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業務

に関する学び

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顧客の多様なニーズとは？ 顧客のニーズは多様であり、商品PRを通じてそのニーズを正確に伝えるには大変な労力が必要です。カレーメシの事例が示すように、競合との差別化を考慮しながら情報を発信する必要があります。顧客の潜在的な欲求にうまくアプローチすることで、新たな市場の開発にもつながります。 売れる商品の背後にあるものは？ 普段私たちが手にする「売れている商品」には、ネーミングや商品・サービスの設計まで緻密なマーケティング戦略が存在します。売り場でその商品を目にするたびに、その戦略の巧妙さに感心します。 商品観察からの学びを活かすには？ 商品を直接扱ってはいないものの、日常的に目にする商品を観察しながら新たなアイディアを練ったり、深掘りすることが重要です。そして、どのように顧客にメッセージを伝えているか、伝えようとしているかを考えることが必要です。視点を変えながら「WHO」と「WHY」を常に意識し、業務に取り組むことが大切です。 メディア広告の考察が重要な理由は？ 新商品のメディア広告やCMを見て、それがどのターゲット層に、どのようなメッセージを伝えようとしているのかを考察することも有益です。さらに、バックオフィスの業務においても効率化できる場面がないか再検討する価値があります。 SNS観察で得られる知見とは？ 個人的には、SNSを活用して企業がどのように広告を打ち出しているのかを観察し、マーケティングの知識を深めていきたいと考えています。

リーダーと上司の違いとは？ リーダーと上司の違いについて考え直しました。リーダーとは、関係者との信頼関係を築き、共感や感動を通じてビジョンに向かって導く存在です。一方で、上司は管理や監督を通じて業務を効率的に進め、評価や報酬を通じて部下を指導・育成する役割を担っています。 リーダーシップの改善点は？ リーダーとしての自分を考えると、信頼関係を築くために時には感情の浮き沈みがあったり、部下の意見を素直に受け入れられない場面があることに気づきました。元ソニーの平井一夫さんはリーダーに必要な要素として「感情の起伏がないこと」や「良いものは良いと言える公平な考え」を挙げており、これらを自分自身でアップデートするために今週の学びを具体化できたと感じました。 コミュニケーション方法をどう改善？ 最近の業務においては、リーダーとして部下とのコミュニケーション方法や指示の出し方を改善する重要性を認識しています。例えば、部下が優れたアイデアを提案した際には、「ありがとう」や「それいいね」といった言葉を使い、嬉しい表情で接することが大切だと考えています。 海外法人での新たな挑戦 また、4月からは海外法人の責任者として新たな役割を担う予定ですが、これまでに実践・体系化したものを初日から活用したいと思います。心から良いと思えるものには率直に「良い」と感じ、その結果として自然に使う言葉や表情も変わるはずです。この変化を意識しつつ、両面から改善を図りたいと考えています。

慣例を捨てる視点とは？ 戦略を考える際に重要なのは、昔からの慣例や惰性で行っていることを見直し、捨てる視点を持つことです。しかし、長く同じ部署や会社にいると気づかないことも多いので、新参者の目を活用するのが有効です。 判断基準をどう明確化する？ 何を優先するかの判断基準を明確にすることで、捨てる判断を容易にし、関係者の納得感や後からの振り返りも可能になります。また、トレードオフでどちらかを選ぶだけでなく、両方の良いとこ取りをして効果を最大化することも考えられます。 自発的行動をどう引き出す？ 変革の8ステップの5番目である「自発的な行動を生み出す」場合には、「次は何をする？」と問いかけることで、相手に考えさせ、指示して動かすことから脱却させます。 課題解決での優先順位は？ 現在の業務である課題解決の方針検討では、いくつかの対策方向性を考えても完璧な案は存在せず、トレードオフが発生しています。そもそものイシューに立ち返り、物事の優先順位を考えた上で総合的に判断し、選択する必要があります。他者との合意形成では、この優先順位が一致するかどうかが重要です。 部下の成長をどう促進する？ 次にどうすれば良いのか部下に聞かれた際には、逆に「どうする？」と問い返し、自発的な行動を促します。それにより、部下と上司の時間を節約し、業務のスピードも向上し、部下の成長を促進できます。ただし、間違った方向に進まないよう、これまで以上の頻度で状況確認が必要です。

