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活用 ✕ 情報

に関する学び

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見えるギャップは何？ データ分析では、目についた情報にとらわれやすく、都合の良い解釈に陥るリスクがあると感じました。しかし、What / Where / Why / Howの切り口で数値同士を比較し、実際の現場で何が起きているのか確認することで、あるべき姿と現状のギャップを明確にし、解決への道筋を意識することが大切だと学びました。 KPI設定の真意は？ また、サイト分析におけるKPI設定では、ロジックツリーの考え方を活用して全体を俯瞰し、各階層に分解するMECEを意識したアプローチに新たな気づきを得ました。こうした手法は、課題解決や売上、集客の分析においても非常に有用だと考えています。 具体分析の切り口は？ さらに、現在取り組んでいるECサイトのデータ分析では、感度の良い切り口を増やし、より具体的な分析を行いたいと思います。クライアントのサイト課題をあぶり出し、ロジックツリーに落とし込むことで、強化すべきポイントを整理する作業に役立てていくつもりです。 今後の施策は？ 引き続き、現場の状況確認を踏まえながら、What / Where / Why / Howの視点とMECEを意識して分析を進め、課題解決に向けた具体的な施策を模索していきます。

顧客価値はどう変化？ デジタル時代の顧客価値は、もはや商品を単品購入するだけでなく、購入後もアップデートやパーソナライズが施され、継続的にその価値が向上していく点に重きが置かれています。さらに、モノとしての側面だけでなく、体験やサービス（コト）の充実も非常に重要視されています。これに加え、高性能なセンサー技術の進化により、さまざまな製品に小型センサーが組み込まれ、AIによるデータ処理がサービスの質向上に活用されています。 AI活用の課題は？ 一方、生成AIをビジネスに応用する際、製品や仕組みの本質を抽出するのはAIだけでは難しく、人間による検証が求められます。こうした障壁を克服するためには、細かな事象を省いて重要な価値に注力すること、また情報を図式化することで全体を整理する手法が鍵となります。 新製品開発はどう見据える？ 生成AIの活用によって、自分だけでは見落としがちな視点やアイデアを取り入れることができました。これにより、より高い視座で評価者としての役割を果たしつつ、スピード感を持って開発を進めることが可能になりました。今後は、新製品の共同開発において、センサーとAIの導入を視野に入れながら、さまざまな可能性を探求していきたいと考えています。

ネット情報と真の創造性は？ AIには、複数のアイディアを短時間で生み出すという、一見クリエイティブな側面がある一方、そのアイディアの源泉がネット上の情報であるため、真の意味での創造性かどうかは疑問が残ります。たとえ推測に基づくものであっても、ネット上の情報を組み合わせたり、対話を通じてアイディアを形成するプロセスは一定の創造性を感じさせます。また、決められた作業やルーティン業務の遂行にもAIは優れているため、アイディア創出と定型業務という双方の面で活用できる点が非常に興味深いと感じました。 人間の役割は何か？ 製造業を営む私の会社では、類似の図面の読み取りをAIに任せることで、短期間で見積もりを提出できる可能性があると考えています。当初、属人化を解消するために、業務プロセスを分解して誰にでもわかる形に可視化する取り組みにも、AIが大いに活用できると思っていました。しかし、業務が誰にでも理解でき、誰でもできるようになると、その業務はAIの得意分野に移行してしまいます。そうなると、逆に属人性—つまり、人間らしさが生まれる部分—こそが保持すべき価値であるのではないかと感じ、常に人間の役割をどこに置くべきかを考えながらAIと向き合う必要があると思いました。

生成AIで何ができる？ 普段の業務において生成AIを活用しており、議論の壁打ち相手として企画案や文書、資料作成に利用しています。その過程で、生成AIが得意とする分野や、できることの範囲について改めて整理することができ、非常に参考になりました。 言語化はなぜ大切？ また、生成AIを効果的に活用するためには「言語化」の重要性を再認識するとともに、情報の信憑性やセキュリティを踏まえたバランスの取れた運用が必要であると感じています。 業務効率はどう改善？ 現在、採用や研修に関する業務を担当しており、各担当ごとに業務が細分化され、属人的かつ非効率な面があると実感しています。そこで、業務の可視化や定型業務の効率化に生成AIを活用することで、組織全体の力を強化できるのではないかと考えています。具体的には、定型業務や新たな業務の言語化を前提に、プロンプトの型やパターン（役割指定、具体的な指示、出力形式の指定など）をブラッシュアップし、効果的だったプロンプトをテンプレートとして蓄積していくことが求められると感じています。 活用事例、何が必要？ さらに、生成AIの具体的な活用事例やセキュリティマネジメントについて、より深く理解を進めていきたいと思いました。

