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活用 ✕ 業務

に関する学び

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フレームワークは何？ 講義全体を通して、フレームワークはゴール設定の補助ツールであり、決して万能ではないと学びました。一方で、漠然とした問いに対しては、観点や仮説の解像度を高めるのに有効だと感じました。実践を通じて身につけるため、業務内で必要な場面を意識的に作り、実際に使ってみることを試みています。 優先順位はどう？ また、ありたい姿として「優先順位の判断が的確な人」を目指しています。仕事もプライベートも、限られたリソースの中で成果を上げるためには、現状を客観的に把握することが不可欠だと考えています。 使い方は合ってる？ フレームワークを有効に使うためには、まずは実際に使ってみることが重要だと思います。先輩の業務姿勢を見ると、直接の業務に結びつかない知識も広く浅く習得しており、自分も情報収集をより効率的に行える方法を模索していきたいと考えています。 戦略と経営知識は？ さらに、優先順位の判断が的確な人になるためには、戦略思考に加えて経営の基礎知識も必要です。特に、他社との協業施策検討では戦略レベルの分析が求められるため、今後はアカウンティング分野の強化にも力を入れていくつもりです。 現状把握はどう？ まずは、現状とゴールを大まかにイメージし、その上で現状をより明確に把握するためにフレームワークを用いて分析を行ってみます。業務に活用する前に、自分自身のキャリアのためにどのような分析が可能か、じっくりと時間をかけて考える予定です。 学びは伝わってる？ 今後は、書籍を活用してアカウンティングの知識習得を進め、学んだ内容を周囲に共有することで自分のモチベーションを上げ、学びの定着にも努めていきたいと考えています。

視点の切り替えは？ これまでのテーマは「生成AIを業務にどう生かすか」でしたが、今回は「生成AIをビジネスにどう生かすか」という観点から考えるため、より高い視点と広い視野が求められると実感しました。 デジタル価値発想は？ 現代のビジネスでは、「サービス価値 × デジタル化」によって新たな価値を創造することが重要です。そのため、デジタル技術の可能性を理解し、新しい着想を得る意識が必要だと学びました。既存技術の組み合わせでも発想次第で革新的な価値を生むことができ、生成AIがアイデア創出の面で大きな役割を果たすと感じています。これまで学んだ生成AIの活用法や問いかけの手法が、今回のテーマでの新たなアイデア構築に直結すると思います。 提供価値の考えは？ また、ビジネスを考える際には「誰にどんな価値を提供するのか」「どのように価値を生み出すのか」「どのように収益を得るのか」という視点が改めて重要だと感じました。デジタル化が進む現代社会では、体験価値の最適化や、データ資産・AIを活用した予測、そして収益モデルの変化など、従来の枠組みとは異なるアプローチが求められています。このような変化に迅速に対応できる企業とそうでない企業との間で、今後さらに大きな格差が生まれる可能性に強い印象を受けました。 今後の課題は？ 一方、これまで学んできた「生成AIを業務にどう生かすか」については、グループディスカッションや自分の業務への落とし込みを通じて具体的なイメージが形成されつつあります。しかし、今回の「生成AIをビジネスにどう生かすか」というテーマに関しては、まだ十分な具体像が持てず、今後の大きな課題として取り組む必要があると感じました。

業務改善の道筋は？ 所属チームの業務改善が現在の大きな課題です。私たちのチームは、グループ会社にドキュメント関連の業務をサービスとして提供しており、改善テーマとしては働き方、シェア拡大、新サービスの開発に取り組んでいます。働き方に関しては、人手不足が叫ばれる中で、必要以上の業務に取り組むメンバーも見受けられ、なぜその業務を行うのか疑問を持っても改善が進まないため、共感を得ることが求められていると感じています。また、シェア拡大に関しては、現行業務の認知度はあるものの、ドキュメントサービスの具体的な利用方法が十分に理解されていない印象です。さらに、新サービスは付加価値を高めてステージアップさせる必要があるため、それに沿った開発が求められています。各課題についてより深く考え、実践の場として活用できると感じています。 働き方の疑問点は？ 働き方の課題としては、過去の慣習に引っ張られて「なぜこれをしているのか」という疑問を持たずにいること、必要以上の責任に縛られていること、そして誰も助けてくれないという思い込みがあることが挙げられます。こうした状況は、業務全体を俯瞰して見る視点が不足していることが原因のように思います. 課題発見の秘密は？ まずは自分自身で課題に気づくことが必要です。マーケティングの調査結果などからも課題は浮かび上がるでしょう。実際にその課題の場に身を置くことで、背景を理解し、何が必要かが次第に明確になっていきます。そして、その必要性をどのように商品化するかは、試行錯誤を通じてしか見えてこないものです。その一つのアプローチとして、ヒアリングを活用し、相手の話にしっかりと耳を傾けることが大切だと感じています.