振り返りの意義は何？ 振り返りの重要性について、効果的なフィードバックとして、メンバー自身に自己評価や学びを言葉にしてもらうこと、反省だけでなくできたことにも着目し自己効力感を得られるようにする点が特に印象に残りました。忙しさを理由に十分な振り返りの時間を確保できず、結果として内容がうまくいかなかった点に偏ってしまい、全体的に形骸化していたと感じています。今回の学びを通して、改めて振り返りのあり方について気づきを得ることができました。 働く動機をどう見る？ また、働くうえでの欲求5段階説や衛生要因・動機づけの考え方は、モチベーション向上の具体策を体系的に理解する上で非常に役立ちました。日常業務の中で、相手の理解を前提に適切な言葉を選び、一方的な情報伝達にならないよう、相手の表情や反応を見ながら工夫することが大切だと感じました。同時に、自分とは異なる動機の源泉が存在すること、そしてその時々でやる気のスイッチが変わる可能性があるため、その都度注意深く観察する必要があると学びました。 部下への働きかけは？ これまで、部下のモチベーション向上のためにチームの方針ややりたいことを伝えることに重点を置いてきましたが、それが必ずしも適切な動機づけになっていたとは言い難いと反省しています。今後は、各メンバーのやる気の源泉を改めて意識し、より効果的な働きかけを行えるよう努めるとともに、自らのモチベーションについても定期的に振り返り、再評価していきたいと感じています。

背景を重視する理由は？ 機械設備の受託開発では、単に仕様書に基づいた製作・納入を行うだけでなく、お客様が設備を必要とする背景にも着目することが大切だと感じました。お客様の生産現場を実際に拝見し、そこで働く方々の負荷や課題、生産効率、品質などを体験して共感することが、根本的な課題を把握する上で重要です。 設備の目的は何？ また、設備に求める目的は、例えば省人化や俗人的なノウハウの標準化といった多様な要素が含まれています。こうしたお客様の求める意図に共感し、しっかりと言語化・明確化することが、製品の理解と改善につながると感じました。単なる機械の受注・販売ではなく、コンサルティングを含む深い顧客入り込みのイメージです。 新たな試みは実現する？ しかし、ある程度定型化した業務プロセスが既に存在する中で、こうした新しいアプローチを実践に移すことは大きな課題です。既存の受託業務の枠組みの中で、コンサルティング的な付加業務を実現するための能力、工数、権限、経験、ノウハウ、そして上司の理解など、様々な壁があると感じています。 顧客にどう寄り添う？ 日常の業務では、お客様の要望に即して仕様や詳細が決まってしまうことが多いですが、一歩踏み込んでお客様の考えや課題に寄り添い、共感することで、双方が納得する課題解決のサイクルが生まれるのではないかと思います。この過程を通じて、単に製品を作って売るのではなく、信頼関係の構築とその後の関係継続につながると実感しました。

AI利用への抵抗感とは？ 生成AIの利用に対して、いつかは使いこなせるようになると漠然と思っていたものの、気づけばAIを使わずにいる時間が長く続き、いつの間にか抵抗感を持つようになっていました。そこでまず、①AIを使って何を実現するのかを明確にし、②意識的に利用する場所やタイミングを設定することに決めました。具体的には、顧客からの対応依頼や社内資料作成の一次対応など、従来の業務の中で変化を実現するために、まず自分自身の中でこれらの取り組みを実行していこうと考えています。 どのAIに触れる？ また、様々な種類のAIが存在し、会社によっては使用可能なAIが決まっていることも分かりました。自分の所属する環境では、利用できるAIの種類が豊富であるため、時間に余裕があるときに各種AIに触れてみたいと思いました。業界の性質上、正確さが求められるため、まずは実際に操作して、各AIを比較することが有益だと感じています。 実際の活用方法は？ 顧客からの依頼や社内資料作成の場面では、実際にAIを活用してみる予定です。具体的には、ChatGPTとGeminiを用いて回答の方向性を定め、資料のたたき台を作成していこうとしています。 運用方法はどう？ 今後は、プロンプトの作成方法やその熟成、また保存方法といったプロセスに加え、どの種類のAIをどのような目的で使用しているのかといった具体的な運用方法についても、体系的に整理していきたいと考えています。

