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業務 ✕ 実践

に関する学び

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仲間と何を感じた？ 同じ目的意識を持つ仲間と意見交換できたことが、今回の学びをさらに進める大きなモチベーションにつながりました。また、いくつかの関連動画を視聴することで、これまで漠然としていたAIの定義や歴史が整理され、基礎知識の習得に大いに役立ちました。今後は、自身の業務分野におけるAIの向き合い方や、具体的な導入プランの作成と実行を進めていきたいと考えています。 業務でAIをどう活かす？ 現時点では具体的な活用プランまでは固まっていませんが、経理、財務、海外子会社のマネジメントなど自分の業務領域でのAI利用は不可欠であると認識しています。アジア地域の各拠点から理財情報を適時に収集・分析し、本社へ報告する重要な業務において、タイムリーかつ正確な情報処理が求められており、そのためには最小限のメンバーで効率的に業務を進める必要があります。まずは、チームメンバーにAI導入への取り組みを宣言し、意識の転換を促すことから始め、必要最低限のAIツール（例えばCopilot）を用いて試行錯誤を重ねながら改善策を実行していく方針です。 具体策は何だろう？ 具体的な取り組みとしては、以下の３点を想定しています。まず、海外子会社との会議議事録の自動作成、次に海外子会社からの報告内容の自動分析と課題抽出、そしてこれらを踏まえて本社向けの報告書（約５種類）の自動作成を目指します。 子供の利用で悩む？ また、講義で紹介されたNotebookLMは、効率的に知識を得るために非常に有用だと感じ、早速活用し始めました。一方で、今回の学びを通じ、AIを活用した試みを子供たちが同様に利用することについても疑問を感じました。今後は、子供たちがAIを利用する際の留意点や段階的なステップについても、並行して検討していきたいと考えています。

客観性を意識する重要性 ライブ授業で特に印象に残ったのは、ビジネスでは客観的な視点が欠かせないという点でした。これまではつい主観的に物事を考えてしまっていましたが、業務に取り組む際には客観性を念頭に置きたいと思います。 クリティカルシンキングの第一歩 また、クリティカルシンキングでは、すべてを最初から理解して実践するのではなく、日常の小さなことから実践していくしかないと感じました。これを意識しながら徐々にスキルを磨いていきたいです。 業務に取り組む際には、まず自分が主観的な観点で考えてしまう癖を認識することが大切です。そして、自分と他人が異なる考え方を持っていることを理解するよう心掛けています。 目的意識を持ったアウトプット さらに、目的を意識してアウトプットすることも重要です。たとえば、情報共有やメールを送る際にも、なぜそれを行うのかという目的を意識して取り組むようにしています。様々な立場の人たちと関わる中で、伝わりやすい方法を常に考えるよう努めています。 自分で考えて実践した業務については、手ごたえがあった内容やうまくいかなかった内容をメモに取るようにしています。なぜうまくいったのか、逆になぜうまくいかなかったのかを自己認識し、思考の癖を把握することが大切です。 意見を求める力とその価値 問題解決の際は、イシューを明確に捉え続けることを意識しています。イシュー自体が正しいかどうかは自分一人では判断が難しいこともあるため、周囲のチームメンバーや営業に意見を求めるのを厭わないようにしています。 どのような場合でも誰が相手でも、わかりやすい文章を書くことを心掛けています。「これは省いても伝わるだろう」とは考えず、必ず一度読み直して、読み手が理解しやすいか確認することを忘れないようにしています。

どう課題を捉える？ イシューを明確にすることで、現在直面している課題に対して「今ここで答えを出すべき問い」を具体的に設定できる点が大変印象的でした。このアプローチは、実業務でチーム全体が同じ視点で課題を分析し、戦略立案に取り組む際に、論点をずらすことなく戦略を構築できる点で大きな学びとなりました。 イシューの極意は？ イシュー設定のポイントとして、まずは対象となる課題の中でどこにイシューが存在しているのかを考え定めることが重要だと感じました。その上で、状況に合わせたイシューを設定し、その問いに沿った施策や対策を実行していくこと。そして、イシューから要因を分析する際には、複数の視点から切り口を洗い出し検討する方法が効果的であるという点が分かりました。 どの行動が肝心？ 実際の業務においては、例えば販売部門で「四半期3ヶ月間で特定製品の販売数を昨年対比で一定割合まで向上させるために、どのような具体的なアクションが可能か」という問いを設定することが考えられます。その際には、場所（Where）、時間（When）、担当者（Who）、手段（How）の各視点から関連する要素を抽出し、具体的なAction Planに落とし込んでいくと効果的です。 どう情報を選ぶ？ また、策定したAction Planは、誰に伝えたいのかという点や、伝えたい内容に応じたスライド内のグラフや文章を使い分け、資料としてまとめプレゼンテーションできるよう工夫する必要があると感じました。 本質を見極める？ こうした取り組みを通して、立てた「問い」に対する切り口の決め方に悩んだり難しさを感じる場面でも、クリティカル・シンキングの考え方を実践的に応用することで、より効果的な戦略が策定できるのではないかと、改めて考えさせられました。

