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人 ✕ 難しい

に関する学び

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日本語を正しく使う重要性とは？ 「日本語を正しく使う」ことは、私が常に心掛けているテーマです。後輩指導でも語彙力と読解力を伸ばすことを強調しています。文章を書くときには、順序立てて記載することが重要であり、ピラミッド構造など様々な手法があると考えています。普段からそれを実践していますが、相手によって伝わる内容には違いが出るため、これは難しい課題です。しかし、10人中8割の人に伝わるように心掛け、主語と述語を意識して、学んだことを基に成果を出していきたいと思っています。 ドキュメントにどのように反映する？ 文章を文字起こしするドキュメントには多くの種類があり、さらにAIによる情報の簡略化が進む中で、人間らしい言葉遣いを意識しています。また、相手が誰であるか、どのような情報が必要かを考慮しながら、ドキュメントに洗練された形で反映させていきたいと考えています。 目先の計画書作成の工夫は？ まずは目先の計画書などに意識を反映させ、他者の意見を取り入れながら改善を図ります。その過程で、自分が知らない業務の部分について意見が集中しないように、章立てや論理構造に工夫を凝らして作成していきたいと思います。

どんな発見があった？ オリエンタルランドを題材としたグループワークを通じて、深い学びを得ることができました。一人では思いつかなかったスポンサード料などの視点も、仲間と意見を交わすことで新たな発見となりました。 会計の視点は？ また、アカウンティングは単なる会計処理に留まらず、事業の顧客や提供する価値、そして市場における求められ方を数値で示す手法であると実感しました。 計画をどう練る？ 今後の計画策定にあたっては、まずベンチマーク企業の選定と、その企業の現状分析をアカウンティングの視点から実施することを考えています。さらに、同業他社や異業種からも参考になる企業をピックアップし、多角的な計画や目標設定を行うことで、従業員の価値向上と利益を生み出す体制づくりを目指します。また、今回の学びを活かして市場調査を再度実施し、不足している知識やスキルの習得計画を立てることも検討しています。 参加しにくい理由は？ 一方で、グループワークの日程が仕事と家庭（介護）の都合と重なり、参加が難しいことが多かったのは残念でした。また別の機会に、皆さんと一緒に学べることを心から願っています。

資産と負債はどう考える？ B/Sにおける資産（お金の使い方）と負債（お金の集め方）の基本的な考え方が理解できました。資産・負債という言葉は、少しとっつきにくく、理解が難しい印象を受けがちでしたが、「お金を何にどう使うか？」や「お金をどう調達するか？」という風に読み替えると、会社だけでなく個人の日常にも通じる考え方であることがわかり、以前より親しみやすく感じられました。資産は収益確保の源泉となるものとも捉えられるため、この点については今後、自分なりに考察を深めてみたいと思います。また、資産の大きさが経営にどのような影響やパラメーターとなるのかも検討してみる価値があると感じました。 B/S分析の活用は？ 現状の業務において、B/S分析をどのように活用できるかという具体的なイメージはつかみにくかったものの、まずは自社のB/Sを確認し、財務状況を把握することから始めたいと考えています。経営者の視点に立つと、負債に対して自社の返済能力（稼ぐ力や本業以外での収益）を踏まえ、資産の売却やさらなる借入による追加投資が可能かどうかを判断する一つの指標となると感じるため、今後の学びに生かしていきたいと思います。

AIの可能性は？ AIが何をでき、何をできないのかという考え方は、従来の仕事に求められるセンスと本質的には変わらない面があります。たとえば、エクセルの関数をすべて記憶していなくても、「こういう事ならできる」と予測できれば、必要な関数はその都度AIに訊けばよいという考え方です。同様に、自分だけでは対応が難しい案件でも、「あの人ならうまくやってくれそう」と判断して、当たりを付ける感覚と似ています。 文脈はどう理解？ また、「AIは文脈を理解しておらず、統計的に処理しているだけ」と言われることが多いですが、人間の場合、過去の経験をもとに統計的な処理を行い、「困った」と表現されていても実は喜んでいるといった背景を読み取っているだけではないでしょうか。 解決策はどう進む？ そのため、いきなりAIから結論を求めるのではなく、解決したい仕事を要素に分解し、段階的に取り組む方法が有効です。各段階で「ここまではできる」「ここで多少のズレが見られる」というフィードバックを得ることで、全体の方向性を確実に修正していくことができます。これは、人間の新人に対して指示を出す際のやり方に似ていると言えるでしょう。

