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時間 ✕ 作成

に関する学び

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自分ごとは何だろう？ 具体的な企画に順を追って取り組む中で、AI活用について以前よりも具体的なイメージを持てるようになりました。しかし、実際にはどこか「自分ごと」になっていないように感じています。AIが生成したものには自分自身の熱が感じられず、まるで部下が持ってきた資料をただ上司に渡すような印象を受けました。これは、AIを使用する際に自分の最終イメージやコンセプトが十分に明確化されていなかったためだと実感しています。 研修資料をどう活かす？ 最近は、研修の企画・設計・納品といった業務が大半を占めています。テーマ、目的、時間、習得内容、ワークの内容など、ある程度の情報を提示すれば「大枠」や「タイムテーブル」は作成してくれるものの、これを具体的に役立つ内容に落とし込むまでにはまだ距離があると感じています。今後は、過去の研修資料をアップロードし、手持ちの「ネタ」をどのように活用・発展させて研修として仕立てるかを模索することから始めたいと思います。

生成AIで何が変わる？ 生成AIの活用に対しては、多くの受講生が共通の問題意識を持っているように感じます。グループワークを通じて、これまで実際に試したことのなかった活用シーンに気づくことができ、また動画を通じてAIを活用してプレゼン資料を作成できるという点も改めて理解できました。 効率的資料作成はどう？ これまで毎年、昨年度の振り返りや今年度の目標・課題、テーマを説明する資料を作成していましたが、今後は最終的な資料のイメージや伝えたい内容をもとに情報を整理することで、効率的な資料作成を目指せると考えています。時間がない際には、AIにメールや資料を読み込ませ、論点を整理してもらうことで、迅速に頭の中を整理する助けになると実感しました。 AI活用の次の一歩は？ また、AIエージェントと呼ばれる自律的な使い方やプログラミング支援について紹介されていますが、具体的にどのように活用していけば良いのか、今後の実践方法を知りたいと思います。

忙しさの中でどう考えましたか？ これまで大学で学んだ理論やフレームワークは、どこかで聞いたことがある程度の知識に留まっていました。しかし、社会人になってからは忙しさに追われ、足元の仕事に忙殺される中でじっくりと考える時間がなかったと感じています。今回のケーススタディでは、具体的な事例をもとに学習することで、集中的に知識を吸収できたことが大変良かったです。まずは小さな部分から実践に移していきたいと考えています。 将来の成長をどう見極めますか？ また、私が所属している業界では将来の成長投資が活発に行われ、どこに注力すべきかを見極めることが求められています。講義を通して、いきあたりばったりのアプローチが機会損失につながることを身に染みて理解しました。これまでのワークで感じた理論やフレームワークのポイントについては、別途作成した概略ファイルにまとめています。今後は、そのファイルを参考にしながら、戦略思考を実務に有効に活用していきたいと思います。

比較の価値って？ 分析の際、最初に比較の視点が重要であると実感しました。私自身、比較に対して苦手意識がありましたが、実務を通して比較分析を実施するうちに、他者の意見が新たな視点を与えてくれることを学び、自分以外の考えを取り入れる意義を改めて認識しました。 情報分析の秘訣は？ また、上司から課題解決のための情報分析を依頼されたときのプロセスも振り返りました。まず、分析の目的を明確にし、次に何と比較するかを検討します。データが少ない場合は割合で表し、表を作成した上で適切なグラフによって視覚的に表現します。その結果を客観的に評価し、必要であればさらに深堀りした分析を行うという流れです。 視点の工夫は？ 最後の課題では、男女別や地域別といった切り口での分析が有効であると感じました。ただ、これらの視点に気づくまでに時間差が生じてしまいました。あらかじめスムーズにアイデアが浮かぶようになるためのコツがあれば、ぜひ教えていただきたいです。

講義で何を学んだ？ 今週の講義で、資料は自分の考えを正しく伝えるための重要なツールであると実感しました。普段何気なく使っていた文字やグラフの見せ方について、聞き手にどのように伝わるのか、どこに注意すべきかを改めて学び、自分の意図や伝えたい内容を明確にすることの大切さを再認識しました。 資料作りの意図は？ 資料作成の際は、まず自分が何を言いたいのか、相手に何を理解してもらいたいのかをはっきりさせ、その内容が正確に伝わる方法を考えながら作成する必要があると感じました。また、資料を最後まで読んでもらえるかを常に意識することも重要です。 時短と伝達のバランスは？ 会社では資料作成にあまり時間をかけない方針があるため、今回学んだことは非常に参考になりました。たとえ作成時間を短縮しても、相手に正確に伝わらなければ逆に時間がかかってしまうことを考えると、シンプルであっても相手の立場に立って見直し、丁寧に作成することが求められます。

どんな視点が役立つ？ ライブ授業では、３つの視点から自分自身の考え方の思い込みやクセに気付くことができました。この経験を通じて、問題を客観的にとらえ、さまざまな角度から漏れなく考えられる力を身につけたいと感じました。また、常に「何のために？どうして？なぜ？」と問いかける姿勢を保ちたいと思います。 考える目的はなぜ大切？ 一方で、以前は伝え方や表現方法にばかり気を取られていましたが、動画学習を通して「何のために考えるのか」という目的の明確化の重要性を改めて実感しました。仕事においても、意見交換や報告書の作成にあたって、伝える目的や業務全体の目標を見失わないよう心がけていきます。 問いかけはどう適切？ さらに、問い続ける姿勢については、人に対して「なぜ？なぜ？」と繰り返し問いかけると、場合によっては相手の時間を奪う可能性があることにも気づきました。今後は、状況に応じて適切に問いかけの程度を使い分けるよう努めたいと思います。

