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活用 ✕ 可能

に関する学び

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仮説を深掘りするには？ 視野を広げて仮説を考えるために、3Cや4P、SWOT、5W1Hなどのフレームワークを活用するという視点は、自分にとって盲点でした。普段は頭の中で拡散的に物事を捉えがちですが、MECEに沿った論理的な整理ができるこれらの型を使うことで、抜け落としていた観点を補うことができると実感しました。 データの活用法は？ また、データの取得方法についても、新たにアンケートなどで新しいデータを取ることに注力しがちでしたが、既存のデータを活用する手段もすぐに実践可能であることに気づかされました。特に、パートナーが所持しているデータに着目するという考えは、近くにある資源を有効に利用する良いきっかけとなりました。私自身、所属するグループ全体でリソースを活用することの重要性を改めて認識しています。 問題解決の手順は？ さらに、問題解決のステップとして「原因の特定」を意識してきた中で、WHAT→WHERE→WHY→HOWという一連の流れは、非常にわかりやすく、汎用性が高いと感じました。これまで以上に構造的な思考を促すツールとして、エクセルにフォーマット化したフレームワークをデスクトップに置き、仮説を立てるたびに都度活用していきたいと思います。

生成AI時代をどう読む？ 生成AIの時代において、不確実で予測が困難な現状を理解することの重要性が強調され、思いがけない意外性と納得感を得ることができました。 仮説と検証はなぜ？ これまでの、目的を明確にして計画的に実行する従来のやり方とは異なり、仮説を立て、実行と検証を繰り返し、フィードバックを取り入れて改善していく方法論の大切さを学びました。デジタルへの理解と柔軟な対応が、このプロセスや生成AIの効果的な活用につながると感じています。 行動に踏み出す理由は？ そのため、まずは実際に行動に移すこと、並びに繰り返し仮説と検証を行うための思考力やさまざまなスキルが求められると実感しました。 大規模事業の壁はどう？ 一方で、大きな事業を推進する現場では、しっかりとした目標設定や計画を立てた上で、事前の検証が終わらないと進められない業務フローが存在します。そこで、業務内容を細分化し、比較的小さな単位で仮説と検証を繰り返す取り組みが可能かどうか、検討してみたいと思います。 実践方法はどうする？ また、プロトタイピングの実践には高いハードルを感じる部分もあり、具体的にどのように実行すればよいか、みなさんのアイデアをぜひお聞かせいただきたいです。

アカウンティングの重要性とは？ アカウンティングは、自社の経営が順調かどうかを数字で判断するために必要不可欠です。現在、私は特にB/S（貸借対照表）の理解が不足していると感じています。P/L（損益計算書）と組み合わせて、今の経営状態が十分であるのか、さらに改善が必要なのかを判断したいと考えています。 経営判断にどう活かす？ 具体的には、税理士との話し合いの場での活用を考えています。また、日々の経営判断においては、新年度の給与賃金や役員賞与の決定に影響を与えることになります。今、私が最も重要だと考えている経営課題は、新規雇用に使える予算を具体的に把握することです。特に、遠方からの雇用に際し、住宅補助を提供できる経営状態にあるのか、それとも難しい状況なのかを、以前のように曖昧な方法ではなく、数字でしっかり理解しておきたいです。この点に関して、実際に書き出してみることで納得しました。 学んだ内容をどう活用する？ 今後は、学んだ内容を自社の過去1-3期の決算書と照らし合わせながら具体的に分析を行い、すぐに経営判断に活かす必要があります。そのため、学んだことは可能な限り速やかに実践し、頭の中でイメージするだけでなく、実際に書き出してまとめるように心掛けます。

ネット情報と真の創造性は？ AIには、複数のアイディアを短時間で生み出すという、一見クリエイティブな側面がある一方、そのアイディアの源泉がネット上の情報であるため、真の意味での創造性かどうかは疑問が残ります。たとえ推測に基づくものであっても、ネット上の情報を組み合わせたり、対話を通じてアイディアを形成するプロセスは一定の創造性を感じさせます。また、決められた作業やルーティン業務の遂行にもAIは優れているため、アイディア創出と定型業務という双方の面で活用できる点が非常に興味深いと感じました。 人間の役割は何か？ 製造業を営む私の会社では、類似の図面の読み取りをAIに任せることで、短期間で見積もりを提出できる可能性があると考えています。当初、属人化を解消するために、業務プロセスを分解して誰にでもわかる形に可視化する取り組みにも、AIが大いに活用できると思っていました。しかし、業務が誰にでも理解でき、誰でもできるようになると、その業務はAIの得意分野に移行してしまいます。そうなると、逆に属人性—つまり、人間らしさが生まれる部分—こそが保持すべき価値であるのではないかと感じ、常に人間の役割をどこに置くべきかを考えながらAIと向き合う必要があると思いました。

