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40代

の受講生の学び

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導入の不安は何？ AIなどの新しい技術を自社の業務に導入する際、最適な方法が明確でないことが多く、適当な仮説に頼るだけではユーザーのニーズを十分に捉えられず、導入がうまくいかない事例があると感じました。観察やインタビューを行い、ユーザーが直面している本当の課題を定義することが、根拠に基づいた施策の展開につながるのではないでしょうか。 事前準備は十分？ ただし、観察やインタビューを最初に実施する際、聞く内容があらかじめ決まっていないと十分な情報が得られないのではないか、という懸念もあります。一方で、こちらが求める回答にユーザーを誘導してしまう危険性もあるため、フラットな立場でユーザーの本音を引き出し、客観的に分析するプロセスが不可欠だと考えます。 ユーザー視点は大事？ 特に、共感を基盤とした課題定義の段階では、ユーザー中心の視点が非常に重要です。業務においては、新しい技術やソリューション自体に焦点が当たり、答えあたりの議論に陥りがちですが、常に解決すべきはユーザーの本質的な課題であることを念頭に置き、施策の検討を進めたいと思います。

問題点は何でしょう？ 何が問題かを明確にし、結論のイメージを持ちながら取り組むことが大切だと感じました。何を解決したいのかを考えることで、目的に立ち返ることができるため、数字をどのようなグラフで表現するか悩む場面でも、考え方の整理が進みました。データ分析においては、仮説思考が基本であるとも実感しています。 プロジェクトの目的は？ 業務改善プロジェクトに取り組む際には、まず目的の設定が不可欠です。進める中で何を解決したいのか、そして最終的な結論のイメージを持ちながら作業を進めたいと考えています。現状では、システムや運用の活用率といったデータが中心ですが、活用と非活用という単純な区分のみで目的に沿った分析が可能かどうか、再度検討する必要があるように思います。 誰にでも分かる目的は？ 目的設定については、誰にでもすぐにイメージできるような分かりやすいものにすることが重要です。現在取り扱っているデータから新たな気づきが得られないか、また、ほかのデータを追加することで見えてくる可能性があるかどうかにも注目していきたいと思います。

組織支援の新たな視点は？ 自分の業務は法人向けのガバナンス支援や規制対応支援であり、製品開発とは距離があるため、一般ユーザーの視点や共感を求められることはほとんどありません。そのため、組織としての対応やあり方を重視する中で、あえてデザイン思考のアプローチを適用することで、予想外の効果が得られるのではないかと感じています。 組織論で何を学ぶ？ また、自分の日々の業務は基本的に組織論に基づいており、直接的な個々への共感よりも、組織設計や評価を重視して行われています。このような出発点での業務が、たとえその良し悪しが直ちに判断材料とならなくとも、将来的に役に立つ知見となると改めて気付かされました。 ユーザー体験の真意は？ さらに、デザイン思考の基礎であるユーザー体験や共感という概念にはなじみがあり、漠然とした理解はあったものの、実際に登山装備の製品開発における事例や、身近な企業がどのような努力をしているのかを調べ考察する過程で、自分の業務や企業との関連性を新たに感じるとともに、理解が深まり、想像力が強化されたと実感しています。

問題をどう分解する？ 解決したい問題を分解するためには、主観的な視点だけでは全体を把握することは難しいと感じています。特に対人関係の問題に関しては、自分の視点だけでなく、相手や第三者からの視点も考慮する必要があります。人は自分の考え方に偏りがちであり、考えやすい方向から物事を考える傾向があります。 提案の裏付けはどう探す？ 現時点では、問題に対して効果的な提案をするのは難しいと考えていますが、相手や第三者の視点を意識し、広い視座と視野を持ってやや俯瞰的に見ることで、予想外の提案ができる可能性があります。しかし、その提案を裏付ける根拠の探し方がまだわかりません。 第三者の視点をどう養う？ 利害関係がないと仮定した場合、どのような案が考えられるかを大量に書き出し、第三者の視点を養う練習をしてみようと思います。また、共通の問題について職場の同僚の意見を聞き、その内容を記録し、その方の考え方の偏りを見つけ出し、どの視点から考えているのかを分析してみることにします。それによって、自分自身も異なる視点を持ち出せるか試してみたいと考えています。