どうやって切り分ける？ 物事を分割して考える際、結果が見えないこともありますが、それ自体が「何もわからない」という結果を示しているため、意義はあります。その上で、次の切り口を探ることが重要です。初めの段階では大きく切り分けていく方が良いですが、最初から最適な切り口を見つけることは難しいでしょう。そのため、見つけた切り口からさらに広い視点の切り口を探る往復作業が効果的です。 情報はどう加工する？ 情報はまず収集し、それを目的に応じて変形させることが重要です。そして、それに基づき次に進むべき方向を考えます。例えば、自社と他社の比較や、今年度の新人の離職や休職の状況を把握し、施策についての成果を確認します。研修後の全体的な理解度や企画時の要因分析、アンケートの結果整理なども同様に重要なプロセスです。 研修後はどう比較する？ 特に今年度の新人の離職・休職については、理由別にデータを収集し、昨年度と比べて施策の効果を評価します。また、研修後の理解度把握では、各個人の研修中のデータを整理し、現場配属後の成果と結びつけ、成果が出ている人とそうでない人との違いを比較することが求められます。

どんな日常の気づきがある？ 生成AIの活用はソフト面だけでなく、スマートフォンなどのハードとの連携によって人々の利便性、特に「コトづくり」に大きく貢献できると実感しました。しかし、そのような成果を出すためには、日常生活の中で「こんな機能があればいいな」という小さな気づきを敏感に察知して記憶・記録しておくことが重要です。生成AIやIoTの知識、デジタルスキルを持っているだけでは不十分で、日々気づいた点を生成AIと共有することで、自分の想像を超えるアイデアが生み出される可能性があると学びました。 最新情報はどう管理する？ また、従業員用パソコン上で生成AIが秘書的な役割を担い、案件やプロジェクトの情報、進捗、課題を一元管理できればと考えます。現代はクラウドが発達しているにもかかわらず、個人端末への保存やメール添付での資料共有が今なお行われているため、最新の情報を把握するのが難しい場面が多く存在します。さらに、用語の略し方や文調の不統一が原因で、資料の完成度や伝達力が低下してしまうこともあります。生成AIが情報管理や表現の標準化を補正し続けることで、組織全体の品質平準化が進むと考えています。

どうして条件を揃える？ 今回の実践では、普段の業務で使っているデータ分析のフレームワークと非常に近い感覚を得られました。時期要因や市場状況、法令改定など、すべての条件を完全に統一することは難しいですが、できるだけ条件を揃えた上でA/Bテストを行う大切さを再確認しました。 仮説はどう検証する？ また、仮説を立てる際には、一人の頭脳や限られた環境だけでは限界があると感じました。時間を確保し、場合によっては他者の意見や視点を取り入れながら、しっかりと仮説を検討し、データの切り口を考える必要性を実感しました。 採用分析のコツは？ 顧客の採用データ分析については、応募から入社までの全てのプロセス（場合によっては書類選考の評価も含む）を明確に線引きし、どの段階で大きな離脱が起きているのかを特定できるよう、可視化の土台を整える重要性を学びました。 改善の基準は何？ さらに、改善施策を検討する際には、どの指標を、どのように改善するための施策なのか、また、いつのスコアを基準にするのかを明確にすることが必要です。振り返りの際には、必ず条件を揃えて比較することが求められると感じました。

事例で何を感じた？ 実際の事例をもとに課題を見つけ、その対策を考えるプロセスを通して、「問いの立て方」を理解することができました。特に、ある飲食事例で経営者の視点から全体の状況を俯瞰し、課題を浮き彫りにする体験は大きな学びとなりました。 グラフから何が分かる？ また、別の部門での課題においては、グラフの見せ方や課題の見つけ方を振り返ることで、実践的な知識を身につけることができたと感じています。 どうして問いが難しい？ 一方で、現在の業務量の多さから、自ら「問い」を立てることが困難になり、結果として後手に回っている状況を痛感しています。 協力で解決できる？ 今後は、まず状況を俯瞰して課題やイシューを見出し、常に意識することを心がけます。また、課題の解決策は一つに絞られるものではなく、個人だけでなく周囲の同僚、先輩、後輩、上司と協力して取り組むことが必要だと感じます。さらに、その際に「わかりやすく伝える」ことが重要であるため、ピラミッドストラクチャーなどを活用し、一番伝えたいことを明確にして、的確なメッセージを届けるよう努めたいと考えています。

