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考え ✕ 本

に関する学び

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録画視聴の感動は？ 当日は参加できなかったため、録画を視聴しました。皆さんのプロトタイプ発表から、視野の広さや発想の自由さに大変感銘を受け、生成AIを活用してイメージ画像を制作している姿勢に、実際に物理的な制作が難しくても目に見える形で伝えられる時代を実感しました。デザイン思考入門を受講して本当に良かったと感じました。 届けたい相手は？ 今回の発表を通じて、誰に届けたいのかを改めて考える必要性がより一層明確になりました。全ての人にとって完璧なものは存在しなくても、本当に届けたい相手にとってより良いものを模索する大切さを学びました。 自分の位置は？ 私はチームのリーダー的な立場ではありませんが、組織内での自分の位置づけをデザイン思考を用いて見直してみようと思います。業務においてtoC向けコミュニケーションが多いことから、相手に対して意見を押し付けることなく、丁寧な伝え方を心掛けたいと考えています。 年度目標はどう？ また、4月から新年度が始まるため、まずは年度MBOの目標設定を自分自身のポジショニングのデザインから深掘りして進めていこうと思います。さらに、toC向けのコミュニケーションでは、相手に必要性を感じてもらえるような伝え方を設計し、発信前に社内で試作と改善のプロセスを繰り返す時間をスケジュールに加え、より良いアウトプットを目指していきます。

グラフ作成のポイントは？ グラフ作成時には、伝えたい内容に合わせて文字のフォント・大きさ・色を整え、視覚的に相手に分かりやすくすることが重要です。これにより、情報がより効果的に伝わります。 メールの読みやすさを再確認 メールを書く際には、タイトルやリードを端的で分かりやすい文言にし、相手目線で読みやすさを考えることが重要であると再認識しました。忙しいと忘れてしまったり、相手が理解してくれるだろうと過信してしまうことがあるため、上記の点に注意して文章校正を行います。 関係性を意識した文章作成 メールを書くときには、相手との関係性（営業、上司、同職種の後輩、他部署、取引先など）を考慮し、タイトルやアイキャッチを意識して文章をまとめることが大切です。また、営業会議資料の作成時にも、適切な色使いや文字の大きさ、フォントを改めて考える必要があります。 ダブルチェックの重要性は？ メールやチャットでの発信時には、相手の立場に立って自分の文章をダブルチェックすることが重要です。チャットではついカジュアルになりがちですが、言葉を省略しすぎて相手に伝わらないのは良くありません。特に指示を行う場合には注意が必要です。 資料作成の見直しが必要？ 資料作成については、フォーマットが既に決まっている場合でも、既存の資料が本当に見やすいか再検討することが重要だと感じました。

どんなアイデアが光る？ ライブ授業の録画で皆さまのプロトタイプを拝見し、多くの気づきと刺激を受けました。たとえば、バッグ自体ではなくその中に入れる荷物の軽量化という発想や、ロボットやドローンによる荷物運搬という発想には、驚きとワクワクを感じました。 学びをどう実践する？ 課題解決型学習プログラムの取り組みの中で学んだ〝デザイン思考〟を実践していきたいと思います。先日、付属高校の探究授業の成果発表会に招待されましたが、あまり斬新とは言えない内容が多いように感じました。後に、大学の経営学の教員が事前にビジネスフレームワークの基礎をレクチャーしていたと知り、アイデア部分が十分に発展していなかったのではないかと考えました。若者本来の自由な発想を引き出すファシリテーションの重要性を改めて実感し、今回の学びから貴重な知見を得ることができたと思います。 隠れたニーズは何だろう？ 共感や課題定義においては、顕在ニーズはすでに解決されている可能性があるため、誰も気づいていない潜在ニーズの発見に力を注ぎたいと考えています。また、発想に関しては「量が質を担保する」という考えを念頭に、さまざまなアイデアを積極的に出す環境づくりが重要だと感じました。さらに、プロトタイプ検証は一度経験してからが本当のスタートであるという先生の言葉は、学生たちにもぜひ伝えていきたいと思います。