問題解決プロセスの重要性 物事の問題を解決する際には、プロセスに分けて考えることが重要です。問題解決のプロセスとして、「What→Where→Why→How」の順序で考えることで、思考を整理して進めることができます。 ギャップをどう具体化する？ まず、Whatについては、あるべき姿と現状とのギャップを具体化し、定量的に明確化することが求められます。次に、Where、Why、Howについては、ロジックツリーを用いて目的に合わせた分析を行います。ここで重要なのは、ロジックツリーがMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）である必要があるものの、必ずしもMECEでなければならないわけではなく、目的に応じて臨機応変に使うことが求められます。 事業部の課題分析法とは？ 事業部の課題については、まず現状を分解し、どこが問題でどこが成功しているのかを見極め、その中で原因を深掘りして検討します。また、プロジェクト（PRJ）の進行においては、ゴールと現実を明確にすることで全体の認識を統一し、進行を円滑にすることが重要です。 進行管理と数値化の意義 進行管理業務では、プロジェクトの目標設定及び現状を改めて数値化し、現在の問題が本当に問題であるかを再認識します。会議の進行においても、相手の目的や論点をロジックツリーを使って分解し、論点に基づいた議論を進めることが求められます。 学びのアウトプットをどう活かす？ 最後に、アウトプットとして自分が学んだことを整理し、自分の言葉で言語化することで周りに共有し、「What→Where→Why→How」の思考を習慣化することが大切です。

顧客理解を深める方法は？ ターゲットとなる顧客の設定について、従来の捉え方は表面的で単純な販売先としての関係性にとどまっていた。しかし、事業によって顧客が利益を得られるような関係性を築くことで、分析の視点も変わってくるのではないだろうか。 視野を広げた競合分析の重要性 競合については必ずしも同業者だけに限らない。自社の業界内だけでなく、広い視野で競合を見つけることが重要であり、それにより事業展開の領域も広がるだろう。 実現可能性のある差別化とは？ 差別化には「実現可能性」と「持続可能性」が必要である。施策を検討する際、その場での案を採用しがちだが、より深く考えることが重要だと感じた。この姿勢は自社のチーム内にも浸透させたい。 VRIO分析で価値を再発見する VRIO分析はぜひやってみたい。中期経営計画策定時に新しい収益の柱として新規参入する業界について設定したが、事業計画を練る際にも特にValue（価値）とRarity（他で実施されていないか）は明確に設定すべきだ。従来は新商品開発などで似たような案が多かったが、事業の本当の価値を見つけ、差別化施策を展開したいと考えている。ストーリーに依存せず、分析と思考を積み重ねた上で結論を導き出す取り組みを進めたい。 新規事業計画のための分析ツールは？ 社内の新規事業計画提出の際には、まず現事業をVRIO分析で見つめ直す計画だ。フレームワークは実践することで習熟度が上がる。身の回りの業務でも3CやSWOT分析を活用して分析スキルを向上させ、自分の中の引き出しを増やしていきたい。行った作業後にはフレームワークのポイントが抑えられているか振り返り確認を行うことが重要である。

評価面談で何を学ぶ？ 評価面談において、事前準備から面談後の振り返りまで、これまで学んだ理論やポイント、スキルを活用する大切さを再認識しました。まず、事前準備では事実を偏りなく正確に把握することが重要です。把握した事実をもとに評価の仮説を立て、その仮説を十分に裏付ける根拠となる情報を引き出すため、効果的な質問を用意しました。面談中は、本人が十分な振り返りを行い、成果を正しく見極めることで、伝える評価と本人の認識が一致するよう努めました。さらに、できていた点や苦労した点に対し、適切な評価と労いの言葉を伝えた上で、期待する役割や目標を再確認し、本人のモチベーションと認識をすり合わせました。同時に、今後のサポートに関する確認と提案も行いました。これらの内容を誤解なく明確に伝えるためには、論理的かつ感情に配慮した「人を動かず」コミュニケーションが必須であると感じました。 論理と感情両立は？ 論理的かつ感情に配慮した「人を動かす」コミュニケーションは、業務のあらゆる場面で必要だと実感しています。例えば、業務プロセスの改善についてチーム内や他部署と議論する際、論理だけに偏ると相手の心に響く共感が得られず、一方で感情に配慮しすぎると議論が進まなくなることがあります。こうした日常のやり取りを通じて、今回の学びを業務に積極的に活かし、成果につながるコミュニケーションを実践していきたいと考えています。 改善策は何が？ 事実の把握、相手への共感と感謝、認識の一致、目標（期待役割）の再確認、建設的なプロセス（継続サポート）の提案、そして定期的な振り返り。これらのステップを意識することで、個人としても組織全体の業務改善に貢献していきたいと思います。

