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動画 ✕ 方法

に関する学び

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3CとSWOTは何を伝える？ 今週は3C分析、SWOT分析、バリューチェーンについて学びました。用語自体は以前から耳にしていたものの、それぞれの考え方や活用方法を体系的に整理して学べた点が印象に残ります。ただし、知識が十分に定着しているとは言えないため、今後は動画を繰り返し視聴し、実務に自然に応用できるレベルまで理解を深めたいと考えています。 バリューチェーン、どう評価？ また、バリューチェーンのワークでは自社の事業を実際に分析してみました。その結果、どの部分で価値が生まれているのか、また競争優位性の源泉がどこにあるのかを客観的に整理することができました。これまで感覚的に捉えていた自社の強みを、具体的なフレームワークを用いて言語化できたことは大きな学びとなりました。今後は、3C分析やSWOT分析を通じて業界や市場環境を整理し、将来を見据えた戦略立案に役立てていきたいと思います。

目的意識は何だろう？ 人は誰しも考え方に偏りがある前提で、常に何を目的としているのかを意識することが大切だと思いました。目的やその背景を問い続けることで、見落としのリスクを軽減し、独創的なアイデアへと繋がると感じました。 結果の理由を追究？ また、日々の実験データを見ながらなぜその結果になったのかを論理的に考えることが重要だと思います。過去の経験や直感だけに頼らず、次の実験計画において見落としなく反映させるためにも、実験の目的や必要性を明確にし、上司や同僚に過不足なく説明できる力が求められます。 最適なアプローチは？ さらに、動画で紹介された商品開発の例では「よく考えられていない」という指摘があり、考えるための枠組みや情報収集、整理方法について改めて気になる点が浮かびました。どのようなアプローチが最適なのか、引き続き考えていきたいと感じています。

サービス説明はどう？ 私は新規サービス開発業務において、サービスのコンセプトや内容を1～2枚のパワーポイント資料に簡潔にまとめ、顧客に説明してフィードバックを得る方法を採用しています。加えて、動画など他の手法も取り入れることで、より多様な表現ができればと考えています。 意見を絞るには？ また、短時間で作成できる説明資料という点から、これまでの方法が決して間違っていなかったと実感しました。検証したいポイントや求めるフィードバックをもう少し狭く設定することにより、得られる意見が一層具体的になるのではないかとも感じました。 目的はどう伝える？ さらに、プロトタイプに唯一の正解はなく、これまで使用してきたパワーポイント資料も十分に効果を発揮しています。重要なのは、どのプロトタイプを作るかという点よりも、その制作目的を明確にすることだと学びました。

生成AIの評価は？ 2025年時点の生成AIは、統計推論ツールとしての性能が評価される中、その特徴を正しく理解することが重要だと感じました。相談、要約、文書作成の際にツールに頼り切らず、制約を踏まえた具体的な指示を出す必要があります。また、AIから得たアウトプットに対しては、人間的な感情や重要ポイントのチェックを必ず実施することが欠かせません。 ツールの使い分けは？ また、動画学習の中で、AIの使い分けがとても参考になりました。画像作成にはキャンバス、調査にはPerplexity、企画のまとめにはCopilotなど、それぞれのツールを目的に応じて活用する方法が印象に残っています。会社では、指定された単一の情報制限付きCopilotを利用する一方で、仕事やプライベートにおいてもさまざまなツールを実験し、業務効率化を図りたいと考えています。

なぜ前提条件は大切？ まず、前提条件や利用用途、定性的な観点など、自分が理解している内容と異なる部分が出てくる可能性を踏まえ、的確な指示やプロンプトの作成が重要だと実感しました。完成物に対して違和感を感じた際、その原因を繰り返し検証することで、自身の感度や理解力が向上すると感じています。 他ツールはどう活かす？ また、各ツールの得意不得意や特徴をおおまかに理解し、実際に使ってみる体験が大切だと思います。現在は主にGeminiやnotebookMLを活用していますが、業務上、他のツールでも十分に役立つものがあると考えています。そのため、グロービスの学び放題を通じて、他のツールに関する動画を視聴し、新たに1～2個のツールを業務に活かせるか試してみようと考えています。特に、資料作成業務をより効率的に進める方法を模索しています。