権限委譲はどうすべき？ 変化の激しい現代において、トップが一方的に指示を出すのを待っていると、現場で実行するには手遅れになることが改めて実感できました。そのため、現場に適切な権限委譲を行う必要性を強く感じています。また、エンパワメントには自立性の促進と適切な支援という双方の視点が求められ、単に成果を上げるだけでなく、メンバーの成長を育むことも大切です。とはいえ、すべての仕事がエンパワメントに適しているわけではなく、緊急性が高かったり、失敗が許されない仕事は注意が必要です。そのため、仕事ごとの見極め力が非常に重要だと考えています。 トップダウンはなぜ？ これまでの自分のチームでは、上司が自らの感覚だけで計画を立て、トップダウンで実行していたため、メンバーが自ら考え、アイデアを出して共感しながら実行する場面はあまり見受けられませんでした。今後はその反省点を踏まえ、適切なエンパワメントを実践するチーム作りを目指したいと思います。 案件対応の進め方は？ 具体的には、保険業務を担当するチームにおいて、難易度が高くセンシティブな案件はこれまで上司が全て対応していましたが、緊急性の低い案件については、メンバーと一緒に進める体制に変更します。案件が発生した際には個別に声をかけ、まず何から始めるべきかを問いかけ、メンバーに考えさせるプロセスを重視します. デジタル化の意義は？ また、業務のデジタル化という課題についても、まずは各メンバーに自ら目標を立て、実行してもらう形を取り入れます。なぜデジタル化が必要なのか、会社のビジョンとどのようにつながっているのか、そして自分自身がどのように貢献できるのかを一人ひとりに問い、仕事への理解を深めたうえで、モチベーションを高く維持できる目標設定を目指します。

戦略で捨てるのは？ 戦略において、捨てることが重要な場合があります。そのポイントは以下の3つです。 利便性の真意は？ 1つ目は、捨てることが顧客の利便性を向上させる場合があるということです。これは、自社のコア事業に全力を注ぎ、高い品質を追求することで実現します。頭では理解できても、実行するには勇気が必要な戦略とも言えます。 営業投資はどう見る？ 営業に関しては、投資対効果が高いものから始めることが重要です。評価基準を数値化することで、判断がより明確になると感じました。 今の業務はどう？ 現在の業務において、これらのポイントを振り返ってみました。 問い合わせ対応は？ 1. 顧客の利便性を増すために捨てることについては、問い合わせ対応に多くの時間が割かれているため、これを既存の問い合わせ窓口に集約できないか検討しています。 委託業務は見直す？ 2. 惰性に流されないためには、委託している業務の見直しが必要です。より専門性の高い業者に業務を任せるか、専門性が求められる部分を切り出して他の業者を検討することを考えます。 専門分野は任せる？ 3. 専門的なことは専門家に任せるという考え方ですが、私はこの考えをかなり実践できていると思います。会社内でもこの考え方が浸透しており、自社内だけで問題を解決しようとしない姿勢が取られています。 改善策は何かな？ 問い合わせ内容の分類を行い、既存窓口で対応可能なものについては問い合わせ先を変更することを考えています。また、業務委託内容を詳細に見直し、専門性が必要なものと一般的に行える作業を分類します。複数の派遣会社に求められるサービスの構築を相談し、見積を取得して現行の業務委託費用と比較可能な資料を作成します。

クリティカル思考は変革？ クリティカルシンキングは、ビジネスだけでなくさまざまな場面で知識を実践に生かすための大切な思考力です。物事を適切なレベルまで掘り下げることで、新たな発想が生まれ、機会やリスクに気づくことができます。また、より円滑なコミュニケーションや意思決定、説得・交渉の場面、さらには部下のコーチングにも役立っています。アウトプットを重ねることで自らの考えに対する客観性が養われ、ディスカッションを通してさらに気づきを得ることができると実感しています。 市場分析の秘訣は？ 私はメーカーで市場分析を担当しており、商品提案や営業支援に向けたデータ分析と資料作成に携わっています。業務の中では、MECEやロジックツリーといったフレームワークを活用し、商品の「訴求」や「剤型」、「成分」など複数の軸から競合の分析や自社商品の比較を行っています。これまで頭の中で漠然とロジックツリーを組み立てていたものの、今後はそれを視覚化することで、より分かりやすいアウトプットを目指していきたいと考えています。 資料作成の工夫は？ また、資料作成においては、社内向けと社外向けで求められる情報の深さや説明の濃淡を意識して作成しています。内部向けの場合は、すでに把握されている事項とそうでない事項を見極め、相手に合わせた内容に調整しています。一方で、社外向け資料では、営業担当者や提案を受ける側の情報把握レベルをヒアリングし、目的の明確化や問いを重ねることで、より正確なコミュニケーションを実現するための工夫を続けています。 学びの成果は？ ナノ単科で学んだクリティカルシンキングの考え方は、私の業務全体においても大いに役立っており、今後も自らの気づきやアウトプットを通して、思考力の向上に努めていきたいと感じています。

