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自分 ✕ 考える

に関する学び

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視点と広がりは？ 「視点・視座・視野」を意識することの重要性を学びました。局所的な視点ではなく、幅広い価値観と視野の広さを追求することで、物事の捉え方がより深くなると感じています。 自分を客観的に？ また、「もう一人の自分」という考え方を通じ、自分自身の意見や思考を客観的に見ることが大切だと実感しました。その結果、論理的に物事を整理し、効率的に考えるための手法としてロジックツリーの活用にも繋がりました。 論理思考の工夫は？ 思考の瞬発力と持久力を高めることが、単に考えるだけでなく、論理的に考えるために必要なプロセスであると痛感しています。このスキルは、上司への報告・説明、部下への指示、会議でのプレゼンテーション、さらには企画書や議事録などの文章作成にも大いに役立つものです。 偏りを問い直す？ 自分自身の考えが偏っている場合にこそ、「これは本当に良いのか」と自問し、鍛錬を続ける姿勢が重要です。同時に、他人の意見にもしっかり耳を傾け、異なる視点を尊重することも大切だと改めて感じました。 成長の実感は？ グループワークを通じ、実際にこれらのスキルがどの程度実践できているかを確認し、更なる成長につなげていきたいと思います。

４段階は何を示す？ ４段階の仮説→検証→改善策立案を、具体例を交えて説明していただき、各段階での重要なポイントが明確になりました。自己流や独学で試行してきた私にとって、とてもありがたく、有意義な時間となりました。 分け比べで何が分かる？ 初回から印象に残ったのは「分けて比べる」という考え方です。繰り返し実践することで、分析の本質を実感できるようになりました。 データ選択はどう考える？ また、社内で適切なデータを選び出す際には、データが目指すべき姿を示しているのか、あるいはデータ自体が何を表しているのかをしっかりと見極め、指標として活用する重要性を感じました。眺めるだけでなく、常に目的意識を持ってデータに向き合うことが大切です。 自社データ整備はどう？ まずは自社データの整理を行い、そこからカテゴライズやインデックス化を推進し、目的別にすぐ利用できる状態を整えたいと考えています。また、データの整え方や代表値の種類、グラフ化、ピボットテーブルの加工方法など、基礎的な手法を部内にレクチャーすることで、自分自身の理解不足や弱点を洗い出し、互いに教え合いながら、数ヶ月後にはみんなが同じ目線で分析結果を議論できる環境を作り上げたいと思います。

どうやって客観視する？ 客観的に物事を考えるためには、「頭の使い方」が重要です。思いつきや経験、直感に頼りすぎると、制約や偏りが生じるため、主観を避け、客観的に考えるよう努めることが大切だと感じます。 データから何が見える？ データを活用する際、グラフ化することでその威力がさらに増します。自分自身や相手に対して「目に仕事をさせる」ことが重要なポイントです。数字やデータの分析では、どこを切り取るかによって解釈が大きく変わるため、さまざまな角度から分解し、問題や解決策の解像度を高める必要があります。 課題はどう見極める？ 現状を丁寧に分析・分解し、理想の姿を見据えること。今何を課題とすべきかを見極め、問いを残し、共有しながら進めることが大切です。データの分解や課題の見極め、共有は習慣化しようと思います。知識や経験が豊富であるほど、制約や偏りが生じていることを自覚し、あえて考え方や視点を変えて課題を見極めなければならないと感じます。 自分の変化に向き合う？ これらを踏まえ、自分自身が変わらねばならない点に改めて気づきました。自己否定と自己改革の習慣を身につけることから始め、問題意識を持って積極的に問題に取り組んでいきたいと思っています。

生成AIをどう活かす？ 今回の学びとして、生成AIをビジネスにどのように活用していくかについて考える機会となりました。従来のようにモノそのものの提供から、モノを活用した顧客体験の提供へと視点が転換していることを理解しました。また、他社が創出している価値の本質を捉え、モデル化を行うことで新たな体験価値の提供に繋げる重要性も学びました。 実践は難しい？ week４と比較すると、week５では企業として実践する難易度が非常に高い内容に感じられました。現状、多くの企業がweek４の段階で迷走しており、week５の視点に進めていないため、これこそが自分の業務におけるビジネスチャンスと捉えています。 成果が届かない？ また、企業ごとにAI導入への温度差が見受けられる中、導入後の成果が期待に届かない事例が多いのは、AIがもたらす価値の本質的な理解不足と、業務プロセスの可視化が不十分なためだと考えます。 今後の活動は？ 以上を踏まえ、今後は以下の活動をさらに推し進めていきたいと思います。 ・各企業の業務全体における価値の本質を把握すること ・生成AIで実現可能なことについてさらに学習すること ・自社サービスへの理解を深めること

