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必要 ✕ 業務

に関する学び

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学びはどこまで届いた？ 振り返ると、これまでの学びが身についていると実感しています。学んだ様々なフレームワークは今後も活用していきたいですし、必要なときには別の手法も調べて使ってみるつもりです。また、講義で強調された「言語化」「教訓化」「自分事化」という考え方はとても印象的でした。心に響いた一方で、実践できておらず面倒だと感じ、避けがちだったことを反省しています。 今後の方向はどうする？ 同じ時期に、ある国での技術開発を目の当たりにした経験から、自社がこれからどのような方向に進むべきかという疑問が自然と湧いてきました。これを機に、自分なりに戦略を考えてみて、今まで十分に理解していなかった会社の方向性と照らし合わせ、答え合わせをしてみたいと思っています。 実践するための工夫は？ 今後は、「言語化」「教訓化」「自分事化」を意識し、日々の業務の中で少しずつ実践できるよう努めたいです。これらの取り組みが、自分自身の判断基準を形成する大切な軸になると信じています。

外部環境への気づきは？ 6週間の講座を通じて、これまで自分が所属していた業界のみに注目していたことに気づき、外部環境にも目を向ける重要性を学びました。マンネリ化した視点から脱却し、広い視野で世の中を俯瞰することで、変化の激しい時代に柔軟に対応する必要性を実感しました。 未来をどう描く？ 特に、VUCA時代においては常に変化に敏感であるべきであり、不確実性が高い環境下では、複数の未来を見据えたシナリオプランニングが有用であると感じました。また、マクロ環境の変化を整理するためのPEST分析の活用も、事業環境の理解に大いに役立つと考えています。 実践で何を活かす？ 今後は、マーケティングをはじめとする業務において、従来の業界知識に加えて新たな環境への情報整理に、これらのフレームワークを積極的に活用していこうと思います。また、表面的な対応にとどまらず、状況を中長期的な視点で分析し、根拠に基づいた判断を行いながら、チームマネジメントにも活かしていく所存です。

価値の本質を問う？ 企業にとっての「提供価値」を理解するためには、まず数値に頼る前にその本質を深く掘り下げる必要があると学びました。企業が提供したい価値を正確に把握し、それと見出した数値との間に乖離がないかを意識することが、戦略の策定や企業分析において極めて重要だと感じています。 原点を再確認？ 特に自社の場合、日常の業務に追われるあまり、近視眼的な視点に陥りがちで、本来の提供価値や強みを十分に考察できていなかったと痛感しました。この気づきは、現在の業務に直結するものであり、原点に立ち返って見直しを進める良い機会となると捉えています。 未来戦略はどう？ 今後は、自社の提供価値を改めて捉え直すとともに、複数の事業がそれぞれ持つ特徴を正確に把握しつつ、全体としての強みを明確にしていくつもりです。さらに、財務や営業、人事などの定量情報に加え、パーパスやESG経営といった定性情報も踏まえ、より包括的な視点で企業の価値を見極めていきたいと考えています。

感情の影響は？ 選択と集中の大切さは認識しつつも、個人的な感情が影響し、取捨選択が十分にできていない部分があると感じました。捨てる際には、「優先順位の基準は何か」「その基準は複数考えられているか」「感情を一旦置いて合理的に判断できているか」という3点が重要だと解釈しました。 任せる判断のコツは？ また、業務範囲の拡大やスキルアップを目的として、ついつい仕事を多く抱えがちですが、「自分でやるべきこと」と「他に任せられること」に分け直すことが必要だと感じます。特に、「餅は餅屋に任せる」という考えを大切にし、専門性が高い社員に積極的に頼っていきたいと思います。 指標の見直しは？ さらに、業務上現場の動きを監督する際には、「本当に必要な行動指標か」「どの深さまで監督し、見える化すべきか」を再考する必要があります。不要な指標は勇気を持って切り捨て、本当に必要なものに時間を集中できるよう、費用対効果も考慮しながら、基準に基づいた判断を行いたいと考えています。