仮説の意味は何？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えを意味します。仮説を立てる意義としては、検証マインドを高め説得力を増すこと、関心や問題意識をより明確にすること、物事の進行スピードを早めること、そして行動の精度を向上させることが挙げられます。 複数仮説の意義は？ また、仮説を考える際には、複数の仮説を同時に立てて決め打ちしないこと、そしてその仮説同士が異なる切り口で網羅的に考えられていることが重要です。さらに、フレームワークを活用することで、自分の思考の幅を広げ、複数の視点から仮説を検証する機会が得られます。この点では、各仮説の正しさそのものよりも、いくつかの異なる切り口を持つことが非常に大切です。 検証方法はどう？ 仮説の検証方法としては、既存のデータを活用して確認する方法や、新たにデータを収集して比較検証する方法があります。比較のためのデータ収集においては、都合の良い情報だけに偏らないよう注意する必要があります。 営業での仮説は？ また、仮説は営業の現場においても有用に活用できます。例えば、売上の進捗をマネジメントする上で、現状の売上に対して問題はどこにあるのか、原因は何か、そしてどのように解決すべきかといった点を明確にするために、問題解決の仮説は大いに役立ちます。こうした仮説をもとに施策を考え、実行し、その結果をデータをもとに定期的に分析することで、施策の軌道修正を行い、着実な成果を導くことが可能になります。 フレームワーク活用は？ 最後に、従来は活用機会が少なかったフレームワーク、たとえば3C分析や4P分析を実際にどのように業務に取り入れているのか、その事例についても知見を得たいと考えています。

今週の学びは何？ 今週の学習では、グラフや図、文字の視覚効果を活かす工夫と、ビジネスライティングについて学びました。特に「相手に読んでもらえる」という良い文章作成のポイントに大きな共感を覚えました。 グラフはどう使う？ まず、グラフや図の効果的な使い方では、時系列には棒グラフ、推移や変化の表現には折れ線グラフ、割合やパーセントの表示には円グラフが有効であることを学びました。また、フォントや色、下線、アイコンを適切に活用することで、伝えたい内容がより明確に伝わる工夫についても理解を深めました。 良い文はどう作る？ 次に、ビジネスライティングにおいては、良い文章を作るための4つの勘所―目的を明確にする、読み手を理解する、内容をしっかりと構成する、そして相手に読んでもらえる工夫をする―という点が示されました。さらに、冒頭にアイキャッチを置いたり、リード文を工夫する、文章の硬軟を調整する、体裁を整えるなど、読みやすさを高める具体的な手法も学びました。 学びをどう生かす？ これらの学びを、今後の業務に積極的に活かしていきたいと考えています。たとえば、社内会議や説明会、研修会などのプレゼンテーションでは、以前は伝えたい内容を分かりやすく伝えることに注力していましたが、今後はグラフや図、表の活用により視覚効果を高め、より丁寧な資料作りに取り組む予定です。メール文章では、結論を先に述べ、余計な表現を削ぎ落とすとともに、「相手に読んでもらえる」ための工夫をさらに磨いていきます。さらに、社内報告や議事録においては、文章の冒頭に要旨を簡潔にまとめるとともに、フォントや色、アイコンを活用することで、情報を効果的に伝えることを目指します。

戦略フレームはどう？ 名前だけは知っていたものの、これまでの業務に戦略のフレームワークをうまく活用できていませんでした。今回改めてその概要を理解することで、特にクライアントの会社に対してもっとフレームワークを活用したいと考えるようになりました。 3CやSWOTって何？ まず、3C分析についてですが、成長市場で早期参入することは、競合がまだ強くない段階でシェアを獲得できるため有利です。そして、SWOT分析においては、脅威を機会に転じる発想も重要です。たとえば、規制は一見不利に見えることがありますが、実際には新しい成長チャンスをもたらす可能性があります。さらに、バリューチェーン分析では、付加価値の源泉を強化し、競合との差別化を図ることが重要です。 環境をどう整理する？ まずは3C分析から始め、自社や他社、そして顧客に取り巻く環境を言語化しようと考えました。また、クライアントの業務をバリューチェーン分析に当てはめてどこに最もコストがかかっているかを明確にし、それを提案に活かしたいと思っています。これらの分析をまとめ、他の人ともシェアすることでさまざまな視点を取り入れ、精度を高めたいと考えています。最終的には、各分析内容をNotionに保存し、いつでも閲覧できるようにします。 共有はどう進める？ 具体的には、新規事業の会議を進める際に、ホワイトボードなどを使って3C分析の図を描くなど、視覚的に共有しながら会議を進める予定です。また、業務が始まる前の30分を使って、学んだフレームワークを紙に書き出しながら整理する習慣をつけます。頭の中で言語化できないことに関しては、他の人にもヒアリングをして解像度を高めていきます。

