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活用 ✕ 可能

に関する学び

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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。

生成AIの可能性は？ 生成AIの活用イメージがより具体的になりました。金融機関における業務効率化や、新たなビジネスモデルの構築に向け、生成AIをどのように取り入れるかを検討する中で、会話型AIとのやり取りを通して次のアクションプランが整理できた点も大きな収穫でした。 業務改善はどう実現？ 具体的には、生成AIを活用してコールセンター業務の効率化に取り組みたいと考えています。顧客との会話の履歴をもとに要約を作成し、そのデータを基にした次のアクションプランの提案は、生成AIが得意とする分野です。例えば、通話中に顧客情報をリアルタイムに分析し、迅速に最適な提案へと結びつける仕組みを構築できれば、業務全体の効率向上が期待できるでしょう。万が一、誤った情報が顧客に伝わる状況があれば、生成AIが注意を促し、速やかに訂正する機能も検討したいと考えています。 活用事例から何を探す？ このような仕組みの実現に向け、まずは先進的な事例のリサーチを進めながら、現場での課題抽出と具体的なアクションプランの策定に取り組んでいきたいと思います。特に、BtCを中心としたさまざまな業界での活用事例も踏まえ、生成AIの活用可能性について議論を深めることが重要だと考えています。

顧客価値はどう変化？ デジタル時代の顧客価値は、もはや商品を単品購入するだけでなく、購入後もアップデートやパーソナライズが施され、継続的にその価値が向上していく点に重きが置かれています。さらに、モノとしての側面だけでなく、体験やサービス（コト）の充実も非常に重要視されています。これに加え、高性能なセンサー技術の進化により、さまざまな製品に小型センサーが組み込まれ、AIによるデータ処理がサービスの質向上に活用されています。 AI活用の課題は？ 一方、生成AIをビジネスに応用する際、製品や仕組みの本質を抽出するのはAIだけでは難しく、人間による検証が求められます。こうした障壁を克服するためには、細かな事象を省いて重要な価値に注力すること、また情報を図式化することで全体を整理する手法が鍵となります。 新製品開発はどう見据える？ 生成AIの活用によって、自分だけでは見落としがちな視点やアイデアを取り入れることができました。これにより、より高い視座で評価者としての役割を果たしつつ、スピード感を持って開発を進めることが可能になりました。今後は、新製品の共同開発において、センサーとAIの導入を視野に入れながら、さまざまな可能性を探求していきたいと考えています。

振り返りの意義は何？ 今までの経験や、自分自身や他人の思考の癖を踏まえ、立ち止まって物事を整理する習慣の大切さを再認識しました。見落としている点がないか振り返ることにより、新たな機会や潜在的な脅威に気付く可能性があると感じています。 活用シーンはどう選ぶ？ また、クライアントや社内での打ち合わせ、提案シーンでこの考え方を活用できると考えています。まずは、課題が本当に適切なのか、解決が必要なのか、解決することでどのような効果が得られるのか、そして見落としている点はないかと自問しながら、他者との意見交換に臨むことが大切だと思います。 質問で返す意義は？ しかし、すぐに意見が求められる状況下で、立ち止まって深く問い続ける「更に質問で返す」というアプローチができるかどうかに不安を感じています。日頃から思考のトレーニングを積み、スピード感の中でも質の高い問いを立てる力を養いたいと思います。 会話整理のコツは？ また、具体的な進め方に先行して話が進みすぎると、本来の目的が不明確になってしまうことがあります。そのような場合には、相手の説明を尊重しつつも、角を立てずに一度会話を整理し、本来の目的を再確認するための切り出し方について悩んでいます。

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。

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。

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

差別化戦略の本質は？ ビジネスの基本は、他と差別化する戦略にあると感じました。自らのSWOT分析を通して強みと弱みを把握し、競合の動向を踏まえた上でターゲットとなる客層を設定し、顧客の期待や価値観を深掘りする必要があると実感しました。しかし、差別化戦略が必ずしも有効であるとは限らず、他の戦略との組み合わせや、時代や環境の変化に応じた見直しが重要だと考えます。 シナリオの可能性は？ グループワークでは、シナリオプランニングを用いることで、日常の近視眼的な視点では捉えにくい未来の可能性を想定できる点が印象的でした。知見や世代の異なる多くの人が意見を出し合うことで、シナリオがより具体的かつ濃い内容になることも理解できました。 組織の未来を考える？ また、自組織が将来にわたって必要とされ、存続可能かどうかを客観的に予見するために、職場でシナリオプランニングに取り組む意義を強く感じました。 VRIO分析の活用法は？ 初めて耳にしたVRIO分析は、自らの強みに着目する手法として比較的取り組みやすいと感じました。この手法を、新規事業を検討する際に、想定市場規模を把握した後、事業の方向性を語る前の整理作業として活用できると考えています。

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。