戦略策定の視点は？ 目標を達成するための課題や対策を検討する際に、PESTや3Cといったフレームワークを活用し、様々な視点から物事を俯瞰することが重要であることを学びました。また、フレームワークを完成させること自体が目的にならないように、要点をしっかりと押さえることが大切だという点が強く印象に残りました。 広い視野はどうする？ フレームワークを利用することが目標ではなく、その視点から物事を広く見る習慣や能力を育むことが大切だと感じました。今後、戦略を立てる際には（戦略というと大袈裟かもしれませんが、何かを判断する際に）、そのような視点で考えるように意識したいです。 習得の工夫は何？ 理想的には、自然に身に付くまでにフレームワークを作成することから取り組みたいと考えています。そのために、しっかりと時間を確保し、フレームワークを完成させることを目的にしないように、動画で学んだ要点を見返しながら取り組んでいきたいと思います。

問いから広がる可能性は？ 限られた時間の中で効果的に物事を進めるため、「常に問いを中心に考える」「問いを持ち続ける」「イシューが何かを捉える」「組織全体で問いを共有する」という４つの視点が大きな学びとなりました。これらは、業務に限らずさまざまな状況で活用できると感じています。 対話で意図を掴むのは？ まず、メンバーとの対話時には「問いは何か？」や「どのように順序だてて説明すれば良いか？」を意識するようになりました。その結果、相手の意図が掴みやすくなり、こちらから伝える内容に対する納得度も向上しました。 提案や報告の効果は？ また、上長への提案や報告の際にも、この学びを実践することができました。具体的には、時系列に沿ったグラフや資料を作成することで、自分の意図や考えが相手に伝わりやすくなりました。さらに、チェックを怠ろうとする場面では、相手への負担を意識することで、より正確に業務を遂行できたと感じています。

AIとの向き合い方は？ AIはビジネスや日常生活において、すでに欠かせない存在であると実感しています。AIと上手に向き合うことで、生産性の向上だけでなく、対話を通じた思考の整理やモチベーションの向上も実現できると感じています。 質問の意義は何？ 正しい質問をじっくり考える時間を省くため、まずは情報を引き出すことが大切だと思います。こうしたやりとりの中で、AIのコーチングを受けながら自分の目的や要件が次第に明確になっていくことが多いです。 時短効果は実感？ これまで、PPT資料の作成や議事録のまとめに多くの時間を費やしていました。しかし、AIをうまく活用することで、よりコンセプト的な部分やクリエイティブな発想に力点を置き、資料作成にかかる時間を短縮できるようにしたいと考えています。 AIの使い分けは？ さまざまな種類のAIが存在する中で、それぞれをどのように使い分け、組み合わせているかについても興味があります。

体験に何を感じる？ ビジネスの在り方が「体験」から「モノ」へと変わる中で、どのような体験に価値があるのかを意識することの重要性を学びました。同時に、AIはあくまでツールであり、操作や評価は人間が担うべきであると再認識しました。AIに任せすぎると、ユーザーに十分な価値を提供できない可能性があるため、自身もAIを右腕として上手く活用し、適切な役割を果たしていこうと感じました。 AIの役割は何？ 講義に参加した目的は、業務におけるAI活用法を学ぶことでしたが、実際には人間が果たすべき役割と、AIに任せるべき業務の見極めを学ぶ良い機会となりました。具体的には、議事録の作成や企画書の生成、スケジュール管理といったタスクはAIに任せ、コミュニケーションや共感を必要とする部分に注力する体制づくりを進めたいと考えています。また、工数管理システムに「AIを活用した業務」や「AIを用いた時間」を項目として追加し、効果的な管理を検討中です。

重要なのは「What」か？ 仕事をしていると、「What」がないのに「How」ばかりがある状況に直面することが多いです。自分にもチーム全体にも、「What」を考える時間を重視する習慣を身につけたいと感じました。アイディアを出すのは楽しいですが、「What」がなければ方向性がぶれてしまうためです。 新規事業の存在意義は？ 現在取り組んでいる新規事業においては、まず「何のために？」という部分に立ち返り、事業の存在意義自体を見直す必要があります。この事業は「What」無しに発足してしまったため、事業計画の見直しや販促計画の策定においてもその点を重視したいと思います。 ロジックツリーをどう活用する？ 具体的には、ロジックツリーを作成し、もれなくぶれなく、汚く早くを実現する手法として活用します。社内には要素分解が得意で、ロジックツリーを使って思考を展開し成果を出している社員がいるので、その人をロールモデルにします。

仮説の種類は？ 仮説には「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があると知りました。これまで、資料作成の際には問題解決の仮説をペルソナとして扱いながらも、特に重視していたのは結論の仮説でした。動画で紹介された事例では、対象を絞った仮の答えが示されているのを見て、仮の答えを準備することが難しいと感じました。 根拠は足りる？ また、仮説を立てるためには、しっかりとした根拠となる情報が必要です。授業で示された例では、シニア層の移住が増加している事実を数字で裏付けていました。私自身も業務で数字を用いて資料を作成していますが、他の地域やシニア層以外の情報については参考程度にしか触れておらず、提案資料としての説得力が不足していると痛感しました。 時間の使い方は？ さらに、プロジェクトのスピードが求められる中で、仮説を立てるために実際にどれほどの時間を費やしているのかについても、今後の課題として考えていきたいと思います。