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50代

の受講生の学び

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外部環境への気づきは？ 6週間の講座を通じて、これまで自分が所属していた業界のみに注目していたことに気づき、外部環境にも目を向ける重要性を学びました。マンネリ化した視点から脱却し、広い視野で世の中を俯瞰することで、変化の激しい時代に柔軟に対応する必要性を実感しました。 未来をどう描く？ 特に、VUCA時代においては常に変化に敏感であるべきであり、不確実性が高い環境下では、複数の未来を見据えたシナリオプランニングが有用であると感じました。また、マクロ環境の変化を整理するためのPEST分析の活用も、事業環境の理解に大いに役立つと考えています。 実践で何を活かす？ 今後は、マーケティングをはじめとする業務において、従来の業界知識に加えて新たな環境への情報整理に、これらのフレームワークを積極的に活用していこうと思います。また、表面的な対応にとどまらず、状況を中長期的な視点で分析し、根拠に基づいた判断を行いながら、チームマネジメントにも活かしていく所存です。

価値の本質を問う？ 企業にとっての「提供価値」を理解するためには、まず数値に頼る前にその本質を深く掘り下げる必要があると学びました。企業が提供したい価値を正確に把握し、それと見出した数値との間に乖離がないかを意識することが、戦略の策定や企業分析において極めて重要だと感じています。 原点を再確認？ 特に自社の場合、日常の業務に追われるあまり、近視眼的な視点に陥りがちで、本来の提供価値や強みを十分に考察できていなかったと痛感しました。この気づきは、現在の業務に直結するものであり、原点に立ち返って見直しを進める良い機会となると捉えています。 未来戦略はどう？ 今後は、自社の提供価値を改めて捉え直すとともに、複数の事業がそれぞれ持つ特徴を正確に把握しつつ、全体としての強みを明確にしていくつもりです。さらに、財務や営業、人事などの定量情報に加え、パーパスやESG経営といった定性情報も踏まえ、より包括的な視点で企業の価値を見極めていきたいと考えています。

生成AIの進化をどう感じる？ 生成AIは、あくまで「次に続く単語を統計的に予測しているだけ」という原理を意識して使用すべきだと、改めて気づかされました。最近のAIツールは驚異的な進化を遂げており、その返答内容だけを見ると、まるで同僚や友人と会話しているかのような感覚に陥る一方で、返答の内容によってはイライラを感じることもあります。 指示で変わる返答は？ また、AIが返答する内容は、実際にはこちらが出した指示に沿っているにすぎないという認識が重要だと実感しました。生成AIの返答の精度は、すべてこちらの指示（プロンプト）によって左右されるため、プロンプトの工夫が求められます。 ルール整備で安心する？ さらに、法人での生成AI活用に向けたルール作りが必要と感じています。社員全員が生成AIを適切に扱えるようリテラシーを高めるとともに、今回学んだGRCの考え方もバランスよく意識していくことが重要です。このような意識をもとに、今後研修を企画できればと考えています。

仮説はどう整理する？ 仮説を立てる際は、まず複数の仮説を考え、その中から適切なものを絞り込むことが重要です。それぞれの仮説が互いに網羅性を持つように、さまざまな切り口で考えを広げる必要があります。 データは十分かな？ 次に、立てた仮説に基づいて分析に必要なデータを収集します。もし手元に十分なデータがない場合は、誰にどのように聞くかを決め、比較のためのデータも合わせて収集しておくことが求められます。 仮説の基本って何？ 仮説思考とは、目的（コミュニケーションや問題解決）と時制（過去・現在・未来）を整理しながら、結論を導く仮説や問題解決のための仮説を立てる考え方です。 ギャップをどう埋める？ 施策を検討する際は、現状（ASIS）と目標（TOBE）とのギャップ（GAP）に着目し、その差を埋めるために仮説を構築します。メンバーと意見を交わしながら、多くの仮説を出し合い、その中から絞り込みを行い、最終的に必要なデータを集めるプロセスが重要だと感じました。