自分の価値観はどう？ キャリアアンカーとは、個人の揺るぎない価値観やセルフイメージを示すものであり、自分の特性を理解し、それを活かすための指針となります。自分のキャリアアンカーを知ることで、キャリアサバイバルを乗り越えるためのヒントが得られると感じています。キャリアは一直線ではなく、ジグザグしながら進むものですが、その中で自分自身の強みを見極めることが大切です。 質問表でどう見極める？ キャリアアンカー質問表を活用して自分自身の価値観を明らかにし、部下２名にも同様の質問表に回答してもらいました。お互いのキャリアアンカーを共有することで、日々の業務への活かし方やコミュニケーション、目標設定に役立てることができると考えています。 結果をどう活かす？ 5月8日に実施した結果、部下の一人は「純粋な挑戦」を、もう一人は「生活様式、保守・安全」を重視していることが分かりました。特に後者の部下は、仕事の向き合い方に悩んでいる様子が伺えたため、今後、具体的にどう業務に活かすかを一緒に考えるための面談を早々に設定する予定です。この面談を通じて、仕事と私生活を切り分けて考えるという新たな一面を知ることができ、今後の取り組みに活かしていきたいと思います。

短文を書く重要性とは？ 短文で書くことは、分かりやすい日本語を書くための出発点です。言いたいことを支える理由付けを考える際には、自分の視点がどのような立場であるかを意識することが重要です。一つの理由で満足するのではなく、複数の理由を考えることが求められます。状況や相手によって、最良の理由付けは変わることがあります。 ビジネスにおける日本語の信頼性 日本人は、正しい日本語を使用しなくても意思疎通が成立することが多く、間違った使い方をしても、その誤りに気づかないことがあるかもしれません。しかし、社外や対外的に送る文章では、正しい日本語を使用しなければビジネスパーソンとしての信頼性が疑われることがあります。したがって、普段よりも正しい日本語を使うことを意識することが大切です。 高次視点での理由付けが必要な理由 理由付けを考える際には、自分の視点だけでなく、部長や事業部長、社長といった高次レイヤーの視点でも考えることが求められます。これまで自分の頭の中だけで無意識的に行っていた理由付けの組み立てを、紙とペンを使って書き出してみる方法があります。具体と抽象を行ったり来たりしながら、他にないかと意識を払って理由を付け加えていくプロセスが重要です。

具体と抽象のキャッチボールとは？ 具体的な事例を多く挙げ、そこから抽象的な考察を導き出すことが必要です。その上で、再び具体的な方法を考えるという「具体と抽象のキャッチボール」を意識することが大切です。私自身、偏った視点を持っていると感じるため、常に視点、視座、視野を広げ、「もう一人の自分」を意識するようにしています。 業務改革での新たな取り組みとは？ 現在、業務改革プロジェクトとして、業務の効率化や省人化に取り組んでいます。業務の見直しに際しては、一つの観点だけでなく、多角的な視点からアプローチするよう心掛けています。ブレインストーミング、抽象化、さらに具体的な解決策の提案といった過程を繰り返すことで、より本質的な改善点や改善方法を見つけ出せると考えています。 小さな点を見逃さずにメモする習慣 日々のルーチンワークの中でも、以前は特に気に留めていなかった小さな点をメモとして残す習慣をつけました。また、異動してきた人にレクチャーをする際に出てくる質問は、単に受け流すのではなく、業務改善のヒントとして意識するようにしています。気になった点や挙がった疑義は、他人と共有して議論することで、新たな視点を取り入れることができると感じています。

結論は本当に正しい？ データを扱う際には、まず計算して情報を加工し、複数の視点から分解し、得られた結論が本当に正しいかどうかを疑うことが重要だと学びました。表や数字を眺めて悩むよりも、実際に手を動かして考える方が効果的であると感じています。 調査結果をどう見る？ これからは、マーケティング調査の結果を見て、どのようなニーズが存在するのかを理解するために使おうと思っています。これまでは、マーケティング部から提供された考察を読み、データに違和感がなければ納得していました。しかし、今後は得られたデータを自分で加工および分解し、その上で考察してみようと思います。そして、共有された考察が本当に正しいのかについても疑いの目を持つことを心がけたいと思っています。 自分で検証してみる？ 今後、調査結果が共有された際には、自分でもデータを一度加工・分解してみるようにします。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識しつつ、まずは手を動かして、加工や分解に慣れることを目標とします。そして、得られた考察には常に疑問を持ち、自分の意見を形成したら、他の人にもそれを共有するように心がけます。