本質的な問いは？ 「イシューの特定」、すなわち「今、何を考えるべきか？」を問うことが、クリティカルシンキングにおいて最も重要であると学びました。問いの立て方が誤っていれば、これまで習得してきたデータの分解や視覚化などの手法も効果を発揮しません。そのため、常に正確な問いを立て、本質的な課題を見失わないよう意識することが大切だと感じています。 背景をどう見る？ 管理職として日々様々な課題に直面する中で、表面的な事象だけを捉えて短絡的な対策を講じるのではなく、その背景や状況をしっかりと把握し、正しい問いを立てることを心掛けています。また、メンバーからの質問や相談に対して、イシューが正しく特定されていないと感じた場合は、しっかりと話を聞きながら、彼ら自身が本質的な問いを見出せるようサポートすることを意識しています。 計画に必要なものは？ 来年度の事業計画作成にあたっては、まず今年度の振り返りで、良かった点と改善が必要な点を背景やデータの視点から深く掘り下げること、その上で「数値目標（売上や利益）を達成するために何が必要か？」という問いを軸に、今年度の学びを活かしながら来年度の取り組みを策定していきたいと考えています。また、事業計画をメンバーに共有する際には、表面的な数字だけでなく、計画の背景にある課題やそれに基づく理由を十分に伝わるよう工夫して説明していくつもりです。

今すぐ実践できる？ すぐに実践できるかというと、まだイメージが十分に湧いていません。しかし、現在の業務において大きな課題があるわけではないため、まずは自分や周囲の業務を担当しているメンバーが表面的に感じている課題を中心に掘り下げ、実際に体験して共感のプロセスを試してみたいと考えています。今回学んだインタビュー設計を活用し、実際から学び取っていきたいと思いました。 本質をどう探る？ また、課題の認識や解決を図る上では、単に他者から話を聞くだけではなく、実体験を通じた共感が非常に重要であると理解しました。まだ実践は課題の見極めの段階ですが、背景をしっかりと理解し、実際に体験したり質問を重ねることで、先入観にとらわれずに本質的な問題を掘り下げることが大切だと感じています。 インタビューの極意は？ 調査に取り組む際は、インタビューの設計が一つの取り組みやすい方法であると感じました。しかし、注意すべき点として、インタビューを受ける人数が十分で、偏りが生じにくいかどうかや、質問する側の技量が問われることが挙げられます。クローズドな質問にならず、オープンな質問で相手の意図を引き出し、誘導にならないよう心がける必要があると認識しました。また、相手の表情やしぐさから得られるヒントも見逃さず、開発側が気付かなかった新たな視点を発見することが重要であり、その難しさも実感しています。

リーダーの3要素は？ リーダーの3要素について学び、行動の背後には能力と意識が存在することを再認識しました。これまでリーダー像を考える際には、行動や能力に焦点を当てることが多かったのですが、意識の面に十分な注目がなされていなかったと感じます。行動を持続させるためには、常に意識を保ち、その意識を支えるモチベーションが不可欠であると気づきました。また、大きな行動を起こすためには、それを支える能力や意識の規模も重要であると理解しました。普段は、自身の課題として行動が不足している点や能力の不足に目を向けがちでしたが、実は改善しようとする意識の低さが行動に結びつかない原因であったと実感しました。 目標共有はどうする？ この気づきをもとに、今後の行動計画を具体的に整理しました。まず、仕事本来の目的やゴールを明確に意識すること。次に、仲間と共に目標達成を目指すため、重要な指標を設定し、互いに進捗状況を共有すること。そして、これらの取り組みを自ら率先して行うことです。現状では、日常的に多様な業務が発生し、目の前のタスクに追われる中で、本来の目的やゴールを見失いやすい状況にあります。このままではモチベーションの低下を招く恐れがあるため、改めて目的とゴールの設定に注力していきたいと考えます。最終的には、共通の目標に向かってメンバーを導き、彼らを支えるリーダーとなることを目指します。

