(34ページ目)

今後 ✕ 課題

に関する学び

---

言葉で考えは伝わる？ 今週の講義では、自分の考えを言葉にすることの重要性を改めて感じました。考えを言葉にすることで、自分の理解を深めるだけでなく、学んだ内容がより明確に整理できると実感しました。 普遍の教訓をどう活かす？ また、講義からは普遍的な教訓を引き出すことの大切さも学びました。既に確立されたビジネススキルにある原理原則を、自分の生活や仕事に落とし込み、素直に実践していくことが成長につながると考えています。 自己成長の行動はどう？ さらに、講義内容を自分に引き寄せる―つまり、自分の課題や弱みと照らし合わせながら学びを深める必要性も感じました。急激に変化するビジネス環境に対応するためには、自分の成長のためにどのような行動が必要かを常に意識していきたいです。 AI活用はどう試す？ グループワークを通じて、AIの活用やその向き合い方について、参加者同士で率直な意見交換ができたことも大きな収穫でした。私自身は今回初めて「メタプロンプティング」という言葉に触れ、まずは日常業務の中でルーチン化された作業を見直し、どのような情報とプロンプトを使用すれば同じアウトプットが得られるかを試してみたいと思います。うまくいかない場合は、AIとの対話を重ねながらプロンプトの改善を図っていく方針です。 基本原則を見直す？ 生成AIの時代においても、普遍的な価値を持つ基本原則について、今後も皆さんと意見を交わす機会を大切にしていきたいと考えています。

理論と実践をどう見る？ 今回のライブ講座では、理論と実践をつなぐ具体的な活用法を学び、グループワークを通じて多様な視点を得ることができました。企業内で活躍されている方々や起業家との交流から、AIを共通言語とするさまざまな着眼点を得られたことは、企業支援や同業支援の際に大いに役立つと感じています。また、AIに関する近未来的な可能性と現状認識を改める貴重な機会となりました。 情報過多の現実は？ 現代は、これまで経験したことのない圧倒的な情報過多の時代に突入しており、その中で「判断の渋滞」をいかに解消していくかが大きな課題です。グループワークでは、同じく一定レベルのAI知識を持ち、向上心あふれる仲間たちと意見を交わす中で、私自身が持っていなかった新たな視点や活用法、そして近未来へのビジョンを共有できたことは大変有意義でした。 未来活用をどう考える？ この経験を踏まえ、今後はAIの理論とビジネス実践の両面を更に深く学び、私自身のコンサルティングの半自動化や新規ビジネス展開に積極的に取り組んでいく所存です。もしグロービス経営大学院でAI活用や現場活用について学ぶ機会があれば、ぜひ参加し、さらなる知見を深めたいと考えています。 意見交換はどう役立つ？ 今回のライブ講座を通して、同じ方向性を持つ方々との意見交換や着眼点のシェアが、私の新たなビジネス展開の可能性を広げる大きな糧となりました。この学びを活かし、今後も着実に前進していきたいと思います。

平均値の種類は？ 今回の学びでは、平均値にも様々な種類がある点に気づき、データのばらつきを示す標準偏差について理解を深めました。また、さまざまな機関が公表しているデータに触れることで、データの利用方法に応じて、全国平均を用いる場合と県ごとの個別データを用いる場合の違いを意識するようになりました。 効果的な資料提示は？ 私が使用しているソフトには損益計算書のグラフ表示機能が備わっており、数値に苦手意識を持たれるお客様にはグラフによる資料を提供しています。さらに、中小企業の業績が無料で把握できる資料もあることを知り、今後の参考にできると感じました。 データ偏りはどう？ 顧問先のお客様から、自社の人件費割合や粗利についてご質問を受けた際には、該当の資料をお渡ししています。ただし、全国規模の企業が平均値に影響を与えることで、特定の企業のデータが偏りとして表れる可能性がある点は、必ず説明するよう意識しています。 地域データの課題は？ また、大手企業同士の比較であれば決算書の公表情報から全体像が把握できるものの、特定のエリアにおける店舗の立て直しでは、その地域内の同業他社のデータが必要となる場合があります。しかし、実際には十分なデータが得られないケースも見受けられます。このような状況では、データを自社で直接収集するのか、調査機関や経営コンサルタントに依頼するのか、あるいはデータ収集を行わずに立て直しに取り組むのか、検討すべき課題だと感じました。