PDCAとVUCAをどう理解する？ これまで業務を通してPDCAの大切さは実感していたものの、VUCAの時代における実践方法については漠然としか理解していなかったと感じます。しかし、デジタルの理解と活用が、より効果的な戦略の策定や実行に繋がる可能性があることを学び、大変興味深く思いました。 金融業界の挑戦はどうなる？ 私が所属する金融業界は規制が厳しく、国際情勢などの外部要因の影響を受けやすい状況にあります。特に、直近では新たなテクノロジーの登場により、金融システムの脆弱性が注目される事例も見受けられました。今回の学びを通じて、仮説を立てながら実行し、走りながら課題に取り組む姿勢の重要性を強く感じました。 組織文化の変革は可能？ また、VUCAの世界では、個人だけでなく、組織全体として失敗を恐れず受け入れる文化を醸成することが必要だと実感しました。今後は、こうした組織文化をどのように各自の現場で実践していくかを、仲間と議論していきたいと考えています。

面倒業務はAIで代替？ 面倒だと感じる業務については、まずAIで代替できないか検討する必要があると考えています。同時に、AIに任せる際にどのツールが最適かを判断するスキルも重要であると学びました。 業務分担はどう考える？ また、社内チームとも代替可能な業務について意見交換し、人間が行うべき業務、AIに任せるべき業務、そしてそもそも削減すべき業務を明確にしていくことが大切だと感じています。結果として、業務の一部をやめることが究極のデジタルトランスフォーメーションにつながるのかもしれません。 業務見直しは必要？ まずは、日々の業務を見直し、誰が行っても同じ結果になる作業については、全体の約80％をAIに任せることを目標にします。その上で、残りの20％は人間が最終的なチェックや連携を担当することで、効率と品質の両立を図りたいと思います。 プロセス整理は？ さらに、業務プロセスの洗い出しと要件定義を行うことが、今後の大きな課題となると実感しています。

どうして理論が鍵？ 部下の業務に対するモチベーションを向上させるためには、低下の原因を丁寧に分析することが重要だと感じています。その際、理論の理解が問題解決につながる大きな要因となると実感しました。今後、日々の業務においても分析の視点を重視していきたいと思います。 面談で何が分かる？ また、今後予定されている中間面談では、部下自身に振り返りを実施させることで、現状の業務状況や課題を把握する方針が見えてきました。部下に多くを話してもらうことで、具体的な事例が明らかになり、もし課題が見つかれば、その解決策を検討する土台とすることができると考えています。 どうやって課題解決？ そのため、まずは部下との面談の機会を設け、直接対話を通じて現状の把握に努めることが必要です。今後の中間面談に向けて、今回の授業で得た学びを実践し、どれだけ多くの課題を認識できるか試していきたいと考えています。具体的な事例を引き出すことで、より効果的に問題解決へとつなげられるはずです。

経営解決策は何？ ファストフード店の事例をもとに、答えを出すべき問い＝イシューに対する経営目線の解決策を検討しました。途中、どの解決策を採用すべきか迷いが生じる場面もありましたが、多くの学びを得ることができたと感じています。また、解決策を考える過程で、他の回答とぶれてしまう部分があったため、一貫性を保つ重要性を再認識しました。 一貫性はどうする？ 業務上、先方の採用計画に対して提案を行う際にも、一貫性の維持が非常に大切であると実感しています。改善策や今後の提案内容が矛盾しないよう、常に一貫した視点を持ち続ける必要があると感じています。 切り口はどう整理？ 提案資料を作成する際には、まず提示された課題に対してどのような切り口があるかを整理し、各切り口に一貫性があるかを確認してから、実際の作業に取りかかるという手順を踏んでいます。こうしたプロセスを繰り返すことで、自然と一貫性のある多角的な提案ができるようになると確信しています。

