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活用 ✕ 業務

に関する学び

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生成AIは何を変える？ 生成AIの登場により、人に提供できる価値そのものが大きく変わりつつあります。その特徴を理解し、応用できる視点を常に持ち続けることが求められています。また、生成AIというデジタルスキルの獲得だけではなく、そのスキルを実際に活かすための学習も今後は欠かせません。特に、若手のビジネスパーソンにとって、生成AIは大きな成長機会となる一方で、ビジネススキル全体がまだ成熟途上である現状から、学び続ける必要性が改めて認識されています。 背景をどう捉える？ このような背景を踏まえ、自己成長のために逃げず具体的な計画を立て、実行する仕組みづくりを行う決意を新たにしました。以下に、今後の取り組みとして具体的な行動計画を示します。 会議で何を学ぶ？ まず、部門内のミーティングで月に1回、生成AIの最新トレンドについて発表することにより、生成AIに触れる時間を強制的に確保し、若手ならではの視点で価値を発揮していきます。 生成AIツール試す？ 次に、毎日30分間、目的に合わせた様々な生成AIツールに触れる時間を作ることで、いろいろなツールに慣れ、状況に応じて迅速にツールを切り替えられるようにしていきます。 業務改革はどう進む？ また、長年にわたり属人化や非効率が問題となっていた業務の改革を目指し、システム利用者同士のマッチングを提案する仕組み作りに取り組み、最終的には全社規模で展開できる基盤を整えたいと考えます。 連携はどう作る？ さらに、このプロジェクトは一人で進めるのではなく、複数の社内協力者と連携して推進していく必要があるため、リーダーシップスキルの向上も図るべく、専門の講座を受講する計画です。 ロジカル思考活かす？ 最後に、既に所有しているロジカルシンキングの書籍を再度読み直し、生成AIを活用する上でロジカルな思考がどのように役立つのか、新たな視点で学び直す予定です。 自己成長はどこへ？ これらの具体的な行動計画を通じて、常に学び続け、自己成長を促す取り組みを実践していきたいと考えています。

どのプロセスが必要？ 分析とは、データ同士を比較する行為であると捉えられます。そして、分析は仮説を立てることから始まり、目的や問いを明確にした上で、仮説設定、データ収集、そしてその仮説を検証するプロセスを踏む、いわば「プロセス×視点×アプローチ」が重要となります. どの視点が有効？ 分析における視点としては、インパクト、ギャップ、トレンド、バラつき、パターンの5つが挙げられ、各々の観点からデータを多角的に検証することが求められます。一方、アプローチとしては、グラフ、数字、数式の3種類が存在し、状況に応じた手法の選択が大切です. どの代表値を使う？ 数字によるアプローチでは、まずデータの中心位置を示す代表値を注視します。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、また、データの散らばりを示す標準偏差などを用いて、他のデータの状態を把握することが重要です。代表値についても、観点により複数の値が存在するため、適切な選定が必要です. 相関はどう読む？ さらに、数式化の側面では、「欲しい結果に対して何か効いているか？」という視点で、相関関係を見いだすことができます。ただし、相関が必ずしも因果関係を示すわけではない点に留意しなければなりません. 今後はどう進む？ 通常、業務においては年度別の件数や特定分野の傾向を、主に単純平均から読み取っていましたし、どのグラフで可視化するかに対して意識が十分ではなかったと感じます。しかし、今回の学習を通じて、目的を明確にし、どの視点でデータを見るべきか、どのアプローチが最適かということを、１つ１つ丁寧なステップとして考える重要性を学びました。また、相手に説明する際には、ビジュアルを活用することで情報がより伝わりやすくなることも実感しました. 次に何を分析？ 今後は、何を分析したいのか、何を知りたいのかを明確にした上で、「代表値」「バラつき」「数式化」の各定義や使用すべき場面を理解し、目的に沿った手法を適切に選択しながら分析を進めていきたいと思います.