リッチメニュー再編はどう？ 自分が勤務する自治体では、公式LINEアカウントを通じて行政手続きが可能なため、各種手続きにアクセスしやすいようリッチメニューを表示させています。フレックスメニューも活用しているものの、手続き自体が増えてきたため、リッチメニューを再編する際はワイヤーフレームやプロトタイプを作成し、関係者とディスカッションを行うことが重要だと考えています。 Excel更新はなぜ大切？ リッチメニューの設計図は元々Excelで作成していました。そのため、アップデートの際も当該Excelを修正し、関係者に確認をしてもらいながら進めました。この工程を省略してロールアウトすると、必ず意見が出て手戻りが生じるため、合意形成をしっかり進めながら最小限の工数でのアップデートを実現する必要があります。 試作で意見調整は？ また、共感から発想までのプロセスを経ても、各人の頭の中にある成果物のイメージは異なります。試作段階で形として見せ、すり合わせを行わなければ、全体として完結しません。さらに、このプロセスを各工程に戻って行うことも十分にありえるため、迅速かつ手軽にワイヤーフレームを作成する手法を用意することが、最も重要なポイントだと感じています。

顧客視点は十分？ 差別化を考える際は、まず顧客の視点とその価値を深く理解することが大切です。その上で、その取り組みが持続可能であり、他社には真似できない希少性を持っているかを確認します。また、業界内に留まらず、他業種の視点も取り入れることで、より広い視野から検討することが可能となります。 狭い視野をどう変える？ ワークを通じて、自分がこれまで考えていた視点が非常に狭い範囲に限定されていたことに気づかされました。そこで、３つのルールに基づき、自社や自分自身を客観的に見直すとともに、VRIOのフレームワークを活用して「差別化」について検討するトレーニングを実施したいと考えています。 新商品の差別化は？ 普段、業務の中で意識してきた差別化の取り組みは少なかったものの、新商品のプログラム開発もまた一つの差別化と捉えることができます。まずは、フレームに沿って市場や顧客のニーズ、そして部署の強みを見直しながら検討し、他業種の事例を取り入れて新商品を企画してみたいと思います。希少性という視点には難しさもありますが、強みをしっかりと落とし込むことでその解決策が見えてくるはずです。これからは、自分一人でなく、部署のスタッフと共に取り組んでいきたいと考えています。

生成AIの活用はどう進める？ 生成AIの活用について、どのような状況で有効に利用できるか、また取り入れる情報やデータをどのように確保して活用するかが重要だと感じます。たとえプロンプト自体の重要性が指摘されても、根拠の曖昧なデータでは本質的な回答は得られません。現状の把握には、MECEや帰納法、演繹法を用い、その後に仮説に基づいたシミュレーションを実施することで、VUCA時代に適した解決策を見出す必要があります。 データ構築の必要性は？ また、事前にデータを構築する重要性を改めて実感しています。AIがロジカルな要素や各種フレームワークの活用に優れているならば、その利点を活かし、経営コンサルタントとしてクライアントの現状把握を効率化できます。そして、これまで見落とされがちだった具体的な必要データの洗い出しや、その構築プロセスの設計が可能になると考えています。 中小企業でどう実践する？ 企業規模により状況は異なりますが、各々の経験を活かして中小企業に適したAI活用法を創出していくことが求められます。そのため、経験値の異なるメンバー間でグループワークを通じ、データ管理に関するさまざまな着眼点を共有することは、より実践的な学びにつながると感じています。