思考の癖は何？ 考えること自体や、視点・視座・視界に意識を向ける中で、自分の考え方の癖に気づかされる場面が多くありました。「なるほど」と納得しやすい瞬間が頻繁に訪れ、以前から何となく感じていた腹落ちの速さに改めて意識が向きました。自分ではなかなか表現できなかった部分を教えていただき、思考が楽になったと実感しています。そして、何としても身につけたい大切な内容であると再確認しました。自分自身をより良く育てるという挑戦には、やりがいを感じます。 相手とどう向き合う？ また、組織内で業務に関わらない部下に対して、自分の考えを一方的に伝えるだけでは十分な理解を得られないことに気付きました。これは、相手を理解しようとする姿勢が不足していたためだと考えています。個人の考えを尊重し、どこに抵抗があるのかを別の立場で考えることは、いわばもう一人の自分を育てることにつながるのではないかと思いました。相手の意見に傾聴し、寄り添うことで、その人の態度の本質が見えてくるのではないかと感じます。 トレーニングはどうする？ 思考の過程では、ピラミッドツリーやMECEの手法が非常に有効であると感じました。しかしながら、「もれなく、ダブりなく」を実現するためには、さらなるトレーニングが必要だとも思いました。このトレーニングの進め方について、より良い方法を共有したいと考えています。実際、ある事柄を振り分ける際、一人で学習していると正解が出ているかどうかの判断が難しいと感じています。

生成AIへの抵抗は？ 生成AIに対する抵抗感がなくなり、適度に距離を保ちながらもその活用に取り組むことの有用性を肌で実感しました。組織内で生成AIの活用方法を学ぶ機会が増え、詳しい方々との対話を通じて、最新の情報や具体的な事例にも触れることができました。 利用シーンはどう？ 自分の業務に直結する利用シーンだけでなく、視野を広げることでさまざまな活用事例を知る機会が増えました。たとえば、海外出張中の行程プランニングでは、従来の旅行代理店や予約サイトを利用する方法よりも短時間でプランを立てることができました。また、部下の週報を要約し音声化する取り組みでは、一つ一つのファイルを確認する手間が省かれ、業務効率が向上しました。 情報整理の工夫は？ さらに、データベースの更新情報を定期的に要約して受動的な情報収集から能動的な情報把握へと切り替える工夫が光りました。加えて、社会人の経歴情報をデータ化し、ネクストキャリアを診断する仕組みも試みられており、従来の人材会社への情報登録の手間を省くと同時に、個人情報の取り扱いには引き続き注意が必要であると感じました。 生成AIの未来は？ 今後の生成AIのトレンドについて予測するに、テレビCMで生成AIを活用し、自社サービスへの誘導を強化する事例が劇的に増えると考えています。たとえば、「AIが今のあなたにぴったりの答えを届ける」というメッセージが印象的なCMが次々と放送されるのではないかと予想しています。

どうして問いは大切？ 問いの重要性について学び、業務における本質的な課題解決のためには、まず正しい問いを設定することが肝要だと実感しました。 どうやって本質へ迫る？ まず、単に思いつきで考えを始めるのではなく、本質に迫る問いから出発する必要があります。思考の過程で方向性がずれることを防ぐため、常に問いを意識し続け、また、仲間とその問いを共有することで、組織全体で同じ方向を向いて仕事を進めることができると感じました。 どうして問いは難しい？ 一方で、適切な問いを立てるのは容易ではありません。表面的な問題にとどまりがちであるため、問題の根本原因を捉え、具体的な課題を特定するには、実践を重ねながらトレーニングを行うしかないと痛感しました。 どう実践で生かす？ 今回の学びはすべての業務に活かすべき重要な視点であり、試行を重ねることで意識の定着を図ることが求められます。特に、次年度以降の事業計画を策定する際には、これまでの短絡的な思考を改め、データに基づき現状を正確に把握すること、そして根本的な課題の特定と問いの設定を徹底したいと考えています。 みんなでどう進める？ また、複数人で進めるプロジェクトの統括時には、方向性のずれを防ぐためにも、自身が明確な問いを定め、メンバーと共有していくことが不可欠です。こうした取り組みにより、さまざまな視点をプロジェクトに反映できる体制を築き、より効果的な成果を得られると期待しています。

