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新しい ✕ 環境

に関する学び

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コトづくりの意味は？ 社内で使われる「コトづくり」という言葉の意味を正しく理解できていなかったことに気づきました。現在、機能（モノ）から環境体験（コト）を提供するデジタル社会へと変化しており、顧客価値は「いつでも最高・最新～Point of Use～」という、提供するコトが常に最新の状態であることだと捉えています。また、自動車業界ではSoftware Defined Vehicle（SDV）と呼ばれる動向があり、今の社会構造との関連を自分の言葉で説明できるようになったことを実感しています。 最新価値の実現は？ 自社製品もマイコンを搭載し、組み込みソフトウェアによって動作していますが、スマートフォンのように無線通信でソフトウェアをOTA更新する際には、ハードウェアのコストやセキュリティの確保といった難題に直面します。しかし、顧客価値として常に最新のコトを提供する考えは普遍的です。これまでの資源を最大限に活用し、リーズナブルかつ継続的に価値を向上させるビジネスモデルを、AIを活用して検討していく所存です。

多角的分析の秘訣は？ まず、PEST、3C、SWOT、バリューチェーンといったフレームワークを用いて物事を多角的に考察する手法が印象に残りました。これらの枠組みを活用することで、外部環境と内部環境に分けながら、論理的に現状や課題を整理できる点が非常に有効だと感じました。 経営視点の広げ方は？ また、経営者の視点から全体を捉える重要性にも気づかされました。自らの視座を高めることで、より広い視野で戦略を考えることができると実感しています。同時に、他者との意見交換によって新しいアイディアが生まれる―集合知の力が働く様子も非常に印象的でした。 説明と報告はどうする？ さらに、事業部に依頼する際の背景説明や現状のレポート作成において、PESTやSWOTのフレームワークを具体的に活用する方法が示されていました。たとえば、外部環境の説明にはPESTを用い、現状分析にはSWOTを適用して、現状の強みや弱み、さらに改善が必要な点とそのリスクを明確に示すという実践的な手法が役立つと感じました。

根拠は明確なの？ 選択を行う際には、捨てるべき情報について明確に理由を説明することが重要です。その説明には、確かな根拠が必要であり、それを集める努力も欠かせません。ただし、エビデンスが不足している場合には、仮説思考を用いることが有益です。しかし、仮説思考では個人や状況によって結論が異なるため、日頃から訓練をし、フレームワークを活用することが求められます。 本当に捨てるべき？ 現在の環境では「とりあえずやってみよう」という精神が広まっていますが、それと同時に「何を捨てるべきか？」を問いかけ、考えることが必要です。これには、会議やミーティング、1on1など、様々な場面で追加と削除を意識的に考える習慣をつけることが重要です。 会議の意義を問う？ 慣習的に行われている会合や情報共有のチャット、会議など、多くの人の時間を奪ってしまうものについては、目的と意義を見直し、廃止したり統合したりできるかを検討します。そして、その結果をもとに、新しい時間の使い方を提案していくことが大切です。

業界ごとの重点は？ BS（バランスシート）について、実際に各企業がどこに重点を置いているのかが業界ごとに大きく異なることが印象的でした。特に、ZoomやNetflixなど比較的新しい業界では、コロナ前、コロナ中、そしてコロナ後といった時期ごとに大きな変化が見受けられ、その点に大変興味を持ちました。 変化にどう対応する？ また、経済や政治、環境が刻々と変化する中で、各業界は資産と負債のバランスを取りながら利益の追求に努めています。今後は、この視点を踏まえて企業分析を進めていきたいと考えています。 分析で何を掴む？ なお、営業として新規顧客の開拓を行う際、決算書が閲覧可能な企業の事前分析により、どの部分に重きを置いているかを把握することが重要です。さらに、クライアントの財務担当者や経営者との打ち合わせの際にも、企業状況の理解に役立てられると感じています。加えて、AIツールを活用して効率的に各データの分析を進めたいと考えています。

整合の意義は？ 私が最も印象に残ったのは、「整合」というキーワードです。普段の業務でも大切にしている概念ですが、「ジレンマを過度に恐れない」という考え方に強く惹かれました。ジレンマやコンフリクトを避けがちな自分にとって、粘り強く考えることで整合を意識し、最終的により良い施策を選び抜く力を身に着けたいと感じています。また、各フレームワークの特徴や留意点についても、再確認する良い機会となりました。 市場対応の秘訣は？ 業務において新しい市場やお客様に対応する場合、フレームワークは大いに役立ちます。たとえば、提案の際にSWOT分析や3C分析を用いて内外の環境を整理し、お客様組織の特性を把握することで、市場における位置づけが明確になります。さらに、バリューチェーン分析を通して業界の特徴を理解することも可能です。 どう工夫している？ 整合が求められる場面で、皆さんがどのように工夫しているのか、ぜひお聞かせいただきたいです。