生成AIの仕組みは？ 生成AIについて、これまであまり意識したことがなかった仕組みが理解できるようになりました。生成AIは、ただ単に学習して賢くなっているわけではなく、統計的な予測に基づいて動作しているという点に驚きました。 予測とロジックの関係は？ 店舗売上の課題分析では、生成AIが統計予測だけでなく、ロジックを組み立てた回答を示していた点が印象的でした。その一方で、条件を十分に理解せずに予測だけでロジックが構築できるのかという疑問も感じました。 曖昧な表現はどう捉える？ また、日本語特有の主語の省略や、同じ言葉でも使われる場面によって意味が大きく異なる曖昧な表現、たとえば「大丈夫」という単語の使い方についても考える機会となりました。生成AIの文章理解力を試す中で、こうした点がいかに重要かを実感しました。 分析活用のヒントは？ 今後は、過去のデータ分析や業界動向の予測を生成AIに任せることにより、自分自身の考えと照らし合わせてその一致点や相違点を検証したいと考えています。また、複数のデータや条件を用いた多角的な分析にも取り組んでいく予定です。 実践活用はどう考える？ 一方で、現時点では仕事における生成AIの有効活用方法が具体的にイメージしきれていません。他の受講生がどのような場面で生成AIを活用しているのか、具体例を伺ってみたいと思います。

隠れた欲求に気づく？ 美容院の例では、「自分では予想できない自分に似合う髪型を見つける」という潜在的な欲求が非常に分かりやすく伝えられていました。ただ、その潜在的な欲求にどう気づくのか、または気づかせるのかという点について、自分の仕事にどのように当てはめるかを検討する必要があることを感じました。 本質はどう見抜く？ 全体としては、真のニーズを捉えることの重要性が強調されていました。行動観察が一例として挙げられていましたが、自分の業種にどのように活かすかのイメージはまだ十分に湧いていません。また、デプスインタビューでは信頼関係を構築することが重要であり、雑談などが有効だとされているので、日常の会話技術をさらに磨く必要があると感じました。 真因をどう探る？ また、「顧客のニーズ＝顧客の困りごと」という考え方が伝わってきましたが、実際には表面上の困りごとと真因的な困りごとが存在するように思います。真因的な困りごとを引き出すためには、日々の業務の取り組み方を観察するとともに、ニーズを引き出すための関係性構築に注力していきたいと考えています。 会話のコツは何だ？ 皆様がインタビューを行う際に意識されている点について、ぜひ意見を伺いたいです。また、日常の雑談が苦手な自分としては、相手と寄り添った会話の仕方や雑談のコツについてもアドバイスをいただけると嬉しいです。

正しい問いは何？ 正しい問いを立てることの重要性を改めて実感したワークでした。Week1で学んだデータの分解やピラミッドストラクチャーは、適切な問いを立てることができて初めて効果を発揮します。イシューを特定することは、一人では難しく、同僚と共同で行うと論点がずれるリスクもあるため、とても難しいと感じました。しかし、「今解くべき問いは何か」を常に意識しトレーニングを続けていくべきだと考えます。 適切なイシューは何？ このスキルは、新規サービスやコンテンツ開発、既存サービスの改良にも応用できそうです。業務や事業における課題は多岐にわたるため、イシューを特定するだけでなく、どのイシューに取り組むべきかを決めることが重要です。より本質的な問いを立てる訓練をしていきたいと思います。また、お客様の声から得られる気づきをイシューに結びつけるインサイトに変える能力も向上させたいです。客観的に分析し、一人の視点に偏らないことを常に意識する必要があります。 新たな切り口はどう？ 普段行っている顧客アンケート分析において、従来の方法に固執せず、新たな切り口やグラフの選択を検討したいと考えています。さらに、アンケート項目自体の設計も非常に重要だと感じており、実施に移したいです。また、会議では論点を明確にし、その範囲から逸脱しないように議論することを心掛けていきたいと思います。

