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思い ✕ 動画

に関する学び

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どんな問いが肝心？ 動画の例題を通して、問いから始める姿勢や問いを残し続ける重要性を学びました。問いが業務や議論の方向性に大きな影響を与えるため、まずは今ここで答えを出すべき「問い」を明確に設定することが求められます。具体的な課題をしっかりと捉え、一貫してその問いを押さえ続けることが、検討の質を高める鍵となることを実感しました。 議論の軸は何？ また、議論が進む中で、問いがぶれてしまい、方向性が見失われがちな現実も認識しました。どの段階においても、現状で解決すべき問いにフォーカスし続けることが、業務改善において特に重要です。さらに、イシューを特定した上で論理の枠組みを構築し、適切な根拠に基づいた主張を行う流れを常に意識していくことが、今後の課題として心に留めておこうと思います。 学んだことを活かす？ 今回の学びは、今後の業務改善に直接活かせると感じました。引き続き、問いを意識しながら、組織全体で方向性を共有していく努力を重ねていきたいと思います。

強みはどう理解する？ 生成AIそれぞれの強みを理解し、適切な役割分担を行うことで、より効果的に活用できると感じています。近年、AIの能力やその質、量は飛躍的に向上しており、現在できることが半年後や数年後には過去のものとなる可能性もあるため、常に最新のAI情報や活用方法を追い続けたいと思います。 スライド生成はどう感じる？ デモ動画で確認したスライド作成用のAIは、実際に業務で活用している他のツールと比較しても、正確で自然な資料が迅速に生成される印象を受けました。壁打ちや設計にはあるツールを用い、アウトラインの作成は今回のようなツールを活用することで、より効率的に進められると感じています。 判断と設計はどう考える？ 最終的な判断と実行は人間が担う仕組みの中で、その前後の設計や準備をAIに任せるという考えには魅力を感じます。現時点ではその全体設計が明確でないため、まずは複数のAIツールに触れながら、実際の活用方法を模索していきたいと思います。

どこをどう改善すべき？ グループワークで、皆さんの具体的なお話を伺うことができ、とても参考になりました。その中で、自分の改善すべき点も明確になったため、今回学んだ内容をもとに、足りない部分を補強していきたいと考えています。また、コース全体を通して、自分に足りない要素や、さらに補強すると効果的な点も確認できたため、今後は学習の振り返りや自己学習を活用して、これらの点をしっかり補っていく所存です。 基本の視点を再考？ 業務においては、これまで見落としていた基本的な視点、すなわち「何のために」「誰のために」「何を明らかにしたいのか」を常に意識し、分析手法や考えの整理を重ねながら進めていきたいと思います。特に、基本ながらも見過ごしがちなポイントや、分析を行う上で重要な視点を改めて認識できたことは大きな収穫でした。回帰分析や重回帰分析といった、関数が絡む内容に対しては苦手意識を感じていますが、動画の視聴を通じて理解を深め、克服していきたいと思います。

同じAIで何が変わる？ 用途に応じてAIを使い分けるというよりは、同じAIを継続的に利用することで、むしろ生成AIを育てていくような感覚を持っていました。少し別の生成AIも試してみたいと思っています。 文章の信頼性はどう？ 文章の公正性やドラフト作成は、普段一番力を入れている分野であるため、今回の使い方にも間違いはなかったと実感しました。しかし、生成された文章案に対して自分の公正能力をどう維持するかという点は、引き続き重要な課題だと感じています。 解説手法はどう変える？ また、普段はコンサル業のプロセスのアウトプットに主に文章を使用していますが、図解や動画を取り入れた解説資料にすれば、さらにわかりやすくなると考えています。早速、過去の資料を活用して動画などの作成に挑戦してみるつもりです。 AI活用の実例は？ 定型業務に対して、どのようにAIが活用されているのかという実践例や具体的なアイデアについても、ぜひ知りたいと思います。

生成AIで何が変わる？ 生成AIの活用に対しては、多くの受講生が共通の問題意識を持っているように感じます。グループワークを通じて、これまで実際に試したことのなかった活用シーンに気づくことができ、また動画を通じてAIを活用してプレゼン資料を作成できるという点も改めて理解できました。 効率的資料作成はどう？ これまで毎年、昨年度の振り返りや今年度の目標・課題、テーマを説明する資料を作成していましたが、今後は最終的な資料のイメージや伝えたい内容をもとに情報を整理することで、効率的な資料作成を目指せると考えています。時間がない際には、AIにメールや資料を読み込ませ、論点を整理してもらうことで、迅速に頭の中を整理する助けになると実感しました。 AI活用の次の一歩は？ また、AIエージェントと呼ばれる自律的な使い方やプログラミング支援について紹介されていますが、具体的にどのように活用していけば良いのか、今後の実践方法を知りたいと思います。

分析フレームワークを見直すには？ これまでは業務で原因特定のために事象を分解・分析する経験はありましたが、体系的なフレームワーク（MECE：層別・変数・プロセス）の考え方を意識していなかったことに気づきました。講義の動画では「分析に失敗はない」と「わかる＝分ける」というお言葉が特に印象に残り、結論を急ぐだけでなく、傾向が見えなかった事象にも価値があるという考え方を取り入れる必要性を感じました。この経験を通じて、自分自身を客観的に振り返ることができ、正しく分けることでより正確な分析を行えるようになりたいという思いが強まりました。 顧客提案はどう磨くか？ 今後の業務では、自社製品や技術を顧客に提案する際、MECEの「漏れなく・ダブりなく」の手法を活用していきたいと考えています。具体的には、コストや機能に加え、開発用機材、手段、規模などを含むチェックリストを作成し、顧客と開発の双方で実現可能性を検証するツールとしての応用を検討していく予定です。