なぜ感想が響く？ 授業の最後に行った「クリティカルシンキングとは何か？」の振り返りでは、各自が自分の言葉で感想を投稿しており、印象深いものがいくつもありました。私にとっては、クリティカルシンキングの学びが「問いを設定する力を身につけること」に繋がると感じました。また、「焦らず立ち止まって考える力」という意見にも大いに共感しました。 どう考える癖の改変？ 一方で、授業中に挙がった「考えやすいことから考えてしまう癖」を改め、思いつきに走る前に、他の視点や視野、視座からも状況を検討する重要性を再認識しました。こうした視点を取り入れることで、抜け漏れなく検討し、批判的に自己を振り返る力を養う必要性を感じています。 ユーザー対応は安心？ ユーザーサポートにおいても、過去の類似ケースや自身の経験則だけに頼らず、常に「3つの視」を意識して状況を検証することが求められます。そのため、回答文作成時には、利用環境の確認や問い合わせ内容からの情報把握、誤案内の有無などを必ず振り返る習慣を持つように心掛けています。 顧客課題は見えてる？ また、顧客が抱える本当の課題を把握するため、まず何が本当に困りごとなのかを考えた上で文章を作成しています。チームメンバーとの文案チェックでは、主語の省略や説明の理由が主張と一致しているかどうかを確認し、自分の対応についても振り返り、より分かりやすい説明となっているか、他の適切な方法はなかったかを検証するプロセスを大切にしています。 学びは日々実感？ 6週間の短い学びの積み重ねを、日々の業務に生かす中で、少しずつ成長を実感しています。ノートを見返しながら学んだことを確認する習慣から、より実践的な知識として身につけるために、今後も反復練習を続けていきたいと考えています。

法則理解はどう？ ビジネスの法則を正しく理解し、それを自らの武器とすることが大切です。また、事業経済性のメカニズムやその前提条件を把握することが、実践に結びつく基盤となります。 実践の意義は？ まずは、自分で手を動かし試してみることが重要です。単に理論を覚えるだけでなく、補足情報も取り入れながら実践することにより、より深くメカニズムを理解できます。さらに、時代やビジネス環境の変化も考慮に入れ、シナジー効果や個別の要因が複雑になりすぎないよう、定石やメカニズムに例外があることを常に意識する必要があります。 環境変化はどう？ また、現代は指数関数的な急激な環境変化が進んでいる時代です。テクノロジーの進展に注目し、関連する法則や概念を理解した上で、組織全体で取り組む姿勢が求められます。 経済性の本質は？ 経済性については、規模の経済性、範囲の経済性、習熟効果、ネットワークの経済性の4点を正しく理解し、状況に応じた効果が発揮できるかを見極めることが必要です。 変革の兆しは？ たとえば、自動車業界では電動化やIT化、AI化といった流れが進んでいます。自分の業務領域でも、まずは基本的なメカニズムを体験し、試すことで、表面的には見えにくいが将来的に大きな変革をもたらす可能性がある部分を把握しておくことが重要です。 技術革新は進む？ そして、まず必要なテクノロジーをしっかり整理することから始めます。従来、提供していた機能に対してテクノロジーを取り入れてきた定石を見直し、今後はテクノロジーの中に自らの機能が組み込まれる可能性を意識するべきです。その上で、主導権を握るためのシナジーや独自性を発揮できる方法を模索し、変化に流されるのではなく、持続的な成長を実現していきたいと考えています。