全体の学びは何？ 本講座を通じて得た学びは、大きく2点あります。ひとつは「思考は技術で伸ばせる」ということで、もうひとつは「学んだ技術を意識して使わなければ、すぐに従来の思考習慣に戻ってしまう」という点です。 技術で思考はどう？ 前者については、クリティカルシンキングの基礎となる三つの視点や、具体と抽象を往復させる方法、そして第三者視点の重要性を体系的に学びました。また、情報を分解・加工して意味を組み立てる手法や、相手に伝わる文章の作成、可視化の技術も習得できました。これらの技術を活用する中で、自分の思考の幅や深みが広がっているのを実感する一方で、どこにイシュー（本質的な課題）を設定すべきかについては悩むことも多く、成長の過程での痛みも感じています。 実務時の課題は？ 一方、後者の学びとして、実務の忙しさに追われると、つい「とりあえず解決策を考える」という従来のモードに戻ってしまい、イシューを十分に検討せずに議論を進めたために失敗した経験があります。技術を自分の血肉にするためには、知識として持っているだけでなく、日々の業務の中で意識的に活用することが不可欠であると痛感しています。 記録の役割は何？ また、講座を通して、理解した内容、疑問に感じた点、演習の検討過程や実務との結びつきなど、一連の思考プロセスをその都度メモに残すことも効果的でした。メモ化することで、自分の思考を視覚的にチェックし、広げるための材料として活用できました。学習後、実務に落とし込む際も、後からメモを見返すことで記憶の引き出しがスムーズになり、学んだ時の熱量や違和感をそのまま保存できたため、思い出す内容の質も向上したと感じています。 今後の実践は？ 今後は、今回習得した技術をしっかりと自分のものにし、課題であった思考の瞬発力を高めるために、思考の視覚化を実践し続けたいと思います。実務においては、忙しさに流されて従来の思考に戻ってしまうこともあるため、イシューを立てる習慣をどのように維持していくか、具体的な工夫や実践例があれば知りたいです。

グロービスの環境はすぐ馴染める？ 今週は、まずグロービスで学ぶ環境に慣れることを第一に取り組みました。仲間たちと切磋琢磨しながら、6週間でスキルアップしていくというイメージを持つことができ、非常に励みになりました。特に印象に残ったのは、周囲の仲間の中にすでにAIを業務で活用している方が多く、強く刺激を受けた点です。自分自身はまだ具体的な活用イメージが固まっていませんが、課題に全力で向き合う中で、自分の業務に落とし込める方法を見つけ出していきたいと考えています。 経験者との交流で何を学ぶ？ また、今後はコーディングなど高度なAI活用をしている方々とも積極的に交流し、具体的な事例や考え方を学びたいと思っています。グロービスの学び方にも大きなヒントがあり、従業員向けのオペレーション設計が非常に参考になりました。ブレイクアウトルームで細かく思考する時間を確保し、チャットでしっかりとアウトプットする仕組みは、参加者が主体的に学ぶ上でとても効果的です。この進め方は、今後自分が実施するオンライン研修にも十分応用できると感じました。 研修運営のコツは何だろう？ 私は現在、中小企業向けにAI導入支援を、研修や伴走支援の形で行っています。今回の学びを振り返ると、特に「研修・セミナー運営の進め方」に関して多くの気づきを得ました。グロービスの授業では、ブレイクアウトルームを活用して考える時間を意図的に設け、その内容をチャットでアウトプットする流れや、研修の最後に参加者がその場で行動宣言をする仕組みが取り入れられており、非常に効果的でした。これらの運営方法は、今後自分が手がけるオンライン研修でも、参加者の思考やアウトプットを促し、学びを実務に活かすために活用していきたいと考えています。 生成AIの未来はどう見える？ また、生成AIの具体的な活用方法について、もう少し詳しく共有する時間が欲しかったと感じています。ブレイクアウトルームの時間が足りなかった点は、今後の課題として改善していきたいと思います。6週間後にどれだけ成長できるか、とても楽しみです。

