(38ページ目)

活用 ✕ 目的

に関する学び

---

全体像はどう伝える？ 全体像を先に伝え、その後に細部を補足することの大切さを改めて実感しました。最初に大まかな枠組みを示すことで、後から付け加える情報も受け取りやすくなると感じます。 思考のクセってどう？ また、コミュニケーションにおいては自分と相手の思考のクセを踏まえることが重要です。ディスカッションの冒頭に、お互いの考え方を整理し認識を合わせることで、よりスムーズな議論が可能になると考えています。 会議の目的は共有できる？ 会議やプレゼンテーションの場では、ファシリテーターとして初めに目的と前提条件を共有し、参加者の意見を都度整理することが求められます。こうした行動が、課題の本質を把握し、整理された情報をもとに効果的な意思決定を行う助けになると感じました。 本質を問い続けるには？ また、あらかじめ資料を作成したりブレインストーミングの場でクリティカルシンキングを活用することで、MECEを実現しながらわかりやすい伝え方が可能になるという点は非常に有益でした。一方、突発的な議論では、物事を具体化や抽象化して「何が本質か」を問い続けると、スピードが落ちてしまう印象です。このようなシーンでクリティカルシンキングをどのように活用すれば、より円滑なコミュニケーションが実現できるのか、引き続き知りたいと感じました。

情報伝達の大切さは？ 今回の学びを通して、情報が漏れなく重複なく伝わることの大切さを改めて認識しました。目的を見失わず、必要なポイントを抑えることの重要性が意識されました。 A/Bテストの効果は？ 特に、A/Bテストの活用は検証のしやすさや結果の共有において分かりやすい手法であると感じました。一定の制限をかけ、絞り込むことで方向性を見失わずに進める工夫にも気づきました。 広告運用のコツは？ 実務でgoogle広告を活用する中で、A/Bテストの形式で構成され、AIが複数のセンテンスを組み合わせることで広告の最適化を図る仕組みを再認識しました。小さな変更を繰り返すアプローチは、実際にすぐ活用できる効果的な方法だと実感しています。 プロモーションはどう？ また、運用しているプロモーションに関しては、早速実践に移し、チーム内で共有して理解を深めることが重要だと感じました。取得したデータをもとに分析し、意見を擦り合わせることで、より精度の高い施策へと進化させていく予定です。 チームでの改善は？ 今後は、A/Bテストの手法をさらに高度なものにグレードアップすることも視野に入れています。ただし、個々のスキルに偏ることなく、チーム全体でアウトプットの場を設け、ディスカッションを重ねるよう取り組んでいきたいと考えています。

6週間の振り返りは？ 6週間で学んだ内容には記憶の濃淡がありましたが、短時間で一気に復習できた点は大きな収穫と感じています。講義で示されたように「問いから始める」ことの重要性を再認識し、その問いの設定がその後の行動やアウトプットに大きく影響することを痛感しました。また、グループワークに参加しなかったものの、「知識のインプットだけでは成果に結びつかず、自己満足に陥る」という点が胸に深く響きました。 問いの価値を感じる？ 相手や仕事内容に関わらず、与えられたデータや情報を盲目的に受け止めるのではなく、「問いから始める」、「問いを残す」、「問いを共有する」という姿勢を常に心がけたいと考えています。また、人に伝える際には、受け手の視点に立った資料の構成や図解、適切な日本語表現が重要であり、こうした工夫をアウトプットに反映させることが求められると感じています。 成果をどう創るか？ 知識のインプットだけでは十分な成果に繋がらないため、学んだことを効果的にアウトプットできる仕組みの構築が必要です。個人で完結するタスクにおいては生成AIを活用したフィードバックサイクルを確立し、他者とのやり取りが発生する場合には、最終アウトプットを提示する前に同僚との説明や意見交換を行うようなタスク計画や会議設計を進めていきたいと思います。

個性の違いを感じる？ 同じ職場で同じ業務に携わっていても、個々の考え方や向いている方向が異なることを学びました。異なる見解を否定するのではなく、別の視点を取り入れることでチーム全体の視野が広がり、より質の高いアウトプットが期待できると実感しています。 分析で全体を見直す？ また、各種フレームワークを用いた分析を通して、事業全体や自分自身の業務を大局的に見直すことができると感じました。定期的にこれらの手法を実践することで、プロジェクト全体や自身の状況を整理し、効果的な改善・提案に結びつけたいと考えています。 共有で理解深める？ さらに、普段当たり前と捉えている業務の内容も、言語化や図表化して共有することにより、チーム全体の目的意識を維持する手段になると確信しています。施策を提案する際には、フレームワークを活用して背景・根拠・想定される効果を明確にし、ストーリー性を持たせた説得力のあるアプローチを心がけたいと思います。 説得力の根拠は？ チームメンバーとのコミュニケーションにおいては、分析結果を交えることで自身の主張に説得力が増すと感じています。業務推進においては、感覚だけに頼らず、3C分析やSWOT分析などを参考にしながら、合理的な判断とその決断が全体に与える影響を考慮することを意識していきたいと考えています。