ビジネスモデルをどう理解する？ P/Lだけでは、その会社のやりたいことや強みは明確になりません。ビジネスモデルを理解し、意図を汲み取る必要があります。単純な数字の遊びではなく、想像力が非常に重要だと感じました。ただし、ビジネスを考える上での基礎はB/SやP/Lの知識であり、それを抜きにしてビジネスは成り立たないと理解しました。 事業ごとの強みとは？ まず、自社のB/SやP/Lを理解し、自社の強み、特に事業部別の強みや弱みを把握することが重要です。次に、人事的な側面から数字を理解し、事業部別の特性にあった施策を組み立てる必要があります。例えば、システムとアウトソーシングではビジネスモデルが異なり、同じ制度では限界があるため、事業会社設立も視野に入れて施策を検討するべきです。 予実管理の重要性とは？ また、毎月の予実を確認し、昨年度の実績から傾向を把握することも大切です。特に、原価（人件費）を理解し、売上総利益の何％が営業利益になるかを正確に知る必要があります。この流れで、人件費を増やせるかを検討し、難しい場合は全社としての施策で従業員に貢献できないかを考えましょう。

概念の留意点は？ 規模の生産性、習熟効果（経済曲線）、範囲の経済性といった概念は、説明を受ければ理解できるものの、これまで業務の中で知識として体系的に習得してこなかったため、改めて学びとなりました。また、各概念には留意点があるため、多角的な視点で物事を捉えなければ、逆の結果を生む可能性があることを意識しています。 実務で検討するには？ 実務においては、規模の経済性については検討が難しい面があるものの、習熟効果（ただし一定期間で曲線は停滞する）や範囲の経済性については、十分に検討できると感じています。 新人指導で変化は？ さらに、入社間もない職員への指導やトレーニングを通じて業務理解が深まることで、作業量が増加し、担当できる案件も拡大します。これにより、個々の成長はもちろん、部署全体のマンパワーの向上にもつながり、業務の幅が広がる中で新規事業への取り組みも促進されると期待しています。 部門連携は何が鍵？ また、範囲の経済性は自部門で実施している業務の特性上、他部門との連携を強化することで、より強固なサービスやプログラムの提供が可能になると考えています。

異なる視点をどう得るのか？ クリティカルシンキングの講義を受けていると、つい自分の考えの癖に引っ張られてしまうことがあります。しかし、多様な業界や立場の人々が集まるため、異なる意見に触れることができ、新たな視点を得る機会となりました。 課題への取り組み方を考える プロジェクトの課題について皆で議論する場面では、まず課題を深掘りして明確にすることが大切だと感じました。そうすることで、議論が活発になり、参加者が求める方向へ意見を促すことができるのではないかと思います。また、全体をもれなく考察することで、顧客に対する説明に説得力が増し、プレゼンテーション能力も向上すると感じました。 シンプルな問いかけの重要性は？ まずはシンプルな課題や問題から考える癖をつけることが重要です。いきなり難しい問題に挑むと、挫折しやすくなるからです。何か結論を出して終わりにするのではなく、振り返りの中で「問いかけ」をするよう心掛けたいです。異なる意見や考えがある場合、その理由を「視点が違うのか」「考えの前提が異なっているのか」と考え、否定せずに理由を探る姿勢を持ちたいと思います。

差別化の見つけ方を探る 差別化について考える際、これまで私はコールセンターやカスタマーセンターのような業界において、サービスの差別化は難しいと感じていました。しかし、どのような点にこだわって価値を提供したいのか、特定の顧客層にどのように満足していただきたいのか、そして他社にない自社の強みは何かを一つ一つ分析することで、差別化は可能だと気付きました。総合的な評価にとどまらず、特定の領域での圧倒的な強みを打ち出し、顧客に価値を提供できる組織を目指したいと考えています。 デジタル化の成功への道は？ デジタル化に関しても、他社が導入している機能に追いつかなければならない、一般的に必要だと言われているから導入しなければならない、としてコストと人を投入してきた過去がありました。しかし、導入が本当に競争力を生み出すのか、一度立ち止まって分析することが重要です。VRIO分析を活用してこそ、同じ方向で小さな差別化を積み重ねられるのではないかと思います。このため、次年度の方針を立てるにあたっては、組織の中の自チームにおいても、VRIO分析と差別化の視点を重視して考えていきます。