断しています。データを他のチームに依頼する際には、目的や期間を明確に伝え、無駄なデータのやり取りを減らすことを意識しています。 どんなデータが必要か整理するには？ 「どんなデータがあれば知りたい情報が得られるのか？」をまず整理し、実際に手を動かしてデータを分解しグラフ化することで、多くの新たな発見が得られます。アンケートを行う際には、逆算して負担を軽減する項目や回答方法を検討し、Excelなどの利便性の高いツールを活用して効率的にデータを見られる環境を整えています。

検証方法の違いは？ 過去の学習では、「データをつくって検証するアプローチ」（実験科学的）と「データを取得して検証するアプローチ」（社会科学的）の二種類に整理していました。しかし、デジタル領域の発展により、社会科学的なアプローチにも実験科学的手法が導入可能となり、ABテストが実施できるようになりました。いずれの方法も最終的な目的は「最善の行動をとること」であり、状況に応じて観測による検証と実験による検証の有効なステージを意識することが重要です。 現場での検証は？ 現状の業務では、実験による仮説検証が難しいケースが多いですが、人事分野ではトライアルとして人事制度の導入が行われることがあります。また、業務改善ツールの試験導入時に導入群と非導入群に分けることで、ABテストのような検証手法が活用される可能性もあります。一方、ある情報発信においては、2通りの作成が現実的な工数を超えることから、デジタル技術を活用する方法が望ましいと考えられます。 原因検証はどう？ 原因探索において重要なのは、単にABテストを行うことではなく、原因仮説を体系的に（MECE）導出し、それぞれを迅速に検証するプロセスです。たとえば、特性要因図や5 Why分析を用いて複数の原因仮説を立て、適切な方法でスピーディーに検証していくことが求められます。特に人事分野では、複数の要因が絡むため、一つの真因に固執せず、各要因の寄与を考慮しながら柔軟に仮説検証を進めることが大切です。

イシューの軸はどこ？ 問いを断ち切ることが重要であると学びました。考える際には、まずイシューを正確に特定することが大切です。物事を捉える際に、意識せずにいるとイシューからずれてしまうことがあるため、常にイシューに戻ることを意識する必要があります。特に、他者と意見を交わしているうちにイシューから逸れ、異なる問題点に話題が移行してしまうことがあります。そうした場合には、ピラミッドストラクチャーを用いて論点を整理し、議論がずれないように心がけることが重要です。 本質をどう捉える？ 日常の仕事においても、イシューを特定しないまま、表面的な解決に飛びついてしまうことがあります。たとえば、早く問題を解決したいという思いから、一見最適に思える答えに飛びついたり、上司や意見の強い人の言葉に寄り添うことが無意識に行われているかもしれません。これらすべてにおいて、答えを急がず、イシューを捉え続けることで、最適な意見と行動につなげていきたいと考えています。 本質と目的の秘訣は？ また、質問や問い合わせに対しても、まずイシューを特定し、本質を見極めてから回答することが大切です。これにはミーティングやメール、チャットでのやり取りも含まれます。さらに、研修を企画する際には、スキルアップや安定した運営を目指すだけではなく、ピラミッドストラクチャーを活用して、「何のために、誰のために研修を開催するのか」というイシューを明確にし、目的をしっかりと意識したいと思います。

生成AIは何がすごい？ 生成AIは優れたツールであるものの、あくまで手段であり使用自体が目的ではないことを再認識しました。時代の変化に伴い求められるビジネスモデルの中で、生成AIが特に有効となる場面が存在する点も印象的でした。講座の初週では生成AIを支える技術や仕組みについて学び、その後、活用するための思考法に触れ、最終的にビジネス全体の理解へと一連の流れが設計されていることが、「ビジネス実践」という講座名にふさわしいと感じました。 時代の転換は何と感じる？ 物質そのものの価値を売る時代から体験価値を提供する時代への転換は、たとえ大手のサービス提供者であっても、独自の価値提供アイデアを持つ小規模な存在に市場が逆転される可能性を秘めています。そのため、会社員としては一抹の不安を感じざるを得ません。 価値再定義はどう進む？ 顧客が求める価値そのものを再定義する必要性を強く感じ、組織の一員としてどのように推進していくかが今後の課題と捉えています。今回学んだ新たなサービスの本質を伝える知見を活かし、自社の価値を改めて考える機会としたいと考えています。 情報活用はどう考える？ また、生成AIに関連する新たなツールが次々と登場し、その進化のスピードも速いことから、情報を積極的に収集し、実際に使用してみる柔軟性が求められます。今後は自分自身が活用する機会を増やし、その過程や成果を組織内で共有しながら、より広い視野で取り組んでいきたいと思います。

