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業務 ✕ 作成

に関する学び

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自分の見直しは？ 「批判的な自分を育てること」は、物事を適切で十分なレベルまで考えるために欠かせない要素だと感じました。自分の思考の制約を意識し、結論に飛びついていないかどうかに気づくことが大切だと思います。 深める方法は？ また、思考を深めるためのフレームワークとして、「３つの視」や「具体・抽象」、ロジックツリーやMECEの使い方を学びました。これらの手法には、初めて触れるものもありましたが、日常の業務で実践的に活用できる可能性を強く感じました。 業務の見直しは？ 業務においては、主なステークホルダーが顧客、チーム、そして社内向けの報告ラインとなっています。そのため、アウトプットに対して常に批判的な視点で問い直し、適切な質と量の思考ができているかを確認する習慣を取り入れたいと考えています。特に「３つの視」は、さまざまな立場に立って考える際に意識して活用できると感じています。 具体的対策は？ 具体的には、顧客との会議での提案や進捗報告の際に、事前の資料作成や想定される質問への対応、そして対面での伝え方など、相手の立場からの視点を広げる工夫を行っていきたいと思います。そして、各場面で適切なフレームワークを見極め、実際に使いこなすためにも、日々の振り返りを通じてスキルを磨いていきたいと考えています。

なぜ仮説が重要？ 問題解決において、まず課題箇所の特定が不可欠であり、そのために仮説を立てる必要性を改めて実感しました。仮説を構築する際は、複数案の用意、網羅性の確保、決め打ちを避けること、目的と時間軸を考慮することが大切だと理解できました。結論の仮説と問題解決の仮説について具体例を通して示されたため、理解が容易でした。5年度の稼ぎ頭に関する問いにはすぐに答えられなかったものの、考えるための大切な気づきを得ることができ、３Cや４P分析を改めて思い出す良い機会となりました。 どう伝えるべき？ また、仮説を用いることで仕事への関心や問題意識が高まる点に共感しました。そのため、職場のスタッフへもさまざまな課題を解決するために仮説を立てる重要性を伝えていきたいと考えています。現在進めている複数のプロジェクトに対しても、トップダウンな指示ではなく、実現したいあるべき姿に合わせてどのような仮説が考えられるか、自ら考える取り組みを促していきたいと思います。 どの関わり方が有効？ さらに、前回の「データの傾向を把握する」関連動画で学んだ分散図やパレート分析の手法は、今後の資料作成などの業務に役立てたいと感じました。最後に、メンバー自らが仮説を考える習慣を身に着けるために、どのような関わり方が有効かを知りたいと思います。

数年後の実装はどう？ 私が想像していた「数年後の使い方」がすでに実装段階にあると実感しました。一方、社内情報を取り扱える生成AIはセキュリティの関係から、資料作成レベルのアウトプットには至らない状況です。そのため、どこまでAIと協力して業務を進められるのかを考える必要性を感じました。 需給と包装の課題は？ 動画内で紹介されていた需給予測の活用は、使用期限が短い食品業界にとって非常に意義深いと思います。また、包装という業務に絞った場合、配送効率の向上など、AIの効果的な利用が期待できると感じました。運送の効率化は国家レベルで急務となっており、一定規模以上のメーカーにとって、パレットやコンテナ単位での積載効率を上げる取り組みは喫緊の課題です。商品のサイズや荷姿の制約を考慮して最適な製品形状を導き出す機能は、AIによる簡略化が可能であり、社内システムに組み込むことで非常に有用になると考えています。 生成AIの導入は？ また、業務に活用しやすい生成AIについても興味を持っています。現状は社内情報に対応できるソフトが限られていますが、情報システム部門からは順次拡充される予定とのことです。具体的にどのような生成AIが導入されれば業務効率化に寄与するのか、実務で利用されている方々の意見をお伺いしたいです。

伝え方って何が重要？ 今週の学びでは、「伝える」という行為において文章構成だけでなく、使用する表現方法や視覚情報が情報の正確な受け取り方に大きな影響を与えることを実感しました。普段何気なく扱っているグラフも、選び方や見せ方を誤ると、本来の意図とは異なる解釈を生みかねません。そのため、文章構成の理論とともに、視覚情報の扱い方の重要性を再認識することができました。 誰でも分かる文章は？ また、日常的に「誰が見ても同じ解釈ができる文面」を心がけ、無駄な装飾を控えた上で、必要な箇所を適度な装飾で強調してきた自分の工夫を、理論として整理できた点が大きな収穫でした。キーメッセージを文字情報のみならず、表やグラフなどの視覚情報として示すことで、伝えたい内容の精度と説得力を高める方法を改めて理解することができました。 業務への応用は？ 学んだ内容は、全社員宛の研修開催メールや研修のレビュー、次年度のプラン検討資料の作成、プレゼンテーションなど、日々の業務において実践していくつもりです。誰が読んでも理解しやすい文面を心掛け、必要な情報を過不足なく整理すること。さらに、キーメッセージをシンプルに示すとともに、適切な視覚資料を用いて内容の補強を行い、誤解なく伝わるコミュニケーションの実現を目指していきたいと考えています。