共創パートナーって？ このコースを通じて、生成AIを単なる「検索ツール」ではなく、思考を広げ、アイデアを形にしていく共創パートナーとして捉える重要性に気づきました。特に、AIの提示する回答をそのまま受け入れるのではなく、人間の目で検証し、必要に応じて修正を加えるプロセスが、ビジネスでのAI活用において不可欠であると感じたのが大きな収穫です。 思考壁打ちは効く？ また、生成AIを「思考の壁打ち相手」として活用する具体的な方法として、企画立案時に顧客ターゲットを詳細に設定したプロンプトを用いて複数の施策案を生成する試みを行っています。これにより、AIが提示するメリットとリスクをしっかりとヒトの視点で検証・修正し、意思決定のスピードと精度を両立させることができました。 新たな付加価値は？ さらに、データと顧客ニーズを掛け合わせる視点を取り入れることで、既存業務に新たな付加価値をもたらす取り組みが進み、生成AIとの共創パートナーシップの有用性を実感しています。今後もこの考え方を基盤に、業務の効率化と革新を図っていきたいと思います。

B/SやP/Sの基本を確認？ P/Sの当期純利益がB/S上の純資産に該当することや、B/Sを見る際にはまず5つのパーツの大きさを比較することを学びました。その上で、何に資金が多く使われているのか、必要な資金が増加していないか、そして倒産のリスクがないかを確認する視点が非常に役立ちました。 減価償却はどう違う？ また、減価償却の方法として定率法と定額法の違いについても理解を深めることができました。計算方法や適用する状況について具体的に把握できたため、今後の実務にも役立つと感じました。 新規取引はどのように？ さらに、新規取引の検討においては、取引先のB/Sを自分なりにイメージし、構造を捉えることが重要であるという点に気づかされました。学んだ内容を踏まえ、本質的な強みや潜在的なリスクを見極める視点を持つことが、信頼できる取引関係の構築につながると実感しています。 対話で方向性は？ 最後に、取引先の担当者と会社の強みや、目指すべき方向性について対話を重ねることが、相互理解を深め、より良い関係を築く上で非常に有効だと学びました。

なぜ問いが必要？ 問いから始めること、問いを持ち続けること、そしてその問いを共有することの重要性を改めて実感しました。分かりにくい表などについては、まずどうすれば理解しやすくなるかを考え、数字やグラフなどで可視化する努力が求められると認識しています。前週までに取り組んだ内容であっても、新たな発見や気づきがあり、反復して定着させる必要があると感じました。 どんな視点が有効？ また、どの場面でも応用できる普遍的な考え方であるため、常に意識して実践していくことが大切だと思います。直近の研修課題作成にあたっては、まず問いを立て、視野や視点を変えて取り組むことがポイントだと感じました。書き出したアイデアを関係する人に伝え、フィードバックを受けることで、新たな気づきや改善につながると確信しています。 自信はどう築く？ とにかく、自分自身の習熟度に不足を感じたため、今回の講座内容をもう一度見直し、関連するメンバーや上司と積極的にコミュニケーションを取りながら、仮説や問いをぶつけてアウトプットを重ねることで、自信を深めていきたいと考えています。