生成AIの活用はどう進める？ 生成AIの活用について、どのような状況で有効に利用できるか、また取り入れる情報やデータをどのように確保して活用するかが重要だと感じます。たとえプロンプト自体の重要性が指摘されても、根拠の曖昧なデータでは本質的な回答は得られません。現状の把握には、MECEや帰納法、演繹法を用い、その後に仮説に基づいたシミュレーションを実施することで、VUCA時代に適した解決策を見出す必要があります。 データ構築の必要性は？ また、事前にデータを構築する重要性を改めて実感しています。AIがロジカルな要素や各種フレームワークの活用に優れているならば、その利点を活かし、経営コンサルタントとしてクライアントの現状把握を効率化できます。そして、これまで見落とされがちだった具体的な必要データの洗い出しや、その構築プロセスの設計が可能になると考えています。 中小企業でどう実践する？ 企業規模により状況は異なりますが、各々の経験を活かして中小企業に適したAI活用法を創出していくことが求められます。そのため、経験値の異なるメンバー間でグループワークを通じ、データ管理に関するさまざまな着眼点を共有することは、より実践的な学びにつながると感じています。

明確な目的を持つ理由とは？ 森先生による1回目のライブ授業では、本講座を受講する際に明確な目的を持つことの重要性が強調されました。漠然と授業を受けるだけでは知識は身につかず、受講完了後の自分の姿をしっかりとイメージすることから始めるべきだとされました。私も他の受講生同様に、アカウンティングは言葉が難解で、数字に強くないと理解が難しいという固定概念を持っていました。しかし、この講座では構造と意味合いを理解することが目的であり、財務諸表に記載された内容を理解できることが求められるので、少し肩の荷が下りました。 経営報告会を活用するには？ 社長が年に数回開催する経営状況の報告会では、アカウンティング情報を用いた説明が行われます。これまではその情報を深く理解することができずにいましたが、今後はそのような報告を理解し、さらに自ら分析して今後の経営計画を立てられるようになることが理想です。 学びを深めるための具体策 これを達成するために、まず過去の社長説明資料を確認し、直近の経営状況についても確認することから始めます。また、グループワークまでに森先生が紹介した書籍を購入して読み進め、その内容をグループワークで説明できるように準備します。

データの切り分けは？ データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは？ 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする？ また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

自己批判をどう見直す？ 自らの経験に基づいた偏りが生じることは避けがたい現象です。だからこそ、自分自身を批判的かつ客観的に見つめるための「頭の使い方」を身につけることは大変重要です。これを実現するためには、他者からのフィードバックを受けながら、意識的に思考プロセスを訓練していく必要があります。 どの場面で活かす？ 具体的には、以下のような場面での活用が考えられます。まず、顧客との商談では、顧客の立場に立った提案を心がけることが求められます。また、トラブル発生時にも冷静な判断と円滑な解決に向けた思考法が役立ちます。 チーム内の工夫は？ さらに、社内でチームとして物事を進める際は、各メンバーに十分な納得感を与えるためのコミュニケーションが大切です。そして、上司へのプレゼンテーションや報告の場面でも、分かりやすく整理された情報提供が求められます。 アイデアをどう検証？ 物事を考えるときには、無意識に浮かんでくるアイデアを一度冷静に見つめ直すことが必要です。書き出したり言語化したりして、何のためにどう行動するのかという目的意識を持ち、思いついたアイデアが本当に有効かどうかを検証するプロセスを通して、「頭の使い方」を鍛えていくことが望まれます。