AIとの向き合い方は？ 今週は、AIとどう向き合うか、そしてそれに対する動機付けを見直す良い機会となりました。特に、会議の音声をそのまま議事録化するなど、実務にどのようにAIを組み込むかという点と、AIが生成する文章によって生じる人格の乖離という課題が非常に印象に残りました。効率化の恩恵を受けながらも、対面での体温や信頼感が大切であること、また、利便性に流されずに「人間にしかできない価値」をどのように際立たせるかについて、皆で考えを深める必要性を感じました。 実務適用で何を得る？ まず、実務への適用については、AI翻訳の活用により業務効率と精度の向上を図れる点に期待が持てます。さらに、会社のPCに導入されている法人契約のAIソフトを基盤とすることで、セキュリティを保ちつつ実践的なアウトプットが可能になると感じました。 計画はどう立てる？ 次に、学習・行動計画としては、中期的な視点で3月までの大まかな学習スケジュールを定め、仕事とプライベートのバランスを明確に管理する点が印象的でした。また、平日の夜間に確保した時間で「積み上げ」を継続し、自律的な振り返りや次への準備を通じた成長サイクルを実現する意志が感じられ、学びを着実に深めることができると感じています。 スキル共有は可能か？ さらに、共創したいスキルとして、AIから理想のアウトプットを引き出す鍵となる「言語化の精度」やプロンプトの工夫が挙げられます。自分が試してうまくいったプロンプトの工夫や、頭の中にある曖昧なイメージを具体的な言葉に落とし込むテクニックを、メンバー全員で共有することで、AIを使いこなす知恵を蓄積していけると考えています。 探究のカギは何か？ 最後に、実践的な探究として、「このデータから何が導き出せるか」という問いに対し、試行錯誤を重ねることの重要性を感じました。特定のデータから意外なインサイトを得たり、AIによる分析結果を仲間と共有したりすることで、一人では気がつかなかった新たな活かし方をみつけ出す過程が、今後の成長につながると期待しています。

データ分析はなぜ？ 目的達成や問題解決のための有効な手段として、データ分析の重要性を改めて実感しました。適切な分析には、単にデータを眺めるだけでなく、比較を伴うことが必要です。比較する際には、目的から導かれる仮説に基づいてデータ収集と検証を行う方法や、さまざまな視点―インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン―をもとに状況を把握する方法など、多様な手法があります。グラフや数値、数式などのアプローチによって、得られたデータに説得力を持たせることができます。 情報収集はどうする？ また、データ収集には信頼性の高い情報元の活用が欠かせず、単に情報を得るだけでなく、目的に合わせて手を加えることが求められます。実際の現場では、現地調査や見学、アンケートによる意見収集、またはテスト実施など、さまざまな方法を組み合わせることで、多角的に状況を把握し、設問の設計にも特に注意が必要であると感じました。 売上はどう捉える？ 業務においては、売れている商品と売れていない商品の把握がまず基本となります。売れている商品の魅力を分析し、その傾向が同じ商品群に見られるのかを比較することで、機会損失を防ぐ狙いがあります。一方、売れていない商品については、取扱いの見直しが必要かどうか、同様にデータを用いて検証することが重要です。 売りたい商品ってどう？ さらに、売りたい商品の特徴を明確にするためには、仮説をもって比較対象を選定し、データ分析を実施することが説得力を高めるポイントです。また、食品業界のように実績だけでは見えにくいトレンドも存在するため、ニュースや人々の動向に敏感にアンテナを張りながら、時系列にも留意して傾向を把握する必要があります。 課題解決の本質は何？ 仕事の本質は問題解決にあると感じる一方で、ほとんどの業務は何らかのデータに基づいて進められており、その分析が出発点となっています。設問設計には難しさを覚える部分もあるため、より適切かつ効率的な方法について学ぶことができれば、今後の提案や業務改善に大いに役立つと考えています。