相手との関係性をどう考える？ 演習を通じて、相手との関係性や取引額、さらには成長の可能性といった観点から優先順位を考えていました。しかし、後半では時間に基づいた利益という定量的評価も取り入れる視点を学びました。この判断基準が自分に不足していたことを痛感し、大変貴重な学びとなりました。特に、取捨選択のプロセスにおいて「捨てることで顧客の利便性が向上する」場合があることに気づかされました。具体的な事例に基づく判断は、実際には非常に難しいと感じました。 優先順位をどう設定する？ 優先順位を設定する際には、様々な要因を整理することが重要です。特に取引額や避けるべき困難について深く考えることは、非常に良いやり方です。また、自らの判断基準が不十分であった点を振り返ることで、次のステップでの実践的な知識を得ることができるでしょう。 クライアントの評価基準は？ クライアントへのアプローチでは、限られた時間の中でこれまでの関係性のみならず、時間をかけても成果が得られるかといった定量的な判断基準も取り入れて考えていきたいところです。ただし、私が担当している業務自体が新しいものであり、進め方を模索している段階です。そのため、これらの定量的判断をアプローチの優先順位に組み込みつつ、業務自体の必要性や無駄を検討し改善を進めていく必要があります。 改善を進める方法は？ 現在のクライアントに対しては、売上高以外の指標、例えばLTVや自社サービスの活用度を見直し、それまでの関係性とあわせて優先順位を再考します。また、業務にかける時間に対する価値を改めて評価し、外部委託できるものがないかも検討します。さらに、自分だけで考えず、業務をあまり知らない人にも説明し、別の視点から意見を求めることも取り入れたいです。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。

生成AIで何を学んだ？ 試作のグループワークを通じて、多くの受講生が高度な生成AIを活用している様子を目の当たりにし、私自身にとって大きな学びとなりました。アイディアを言語化したり、絵にすることに抵抗がなく、むしろ自らビジュアル化を楽しむ私にとって、このような生成AIの活用には改めて驚かされました。最新のテクノロジーを適切に用いることで、高いレベルのアウトプットが迅速に実現できるという点に、非常に刺激を受けました。 AIとデザイン思考はどう？ 試作の過程で、生成AIが具体的なプロダクトデザインにおいて非常に得意であることが実感できました。一方で、デザイン思考を単なる思考法として用いる場合、抽象的なアイディアの整理や言語化において、AIがどこまで役立つのかという疑問も湧きました。企業の経営課題や公共サービス、交通、住居、教育、金融、軍事といった様々な領域でデザイン思考を応用することを考えたとき、AIをどのように効果的に活用すべきか、改めて考える機会となりました。グループワークの中で、他の受講生からは「AIでは生み出せない発想を引き出すためにAIと対話する」という意見も伺い、多様なアプローチが考えられることに大変興味を覚えました。 課題で得た自信は？ デザイン思考入門の学習を通しては、毎回の課題回答や振り返りが、言語化のトレーニングとして非常に役立ったと感じます。業務での活用を意識し、各課題に対して即座にスピード感を持って回答することで、クライアントとのやりとりを想定した実践的なエクササイズにもなったと思います。これにより、自分の言語表現力が磨かれるとともに、生成AIの能力に対する素直な感動と共に、実際に試してみたいという気持ちが芽生えたのは、今回の学習の大きな成果といえるでしょう。

情報分析はどう進む？ 今回の演習では、情報を丁寧に分解し、各種比率の算出などで加工を施した上で、自社の状況や市場、顧客環境などを組み合わせながらイシューを特定するプロセスを学びました。これまでの学習内容を総動員する実践的なケーススタディとして、非常に有意義な経験でした。 直面時の対処法は？ これまでは、課題に直面した際にすぐ解決策の検討に飛びつき、イシューの特定を暗黙のうちに済ませてしまう傾向があり、結果として表面的で派手な施策に流れてしまうことが多かったと感じます。 論点はどう絞られる？ しかし、今回のプロセスでは、情報を構造的に分解し、その意味を立ち上げながらイシューを明確にしていくことで、どの論点に取り組むべきかが明確になり、導かれる施策も大きく変わる可能性があると実感しました。このアプローチにより、施策検討の精度は向上し、「そもそも何を解くべきか」という思考の出発点の重要性を再確認することができました。 問いは何と考える？ また、問題解決に着手する前にまず「問いは何か」を自分に問いかけることの徹底が、実務においても思考とコミュニケーションの質を高める効果を持つと実感しました。しかし、意識的に使わなければ従来の思考習慣に戻ってしまい、忙しさに流されて「とりあえず解決策を考える」モードに陥ってしまうリスクも痛感しました。 実践共有の工夫は？ この経験から、思考技術は単に「知っている」だけではなく、日々の業務で意識的に活用する必要があると感じました。また、イシュー特定の重要性を理解しながらも、実務の忙しさに左右されないために、どのようにイシューを立てる習慣を維持し、他者と共有していくかという点についても、具体的な工夫や実践例を知り、取り入れていきたいと考えています。