生成AIの強みは何？ 生成AI各社の強みを知ることができ、すべてを一つの生成AIで対応するのではなく、それぞれの強みを活かした組み合わせで業務効率化が図れると実感しました。特に、出典も明示されるリサーチに優れた「Perplexity」には、今後積極的に取り入れていきたいと感じています。また、最近話題のClaudeが日本語の文章の行間に強いという点にも新鮮な驚きを覚え、さらに興味が湧きました。 業務利用はどう変わる？ これまで私は、誤字脱字チェック（ただし、個人情報は必ず除外する）、提案書の作成、リサーチなどの業務で生成AIを利用してきましたが、使用していたのは限られたツールにとどまっていました。そこで、今回の学びを機に、特に「Perplexity」をはじめとする他の生成AIも活用し、翻訳機能も含めたさまざまな用途での利用を検討していきたいと思います。 無料と有料の違いは？ 一方で、生成AIには無料版と有料版が存在することから、実際にどこまで無料で利用できるのか、各バージョンの機能にどのような違いがあるのかが分かりにくい点が気になりました。今後、詳細を調べて活用の幅を広げられるよう、より具体的な情報の把握に努めたいと考えています。

適切なグラフの選び方は？ グラフの活用法について、まず何よりも重要なのは適切なグラフの種類を選ぶことだと実感しました。グラフの種類を誤ると、本来伝えたかった内容が正確に伝わらなくなる恐れがあります。単にデータを視覚化するだけではなく、どの部分を強調するか、メッセージや全体の流れとどう整合性をとるかという視点が大切だと気づかされました。 グラフ効果の見極め方は？ また、データの推移や変化を示すために、数字を羅列するだけでなくグラフ化することで、一目瞭然に情報を伝えられる点も大きな学びでした。これまであまり意識してこなかった部分であったため、今後は数年分のデータを用いたグラフ作成に挑戦し、より大きく変化が見えるような工夫をしていきたいと思います。同時に、グラフのタイトルの付け方にも改善の余地があると感じています。 実践提案の工夫は？ 今回得た知見は、次回作成する提案資料にも活かしていきたいと考えています。さらに、相手に内容をしっかり読んでもらうための工夫は、メールなどの日常のコミュニケーションでも重要です。たとえば、メールの件名や資料の冒頭部分、タイトルの付け方などに工夫を凝らすことで、伝えたい情報がより効果的に届くと実感しました。

受講で何を感じた？ 今回の受講を通じて、自己のクリティカルシンキングの力が十分でないことを痛感しました。クリティカルシンキングとは、問いを立て、物事の本質を見極めながら最適な解決策を導く思考法であると理解しています。 視点の切替えはどうなってる？ 問いを立てる際には、「視点・視座・視野」という三つの“視”が重要であり、状況に応じて柔軟に切り替える必要があります。これまで私は現場視点に偏りがちで、最適な解決策を導き出すことができていませんでした。また、構造分解や要素分解においても、特定の視点にとらわれることで本質的な問題解決が十分に行われなかったと感じています。 MECEは活かせた？ さらに、MECE（もれなく、ダブりなく）の思考も不十分で、中途半端な答えに終始してしまう傾向がありました。今後はこの点を意識し、日々の訓練を積むことで思考力を向上させていきたいと考えています。 業務改善に問いは効く？ 実務においては、広告戦略の立案や効果の分析、プレゼンテーションの際に「問い」を意識し、目的や課題を明確化します。加えて、MECEを活用して情報を整理し、複数の視点から本質に迫ることで、より効果的な施策や業務改善へと結びつけていく所存です。

図式の効果は？ PL、BS、CSをつなぐ図式は非常に参考になりました。各要素の関係がわかりやすく示されており、文字情報だけでは得にくい理解が深まりました。テキスト情報も大切ですが、図式を効果的に用いることで、知識の習得が一層進むと感じました。今後は、すべての要素を図式化できるよう、各要素のつながりを意識して学習していきたいと思います。 知識活用はどう？ 知識そのものは、事業構造や実態の把握に基づいた戦略の提言や予算策定などに活かしていきたいと考えています。その際、利害関係者に分かりやすく伝えることが重要だと感じています。また、部下のレベルアップのために、自分自身が良き指導者となり、効果的な教え方の方法論を身につけていくことも目標です。 議論の進め方は？ さらに、業務上で体験した新たな知識を、AIを利用して検証することが好きです。物事の本質を把握し、その意味をAIとのディスカッションで深めることは非常に有効であり、楽しい取り組みです。知らないことや本質、定義が曖昧な知識に気づいた際は、すぐに議論を行うようにしています。これまでは単発的な知識に焦点を当てていましたが、今後は体系化や方法論についても積極的に取り組んでいきたいと思います。