新たな視点の重要性は？ 一度一見納得のいく答えにたどり着いた後でも、その答えが本当に正しいのかを疑う視点を持つことが重要だと思います。ほかの視点から再度考えることで、これまで気づかなかった事実に気付く可能性が高まります。また、要素を分解する際には、MECEの考え方に基づいてデータを重複なく漏れなく整理することが大切だと感じました。 どうすればリソース確保できる？ また、サーバ保守業務に従事している私にとって、ユーザから届くリクエストの分析は日常的な作業です。一定時間ごとのリクエスト数を見ることで、日中と夜間で訪問者数の違いを把握でき、サーバの応答時間の計測を通じてシステムへの負荷状況を確認することが可能です。リクエストのトレンド分析により、将来的に必要となるサーバ台数の予測が行え、適切なリソース確保につながります。また、応答速度の追跡を通じて、サーバが限界を超えるリスクを事前に察知し、システムダウンを防止するための対応策を講じることができると感じました。

経営層とのズレは？ 総務の分野では、明確なゴールや課題意識が設定された状態で業務が依頼されることが多く、経営層と現場の考え方のズレを常に意識しながら問題解決に取り組む重要性を感じました。経営側が示すのは課題定義までであるため、実際に試作品を作る過程で予期せぬ問題が発生することを体験し、学びが深まりました。 AIデザインはどう？ 生成AIを活用してデザインを作成する試みは、予想以上に難しいと感じました。自分のイメージを正確に反映させるためには、プロンプトの使い方をさらに工夫していく必要があると感じています。また、思いもよらない結果が得られることもあり、試行回数を意識することが大切だと思いました。 試作の修正ポイントは？ 加えて、生成AIの利用はもっと意識的な操作が求められる点、試作後に自ら修正箇所を見出す経験が得られる点、そしてデザイン思考入門で学んだ手法が、自分の予想を超える、または改善された成果を生み出す可能性があることを実感しました。

ゴール設定は正しい？ 戦略思考とは、まず適切なゴールを設定し、現在地からゴールまでの道筋を描くことです。そして、一度ゴールを定めたら、可能な限り最短最速でゴールに到達することを目指します。特に、むやみに困難に立ち向かわないルート選びが重要であり、時間とコストを抑える観点からも最短最速を推奨します。 具体策はどうする？ 自分自身やチーム全体の業務に対して、具体的にゴールを明確にし、言語化しておくことが大切です。また、現在地からゴールまでの他の可能なルートをリストアップし、必要なリソースを明確化することも欠かせません。さらに、対立を避けるルートについても考えを巡らせるべきですが、これについては具体的なイメージがまだつかめていない状態です。 今の選択は最適？ 今期の目標に対する中間の見直しが予定されており、その中でチーム全体の業務や自分の業務に対するゴールを再度明確化します。そして、現在のルート以外にも候補があるのか、今の選択で問題ないかを見直す予定です。

どんな仮説が有効？ これまで業務上、あまり意識せずに問題解決のための分析を行ってきましたが、今週の授業で、まず仮説を立てて問題箇所を特定し、その上でどのようなデータが必要かを見極めながら分析する流れを学びました。また、「問題解決の仮説」と「結論の仮説」という二種類の仮説があり、具体的な事例を交えた説明によって、どの場面でどちらの思考を用いるべきかが、より明確にイメージできるようになりました。 経験から何が学べる？ これまでの業務経験が、点から線へと繋がったと実感しており、今後の業務において自身の行動に自信と納得感が生まれると感じています。さらに、社内の他部署が作成した会議資料では、必要な原因分析がなされず、偏ったデータ収集や仮説が欠如しているため、結論に至るプロセスが不明瞭なものが多く見受けられました。今回の受講を通して、経営に必要な基本的な知識やフレームワークを社内全体で共有する重要性を強く感じたため、今後、適宜学びを共有していければと考えています。