思考の偏りに気付く瞬間は？ 人は無意識に考えやすいものや経験に頼りがちで、それが思考の偏りを招くことがあります。このため、思考結果に抜け漏れがないか、新たな視点により発見する機会やリスクがないかを見定めるために、クリティカルシンキングがビジネスにおいて非常に重要であることを理解しました。 思考プロセスの改善方法は？ 自分の思考の癖が、網羅的な視野や視座を狭めていることに気付き、驚かされました。また、自分の思考プロセスが体系的でなく、後から整理するだけのものになっていることに直面し、感覚的に考えている現実を痛感しました。 現在、行動と思考を同時に行うと、思考の癖がそのままアウトプットに反映されます。このため、思考を整理してからアウトプットできるよう、自問自答する習慣をつけたいと思います。 クリティカルシンキングをどう活用するか？ クリティカルシンキングはあらゆる業務で活用可能ですが、特に自身の悩みの場面で使うことが効果的です。具体的には、小集団改善サークルでの後輩指導や新規業務の提案企画書作成が挙げられます。後輩指導に関しては、指導に自信が持てないのは、自分自身が適切な方法で十分に考えていないからだと考えています。しっかりと思考できれば、自信を持って指導できるはずです。また、新規業務の提案についても、視点を狭めてしまった結果、機会やリスクをうまく抽出できていない可能性があります。 具体的な実践計画は？ 今後は、自分の思考に偏りがあることをまず認識し、次回以降でクリティカルシンキングの理論を実践していきます。視座や視点を広げるために、「目的は何か？ なぜか？ どうしてか？」と繰り返し自問自答することを心がけます。

講座全体の学びは何ですか？ 講座全体を通じて、以下の三つの点が重要であることを学びました。 全体を捉えるには？ 一つ目は、物事を全体的に捉えることです。局所的に見るのではなく、マクロな視点で捉えることが重要です。そのためには、フレームワークを活用することが役立ちます。 資源投入をどう考える？ 二つ目は、限られた資源をどこに投入するかを考えることです。資源は有限であるため、どこにリソースを集中させるかを判断することが、成功への鍵となります。 仮説思考はなぜ必要？ 三つ目は、仮説思考を身につけることです。ビジネスにおいては、すべての事を詳細に調べられるわけではありません。ある程度の情報を基に仮説を立てる必要がある場面が多々あります。 将来への活かし方は？ これらの学びは、明日からすぐに活かせるというよりも、長期的には有効になってくると考えています。特に、現場の実務に携わる立場である私にとって、日々の業務はどうしても局所的になりがちです。しかし、将来的にリーダーやマネージャーとしての役割を担うことを見据えると、マクロな視点での判断が求められる機会が増えるでしょう。今のうちから対局的に考える習慣を身につけておきたいと感じました。 高みを目指すための視点は？ 日常業務では大局的に考えることが難しく、ついミクロな視点に陥りがちですが、より高いポジションに就いた際にはマクロな視点で物事を見る能力が必要になります。このため、グロービスでの授業を通じて、そのようなスキルを鍛えていきたいと思います。ナノ単科から単科、そして本科と進む過程で、より広い視野を身につけられるよう取り組んでいきます。

自分とAIの違いはどう？ 自分とAIの回答を比較することで、双方の違いや差異に気づくことができました。思考やアイディアが行き詰まったときには、AIとの壁打ちを活用し、柔軟な発想を引き出していきたいと考えています。 言語化の大切さは？ また、相手が人であれAIであれ、「言語化」のセンスやその重要性に気づかされました。AIだからといって雑に指示を出すのではなく、人に依頼する際と同様に、分かりやすく丁寧な指示を心がけることが大切だと実感しています。 人間とのズレはどう？ AIは問いや指示に対して的確に答えを出してくれる一方で、人間にはどうしてもズレが生じます。しかし、そうしたズレがあるからこそ、コミュニケーションに面白さや難しさが生まれるのだと感じ、AIだけに依存せず、人との対話も大切にしていきたいと思います。 データが示す信頼性は？ さらに、過去のデータを活用して人とAIの回答の差異をレビューすることにより、AIの正確性、信頼性、精度を評価し、その利用価値を検証していく必要を感じました。これにより、AIによる会議資料の作成はもちろん、上層部からの想定質問に対する回答準備など、具体的な業務への応用も検討しています。 AI活用の可能性は？ また、業務の棚卸を通じて、普段あまりAIを活用してこなかった分野にも活用の幅が広がる可能性があると考えています。まずはどの業務に優先的に適用していくか、そのプライオリティを明確にすることが重要だと感じています。 対話AIの未来は？ 対話型AIコーチング・メンターの是非についても、今後のコミュニケーションや業務効率化の観点から、議論していく価値があると認識しています。