学びの要点は何？ 今回の講座で得た最も大きな学びは、「顧客視点で考えること」と「構造的に整理すること」の重要性でした。これまで私は経験や感覚に頼って考えることが多かったですが、3Cなどのフレームワークを活用することで、徐々に論理的に思考を整理できるようになっていると感じています。 全体視点の意義は？ また、物事を俯瞰して全体を見渡すことで、打ち手の質が変わることも実感しました。単に施策を検討するのではなく、「誰にとっての価値か」という問いを常に意識する姿勢が重要だと強く感じました。 計画的進捗とは？ 学び方の面では、自分のペースで計画的に進められたことが大きな収穫です。今後は、これまで場当たり的に進めていた仕事や勉強の方法を見直し、計画性を持って取り組むことを意識したいと思います。 業務適用の進め方は？ 講座で得た知識は、日々の業務や部門運営にすぐ活かせると感じています。課題が出た際には、まず「これは誰にとっての課題か」「構造はどうなっているのか」「他にどんな打ち手があるのか」を整理し、感覚に頼らず構造化して再現性のある方法で対応することを心がけたいです。 振り返りの向上策は？ また、実行して終わるのではなく、振り返りをセットにしてブラッシュアップを続けることが大切だと思います。学びは一過性のものにせず、e-learningなども活用しながら、「知っている」で終わらず「使える」状態にすることを目標に取り組んでいきたいです。

生成AIは何がすごい？ 生成AIは優れたツールであるものの、あくまで手段であり使用自体が目的ではないことを再認識しました。時代の変化に伴い求められるビジネスモデルの中で、生成AIが特に有効となる場面が存在する点も印象的でした。講座の初週では生成AIを支える技術や仕組みについて学び、その後、活用するための思考法に触れ、最終的にビジネス全体の理解へと一連の流れが設計されていることが、「ビジネス実践」という講座名にふさわしいと感じました。 時代の転換は何と感じる？ 物質そのものの価値を売る時代から体験価値を提供する時代への転換は、たとえ大手のサービス提供者であっても、独自の価値提供アイデアを持つ小規模な存在に市場が逆転される可能性を秘めています。そのため、会社員としては一抹の不安を感じざるを得ません。 価値再定義はどう進む？ 顧客が求める価値そのものを再定義する必要性を強く感じ、組織の一員としてどのように推進していくかが今後の課題と捉えています。今回学んだ新たなサービスの本質を伝える知見を活かし、自社の価値を改めて考える機会としたいと考えています。 情報活用はどう考える？ また、生成AIに関連する新たなツールが次々と登場し、その進化のスピードも速いことから、情報を積極的に収集し、実際に使用してみる柔軟性が求められます。今後は自分自身が活用する機会を増やし、その過程や成果を組織内で共有しながら、より広い視野で取り組んでいきたいと思います。

