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自分 ✕ 必要

に関する学び

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ＡＩ学習と協働は？ ビジネススキルとデジタルスキルの両面が求められている中、私はＡＩを使いこなすための学習を始めました。同時に、ＡＩと人間がそれぞれの役割を意識して協働することの重要性や、身体性・感性といった人間固有の価値を高める必要性を実感しています。これを機に、自分磨きをしながらＡＩとうまく関わっていこうと考えています。 環境整備で未来は？ また、今後はＡＩとの協働がさらに進むと予想されるため、積極的に活用することを心がけています。まずは、ＡＩにすぐ相談できる環境を整えるため、簡単なショートカットを作成し、スムーズなコミュニケーションを図る予定です。さらに、ＡＩが得意とするプログラミング分野においては、現行のプログラムをＡＩに修正してもらい、業務の効率化を追求していきたいと考えています。 実践で感じる変化は？ とにかく、実際に使ってみることを意識しながら、さまざまな取り組みを進めていく所存です。

生成AIの業務利用って？ 動画講義を通して、生成AIを実際の業務に取り入れる方法が理解できました。各AIには得意な分野と不得意な分野があるため、状況に合わせて適切なものを選ぶ必要があると感じています。 学術調査はどうして？ たとえば、学術論文の調査において、同じプロンプトを入力すると、あるAIでは複数の論文内容を合成して存在しない架空の論文が作られてしまう場合があります。一方、別のAIは引用元のリンクも提示してくれるため、ファクトチェックが比較的容易にできると実感しました。 実務活用の難しさは？ また、文章作成や講義用資料作成においては、ハルシネーションの問題が大きな障害となることを知りました。NotebookLMを用いると、読み込ませた資料だけから文章やサマリーを生成できるという点に魅力を感じ、実務での活用を試してみたいと思っています。今後、実際に試してみながら、自分に最適な方法を模索していく予定です。

判断軸はどう整える？ 「捨てる」力を身につけるためには、思考を停止させることなく、常に現状の最適解を意識することが大切だと学びました。業務の中で優先順位を考える場面は数多くありますが、投資や時間に対する費用対効果の視点をしっかりと取り入れ、自分自身の判断の軸を築いておくことが重要です。そして、その判断軸を周囲にわかりやすく整理して伝えることで、納得を得ながら業務を推進できると感じています。 本当に必要な報告は？ また、定例ミーティングや定期報告、報告資料の中で不要なページや内容が含まれていないかという視点を常に持ち、業務の中に存在する「実は省略しても良い内容」がないかをチェックすることも意識しています。そもそもその業務や内容は、誰のために何のために行われているのかを5W1Hの視点で見直し、現状と照らし合わせながら本当に必要なものかどうかを判断しています。不要と判断した内容は、その旨を速やかに提案するように努めています。

なぜ振り返りするの？ これまでの学びを総まとめする中で、問題解決のステップと仮説志向の重要性を再認識しました。一見当たり前に感じることも、改めて意識することで新たな発見があると実感しています。また、他の受講生の意見に触れることで、自分のアプローチに不足している部分を確認することができました。 有意な検証方法は？ もともとの課題として、A/Bテストにおいて有意差が出る仮説を立案する必要があるため、「要素は一つ」「同じ期間で同時に」という基本に加え、仮説を明確にすることを意識したいと考えています。そのため、フレームワークを活用して仮説の幅を広げる取り組みも進めています。 効果的な施策は？ さらに、自分が実施するキャンペーンにおいて、コンバージョン向上のために検証すべき仮説をフレームワークを使って洗い出し、その中で最も効果が見込める仮説をもとにキャンペーンを実行・検証するサイクルを繰り返していくことが今後の課題です。

業務見直しの必要は？ 現在の業務を冷静に見直すことで、戦略的にやめることや捨てることの必要性を学びました。何かをやめる際にはデメリット、特に顧客からの反発を懸念しがちです。しかし、様々な角度からメリットとデメリットを分析し、総合的に判断することが重要であると感じました。 顧客サービスの見直しは？ 自分の業務や自組織の業務において、今回学んだ視点から見直すべき業務は多く存在します。特に、売上につながらない対顧客サービスについては、疑問を持たずに当たり前に行ってしまっていることが多いです。そのため、見直してやめる判断ができるのではないかと感じています。 議論の進め方は？ まずはやめる候補の業務を洗い出し、それらのメリットとデメリットを冷静に書き出してみたいと思います。その後、書き出した内容を職場のメンバーと共に議論し、抜け漏れがないか、また組織全体で見たときにどう変化するのかを確認していきたいと考えています。

重要なのは「What」か？ 仕事をしていると、「What」がないのに「How」ばかりがある状況に直面することが多いです。自分にもチーム全体にも、「What」を考える時間を重視する習慣を身につけたいと感じました。アイディアを出すのは楽しいですが、「What」がなければ方向性がぶれてしまうためです。 新規事業の存在意義は？ 現在取り組んでいる新規事業においては、まず「何のために？」という部分に立ち返り、事業の存在意義自体を見直す必要があります。この事業は「What」無しに発足してしまったため、事業計画の見直しや販促計画の策定においてもその点を重視したいと思います。 ロジックツリーをどう活用する？ 具体的には、ロジックツリーを作成し、もれなくぶれなく、汚く早くを実現する手法として活用します。社内には要素分解が得意で、ロジックツリーを使って思考を展開し成果を出している社員がいるので、その人をロールモデルにします。