試して使いこなすには？ 生成AIの使い方を理解するためには、実際に試してみることが重要だと感じました。やみくもに使うのではなく、生成AIが動作する状況設定を意識しながら、効果的な活用法を探る必要があると学びました。 仮説検証はどうする？ 試行錯誤の中で、仮説を立てて検証する手法として「比較」と「分割」というアプローチが有効であると実感しました。これにより、各条件下での結果を整理し、精度の高い検証が可能になると考えています。 期間別比較の効果は？ また、日別・曜日別・月別など、期間ごとの比較を通じて、業務における判断や効率的な進行が期待できる場面があると感じました。たとえば、運行状況や人員配置において、実際のスケジュールを予測しながら進めることで、ストレスを軽減し、事務処理の効率化にもつながる可能性があると思います。ただし、検証の精度にばらつきが出る面もあるため、さらなる精度向上が求められます。 実務で生かすには？ 今回の学びを通じて、各職場での生成AIの活用がどのような効果をもたらすかについて議論することは、大変有意義だと感じました。皆さんそれぞれの環境で、生成AIをどのように活かしていけるか、意見交換を進めていければと思います。

生成AIをどう活かす？ 今回の学びとして、生成AIをビジネスにどのように活用していくかについて考える機会となりました。従来のようにモノそのものの提供から、モノを活用した顧客体験の提供へと視点が転換していることを理解しました。また、他社が創出している価値の本質を捉え、モデル化を行うことで新たな体験価値の提供に繋げる重要性も学びました。 実践は難しい？ week４と比較すると、week５では企業として実践する難易度が非常に高い内容に感じられました。現状、多くの企業がweek４の段階で迷走しており、week５の視点に進めていないため、これこそが自分の業務におけるビジネスチャンスと捉えています。 成果が届かない？ また、企業ごとにAI導入への温度差が見受けられる中、導入後の成果が期待に届かない事例が多いのは、AIがもたらす価値の本質的な理解不足と、業務プロセスの可視化が不十分なためだと考えます。 今後の活動は？ 以上を踏まえ、今後は以下の活動をさらに推し進めていきたいと思います。 ・各企業の業務全体における価値の本質を把握すること ・生成AIで実現可能なことについてさらに学習すること ・自社サービスへの理解を深めること

情報整理はどうする？ 情報整理の際は、枠組みやフレームワークに沿って考えることが大切です。常にターゲットである顧客の視点に立ち、情報を整理し、提供する価値を明確にする必要があります。 差別化のポイントは？ 差別化を検討する際には、顧客と競合双方の視点を取り入れ、実現可能性や模倣性を考慮することが求められます。施策の根底には差別化があり、そのためには顧客にとっての具体的な価値を追求することが重要です。 戦略の重みは？ また、ポーターの基本戦略については、いずれかの戦略に偏るのではなく、各戦略の重みを理解した上で、バランスを取る必要があります。さらに、VRIO分析では単に強みを抽出するのではなく、その強みをどのように競争優位に変えるかを検討するフレームワークとして活用することが重要です。 優位性をどう活かす？ 営業や提案活動の改善において、競合との差別化は大きなテーマです。今後は、単なる「強み」ではなく、「競合優位性」が何かを見極め、VRIO分析を通じた自社資源の棚卸しと評価を行います。そこから導き出された優位性を活かし、顧客視点に立った提案の質を高め、他社が模倣しづらい価値訴求へとつなげていきたいと考えています。

フレームワーク活用のコツは？ 課題を考える際、初めから新たに考えるのではなく、まず適切なフレームワークに当てはめることで、情報の漏れなく抜け漏れを防ぎ、新たな観点を追加することが可能です。フレームワークを活用することで、論点の整理がしやすくなります。 仮説はどんな視点で？ 仮説を立てるときは、単一の固定観念にとらわれず、複数の仮説をさまざまな切り口から整理することが求められます。こうした多角的な視点から検討することで、仮説の網羅性が向上し、より効果的な対策が検討可能となります。 情報収集の手順は？ データ収集のプロセスでは、誰にどのように情報を求めるかが非常に重要です。単に各種資料に頼るのではなく、実際に知識を有する人を特定し、確認の方法を明確にすることで、比較や反論の排除にも努めるとよいでしょう。 施策実践の始め方は？ 施策を検討する際は、目的に適したフレームワークを調べること（例としてChatGPTへの問い合わせ）から始め、複数の角度で仮説を定義する必要があります。また、データ収集においては、各種資料の作成者を特定し、作成の意図や補足情報、意見などアドバイスを求めながら取り組むことで、より充実した施策の策定が期待できます。

原因分解はどうする？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう？ ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える？ 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる？ 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。