仮説はどのように考える？ 仮説を考える際には、複数の仮説を立てることと、それぞれの仮説に網羅性を持たせることが重要です。また、反論を排除するためにも必要なデータを集め、仮説同士を比較検証できるようにすることを忘れてはいけません。 仮説定義はどうなってる？ ビジネスの現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えを示すものです。仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸によって仮説の内容が変化します。 戦略はどう変化してる？ マーケティングにおいては、プロモーションの戦略がIT関連の技術発展によって大きく変動する現状を踏まえ、トレンドを正確に抑えることが重要です。同時に、顧客満足度を非常に高いレベルに引き上げることでブランド価値を高めることが求められます。 実施前に何を検証すべき？ 実際、分析の段階で仮説を立てずに作業してしまうことが多いと感じました。そのため、より網羅的に情報を確認するためにも、クリティカルシンキングを意識することが有効だと実感しています。これまでフレームワークの活用に対して懐疑的な面もありましたが、まずは基本に立ち返ることが大切だと感じました。 新施策の仮説検証は？ 新しい施策を進める際には、4Cの視点を取り入れて仮説を立て、その仮説に基づいて必要なデータを収集することが有効です。データ収集の際は、自己のバイアスに捉われることなく、網羅的な情報収集を心がけるよう努めています。

講義はどう実感？ これまでの講義やワークを振り返る中で、思考が体系化され、頭の中がすっきりと整理された印象を受けました。いくつかのフレームワークについては既に知識がありましたが、実際の事例に当てはめて考えることで、ただ「知っている」段階から実際に使えるかどうかが別問題であることを実感しました。何度もアウトプットすることの大切さを改めて感じました。 契約データの見方は？ また、各種施策を検討する際には、過去の契約データを分析する場面が多くあります。その際、ロジックツリーを用いて漏れなくダブりなく問題を整理し、複数の仮説を立てることの重要性を再認識しました。特に、契約データの項目選定や社外データの活用といった、目的達成に必要な分析手法を実践する意義を感じています。 SQL学習の計画は？ 今後は、社内データを正確に取得するためにSQLの習得にも力を入れます。具体的には、オンライン講座を活用して4月から6月頃までに学習を完了させる予定です。 手書きの効果は？ さらに、ロジックツリーやその他のビジネスフレームワークについては、パソコン上で作業するのではなく、あえて手書きで取り組み、自分の中に定着しているかどうかを確認しながら実践していきたいと考えています。 アウトプットをどう伸ばす？ 実践的なデータ分析のアウトプット力を強化するため、関連する書籍や講座を活用し、9月までに数多くのアウトプットを経験して実力アップを目指していきます。

今後の学びはどうする？ 第一週目は、今後の学びの進め方やクリティカルシンキングを学ぶ目的が明確になったと感じました。多くのハウツー本がある中で、改めてクリティカルシンキングを学ぶことで、自分の思考のOSをアップデートし、自身を喜ばせることにつながると思います。時間が有限である以上、限られた時間で最良の意思決定を行い、今情熱を注いでいる事業を飛躍させたいと考えています。 ３つの視点はどう活かす？ 今週は、クリティカルシンキングの基本的な枠組みとその必要性について学びました。ビジネスの現場では、もう一人の自分とも言える視点を持ち、3つの視点を効率よく活用することで、ビジネスを推進し、目の前の人々に影響を与える力を養えると実感しました。 実行評価はどうする？ また、クリティカルシンキングは目標設計や軌道修正における意思決定に有用だと感じています。現状を正しく把握し、問題解決に導くための適切な解決策を見出すことができるためです。現在、期初に目標設計に注力していますが、いつまでも考え抜くのではなく、実行フェーズで正しい評価基準をもとにビジネスを進めることが必要だと思います。 自問自答は意味ある？ さらに、日々のビジネスアクションにおいては、1日に何度か「それって本当か？」と自問自答する習慣を持ちたいと考えています。他人の意見にすぐにYESと言うのではなく、自分自身の意見の背景やロジックを明確にすることで、より堅実な判断ができると思います。