オンライン授業ってどう？ オンライン授業では、演習を通じて自分の思考の偏りを実感することができました。また、復習ビデオを通して、考える目的を見失わないようにすることの重要性を学びました。 大切なポイントは何？ 大切にしたいポイントは4つあります。まず、思考は必ず偏るものであるということ。そして、思考の偏りが生じることを前提として受け入れることです。さらに、考える前にその考え方自体を考慮すること。そして、考える目的を明確にすることが重要です。 実務での活かし方は？ 実務において、これらのポイントをどう具体的に活かすかについての明確なイメージはまだ持っていませんが、思考の偏りを意識しながら業務を行うように心がけています。特に会議やチームメンバーとの対話、業務上の判断を行う際に、即座に浮かんだ解釈や結論に疑いを持ち、決めつけていないかを常に確認しています。 毎朝の習慣はどう？ 自分の考えに対して疑問を持ち、決めつけがないかを自問自答することを、毎朝通勤前に口に出して意識することで習慣化しています。業務中にはこれらの点を念頭に置き、柔軟かつ寛容な思考を持ち続けるよう努めており、新しく学ぶことが浸透しやすい環境作りを心がけています。

顧客視点って大事なの？ 講義で印象に残ったのは、まず「顧客の視点で考える（ミクロ）」こと、そして「世の中の動きを考える（マクロ）」ことです。これらの視点が、今一度自分にとって大切であると認識させられました。 世の中の動向はどう感じる？ 常に顧客視点を持つのはもちろんですが、変化の激しい世の中の流行や動向を敏感に捉え、それを商品やサービスに取り入れ、常に進化させることの重要性を感じました。この考え方は、経営者としての視点にも当てはまると実感しています。 バックオフィスで何を意識すべき？ また、バックオフィス業務においても、常に相手（顧客）の視点を意識する必要があります。業務の軸がぶれないようにゴールを明確に設定し、ゴールに向けて顧客の視点で物事を考え、どのように職場として対応できるかを自分なりに考え、行動していくことが求められます。 スキルアップの秘訣は何？ さらに、マーケティングの基礎を学ぶ中で、より高度なレベルで実践するためには、反復による習熟が不可欠であると感じました。プランやターゲットの説明、フレームワークの活用、そしてチームを率いる能力など、多方面でスキルアップしていく必要があると強く実感しました。

体験型価値観とは何か？ 商品そのモノだけでなく体験型の＋αの価値観を提供することで、顧客の満足度を向上させることを学びました。商品を理解してもらう機会になる一方で、一度離れてしまうと戻ってこないリスクもあるという話がありましたが、それでも顧客に商品の価値を伝えることは販売者にとっても良い機会だと思います。リスクを恐れずにアプローチすることで、双方の満足感に繋がり、より良い商品が生まれるきっかけになるのではないかと感じました。 包材の新たな可能性？ 日々の不便さを包材の視点で解決するだけでも、顧客にとっては一種の体験価値に繋がる可能性があります。そのため、「包材による体験価値の提供としてどんなことができるか？」という視点で物事を考えると、新たな容器の開発や調達に繋がる可能性があるかもしれません。 日常に潜む体験価値に気づくには？ 「カフェでケーキを食べる」という行為が一種の体験価値になっているという考え方は、これまで持っていませんでした。しかし、日々の生活の中で思っている以上に体験価値を提供されていることに気付きました。そこで、自分や周囲が「嬉しく感じたこと」や「リラックスできた瞬間」を意識的に感じ取るようにしたいと思います。

逆境はどう克服する？ コロナ禍において、ある企業が逆境を乗り越えるために試行錯誤したといった例から、どんな困難な状況でもチャンスを掴む素地が備わっていると改めて実感しました。たとえ被害者の立場にあっても、さまざまな視点から物事を見ることで、逆境を転換する可能性があるという教訓を受け取りました。そして、どんな状況であっても考えることを諦めず、挑戦し続ける意義を感じました。 私の強みとは何？ ブログ運営においては、特定の趣味やコアとなるテーマが大きな強みになるとされていますが、私には明確なコアが存在しないため、これまでの経験から自分なりの強みを見つけ出していきたいと考えています。ITを活用してビジネス課題の解決に幅広く関わってきた経験をもとに、小規模ビジネスへの貢献ができる可能性を模索しています。 課題はどう見抜く？ また、常に新たな課題やペインポイントが生まれている現状において、これらの問題に気づくのが遅れてしまうことが多いと感じます。そんな中で、どのように早期に課題を発見し、その解決策を見出すかは大きな課題です。特に、生成AIに関しては既存の概念に囚われがちなため、斬新なアイデアを導き出すのが難しいという印象を持っています。