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活用 ✕ 業務

に関する学び

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AI指示はどう決める？ 生成AIを活用する際は、「指示⇒生成⇒評価」のサイクルを意識することが大切です。まず、状況設定や目的を明確にして、どの部分をAIに任せるかを慎重に決める必要があります。その上で、生成された内容をリアリティ、合理性、共感性の観点から評価し、最適な成果へと繋げる役割が重要となります。特に「指示」と「評価」においては人の関与が不可欠です。 求められるスキルは何？ また、VUCAな時代の中で求められるのは、基礎的なヒューマンスキルに加え、経営の基礎知識や思考力、創造力、構想力などのコンセプチュアルスキルです。今後は、課題を自ら設定し、多様なリソースを巻き込みながら実行できる人材が必要とされます。さらに、ビジネススキルとデジタルリテラシーをバランスよく向上させるために、具体的にどの知識やスキルを深めるべきかを理解し、業務での生成AI活用において「指示」と「評価」に重点を置いた取り組みをしていきたいと考えています。

ライブ授業はどう感じた？ 今週はライブ授業やGaILを用いて学び方の振り返りを実施しました。しかし、思っていたよりも記憶が薄れている部分が多く、重要なキーワードが抜け落ちていた点に少しショックを受けました。実際には勉強した内容であると理解できながらも、仕事で即座に実践することで学びを自分のものにできるはずなのに、うまく活用できていなかったと感じています。今後は、より具体的なアクションプランを定め、業務に反映させることで、知識を確実に身につけていきたいと思います。 新規事業の壁は何？ また、新規事業の立ち上げにあたっては、未経験の領域から事業を作り上げる難しさを改めて実感しています。そのため、まず適切な問いを立て、必要なデータを収集して分析し、その結果をもとに実践計画を策定することが重要だと感じています。さらに、何か課題が生じた際には新たな問いを設定するというサイクルを回し、問題解決への最短経路を見出していきたいと考えています。

基本に戻る意味は？ ビジネスライティングの基本や資料作成の基本を振り返る良い機会となりました。特に業務に忙殺される日常から離れ、資料作成そのものに集中してグラフやスライドを作成するのは久しぶりだったので、自分自身の現在のスキルレベルを振り返るうえで大変意義がありました。 なぜスライドが大事？ これまではスライド作成が面倒で、ついドキュメントの簡単な形式で済ませることが多くありました。しかし、商談資料や全社員向けの発信など、読む側が必ずしも丁寧に読み込んでくれるとは限らない場面では、スライドを活用して効果的に情報を伝えることが重要だと感じました。 プレゼンの工夫は？ 次週、全社員向けのプレゼンテーションの機会があるため、今回学んだ講義の内容を活かしてスライドを丁寧に作成し、プレゼンを行いたいと思います。さらに、発表後にはSlackに投稿する予定で、その投稿へのリアクション（スタンプの数）をKPIとして測定するつもりです。

なぜ実践が大切？ 全6週を通じて、まず実践することの重要性を改めて感じました。実際にやってみることで、自分自身の尺度や価値観が形成されると実感しています。また、今週のワークでは、悩んだときに方法ややり方を含めてAIと対話しながら解決策を見出す手法が有効だと再認識しました。その際、部分最適に陥らないよう、自分の価値観をしっかり持ち続けることも大切だと感じました。 業務活用をどう考える？ 業務面では、以下の3点で活用を検討しています。まず、毎週の社内会議用の説明資料作成における画像の作成です。次に、定型業務の仕組み化で、これは自分一人の問題ではないため、月単位で試行しながら仕組みを改善していきたいと考えています。最後に、法律等のチェックについて3か月間、コアメンバー3名で試行し、社内運用を始める予定です。 AI利用の将来は？ また、AIの使い方についても継続的に学び、必要な際にはAIに相談しながら取り組む方針です。

感覚からの転換は？ 6週間の学びを通じて、これまで感覚や経験に頼っていた判断を、フレームワークや数字を用いて構造的に整理する重要性を実感しました。バリューチェーン分析や資源配分、規模の経済性といった理論は、経営層だけのものではなく、日常の実務判断にも十分応用できる思考法であると理解できたことは、大きな収穫です。 業務の優先順位は？ 一方、日々の業務においては、限られた時間と情報の中で「すべてに対応しなければならない」という意識が働き、結果として対応の優先順位が曖昧になってしまうことが課題であると感じています。 実践への挑戦は？ 今後は、学んだフレームワークを活用して、対応策を検討する際には影響範囲やリスクの大きさ、必要なリソースを整理するとともに、注力すべきポイントを明確にすることを意識したいと思います。また、定量的な視点を取り入れることで、対応の優先順位や判断理由を関係者に分かりやすく説明できるよう努めていきます。

問いから広がる可能性は？ 限られた時間の中で効果的に物事を進めるため、「常に問いを中心に考える」「問いを持ち続ける」「イシューが何かを捉える」「組織全体で問いを共有する」という４つの視点が大きな学びとなりました。これらは、業務に限らずさまざまな状況で活用できると感じています。 対話で意図を掴むのは？ まず、メンバーとの対話時には「問いは何か？」や「どのように順序だてて説明すれば良いか？」を意識するようになりました。その結果、相手の意図が掴みやすくなり、こちらから伝える内容に対する納得度も向上しました。 提案や報告の効果は？ また、上長への提案や報告の際にも、この学びを実践することができました。具体的には、時系列に沿ったグラフや資料を作成することで、自分の意図や考えが相手に伝わりやすくなりました。さらに、チェックを怠ろうとする場面では、相手への負担を意識することで、より正確に業務を遂行できたと感じています。