仮説ってどう検証する？ VUCAの時代においては、仮説検証型のアプローチが求められます。生成AIの活用方法としては、まず仮説を立て、その後、仮説を検証するための情報収集や反証データの収集（活用方法②）、さらには解決策のプロトタイプ作成（活用方法③）が考えられます。 情報と試作はどう活かす？ 今回、私は特に情報収集とプロトタイピングに重点を置いて活用していきたいと考えています。具体的には、自身が立てた仮説を検証するため、さまざまな視点から情報を広く集め、反証となるデータも積極的に取り入れることで、仮説をより洗練させる狙いです。また、画像や動画、プレゼン資料を効率的に生成し、プロトタイピングの手法を用いて顧客のフィードバックを迅速に取り入れることで、検証サイクルを加速させたいと考えています。

どうして論理視点は未習熟？ 分析が何であるかについて、これまで十分に理解できていなかった私にとって、LIVE授業と動画学習は大きな発見でした。実際の授業内容や人事部のやり取り、クイズによって考える時間を設けられても、今まではロジカルな視点で物事を捉えられていなかったことが痛感されました。そのため、本講座を通じて、従来とは異なる視点から問題を考察する方法を習得したいと考えるようになりました。 チーム分析で何が見えた？ また、チーム全体のパフォーマンスや、各メンバーのパフォーマンスが過去と比べてどのように変化したのか、さらにはチーム内での比較や、問い合わせ件数、具体的な内容の分析を行うことで、現状把握と今後の対策に役立てることができると実感しました。

講義の理解をどう深める？ 講義は、根柢の考えを理解した上で、具体例を交えながら動画で解説される形式となっており、とても分かりやすかったです。多数のAIの使い方が示される中で、AIは幅広い作業をこなす一方で、その成果は指示を出す人間の考え方の深さに依存するという点が印象に残りました。目標やゴールに向けて、どこまで計画されているかが重要であると感じました。 AIへの指示はどう伝える？ 部下に対する指導や指示を行う際と同じように、AIにも期待内容や達成方法を明確に伝え、サポートを的確に行う必要があると考えています。また、もし指示がうまく出せない場合には、AIとの対話を通して改善点を見出し、より良いアウトプットが得られるようにしていきたいと思います。

他の受講者の意見は？ 講義を通して、これまで動画やゲイルで一方的に学んでいた内容をアウトプットし、他の受講者の意見をタイムリーに知ることができました。そのため、自分の思考の偏りや、他の受講者の異なる考え方を直接感じる機会となりました。 伝え方はどう変わる？ また、講義の初回から行ったおさらいを通じて、意外にも内容が忘れられている、つまり定着していない点に気づかされました。日頃からデータの加工やグラフ化は行っていますが、これまでは自分にとって理解しやすい方法でしか考えていませんでした。今回の学びでは、「誰に伝えるのか」という視点で言葉やグラフの選び方が変わることを実感し、今後の資料作りに活かしていきたいと強く感じました。

情報整理の意味は？ 動画を通して、全体を体系的に切り分ける重要性を再認識しました。where、what、when、howなどの切り口で情報を整理する知識は、断片的に把握していた内容を体系的に学ぶうえで非常に意味があると感じています。また、分析に取り組む際は、まず理解しやすい部分から始め、他の人にもわかりやすい方法で進めることが効果的であると実感しました。 課題解決の進め方は？ 工場での課題解決に際しては、できるだけ明確な視点で分析を進め、周囲の理解を得ながら取り組むことを目指しています。課題が複数存在する場合、一つずつ丁寧に解きほぐすことで、混乱を防ぎながら着実に問題解決を図っていきたいと考えています。