顧客視点ってどう考える？ 施策を検討する際には、徹底して顧客の視点で考えることが大切であると感じました。また、広い視野を持つことが求められると共に、その施策が無理なく実現可能であり、差別化として持続可能であるかを意識したいと思います。 フレームワークはどう活用？ 今回の動画で学んだフレームワークについては、以前から知っているものや使ったことがあるもの、馴染みのなかったものがありました。フレームワーク自体の説明に加えて、使用時のポイントや、陥りがちな悪い例も学ぶことができました。これらの知識を活かし、業務で施策を考える際には、まずフレームワークを使用することから始めたいと思います。 多忙中、どう実践する？ 業務が多忙であっても流されず、来週中にはフレームワークに触れる機会を意識的に設けたいと思います。その際には、業務の隙間時間ではなく、充分な時間を確保し、動画を振り返りつつ正しくフレームワークを活用することを心掛けます。

戦略策定の視点は？ 目標を達成するための課題や対策を検討する際に、PESTや3Cといったフレームワークを活用し、様々な視点から物事を俯瞰することが重要であることを学びました。また、フレームワークを完成させること自体が目的にならないように、要点をしっかりと押さえることが大切だという点が強く印象に残りました。 広い視野はどうする？ フレームワークを利用することが目標ではなく、その視点から物事を広く見る習慣や能力を育むことが大切だと感じました。今後、戦略を立てる際には（戦略というと大袈裟かもしれませんが、何かを判断する際に）、そのような視点で考えるように意識したいです。 習得の工夫は何？ 理想的には、自然に身に付くまでにフレームワークを作成することから取り組みたいと考えています。そのために、しっかりと時間を確保し、フレームワークを完成させることを目的にしないように、動画で学んだ要点を見返しながら取り組んでいきたいと思います。

どんな視点が役立つ？ ライブ授業では、３つの視点から自分自身の考え方の思い込みやクセに気付くことができました。この経験を通じて、問題を客観的にとらえ、さまざまな角度から漏れなく考えられる力を身につけたいと感じました。また、常に「何のために？どうして？なぜ？」と問いかける姿勢を保ちたいと思います。 考える目的はなぜ大切？ 一方で、以前は伝え方や表現方法にばかり気を取られていましたが、動画学習を通して「何のために考えるのか」という目的の明確化の重要性を改めて実感しました。仕事においても、意見交換や報告書の作成にあたって、伝える目的や業務全体の目標を見失わないよう心がけていきます。 問いかけはどう適切？ さらに、問い続ける姿勢については、人に対して「なぜ？なぜ？」と繰り返し問いかけると、場合によっては相手の時間を奪う可能性があることにも気づきました。今後は、状況に応じて適切に問いかけの程度を使い分けるよう努めたいと思います。

仮説の種類は？ 仮説には「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があると知りました。これまで、資料作成の際には問題解決の仮説をペルソナとして扱いながらも、特に重視していたのは結論の仮説でした。動画で紹介された事例では、対象を絞った仮の答えが示されているのを見て、仮の答えを準備することが難しいと感じました。 根拠は足りる？ また、仮説を立てるためには、しっかりとした根拠となる情報が必要です。授業で示された例では、シニア層の移住が増加している事実を数字で裏付けていました。私自身も業務で数字を用いて資料を作成していますが、他の地域やシニア層以外の情報については参考程度にしか触れておらず、提案資料としての説得力が不足していると痛感しました。 時間の使い方は？ さらに、プロジェクトのスピードが求められる中で、仮説を立てるために実際にどれほどの時間を費やしているのかについても、今後の課題として考えていきたいと思います。

体験はなぜ貴重？ 動画で学習し、実際に手を動かして演習に取り組み、その週のグループワークで発表とフィードバックをいただけた機会は、今後そうした経験がなかなか得られない貴重な体験だと感じています。グループの皆さんの意見を通じ、新たな発見や刺激を受け、視野が広がった実感があります。 継続学習をどう実践？ 今後は、自ら学ぶ習慣を身につけ、今回学んだことを継続的にアウトプットして業務に活かすことを課題としたいと思います。数字に触れる日常の中で、スライドやグラフ、データの加工を通して、数字や現象を分解し深く掘り下げることも心がけています。また、自分ひとりの理解にとどまらず、他者に伝える工夫も重要だと感じており、特に提案資料作成時の表現力向上に注力していきたいと思います。 概念理解はどう高める？ さらに、概念的な部分は社内外を問わず、気づいた際に自動的に考えに落とし込める状態を目指していきます。

仮説の検証はどう？ 仮説は、多角的に検証し、その結果から新たな示唆を得ることが大切であると実感しました。特に、ABテストの動画を通して、普段のページ分析で感じていた、代理店が提出する数字をそのまま信じることへの不安や、分析結果が難しく感じられる点への理解が深まりました。 仮説検証のサイクルは？ また、スピードが求められる環境下では、What→Where→Why→Howの順に基づいた仮説検証サイクルをしっかりと実施することが重要です。ひとつひとつの検証の精度を落とさずに、迅速なサイクルで取り組む経験を積んでいきたいと考えています。 自社ツール挑戦は？ 普段は代理店にABテストを依頼していますが、今後は自社ツールを活用して、自ら仮説を立て分析に取り組むことにもチャレンジしてみたいと思います。自分の仮説に固執せず、周囲の意見も取り入れながら、より良い検証を目指していきたいと感じました。