分析の目的設定はなぜ重要？ 「分析とは比較なり」が今回の講義の究極のゴールであるが、それだけでは不十分である。分析の目的をしっかり設定し、自分なりに仮説を立て、それに必要なデータを用意することが重要だ。また、適したグラフを選ぶことも必要である。 結果を伝えるための見せ方とは？ 分析の目的を念頭に置きつつ、最終的にはデータ分析を基に説明や説得を行うため、見せ方にも気を配る必要があると感じた。 データ分析の活用方法は？ 現在、保証契約のデータを分析している。目的は、経営陣に過去の実績を報告することと、顧客に実績を示すパンフレットを作成することである。それぞれの目的を追求すると、保証契約制度を推進する施策の検討や実績アピールによる利用促進が考えられる。これらの目的を念頭に、どのデータを分析すべきか、どう表現すべきかを考えることが大切だ。 記憶に残る工夫はどうする？ 目的に立ち返ることを忘れないようにしたい。具体的には、PCの壁紙や手帳など、日常的に目にするものに「分析とは比較なり」と記入しておき、記憶のフックを作りたいと思う。

ハーズバーグ理論は何？ ハーズバーグの動機付け・衛生理論について初めて学びました。人々のモチベーションを向上させるためには、衛生要因と動機づけ要因の両方が満たされる必要がある、というこの理論を今後の考察に活用していきたいと思います。また、人の気持ちを完全に理解することは難しいとしても、相手と向き合い、理解しようとする姿勢が非常に重要であると感じました。 部下のやる気はどう？ さらに、様々な視点からアプローチし、それぞれの人のやる気スイッチを探し当てることが現実的だとも感じました。しかし、たくさんの部下を抱えている場合、その全てに対して効果的な方法を模索できる上司がどれほどいるのかを考えると、難しいと感じることもあります。 効果的な連携は？ これまでは、プロジェクト内で気になるメンバーに対して様々なアプローチを試みてきましたが、今後はハーズバーグの理論を念頭に置き、より精度の高いアプローチを心掛けたいと思います。また、他の関係者と情報や状況を共有し、連携を図りながらそのメンバーに関わっていくことが重要だと考えています。

定量分析で何が重要？ 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

ChatGPTを活用する意味は？ 実践演習がメインの週だったが、データ分析は答えがない世界だと感じているので、自分で考えるだけではなくChatGPTを共に使用して問題解決を試みた場合、どのような成果が得られるかに焦点をあてて演習に取り組んだ。普段は自分の頭で考え一人で結論を出していたが、そのことに限界を感じていたため、今回の受講はAIを活用する実践の場として非常に学びが多かった。 AIの活用で得られる視点は？ どれだけ訓練を積んでも、人間である以上、自らの思考には必ず偏りがある。多面的な視点でデータ分析を行うことが問題解決の第一歩であり、AIを活用して多くの視点を得ることが有効だと改めて気づくことができた。これからは、普段からAIを十分に活用するよう心掛けたい。 AI相談の工夫を学ぶ データを分析する際、必ず一歩立ち止まり、AIに素直に相談してみるようにする。AIをデータ分析のパートナーとするため、相談の仕方を工夫することも学んだ。正解を出すことを目的とするのではなく、自分の思考を広げるためのAI活用を身につけていきたいと思う。

AIとセンサーの組み合わせは？ AIと各種センサーを組み合わせたアイデアを考えてみました。結局、AIは単なる処理装置の一つであり、どのようなインプットを与え、どのようなインタフェースを用い、どのようなアウトプットを得るかが、ビジネス化における差別化のポイントになると感じます。 プロンプトのコツは何？ また、どのようなプロンプトを書くかについても、文章生成AIにどのような情報を与えるかのコツに通じると考えています。 AI利用は本当に効率的？ 今週、職場で他の方がAIを活用している様子を客観的に観察する機会があり、大変勉強になりました。確かに、AIを使いこなすことは重要ですが、AIに頼りすぎた結果、かえって効率が落ちる場面も見受けられました。 ツール使用の最適タイミングは？ もちろん、AIとはいえ便利なツールの一つに過ぎず、最適なタイミングで適切なツールを使うことは従来と変わりません。特に、誰でも手軽に使えるために普及が早く、使わない、もしくは使いこなせないことがすぐに大きな遅れとなる点は、今後も注意すべき点だと思います。