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活用 ✕ 業務

に関する学び

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AIの癖ってどう理解？ AIには独自の癖があるため、プロンプトを工夫し補正する必要があると実感しています。重要なのは、AIを使う際にも自分自身の最終的な判断が残るよう、しっかりとした判断軸を持つことです。これにより、「AIで仕事が奪われる」のではなく、AIがもたらす新たな価値発揮のエリアに前向きに取り組むことができると考えています。 業務でのAI活用はどう変わる？ これまで、業務におけるAIの活用は、文章のプロンプトから文章の成果物を生み出すという形が主流でした。しかし、最近では画像生成にも一定のクオリティが認められることを再認識し、パワーポイントでの報告書作成などにおいて、AIを用いた画像（イメージ）の活用にもチャレンジしたいと考えるようになりました。 未来のツール選びはどう進める？ 普段の業務では、CopilotやChatGPTを活用してきた経験を生かしつつ、今後はさまざまなAIツールを試しながら、業務に最適なツールを選別して使っていきたいと思います。

伝えたい事は何？ 今回の学習を通じて、「何を伝えたいのか」という目的を明確にするだけで、情報の並べ方や強調すべきポイントが大きく変わることを実感しました。また、伝える内容を整理する際の順序が、受け手の理解に大きな影響を与えることにも気づかされました。 グラフの役割は何？ 具体的には、円グラフ・棒グラフ・折れ線グラフ・複合グラフといった各種グラフには、それぞれ得意な表現方法や役割があるという点が印象的でした。同じ情報であっても、「結論 → 根拠 → 補足」の順で提示することで、理解がよりスムーズになると感じています。 会議資料はどう表現？ この知見は、会議での資料作成など、業務の様々な場面で活用できると考えています。まずは「何を伝えるか」を最初に決定する癖を身につけ、「このグラフは何のためにあるのか」と自問することが大切です。また、現場が行動に移しやすいよう、伝える順番や見せ方に工夫を凝らし、読み取るべきポイントを具体的に添えることを意識していきます。

原因は何でしょう？ 問題を解決するためには、原因をプロセスごとに分解して明らかにする方法が効果的だと実感しました。広告にかかる費用と表示回数だけで費用対効果を計算しても、課題解決には至りません。しかし、クリック数や申し込み数といったデータを加えて各割合を算出することで、具体的な解決策のヒントを得ることができました。 A/Bテストはどう？ また、業務では主に定量分析や可視化を中心に行っているため、これまで触れる機会の少なかったwebマーケティングで活用されるA/Bテストについて学べたことは非常に新鮮でした。 仮説、どう作る？ さらに、日々の業務でデータ分析や問題解決を行う際、どうしても過去の経験や周囲の意見に基づくストーリーに頼ってしまい、データ活用が十分にできていなかったことに気付きました。今後は、「What」「Where」「Why」「How」の各ステップや様々なフレームワークを活用した仮説の立案を取り入れ、より効果的な解決策を模索していきたいと思います。

分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

あいまいな表現はどうして？ 実際の業務では、特に気心の知れたメンバーとの会話で、主語を省略したり「あれ」「これ」といった曖昧な表現を使ってしまうことがよくあります。そのため、述語との関係が疎かになっていることもあります。同じ内容でも、正確な言葉を用い、ロジックツリーに基づいた順序で説明することが大切だと痛感しました。これを日常的に行う必要があると感じています。 伝えるスキルはどう？ 口頭での報告や連絡、相談といったコミュニケーションだけでなく、プレゼンテーションや説明、さらにメールやチャットなど、仕事上の情報交換のあらゆる場面でこのスキルを活用できると思います。特定の場面に限定せず、常に意識的に訓練を積むことが、習得のカギだと気づきました。 文章の工夫は何？ 日常業務の中でのメールやチャットでも、主語と述語、その関係性を意識して文章を作成することが大切です。また、対面で説明する場面では、ロジックツリーを書いて、その順序に沿って話すよう心掛けたいと思います。

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。

戦略的思考の重要性とは？ 「戦略的思考とは何か」に加え、改めて「言語化することの大切さ」を学びました。特に言語化については、他の人の多様な意見や考えを聞く中で、同じ意味でも納得しやすい言葉や表現に触れ、大変参考になりました。 どうやってゴールを設定する？ 私は業務改善系のプロジェクト推進を担当することが多く、これらのプロジェクトではゴールの設定が曖昧になりがちです。プロジェクトの推進方法やプロセスも個人に委ねられることが多いので、戦略的思考を活かして企画立案から計画の推進までを進めたいと考えています。 最速でゴールに到達する方法？ 現在も業務改善系のプロジェクト推進を担当し、企画立案フェーズにあります。そこで、今回学んだ戦略的思考を活用し、以下の3つのポイントを取り入れた企画を立案しようと思います。その3つのポイントとは、目指すべき適切なゴール（目的）を定めること、現在地からゴールまでの道のりを描くこと、そして可能な限り最速・最短距離で到達することです。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。

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。

6週間で何を得た？ 6週間の学習を振り返ると、各Weekの内容が自分にとって大きな学びとなったと感じました。特に、論理的思考力やクリティカルシンキングの重要性を再認識し、あるべき姿、すなわちゴールを明確に定めることが不可欠であると学びました。 本質はどう捉えた？ LIVE授業やディスカッションを通じて、自らの「ありたい姿」を「本質をとらえ、問題提起・価値創造・提案し、それを実現できる人物でありたい」と定めました。業務の中で、時には「正しくなさそうな」判断や「失敗しそうな」状況に直面することがありますが、なぜそう感じるのかを常に考えることで、自分なりの判断基準を持とうと努めています。 マーケティングで何を試す？ さらに、今回受講したマーケティングの知識を活用し、主張を組み立てる際や代替案を提示する場面で効果的に取り入れたいと考えています。まずは自分の影響が及ぶ範囲で成果を積み重ね、そのうえで影響の輪を広げることで、より多くの場面で実践していく所存です。

データ収集と分析の重要性は？ 日頃からデータ収集、分析、仮説設定、実行サイクルのスピード感を大切にしていました。しかし、「MECEを意識し過ぎず、時間をかけすぎないこと」を講義で聞いて、今後の業務においてもこの点を意識し、実践していきたいと考えました。 効率的な仮説設定と実行方法は？ 特に、MECEや分析そのものに過度な労力を費やすのではなく、分析結果を基にした仮説設定、そして何より迅速な解決策の実行と行動に焦点を当てたいと思います。このようにして得られた新たなデータの収集→分析→仮説設定→実行のサイクルをより早く回していくことに注力したいと考えています。 MECE活用術と業務への応用法は？ さらに、MECEについては、大項目から小項目へとプロセスを意識して分析項目を洗い出す習慣を、明日から日々の業務の中で身につけていきたいと思います。また、分析にかける時間を事前に設定し、それをもとに効率的に進めていくことも、明日から実施していきたいと考えています。