授業で何が足りた？ ライブ授業を通して、学んだ内容が実際には抜け落ちていると感じることがありました。日常にうまく落とし込めず、知識が血肉になっていないため、再度復習する必要性を強く感じています。一方で、学習初期から具体的な指針があったおかげで、課題に対して何をすべきかが明確になり、その成長を実感できた面もあります。 分析で自信は得られた？ また、採用状況の分析は、初めから取り組んできたこともあり、これまでの経験が自信につながっています。繰り返し実践する中で、数字を扱う技術をさらに磨けると感じており、新たなデータにも積極的に取り組みたいと考えています。 異動後の数字はどう変わる？ この春に異動があり、新しい職場でどのような数字に触れることになるのかはまだ不明ですが、現職場ではこれまでの分析手法がレガシーとして共有されています。新たな環境でも、数字を扱うスキルを引き続き活かし、積極的に取り組んでいきたいと思います。

FB伝え方はどう変える？ FB（フィードバック）のあり方について、以前はつい論理的に「結論はCです。なぜなら●ができていない…」という流れになってしまい、反感を招いてしまうのではないかと懸念していました。そこで、「評価はCです。どうしてこの評価だと思いますか。」から始める方法を試してみたところ、相手の思いと期待のギャップを明確にし、より前向きな話し合いにつながると理解するに至りました。なお、評価が良い場合にも同様の手法を用い、さらなる期待を伝えることができると感じています。 新環境でのFBはどうする？ これからFBの季節を迎えるにあたり、今回の気づきを活用していこうと思います。また、春に部署異動が予定されており、新しい環境でのメンバーとのコミュニケーションや日々のフィードバックにも、今回の考え方を取り入れ、相互の理解を深める努力を続けていきたいと思います。

復習は本当に効果的？ 今まで学んだ動画や講義メモを総復習する機会となりました。記憶が薄れていた部分もあったため、まとめ動画がとても参考になりました。学習中には気づけなかった点も、再度動画を視聴することで明確になり、実際に手を動かして自分で考えることで、気づきの視点が一層深まったと感じました。 視点の切り替えはどう？ また、アウトプットの見せ方についても、自分の業務の打ち合わせなどで活かせると実感しました。全体を俯瞰して何を話しているのかを他者に伝えることが難しいと感じていたため、今回の学びが自分の課題解決のヒントとなりました。 新環境でどう活かす？ 今後は、４月頃までは学んだことを整理しながら自分の業務にどう適用できるかを考え、５月からの新しい環境でもクリティカルシンキングを共通言語として実践し、即戦力として貢献していきたいと思います。

デジタル進化はどう向き合う？ デジタル技術の進化が、不確実性の高い環境を作り出している大きな要因だと感じます。生成AIなどの新たなサービスが次々と登場する中、従来の価値観や常識が急速に変わっていくのが実感されます。これからも日々アンテナを張り、新しいサービスを積極的に生活に取り入れる柔軟な姿勢が必要だと再認識しています。 仮説検証はどう進む？ また、what、where（問題の所在）、what（原因追求）、How（対策）という問題解決の仮説は、日常のあらゆる業務ですぐに実践できる有用な考え方だと感じました。特に、対策に対して何をどのように検証し、何をもって成功と判断するのかを明確にするために、whereとwhatの部分は重要なポイントとしてしっかり押さえておきたいと思います。

規模の経済性をどう捉える？ ゲイルで学んだ規模の経済性と習熟効果は、これまで感覚的に感じていたことが論理的に整理され、非常に印象に残りました。また、バリューチェーンと範囲の経済性についても、自社の資源を他の事業で活用する際に、新規事業検討のための自社分析や市場環境の把握が重要であると再確認できました。 新戦略のヒントは何？ ウェブサイト運営で新しいコンテンツを検討する中、これまで感覚に頼っていた部分を、今回学んだ独自性、模倣困難性、そして顧客に対する価値拡大の視点を取り入れることで、より具体的かつ戦略的なアプローチが可能になりそうです。 理論で見つけた気づきは？ また、ビジネス経験を理論化し言語化することで、新たな気づきを得られたことが大変有益でした。

生成AIの可能性をどう感じた？ 今回の学習を通じて、生成AIのビジネス活用に対する確信がますます深まりました。生成AIの導入を支援する立場として、その進化や広がりの可能性を実感するとともに、自分自身のスキルアップも継続していかなければならないと感じています。 実践で成長するには？ 今後は、生成AIの活用や企業への導入支援を通じ、プロとしての成長を目指していきたいと思います。知識だけでなく実践経験も大切であるため、積極的にさまざまなチャレンジに取り組む所存です。これから新しい環境で活躍できるよう、努力を続けていきます。 ありがとうございました。

全体像をどう把握？ これから新しい環境で活動するにあたり、まずはその全体像を俯瞰的に捉え、内外の状況を正確に理解することが大切だと感じています。現場では、どのようなデータが存在し、どの情報が不足しているのかを冷静に把握し、判断する必要があると考えます。 学びをどう生かす？ また、何かを深く理解するためには、自ら進んで情報を収集する行動が欠かせません。市場の動向を知るため、様々な知識を学び、疑問を持ちながら意見や改善ポイントを見出していく姿勢を大事にしたいと思います。今後は、積極的に学ぶ姿勢を発揮し、学んだ内容を具体的な行動に活かしていく所存です。