授業で何を学んだ？ ライブ授業では、「What（何が問題か）」「Where（どこが悪いか）」「Why（どうして悪いか）」「How（どのように解決するか）」という４つのプロセスを学びました。これらのステップは非常に腹落ちし、納得のいく内容でした。 自身の弱点は何？ 私自身、最初のアウトプットができないという弱点があるため、このプロセスを活用し、解像度を上げる工夫をしていきたいと考えています。 業務の課題を何で解消？ また、現在担当している人口減少対策の業務において、要因が複雑でどこから手を付けるべきか悩むことが多く、市町村担当者を巻き込んで一緒に課題を整理することの重要性を実感しました。 分析はどう進む？ 具体的には、まずはMECEの視点やクリティカルシンキングの手法を用い、何に取り組むべきかという問いの質を向上させるための課題洗い出しを進めます。さらに、学術研究論文などを参考にしながら、さまざまな仮説を立て、具体的な解決策を検討していく計画です。 計画の次の一歩は？ 今後は、６月下旬からの市町村訪問に向け、どの課題をテーマとして設定するかを明確にするとともに、必要なデータを集めていきます。管内市町村の総合計画や、人口減少対策の総合戦略を読み込み、どの課題が重要視され、どのような解決策を試みているのかを丁寧に把握し、U・Iターン者や若年層の視点も取り入れて足りない部分を洗い出し、施策の強化ポイントを明確にしていくつもりです。

寄与度はどう評価？ 各要素が結果―計画と実績のギャップ（増加・減少）の中でそれぞれどの程度寄与しているかを算出し、その割合に基づいて対策の優先順位を検討する点に大変学びがありました。ギャップへの寄与度を明確にすることで、プラス・マイナスに関わらず項目同士の比較が容易になると実感しました。 分析の流れはどうなってる？ 実際の分析作業では、次のステップを経ると効果的だと理解しました。まずは、MECEを意識して可能性のある切り口を複数挙げ、問題の原因に関する仮説をいくつか立てます。その後、手持ちのデータでそれらの仮説を検証し、どの切り口が最も問題に影響を及ぼしているかを見極めるという流れです。この際、定性的な情報も加味し、全体の優先順位を整理してからデータ分析に取り掛かることが重要だと感じました。 データ集計はどう見直す？ また、現時点で隔週配信されるデータについては、分析というより単なる集計作業にとどまっている印象を受けます。定例ミーティングでも、主にデータの紹介が中心となり、個人の推測に基づいたコメントで終わってしまっている点が課題です。今後は、まず各データの変化（増減）に着目し、MECEを意識した複数の切り口と仮説を立てる作業を進めていきたいと考えています。 AI活用のコツは何だろ？ さらに、切り口や仮説を出す際に社内で利用している生成AIの活用方法や、留意すべきポイント、コツなどがあればぜひ共有していただきたいと思います。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

講座の第一歩とは？ 今回のクリティカルシンキング講座を通じて、「今ここで答えを出すべき問い（イシュー）の設定」が思考の第一歩であることを改めて学びました。数多くの情報の中からイシューを見極め、具体的にするためには、以前学んだピラミッドストラクチャーの考え方が非常に有効であると実感しました。実際に手を動かしながら進める演習により、イシュー特定のプロセスがより明確になり、理解が深まりました。扱った題材は実在する企業の事例で、売上の変動など日頃目にする内容であったため、より興味を持って取り組むことができました。経営レベルから日常的な課題に至るまで、さまざまなイシューを通して「高い視座を持ち、物事を俯瞰する姿勢」がクリティカルシンキングの発揮に欠かせないと感じました。今後は、この視点を常に意識し、日々の業務に活かしていきたいと思います。 会議の課題は？ また、日常業務では、議論がそれたり結論が出せなかったりする会議が散見され、これは「何について答えを出すのか」というイシューが最初に共有されていないことが原因だと感じています。講座で学んだ、イシュー特定における「問いの形にする」「具体的に考える」「議論の中で一貫して抑え続ける」という留意点を、チーム全体で意識することで、会議の生産性や意思決定の精度が向上すると確信しました。今後は、議論を始める前にイシューを明確にする習慣を確立し、チームの思考力と議論の質をさらに高めていきたいと考えています。