生成AIはどんな利点がある？ 生成AIの得意分野について、一般相談や文書の要約、文書作成といった各業務で優れている点や注意点が具体的に理解できました。状況に応じて必要な情報を提供し、改善指示を出すことの重要性や、生成AIが実際にできること・できないことを把握する必要性を実感しました。また、さまざまな種類の生成AIが存在し、それぞれに得意分野があることに驚き、今後積極的に活用していきたいと考えるようになりました。 BPOはどんな影響を及ぼす？ 一方、当社では損害保険会社向けのBPOを行っており、相手先がAI活用に積極的であるため、業務が逼迫した際にはBPOではなくAIによる効率化が選ばれる可能性が高い状況です。こうした流れに対抗するため、当社としてもAIを活用したBPOが可能であることを示す必要があります。そのため、まずは既存のBPO現場で損害保険会社と協力し、AI活用の実績を作るステップが求められています。 社内AI活用の課題は何？ また、社内でのAI活用状況はまだ十分とは言えず、活用のばらつきが見受けられます。現在、情報漏洩リスクが課題であるため、業務と直接関係のない領域でまずはAIを試してみるよう推奨する必要があります。そして、合わせて生成AIの活用ガイドラインを社内に周知することも重要です。

問いをどう理解する？ 「問いを立てる」という言葉について、普段の言い回しとは異なり、初めはピンと来なかったものの、ライブ授業の具体例を通じて理解が深まりました。YESかNOで答えられる問いを設定することで、その答えに対する論拠や分析が求められ、論理的な説明が自然と身につくと実感しています。これまでの日々の業務にも通じる部分があり、改めてその意義を認識することができました。 フレームワークの再確認は？ また、これまでシステム開発の現場で漠然と使っていた思考のフレームワークが、今回の学習を通じて再確認できた点も大きな収穫です。部署内で複数のシステム開発案件のレビューを行った際に、報告内容が論理的でない場面に直面することがあり、状況を整理するためにこのフレームワークを意識的に活用できそうだと感じました。さらに、事業計画の立案や部下のサポートにも、今までの経験にとらわれない新たな視点を加える上で大いに役立ちそうです。 イシューリストをどう見る？ ライブ講義で紹介されたイシューリストの作成方法も非常に印象的でした。日常業務では緊急度の高いものが優先され、本来注目すべき課題が見落とされがちですが、イシューリストを作成し定期的に見直すことで、重要な問題点を把握し、対処策を検討する体制を整えられると感じました。

イシュー設定の重要性に気づく 業務に取り組む際のイシュー（本質的な問い・課題）を立てる重要性とその方法を理解しました。これまでは業務の本質的な課題を意識することを忘れていましたが、その大切さに改めて気づかされました。また、状況に応じてイシューが変化する可能性があること、一度立てたイシューを継続して意識し続けることの重要性も感じました。 フロー作成時のイシュー特定法 新規業務のフロー作成や既存業務のフロー確認において、まずイシューを特定することに着手します。突発的な業務についても、その場の感情や流れに任せず、必ずイシューを特定するよう努めます。また、状況に応じてイシューが変わる可能性を理解しているため、固定されたルーティン業務でも定期的に振り返り、その業務のイシューを再確認していきます。 議論を活かすために必要なこと 新規業務のフロー作成や既存業務のフロー確認、イレギュラー案件や突発的な依頼、会議など、議論の場においてもイシューを特定し、全員で方向性を共有することで建設的かつ適切な根拠をもとに議論が進みやすくなると感じました。社内アンケート結果をもとに課題を抽出する際にも、まずイシューを特定することを心がけ、その際には過去に学んだピラミッドストラクチャーを活用して根拠が明確になるようにします。

比較と目的はどう考える？ 分析において、「比較」と「目的への立ち返り」の大切さを改めて感じました。何かしらの数値をグラフ化して報告するだけでは、かえって分析した気分になってしまい、実際は単なる数字の結果報告に過ぎなかったと認識しています。今後は、目の前の数字だけではなく、適切な比較対象を設定し、分析結果としてしっかり報告できるよう努めたいと考えています。 上司の反応はなぜ？ 直近の業務では、状況報告を上司に行った際、好意的な反応を得られず、簡単に取得できる情報だけに依存し、見栄えの良いグラフや表を作成するだけの報告になっていたことを痛感しました。単に数値を並べるだけでなく、それぞれの情報をきちんと比較し、その内容から次の対応や施策を検討できるような報告に改善する必要性を感じています。 次の一手はどうする？ そのため、今後の取り組みとして以下の点を意識していきます。 まず、分析の目的を再度明確にすること。 次に、比較する項目や内容について、上司の意見や生成AIのサポートを活用しながら見直しを行うこと。 さらに、定量的な分析だけでなく、定性的な分析も取り入れられるよう検討を進めること。 そして、最終的には目的に沿った次の対応策が検討できるような報告をまとめることを目標とします。