仮説検証はどう進める？ 原因についての仮説を立て、その検証のためにデータを集積することは、とても重要なプロセスです。思考の整理には、フレームワークの3C（Client, Competitor, Company）や4P（Product, Price, Place, Promotion）を活用することで、さまざまな視点から情報を捉えやすくなります。また、データの集積方法としては、複数の仮説を構築し、比較するためのデータを収集すること、さらには反論を排除できる情報まで踏み込むことが求められます。 仮説思考って何？ 仮説思考には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、特に後者はWhat ＞ Where ＞ Why（原因追及） ＞ How（Solution）の順序で検証することで、その精度を高めることができます。これまでは、業務上の課題に対し、2～3の情報のみで仮説検証を行っていたため、フレームワークや仮説プロセスを十分に活用できず、深堀りができていなかったと感じます。 情報の正確さは？ 複数の視点から検証を行うことで、偏りのない包括的な情報が得られると同時に、正確なデータと信頼性の高い情報源へのアクセスの重要性を改めて認識しました。不正確な情報による誤解を避けるためにも、情報の正確さは不可欠です。 過去の教訓は何？ 過去の業務を振り返ると、複数のデータベースを活用していたため、データ統合の正確さや集積時点の一貫性が取れていなかったことを反省するとともに、自分のデータ分析に対する知識不足を痛感しました。今後は、正しい仮説を立てることで説得力を持たせ、より正しいアクションへと結びつけていきたいと考えています。 実践で学ぶ仮説は？ また、日常のさまざまなシチュエーションにおいても仮説検証を実践し、Week4で習得した知識を無料研修などの実践の場で活用していくつもりです。問題解決の仮説プロセス（What ＞ Where ＞ Why ＞ How）を業務に取り入れることで、仕事の分析や効率、精度の向上につなげていきたいと思います。

具体的表現を目指す重要性とは？ ビジネスで目指したいことは、「具体的かつ易しく、わかりやすい文章で語ること」との冒頭の話を聞き、自分がしばしば「抽象的」かつ「キーワード」で説明しがちであると改めて感じました。印象的だった学びは三つです。 まず、①「三つの視」です。これが非常にわかりやすく、「あえて違う自分」を意識することが、多角的な視点で新たなアイディアを生み出す基本的な考え方だと思いました。視点、視野、視座を意識することで、制限を超えた考えを持つことができます。 ロジックツリーをどう活用する？ 次に、②ロジックツリーです。思考の偏りを防ぐための便利なツールとして、仕事以外でも様々な状況で使えると思います。ロジックツリーを構築する際にカテゴリー別に整理する作業が思う以上に楽しめました。今後も上手に活用していきたいです。 具体と抽象のキャッチボールを習得するには？ 最後に、③具体と抽象のキャッチボールです。この考え方がまだ習慣になっていない中で、次につなげる思考法がわかりやすく提供されました。②と連動するので、これを意識的に取り入れていきたいです。 グループワークを通じて、自分の思考の偏りが理解でき、他者の意見を聞くことで視野が広がりました。アウトプットの重要性を改めて実感しました。 実践的なアプローチとは？ 具体的に実践したいことが二つあります。 1. 意思決定時には、多くの関係者に納得してもらえるために「自分への批判的思考」を意識し、三つの視、とりわけ「視野」と「視座」を意識します。これにより、他者にも納得のいく説明が可能になると考えています。 2. スタッフ育成においては、自分の経験だけで指示するのではなく、相手の思考を意識しながら業務を進め、ZOOMなどを活用してスタッフの学びにつなげていきたいと考えます。異なる考え方を意識してスタッフの話を聞き、相手の視点で考えることで、目標達成へと導いていきたいです。 最後に、意思決定時には、頭の中だけで考えるのではなく、一旦書き出して言語化することを心がけます。