適切な比較対象とは？ 「分析の本質は比較」という言葉が最も印象的でした。「Apple to Apple」と「Apple to Orange」という表現が動画で紹介され、過去に何となく使っていたことを思い出しました。しかし、改めて説明を聞くと、適切な比較対象を示す意義があることに気付かされました。 分析のプロセスを見直す 分析を始める前にまず目的を確認し、仮説を立て、そのためにどのデータを比較すべきかを考えるプロセスが重要であることを感じました。今まではこのプロセスを特に意識していなかったことに反省しました。ライブ授業のグループワークでは、人それぞれの多様な見方を感じ取ることができましたが、積極的に発言するメンバーがいる中で、自分がなかなか発言できなかったことを振り返りました。動画やライブ授業のまとめにあった「言語化・教訓化・自分化」が自分にはまだ足りていないと実感し、これからの取り組みに生かしていこうと思いました。 業務へのデータ分析活用 現在の業務でデータ分析を主に行うことは少ないですが、普段接するデータについても何を比較すべきかを考え、その視点を持って関わっていこうと思います。データを見る際には、まず目的を明確にし、何をアウトプットしたいのか、何のための分析なのかをしっかり考えて業務に取り組むことが大切です。データ比較を通じて新たな気づきを得るために、データに向かう際の意識を高めていきます。日々の業務でこれを実践していこうと考えています。

視点はどう鍛える？ 視点、視座、視野の3つを意識することで、思考を広げることができます。私たちは偏りが生じやすいものですが、この偏りを避けるためには、適切な頭の使い方を理解することが重要です。主観ではなく客観的な視点を鍛えるために、他者とのディスカッションや継続的な反復を意識することが必要です。人間は考えやすいことや考えたいことに偏る傾向があり、この制約からの脱却が求められます。私自身も考えやすいことからアイデアを出してしまいがちで、業務ではつい優先度を無視してやりやすいものに手を伸ばしてしまうことがあり、このことが特に印象に残りました。 エンジニア採用の秘訣は？ 採用活動における新たな可能性の開拓についても考えました。現在の課題であるエンジニア採用の解決策については、広い視野で検討する必要があります。例えば、エンジニア職を志望する学生が工場見学を望んでいるという認識が本当に正しいのかどうかも再検討する価値があります。工場現場を訪れることは重要ですが、学生にとってどれほど優先度が高いのかについても再評価が必要です。 学生の本音は何かな？ 学生との対話を通じて、現状の「こうだったらいいのに」という意見を引き出し、会社側にとってのメリットとデメリットを洗い出すことが重要です。学生が本当に知りたいことが工場や機械設備なのか、それとも全社的なプロジェクトや社会のDX化など、全く別の方向にあるのかを分析することで、今後の自身の成長にもつながると感じました。

無意識の実践をどう体系化？ 本講座で学んだ一部のことは、既に「無意識」に実践していることもありましたが、これを体系立てて学ぶことの重要性を演習を通じて実感しました。与えられた課題を80%の完成度でこなすことはできても、100%に近いクオリティを担保するためには「網羅性」が鍵だと感じています。相手への伝え方、ビジュアル化の方法、そしてイシューを明確にすることなど、全てのポイントを網羅的に抑えることができて初めて、クリティカルなアウトプットが出せるのだと理解しました。 新プロジェクトでの挑戦 私が所属するプロジェクトベースで動く部署では、様々なバックグラウンドを持った方々と一緒に仕事をすることがあります。そのため、必要なナレッジの幅も広く、こういった環境ではクリティカル・シンキングが共通して活かせるスキルだと再認識しました。特に今月から始まる新しいプロジェクトでは、網羅的にポイントを抑えないと全体の業務運営に大きな影響を及ぼす可能性があるため、常に自分を客観視し、批判的に問いかける姿勢で進めていきたいと考えています。 反復練習の重要性とは？ また、「反復練習」と「第三者からのフィードバック」が重要だと感じました。まずは自力でアウトプットを作成し、それを第三者に見せてフィードバックを貰う。これを繰り返し行うことで少しずつ経験を積み、成長していきたいです。座学で学んだことをしっかりと実践し、次の1ヶ月間はアウトプットを意識して進めていくつもりです。