クリティカルシンキングの技術をどう活用する？ クリティカルシンキングというテクニックを用いることで、課題に対して適切な解を導く方法を学びたいと思います。物事を客観的に捉えることによって、考えが偏ったり固定観念にとらわれたりすることを防ぎます。反復練習や他者とのディスカッション、時には内省により、新しい視点を開発するための頭の使い方を身につけたいです。 問題解決に必要な視点とは？ 日常業務においては、新たなルールの決定や改善が求められますが、「問題だ」と誰かが指摘した一言にただ反応するのではなく、問題の本質や他に同様の問題があるかどうか、また将来的に発生するかもしれない問題についても多角的に考え、最適解を模索していくことが重要だと感じました。 プロジェクトの目的を見失わずに進行するには？ さらに、プロジェクトに参加する際には、「この企画を実施する」ことが目的となりがちですが、本来の目的を見失わないようにすることが肝要です。目的を明確にし、その上でプロジェクトを進行するよう努めたいです。 行動を深く考える習慣をどう付ける？ 私自身は思い立ったらすぐに行動に移すタイプですが、これからはもう少しじっくりと多方面から考える癖をつけるよう心がけます。他の人がどのように考えるかを頭に置き、「なぜ？」を問う姿勢も大切にしたいです。また、チームで仕事をする際には、自然と多様な視点が開発される機会を設け、トレーニングの場を作りたいと考えています。

目的と結果は一致？ データを目的に沿って加工し、要素ごとに分解して検討するという基本的なアプローチですが、その加工方法や分解の視点によって結果の質が大きく左右されると感じました。一度、目的に合致した結論にたどり着いたように見えても、「本当にこれで良いのか」「他に視点はないか」と自問することが大切です。このような問いかけに応えるために、さまざまな切り口や視点を見出せるよう、フレームワークを効果的に活用したいと思います。 データ整理は万全？ 人事データを扱う際には、定性的な情報や個々の感情、個別の事情が絡むことが多いため、それらをしっかりと区分して取り扱うことが求められます。また、訂正が多いデータ環境においては、定性データを数値化して蓄積し、定量的なデータとして扱える状態を目指す必要があります。現職ではデータの蓄積が十分でないため、まずは分析に適したレベルでのデータ整備を行い、その後の加工や分析を視野に入れたデータ収集を進めたいと考えています。 納得できたかな？ また、私の思考傾向として、複数の視点で検討を重ねた結果たどり着いた「それらしい」結論に安心してしまいがちです。しかし、結論に近づくと視野が狭まる気がして、「他にはないか」「本当に良いのか」と疑問を持つようになってしまいます。そこで、他の方々がどのような思考プロセスや注目している視点、思考の起点を具体的に考えているのか、ぜひお聞かせいただければ参考にしたいと考えています。

6週間の振り返りは？ 6週間を振り返ると、多くの学びがありました。クリティカルシンキングだけでなく、人生において学び続けることの重要性についても改めて確認できました。 大切な学びの姿勢は？ 学びを進める上で重要な3つの姿勢として、目的を意識すること、自他の思考のクセを認識すること、問い続けることが挙げられます。また、相手視点での考察も重要であり、これを学びの前提条件として、今後も積極的に新しい学びに挑戦していきたいと思います。 問いと分析はどう？ クリティカルシンキングでは、「問いは何か？」という点からスタートすることが大切です。分析過程においては、データの加工が必要であることを理解し、問いを解決するためには高解像度の分析を心掛けたいと考えています。そのためにはデータ分析の知識が重要です。また、主観に偏らず客観的に考えるために、フレームワークを活用する方法も知っておく必要があります。 知識の実践はどう？ これらの知識は、以下のように自分の仕事で活用していきます。自部署の会議で発表する際は、明確な問いを基にPREP法を用いて内容を組み立てます。他者の言葉を理解する際は、相手の前提条件を考慮し、フォロワーシップを発揮して場の理解度を高めたいです。また、自分の考えをまとめる際は、アイデアを出す段階から問いを明確にし、誰に何を説明すべきかを意識します。対象に合ったデータ加工やスライド作成を行い、効果的なプレゼンテーションを目指します。