何が伝わる秘訣？ 普段のコミュニケーションでは日本語を使い、無意識のうちに自分の言葉が正しいと錯覚していました。しかし、主語と述語を意識することで「自分が何を伝えたいか」ではなく「相手に何を伝えるべきか」という視点が必要であると学びました。その結果、「言ったつもりなのに伝わっていない」という状況が減るのではないかと感じています。 誤解をどう防ぐ？ 私の業務は、多くの関連部署やサービスが絡むため、前提や認識の違いから齟齬が生じやすい状況です。今回学んだ内容は、認識のすり合わせに無用なやり取りを発生させない工夫や、上司の承認を得る際に有効に活用できると感じています。 どう伝えれば伝わる？ 具体的には、各自の役割や立場を踏まえ、状況に応じて「どのように伝えれば相手に理解と納得を得られるか」を意識することが大切です。そのため、フレームワークを活用して事前に考えを整理し、会議やテキストでの依頼に反映していきたいと考えています。

ＡＢテストの活用法は？ 原因を探るツールとしてご紹介いただいたＡＢテストについて、既に知識はあったものの、問題解決プロセスにおける位置づけと合わせて理解できたことで、具体的な利用シーンがイメージしやすくなりました。体系的に整理することは、自身で活用する際や他者に説明する際にも有効だと感じています。 業務検討テンプレートは？ 業務に取り入れるためには、具体的な状況を想定し、各パターンごとに検討方法のテンプレートを構築しておく必要があると実感しました。こうしたテンプレートを整備することで、検討に着手するスピードが速まり、業務の効率化にもつながると考えています。 どの要素が影響する？ たとえば、よくあるデータ分析の依頼を想定し、受注額に影響を与える要素を洗い出して、その関連性を検証するパターンをいくつか作成しようと思います。これにより、関係性の強い要素から受注額を予測する、といった検討がよりスムーズに進むと期待しています。

リーダーシップの開発法は？ リーダーシップは生まれつきのものではなく、後天的に開発できるという点が非常に興味深いです。また、環境要因やメンバーの適合性を見極め、状況に応じて仕事の任せ方を変える重要性についても学びました。これはパス・ゴール理論に関連しています。 メンバーへの仕事の任せ方は？ 普段の業務においては、メンバーに仕事を任せる際に活用できそうです。例えば、新入社員に対しては物事の背景や目的をしっかりと伝えた上で、具体的な手順まで指示して仕事を任せることが効果的です。一方で、ある程度の経験や知識を持つメンバーには、タスクの目的や背景を伝えるにとどめ、実際のやり方は個々人に任せるといった柔軟な対応が求められます。 自主性を尊重する工夫とは？ このように、仕事を任せる際には対象者に応じてアプローチを変えることが不可欠です。新入社員には詳細な指導を行い、経験豊富なメンバーには自主性を尊重する形で任せる工夫が重要です。

平均と散らばりはどう捉える？ データ分析において、代表値としての平均値だけでなく、中央値や散らばりを示す標準偏差の重要性を改めて認識しました。これまで外れ値を除いた平均値に頼っていたところ、中央値という選択肢があることに気づき、分析の幅が広がったと感じます。 平均売上成長率の誤解は？ また、平均売上成長率の計算方法を誤って解釈していたことに気付き、社内資料の見直しを行う予定です。今回の学びを通じ、平均値と中央値を状況に応じて使い分けることで、分析報告に説得力を持たせることが可能になると実感しました。 標準偏差の活用はどう？ さらに、標準偏差の基本的な考え方を理解し、今後はこれを活用して将来の不確実性を見極め、予測の正確性を高めることで資本効率の向上に寄与したいと考えています。皆さんの業務においても、平均値と中央値の適切な使い分けや標準偏差の活用がどのように役立つか、ぜひアイデアをお聞かせいただければと願っています。

優先順位はどう判断？ 限られた資源で成果を最大化するためには、まず優先順位を明確にして、取り組むべきこととそうでないことを判断することが重要だと感じました。 断捨離の決断は？ また、何かをやめる際にはエネルギーが必要ですが、現状が本当に最適かどうかを中長期的かつ全体最適の視点で客観的に検証し、データに基づいて判断することが求められます。必要と判断した場合は、勇気を持って決断することが大切です。 作業の見直しどう？ 日々の業務の中では、ただ習慣として続けていることや無駄な作業がないかを常に確認し、他の方法で代替できないか、または廃止できないかを見直すことが必要です。 業務配分は最適？ さらに、生産性向上が求められる現状においては、限られたリソースをより効率的な業務に配分するため、客観的なデータを活用して何を選択し、どの業務を見直すべきかを検討し、その結果を事業計画に反映させていきたいと考えています。

体験に何を感じる？ ビジネスの在り方が「体験」から「モノ」へと変わる中で、どのような体験に価値があるのかを意識することの重要性を学びました。同時に、AIはあくまでツールであり、操作や評価は人間が担うべきであると再認識しました。AIに任せすぎると、ユーザーに十分な価値を提供できない可能性があるため、自身もAIを右腕として上手く活用し、適切な役割を果たしていこうと感じました。 AIの役割は何？ 講義に参加した目的は、業務におけるAI活用法を学ぶことでしたが、実際には人間が果たすべき役割と、AIに任せるべき業務の見極めを学ぶ良い機会となりました。具体的には、議事録の作成や企画書の生成、スケジュール管理といったタスクはAIに任せ、コミュニケーションや共感を必要とする部分に注力する体制づくりを進めたいと考えています。また、工数管理システムに「AIを活用した業務」や「AIを用いた時間」を項目として追加し、効果的な管理を検討中です。