自問自答はどうする？ クリティカルシンキングでは、自分の思考傾向を理解し、「本当にその仮説が正しいのか？」や「他にどのような見方があるのか？」と自問自答することが重要だと感じました。一つの意見に固執せず、反対意見や「視点・視野・視座」の3つの視点を意識して多角的に考えることで、より深い結論に達することができると実感しています。 学びをどう広げる？ クリティカルシンキングを体系的に学び、その知識を自分の言葉で表現することで、理解がさらに深まります。さらに、学んだことを他者と共有する過程で、新たな視点や発見が生まれ、学びが一層豊かになることを実感しました。 業務にどう活かす？ 自分の業務において、クリティカルシンキングは様々な場面で活用できると考えています。例えば、相手を説得する場面や稟議書を作成する際、メール作成時、会議での発言、企画を通す際、課題解決の取り組み、そして無理な要求を押し付けられそうな場面で断る場面などです。 事象をどう疑う？ まず、目の前の事象を批判的に見ることから始めます。なぜその事象が起きているのか、他にやり方はないのか、本当に必要な業務なのかといった疑問を持ち、前提を常に疑うようにしています。また、導き出した答えが最も適したものであるかを検討する過程で、異なる選択肢の結果や他に取れる方法を複数考慮することを心がけています。

どうしてパターンに頼る？ 現在の生成AIは、問いの意味を理解しているというよりも、入力された内容に基づいたパターンを学習し、その中で最も一致するものを選んで回答を出していることがわかりました。頻出するパターンの場合は、学習データが豊富なため、正しいとみなされる結果が生成されやすいですが、それはあくまでパターンに基づいた回答であり、必ずしも正解だと判断されているわけではありません。 なぜ無理に回答生成？ 一方、学習データが限られているパターンでは、提供された情報から無理に回答を作り出すため、結果として誤った情報が出されることがあります。このため、生成AIに与える情報やプロンプトは、できるだけ分解し比較しやすい形にすることが重要であると理解しました。自然な言葉で問いを作成する際にも、分解や比較の観点を意識することが大切だと感じています。 どうやって指示選ぶ？ また、資料のたたき台を作る際には、この手法は非常に有用だと考えています。方向性が曖昧な場合には、あえて抽象的な指示を与えることで、こちらの思考が広がる結果が得られる可能性があります。一方で、イメージや方向性が明確な場合は、具体的な指示を示すことで、より精度の高い図表や文章を作成することが可能です。こうした状況に応じたインプットのコントロールによって、成果をより良いものにしていきたいと思います。

生成AIの得意と苦手は？ 生成AIには、得意な分野と不得意な分野があることを実感しました。不得意な点としては、感情の理解や共感、ゼロから一を生み出す独創性、常識的な判断、そして責任を取ることが挙げられます。一方で、データの高速処理や分析、コンテンツの生成、高度なパターン分析、単純または提携作業の自動化などは、非常に得意としている分野です。 人間との連携はどうする？ このことから、AIが不得意とする感情的な面や初期の創造性は、人間が行う比較分析と組み合わせることで、AIの得意なデータ処理やパターン分析を効果的に活かし、どのようなものを創造したいかを指示できると理解しました。 結婚相談で感情はどう？ また、結婚相談所業は基本的に感情が大きなカギとなる仕事です。会員が入会を決断し、お相手に興味を持ち、次第に好きになり、最終的に結婚を意識するという流れは、感情が大きく影響します。こうした感情面をいかに分析し、AIに理解させるかが重要な課題です。そのため、入会を促すためのSEO対策を施した安心感のあるブログ作成や、会員が理想のお相手を見つけやすいように論理的な手順を示す作業に、AIを役立てたいと考えています。 今後の対策はどうする？ 今後は、AIが苦手とする部分をどのように分析し、適切な指示を出して正しい結論に導き出せるかをさらに検討していきたいと思います。