デザイン思考は何が目的？ デザイン思考とは、目標達成のための有効なツールの一つです。どのようなツールが存在し、どのように活用できるかを並べながら、目標に向かう具体的な手順やステップを考え、実行していくプロセスです。 課題発見はどう行う？ まず、問題がどこに存在するのかを見える化し、自分の思い描くものではなく、相手が求める価値をしっかりとデザインし、提案することが大切です。問題から生み出されるニーズにフォーカスすることで、デザイン思考を用いて到達点の明確化と、その実現に向けた小さなステップを計画することが可能となります。 全体像は見えてる？ また、目の前の小さなステップや個人のやりたいことに固執せず、全体像を俯瞰した視点で取り組む姿勢が求められます。大局を見失わず、一歩一歩着実に進んでいくことが、目標達成への近道となります。 ニーズ調査の意義は？ さらに、丁寧なニーズ調査を行うことで、利用者や市民の実際のニーズを具体的に把握し、そのニーズに合った到達点を思い描くことができます。 協働モデルはどう？ たとえば、関係者と共に新たな地域交通モデルの構築に取り組む場合、まずは関係する各方面の現状やニーズを共有し、どの方向を目指すべきか、全員でモデル像を具体的に描いていくことが重要となります。

思考の偏りをどう克服する？ 思考の偏りや質問の誘導を意識しながら物事を捉えるトレーニングが必要だと感じました。ひとつのテーマに対しても個人の属性や立場によって様々な意見や視点が出てくることを再認識し、自分一人で同じように抽出するためには何ができるのかを考えました。 まず、自身に偏りがあり、考えが誘導される要素があることを認識することが重要です。それを自覚した上で、物事を捉えることで思考の幅と高さが広がると思います。 問い掛けの精度をどう向上？ 骨子作成の段階で目的に対する問い掛けの精度を向上させることが必要です。取引先や関連部署のニーズ把握と、具体的なソリューション提供にこれを活用できると考えています。何をどうしたいのかをセットし、それに対してどの視点で切り口を設けるのか、現状把握が正しく行われているのかを明確に論理的にすることで、自身や自社の成果に繋げられると思います。 現状分析と課題抽出のポイント 具体的には以下の2点が挙げられます。 1. 現状分析の質の向上：意図的に通常費やしている工数を倍に設け、目的に対しての分解につながっているかを確認する。 2. 課題抽出の広がりの意識：MECEフレームワークの意識と徹底を行い、余裕を持った上司や同僚からの意見抽出の場を設定する。他者の視点の重要性を再認識したためです。

物事の分解で何が見えてくる？ 物事を分解することで問題の特定や後続の対策が立てやすくなると感じました。特に、目的を意識しながらどのように分解すれば感度良く対応できるかを最初に考えることが重要です。 問題解決の4ステップとは？ 問題解決のステップとしては、What→Where→Why→Howの順番を意識することが大切です。しかし、実際にはいきなりWhyやHowに進んでしまう場面もよく見かけます。この点を改善することで、より効果的な問題解決が可能となるでしょう。 トレンド分解にはどんな方法が？ トレンドを分解する際には層別分解が役に立ちますが、データを活用した商品企画に適用する場合にはプロセス分解が求められます。プロセス分解では具体的に何をしているのか、何を決めるのかを明確にしなければ、「入店」や「着席」といった単純な分け方になりがちです。 チームサポートに必要な視点は？ また、チームメンバーが困っていることや解決すべき課題を見据えた上で整理のアドバイスをしていくことが必要です。プロセスで困っているのか、情報の捉え方で困っているのかを見極めることがポイントです。 売上分析に層別を活用するには？ 売上についても触れるシーンがあるため、層別や変数別の考え方を忘れずに、定期的に使ってみることが求められます。