全体像はどう把握？ 本講座では、全体をしっかり定義した上で作業を進める重要性を実感しました。まず全体像を捉えることで、分解の作業がスムーズになり、全体に漏れがなく整然とした分析が可能だと感じました。 MECEは何を意味？ また、分け方においてはMECE（抜けや重複がない）を常に意識することが大切だと学びました。例えば、単に「若者」や「リピーター」といった大雑把なカテゴリーで分類してしまうと、定義が曖昧になり、漏れやダブりが発生する可能性があるため、年齢や来店頻度など定量的な指標を用いることが有効です。 複数切り口は有効？ さらに、仮説を持ちながら複数の切り口でデータを分類する手法には大きな意義を感じました。年代を10代ごとに分ける方法や、学歴など別の視点で区切る方法など、異なるアプローチを試すことで、より実態に即した傾向を掴むことができると感じました。 視覚チェックで見える？ 加えて、図を描くなど視覚的な手段を用いてチェックすることで、直感だけでは気付けなかった課題を明確にできる点にも非常に参考になりました。最終的には、分けた後に「本当にそうか？」と問い直すプロセスが、より深い理解と洗練された分析に結びつくと実感しています。 実践から何を得る？ 最後に、考える前にまず実際に分けてみることの大切さを学びました。実践を通じて自分自身の仮説を検証し、新たな視点を得るプロセスは、今後の分析活動に大いに役立つと感じています。

マーケティングの再認識とは？ マーケティングは「顧客起点」であることを再認識しました。顧客視点で魅力を発信することはもちろん、販売側がその魅力をどう伝え、理解してもらうかが重要であると学びました。また、内部の体制作りや方針の理解を進めることも、マーケティングの鍵であると感じました。今後、顧客のニーズを具体的に把握するためには、業務の深い理解と社内での連携、そして効果的なコミュニケーションや提案が求められます。皆さんの意見を参考に、より具体的な提案を行えるようにしていくことが重要です。 提案書作成の課題は？ 日々の業務では、顧客向けに新規案件の提案書を作成することが増えています。しかし、提案書が自社視点になりがちで、顧客のメリットを中心に作成できていないことに気づき、修正を行ったことが多々ありました。また、言葉の選び方や資料作成の難しさも痛感しています。自社の魅力を顧客視点で伝える思考と方法を身につけ、これを業務に活かしていきたいと考えています。さらに、内部体制の構築や伝える方法を学び、これから携わる新規案件にも反映させたいと思っています。 全体を見渡す視点をどう活かす？ 常に全体を客観的に捉える視点を持ち、顧客や社内部署のニーズや状況を理解しながら、最良の伝え方を心がけていきたいです。そして、今回学んだことを社内に発信し、自身の理解を深めると共に、チーム全体でマーケティングを意識できる体制を提案し、進めていきたいと考えています。

講義終了の感想は？ 前期の講義終了後、学生アンケートの結果が教員にフィードバックされ、講義改善に生かされる仕組みがあることを改めて実感しました。ゼミの学生からも率直な意見が求められる中、今回の講義を通じて暗黙知の視点の大切さに気づき、複数の教員に授業見学をお願いするに至りました。 主体的授業の課題は？ これまでは、学生が主体的に考える授業を目指し、講義形式をできるだけ避けるよう努めてきました。しかし、学生の受講態度や教員の講義手法を観察する中で、自分に不足している視点が多いこと、そして現場には根本的な課題やニーズが多く存在することを痛感しました。 現場で何を学ぶ？ 課題の明確化のため、まずは現場に出向き、実際の行動や習慣を観察することが重要だと感じました。観察では、意識されにくいユーザーのニーズや行動の癖を捉え、インタビューではユーザーが自覚している経験や知識を言語化するという違いがあります。 定性分析の効果は？ また、定性分析を進める中で、KJ法や付箋を利用した方法を取り入れ、情報の整理やグループ化を行うことの有用性を学びました。具体的には、問題の本質を捉えること、得られた洞察を整理・可視化すること、そしてユーザーの状況や課題に対する解決策の提案を通じた顧客課題説の作成がポイントとなります。 今後の改善策は？ 最後に、今後も常にユーザー中心の視点を維持し、検証と改善を重ねる姿勢が必要であることを強く感じました。