VRIO分析って何？ 今週の学習を通じ、差別化を考える際に単に「他社と違うこと」を追求するだけでは不十分であると感じました。特に印象に残ったのはVRIO分析です。この分析は、「経済価値があるか」、「希少であるか」、「他社が簡単に真似できないか」、「それを活かせる組織があるか」という四つの観点から整理され、差別化を判断する上で非常に分かりやすいものでした。 模倣の壁は何？ また、魅力的なアイデアであっても、他社が容易に模倣できるものやコストがかかり続けるものは、長期的な強みとなりにくい可能性があると実感しました。VRIO分析を活用することで、その施策が一時的な工夫に留まるのか、継続的な競争優位へと連なるのかを検討しやすくなると感じ、今後は何か施策を考える際に、この四つの視点で一つずつ確認しながら、適切な差別化かどうかを判断していきたいと思います。 組織の強みはどれ？ さらに、今回学んだ内容は、バックオフィス業務を中心とした自分のグループの業務の捉え方を見直す上でも大いに役立つと感じました。私たちのグループは、営業サポートや業績管理など、幅広い業務に柔軟に対応するという特徴がありますが、そのためにリソースが分散し、グループとしての強みや役割が見えにくくなっている状況にあります。VRIO分析の視点からは、「何でもできる」という特性が一見平凡に感じられがちですが、実際には他の組織では容易に真似できない希少な強みとなり得ると理解しました。 伝え方の工夫は？ 今後は、この学びを活かし、自分たちだけでなく周囲の組織にも分かりやすく伝えていきたいと考えています。そして、グループとしてどのような価値を提供できているのかを再度明確に言語化し、立ち位置を整理しながら業務に取り組んでいきたいと思います。 価値の見せ方は？ バックオフィスを中心とした業務は、目標設定が難しく、外部から価値が伝わりにくいという側面があります。そのため、どのようにすればその価値をより明確に伝えることができるのか、皆さんのご意見を伺いたいと考えています。

ロジックツリーとMECEの理解を深める 今回の学びで【ロジックツリー】と【MECE】についてしっかり理解することができました。これまで漠然と理解していたものの、具体的な分析には活用していなかったため、今後の分析に役立てたいと思います。ただし、【感度の良い切り口】を選ぶことが実践では難しいと感じており、特訓が必要だと考えています。今後は、これまでの成功と失敗の分析例を見比べ、感度の良い切り口を探っていきたいと思います。 分析力を向上させるための反省点 私は構造的に物事を分解して考えることが苦手で、【ロジックツリー】や【言語化】によって頭の中で考えていたことを正確に表現できていませんでした。その結果、要因分析の精度が不足していたと反省しています。この学びを経て、より効果的な分析ができるよう努める所存です。もともと時間がかかることもありますが、繰り返し実践し、自分のものにしていきたいです。 実践によるスキルの習得 早速、【ロジックツリー】や【MECE】を日々のデータ分析業務に取り入れ、課題解決に役立てたいと思います。これまでなんとなく分析しており、【what】【where】【why】【how】を頭の中で考えながらも【可視化】や【言語化】していないことが原因で、正確性に欠けていました。恐らく、【感度の良い切り口】が間違っていた可能性もあると反省しています。今後は学んだことを実践に取り入れ、分析の精度を高めていきます。 日々の実践がスキルアップの鍵？ 日々の分析で【ロジックツリー】、【MECE】、【感度の良い切り口】を身に付けるためには、繰り返しの実践が大切です。そのために、同僚が利用している【ミニホワイトボード】を購入し、何度も書き出していくつかの切り口を見極めていこうと思います。確定したら、エクセルに【背景】【目的】【仮説】【ロジックツリー】【5W1H】をまとめ、事前に整理した資料をもとに適切なデータを見極めていきます。自分なりの考察をまとめた後は、依頼者と振り返り議論を通じて、より正確な要因分析が行えるよう努めます。