AI選択の狙いは？ 目的に合わせたAIの選択については理解しているものの、社内ではライセンスなどの制約があり、複数のAIを使い分ける段階には至っていません。それでも、企業が選びやすいAI、たとえばマイクロソフト社のCopilotのような、汎用的な能力を持つツールの進歩には大いに期待しています。家庭での利用に関しては、目的に沿った多種多様なAIを使用するのが適切だと感じています。 引継ぎの新戦略は？ 私は通信事業会社で総務系の業務に携わるシステムエンジニアです。今後、定年退職する社員の引き継ぎ業務が増える中で、従来の人から人への引き継ぎではなく、AIを活用して業務の効率化を図りたいと考えています。ただし、複数の人や部署の業務を集約し、標準化した上で引き継ぎを進める必要があると感じています。 業務見直しの本質は？ また、個々が自分流に業務効率化を追求すると、結果として業務の囲い込みが進んでしまう恐れがあります。そのため、まずはその業務が本来必要なものか、何のために存在するのかを再検討することから引き継ぎに取り組むべきだと思います。 AI活用の限界は？ さらに、AIはあくまで業務の補助ツールであるため、使いこなす能力は重要ですが、それ以上に人間が磨くべきはマネジメント力であると考えています。

平均値の理解とは何か？ データ分析において、平均値という言葉に惑わされ、その中身を詳しく見ることを怠りがちだったことに気づかされました。改めて、目的を無視した代表値の活用が良い分析結果につながらないと感じました。平均値にも加重平均や幾何平均など様々な種類があり、それらの算出方法を学べたのはとても良かったです。 代表値への新たな挑戦 現在、自分が理解したつもりでいる部分が多いと考えています。今後は、他の練習問題にも挑戦し、世の中に溢れている代表値がどのように算出されているのかを更に考えられるように努めたいです。 分析結果をどう伝えるか？ データを分析し加工することによって、相手に何を伝えたいのかを明確にし、グラフや代表値の算出を行いたいと思いました。また、公的データでも分かりやすい平均値だけを提示して受け取り手の印象に強く残す手法がありますが、代表値の裏側にあるデータの分布を調査した上で、そのデータから何が言えるのかをしっかり考えたいと思います。 データ加工で心掛けること 以下の点を心がけます： - 加工データの裏側を考える癖をつける - 自分でデータを加工し、伝えたいことが伝わるようにする - データ加工の前に必ず要件定義を行う - 様々な平均値の算出方法について、仕組みや成り立ちを理解する

技術とマーケの違いは？ 改めて、技術職とマーケティング分野におけるデータ分析の手法の違いを実感しました。技術職では、既に確立された常識や定説に基づく演繹的なアプローチが主流で、発生した事象をその枠組みに当てはめるためのデータ収集や加工が重視されます。一方、マーケティング分野では仮説を立て、その仮説の検証を目的とした帰納的なアプローチが取られ、データ収集や加工を通じて結論や今後の示唆が提示されます。一見似ているようで、実際には全く異なる手法であると感じ、非常に興味深く思いました。 評価と実情のギャップは？ また、実践演習の設問3におけるデザイン変更の方法の3案の点数付けについては、疑問を抱きました。AIを用いたデザインはスピードや意思疎通の面で高く評価されましたが、実務にてイラスト生成をAIで行う場合、ある程度のプロンプトエンジニアリングが必要だと実感しています。そのため、評価と現実の間には違和感が残りました。 DX推進で何が変わる？ さらに、これまでの議論から、DX推進による業務改革や業務効率化を進める際には、マーケティング分野で活用されるデータ分析手法やロジックツリーを効果的に取り入れることができると考えています。上司や同僚を納得させるためにも、仮説検証と詳細な分析を着実に進めていきたいと思います。

解決策をどう選ぶ？ 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは？ 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

さまざまな受講生の特徴は？ 多様な職業や経歴を持つ受講生が集まっている点が、まず印象に残っています。講座で学ぶデザイン思考は、システマチックかつ洗練されたアプローチに見えながらも、その実践過程は人間中心であり、実際の現場で必要な泥臭い努力が感じられるのが魅力的です。今後6週間のカリキュラムを通じて、社会問題への取り組みなど様々な課題意識を持った方々との交流や議論から、新たな視点と学びを得ることを楽しみにしています。 デジタル活用の進め方は？ 自身の業務では、最新のデジタルやAI技術関連の施策を実際の業務に落とし込む際に、デザイン思考のアプローチを活用していこうと考えています。技術の利用自体が目的とならないよう注意しつつ、各社員の業務の生産性や効率性向上を主眼に、利用者である社員を中心に据えたプロセス作りができると期待しています。 現場との連携はどう？ また、単にデジタルやAI関連施策を実装するのではなく、実際に業務を担当する社員と積極的にコミュニケーションをとりながら進めることが重要だと考えます。現状の業務プロセスについての課題インタビューや一緒に業務を進める取り組みを通じて、業務理解と担当社員の課題意識をより深く共有することで、施策の価値や利益を関係者に適切に伝えられるようになると確信しています。