メール伝達は伝わる？ 日常的にメールでコミュニケーションを取る際、読み手を意識して情報を発信することには慣れています。この点において、自分の手法や考え方が適していると感じました。しかし、相手に意図が正確に伝わっているかどうかを確認するためには、直接会話を交わすなどし、必要であれば補足説明と文章の改善が求められると考えています。 グラフ活用の工夫は？ グラフの見せ方に関しては、これまで気にしてこなかった機能をたくさん知ることができ、新しい工夫を学びました。これを機に、試行錯誤しながら積極的に活用したいと思っています。 業務連絡はどう届ける？ 業務連絡において、重要かつ複雑な内容を多くのメンバーに効果的に伝えるためには、スライドを使用することが有効であると感じています。特にグラフの作成に対して苦手意識があったため、これからはスライド作成を積極的に行い、グラフを用いることでメッセージが明確かつ誤解なく伝わるよう訓練したいと思います。 定例会議、伝わってる？ また、チーム内での定例会議においては、特に伝えたい情報をメンバーに展開することを重要視しています。会議に出席できないメンバーもいるため、スライド資料だけでも理解できるような内容を準備し、経験を積むことを目指しています。

顧客は何を求める？ 今回の学びでは、「もののサービス化」の重要性について実務の視点から考えさせられました。従来は優れた製品を作れば売れるとされていましたが、現代では顧客が求めるのは製品そのものではなく、その製品から得られる体験やサポートです。医療の例では、単に医薬品を提供するだけでなく、患者の服薬管理といったサポートもサービスとして評価されるようになりました。つまり、物そのものを売るのではなく、体験や成果を提供することで価値が拡張されるのだと理解しました。 医療はどこへ向かう？ 加えて、医療分野におけるデジタル化の動向も学びました。医療DXは医療の仕組みそのものをデジタル技術で変革する取り組みであり、デジタルヘルスは日常で利用できる健康サービスとして機能しています。また、AI医療の進展により、画像診断や診療支援、カルテ作成、服薬サポートなどの分野で、従来の「治療」から「継続的な健康サービス」へと医療のあり方が変わりつつあることが印象的でした。 業務改善はどう進む？ 普段の業務にもAIのサポートが加わることで効率化が期待できる一方で、まだ学ばなければならないことが多いという現実を再認識しました。今後は今回の学びを活かし、実務における改善や効率化を積極的に進めていきたいと感じた一週間でした。

前職はなぜ意義ある？ 前職ではSEとしてプロトタイプを作成し、フィードバックを受け取るサイクルを繰り返していたことを思い出しました。現在の業務では同じような機会は少ないですが、その経験を活かし、使用中のツールの改修や新規作成に取り入れていきたいと考えています。また、モノ作りのみならず、業務フローの改善にも生かす意欲があります。 フィードバックの鍵は？ 実践までは至っていませんが、実践演習を通して、まずアイデアを形にし、ユーザーからのフィードバックを受けるそのプロセスの繰り返しが、よりユーザーが求めるものを作り出す鍵であると感じました。さらに、プロトタイプの種類によって得られるフィードバックが異なるため、何を目的にするのか、現在のフェーズはどこにあるのかを踏まえた上で、プロトタイプの作成と検証を進めることが重要だと考えています。 スピードはなぜ大切？ とにかく、形にすること、そしてスピードが大切であると実感しています。形にすることで自分の考えが整理され、ユーザーやメンバーからコメントやフィードバックを得やすい状況が生まれます。そのサイクルをスピーディーに回すことが成果につながると感じました。また、ユーザーテスト前に評価基準を設定しておくことで、課題を見失わない工夫も大切だと実感しました。

AIはどう分析するの？ AIは、要素の分解や比較を通じて分析を行う能力が、人間の思考プロセスに大きく近いことが分かります。人間が理解力や社会性を身につける過程と大きな違いはなく、シンプルな設問でも、複雑な要因分析や結論形成を試みる際に、AIに問いかけることで効果的に絞り込みができるようになっています。そのため、利用者側にもよりクリティカルな論理思考が求められます。 国内資料はどう集約するの？ また、日本国内のマーケットレポートに利用される各種資料やデータの収集、そして要約のための叩き台としての活用が進められています。過去の資料のデータアップデートや上書き修正、各種規程類の集約によって、社員向けの問い合わせ対応を効率化するための社内チャットボットの作成も試みられています。これは、規程をすべて把握している社員が少ないことから、重複する問い合わせを減らし、質問の重複発生の要因を分析する狙いがあるものです。 業務フローはどう自動化するの？ さらに、規程から業務フローの自動生成を行う取り組みや、システム間で紐づけが難しいデータの収集方法、さらにはシステム構築に関する相談も行われています。一方で、AIの情報が必ずしも最新でない点には注意を払い、参照するデータの正確性に留意する必要があります。