企業のビジネスモデルを理解するには？ ビジネスモデルを理解し、それを基に数値を読むことで、その企業が大切にしていることが見えてくる。企業が何を重視しているのか、どのようなビジネスモデルを持っているのかに興味を持って観察することが重要だ。頭では理解できるようになってきたので、今のうちに実践に移していきたい。 自社と競合分析の重要性は？ まずは、自社の分析や競合の分析、さらにはクライアント企業など、幅広く読み解いてみる。また、新規事業の検討や、既存の事業部の採算を粗利だけでなく、細かく見ることが必要かもしれない。 学習環境をどう整えるか？ 〆切や目的が不明確では手がつかないため、そのような環境を自ら作り、やらざるを得ない状況に自分を置くことが求められる。この講座のおかげで身につきつつある学習習慣を、週末の午前中に活かしていく。学習は、インプットとアウトプット、言語化、他者との学びが大切であることを実感している。

ゴール達成の道筋は？ 講義を受けた結果、初回に示されたゴールへの道筋が、これまでの各WEEKで学んだ内容によって支えられていると実感しました。フレームワークを活用する中で、状況に応じてドライな対応が求められる場面があると認識しつつ、相手にどう伝え、どう伝わるかをその視点も含めて考えた上でアウトプットする必要性を再確認しました。自分が把握している情報をもとに一定の戦略を立てることは可能ですが、相手によっては情報の幅を広げる必要があることにも改めて気づかされました。 現職活用の工夫は？ また、現職の立場から、経営陣への説明や中期計画の策定にこれらの学びを有効に活用しようと考えています。ただし、フレームワークをあくまで土台と捉え、形式にとらわれず自分の考えも交えてアウトプットする姿勢を大切にしたいと思います。 一番の実感は？ 皆さんは、今回の学びの中でどの部分を最も自分のものとして実感されましたか？

伝える前の準備は何が重要？ 相手に何かを伝える際には、話す前に自分の考えや伝えたい内容、目的、そして理由をしっかりと整理しておくことが重要だと理解しました。伝えた後には、ちゃんと伝わったかどうかを確認し、さらに相手の話を聞きながら生じたギャップを埋めていくことが大切です。 相手のニーズをどう捉える？ 私が関わっている業界では、相手のニーズや要望、期限や制約などを明確にすることが非常に重要です。これまでの私は、相手から話を引き出すことに注力してきましたが、なぜそれが必要なのかの説明が不十分だったかもしれません。相手のレベルに合わせて話を進める必要性を感じています。 コミュニケーションの目的とは？ コミュニケーションは何のために行うのか、その目的と目指すゴールを常に意識して、話し、そして聴くことが重要です。お客様との商談、社内のメンバーやパートナーとの会話、面談において、これを明確に実行したいと思います。

適切な思考法を身につけるには？ 何かを考える際には必ずバイアスがかかります。これを避けるために、適切な思考法を身につける必要があると実感しました。仕事の場面でも、自分の考えやその内容が網羅的で適切なのか、常に確認する必要があると感じています。クリティカルシンキングを学ぶことで、各タスクにおける抜け漏れを防ぎ、本質的な課題や論点について深く考えられるようになりたいです。 クライアント課題の本質に迫るには？ 特にクライアントの課題を解決する際には、表面的な問題だけでなく、本質的な課題は何かという問いを常に考え、それを行動に移せるようになりたいと考えています。また、思考の偏りを避けるために、適切なロジカルシンキングの方法を身につけたいです。 仮説を改善し続けるために さらに、常に自身の仮説を改善するポイントがないかも考え続け、短絡的な思考に陥らず、網羅的にかつ本質的な問いを常に考えられるようにしたいと思います。

アナログの魅力は？ 私はもともとアナログな感性を大切にしており、調べたり考えたり書いたりする行為に深い愛着を持っていました。これらの営みは人間ならではのものであり、かつてはその価値を疑うことはありませんでした。しかし、近年、その貴重さが本当に失われつつあると痛感しています。普段は考えるだけに留まる私でさえ、時代の変化に応じて自らを変化させる必要性を感じるようになりました。 AI活用で安心？ 一方で、英文の翻訳や要約といった分析作業には毎日AIを活用しています。とはいえ、計算が必要な検証資料については、今もなお自分の目で数字を確認し、エクセルで計算を行っています。これは、初めに「AIは誤りが起こる」という印象を持ったため、数字に関する作業では事故を避けるためにAIの利用を控えていた結果です。使いこなせた者が成果を上げるこの環境において、私も乗り遅れずにAIを自在に活用できるようになりたいと強く感じています。

全体像はどう把握？ これまで学んだ分析についての総括を通して、その全体像を把握することができました。特に、今後取り組むべき内容が整理され、自分が実践すべき具体的なアクションが明確になったと感じています。引き続き学びを継続する重要性も再認識しました。 分析はなぜ必須？ また、業務の基本として「分析」を位置づけ、あらゆる場面でデータ分析が必要であることを意識するようになりました。同時に、「仮説思考」がデータ分析だけでなく、全ての施策を検討する際に欠かせない考え方であることを実感し、今後も意識的に取り入れていきたいと考えています。 実践をどう積む？ さらに、小規模な事例を通じた実践を重ねることで、現場でのデータ分析の経験を着実に積み上げていくことが求められると感じました。今回学んだ知識を、自分なりに職場のメンバーにフィードバックする機会を設けることで、他者に伝えられるレベルまで理解を深めていきたいと思います。