戦略の選択は？ 戦略における選択、つまり「捨てる」ことについて、ITベンダーの営業マンシミュレーションで学びました。個人のリソースには限りがあるため、何をやるか、何を捨てるかの優先順位を付けることが重要だと再確認しました。 判断の軸は？ 惰性で業務を進めるのではなく、しっかりとした判断軸を持ち、それに基づいて考える必要があります。優先順位を付ける方法として、定量的なエビデンスに基づいた考え方に加え、ROI（投資対効果）を考慮することも大切であることを新たに認識しました。 視野を広げる？ また、個人的な視点だけでは見落としがあるかもしれず、全体を俯瞰できない可能性があります。このため、集合知を活用し、他者と意見交換や相談を行うことが重要だと感じました。 新たな気づきは？ 動画で得たその他の気づきとしては、捨てることが顧客の利便性を増す場合があること、惰性に流されないこと、新参者の意見を聞くこと、餅は餅屋に任せることなどがあります。特に、垂直統合からの脱却や外注の活用について学びました。 業務の見直しは？ 現在の職務では、効率化・高品質化を中心に取り組んでおり、取捨選択をある程度行っていると認識しています。しかし、実際に引き受ける業務には無駄やムラが含まれている可能性があります。これを選別し、より良い処理方法を見つけるために、今回学んだことを活かしたいと感じました。ただし、人間との関係も大切なので、単に定量的な結果や事実を伝えるだけでなく、依頼者の心情に寄り添った対応が重要だとも感じました。 引き算の意味は？ 既存業務や新規業務に対して、足し算だけでなく引き算の視点を持つことを意識します。捨てる選択をしてこなかったので、組織としても個人としても抵抗を感じるかもしれませんが、定量的な数値結果や俯瞰的な視野を持ち、情報共有や提案方法を模索していきます。これらを考慮して、同僚や上司に対して恐れず提案する勇気を持ち続けたいと思います。「それ、無くても困らないのでは？」という問いを自分に向けていこうと思います。

本音はどう引き出す？ メンバーとの関係性やモチベーション向上のために必要なことが、少しずつ理解できてきたと感じます。ひとりひとりの本音を引き出すためには、まずコミュニケーションを重ね、相手の内面に寄り添う姿勢が大切だと思います。 実行結果を見直す？ 実行と結果の振り返りにおいては、まずメンバーに執行責任の自覚を促し、過干渉にならないよう注意する必要があります。計画通りに業務が進み、成果が出ているかを確認するとともに、予期せぬ事態や大きな変化がないかを定期的に見直すことが求められます。万が一不測の事態が発生した場合は、状況の収拾を最優先し、その後、リーダー自身の見落としや構造的な問題を認識し、具体的な改善策を検討することが重要です。 フィードバックは適切？ また、効果的なフィードバックを行うためには、メンバーが自己の業務過程と学びを言語化できるよう働きかけ、具体的な事実に基づいて評価することが必要です。良い点と改善すべき点の双方を明確に伝え、改善策は具体的な行動計画として示すことで、次の課題へと繋げることができると感じています。 動機の理解は十分？ 加えて、モチベーションは人によって異なり、社会的・金銭的・自己実現といった様々な動機があります。理論的なフレームワークを活用しながら、各メンバーの内面にある動機を理解し、個々に合ったインセンティブを提供していくことが、全体のモチベーション向上につながると考えています。 1on1はどう進める？ 会社から積極的な1on1ミーティングの実施を促されている中で、何を伝え、どのように話を進めるか悩んでいましたが、今回の学びを通じてまずは相手の話に耳を傾けることの重要性に気づきました。聞く姿勢を徹底することで、メンバーが自身の考えを整理し、賛同のもと業務を任せられる環境を整えたいと思います。今後は定期的な1on1や適時のフィードバックを通じて、相手の動機を素早く把握し、エンパワーメントの視点から振り返りと改善、そして次なる課題への取り組みを進めていくつもりです。