PDCAとVUCAをどう理解する？ これまで業務を通してPDCAの大切さは実感していたものの、VUCAの時代における実践方法については漠然としか理解していなかったと感じます。しかし、デジタルの理解と活用が、より効果的な戦略の策定や実行に繋がる可能性があることを学び、大変興味深く思いました。 金融業界の挑戦はどうなる？ 私が所属する金融業界は規制が厳しく、国際情勢などの外部要因の影響を受けやすい状況にあります。特に、直近では新たなテクノロジーの登場により、金融システムの脆弱性が注目される事例も見受けられました。今回の学びを通じて、仮説を立てながら実行し、走りながら課題に取り組む姿勢の重要性を強く感じました。 組織文化の変革は可能？ また、VUCAの世界では、個人だけでなく、組織全体として失敗を恐れず受け入れる文化を醸成することが必要だと実感しました。今後は、こうした組織文化をどのように各自の現場で実践していくかを、仲間と議論していきたいと考えています。

正常と理想は何が違う？ 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う？ また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か？ さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

目的外の効果は何？ 今回の戦略学習を通じて、計画を立てる際に目的以外の付帯効果にも目を向ける癖があることに気付かされました。また、これまで戦略は独自性が必要ないと捉えていた自分に対し、今後は計画時に独自性を意識して取り入れていくことが重要だと感じました。 後進引継ぎのコツは？ 現在の年齢や状況を考えると、自分が担当している仕事を早急に後進へ引き継ぐ必要性が高まっていると実感しています。そこで、より早くしっかりと引き継ぐための計画にも、今回の学びを活用していきたいと考えています。なお、これまで自分なりに成果を上げてきた部分については、同じ手法をそのまま伝えるのではなく、後進それぞれの独自性を見出すことを重視したアドバイスを行っていくつもりです。 やるべきはどう選ぶ？ また、頼まれたら断れない性格で、やるべきことの選択に苦労することも多いです。そのため、皆さんがどのような考え方や基準でやるべきことを選んでいるのか、ぜひ伺ってみたいと思います。

自分のキャリア、どう考える？ 頭ではキャリアについて理解していたものの、実際にじっくり考えてみると、自分自身のキャリアに十分な時間をかけてこなかったと実感しました。部下のキャリアは定期的な面談である程度考えられている印象ですが、逆に自分のキャリアは最も軽視されがちであることに気づかされました。 キャリア面談の意義は？ 期末のキャリア面談の時期に加え、4月からの海外赴任も控えていることから、今こそ自分のキャリアを棚卸しし、丁寧に見直す絶好の機会だと感じています。また、部下との面談では、今回学んだキャリアアンカーやキャリアサバイバルの考え方を取り入れて、より実りある会話ができればと考えています。 新たな道、見つかる？ 具体的には、3月末までの期末キャリア面談で部下のキャリア棚卸しと今後の方向付けを行い、同時に自分自身のキャリアも見直す予定です。さらに、4月の海外赴任後には、新たな視点も加える形で、今後のキャリアの方向性を再検討するつもりです。

定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

データ収集と分析の重要性は？ 日頃からデータ収集、分析、仮説設定、実行サイクルのスピード感を大切にしていました。しかし、「MECEを意識し過ぎず、時間をかけすぎないこと」を講義で聞いて、今後の業務においてもこの点を意識し、実践していきたいと考えました。 効率的な仮説設定と実行方法は？ 特に、MECEや分析そのものに過度な労力を費やすのではなく、分析結果を基にした仮説設定、そして何より迅速な解決策の実行と行動に焦点を当てたいと思います。このようにして得られた新たなデータの収集→分析→仮説設定→実行のサイクルをより早く回していくことに注力したいと考えています。 MECE活用術と業務への応用法は？ さらに、MECEについては、大項目から小項目へとプロセスを意識して分析項目を洗い出す習慣を、明日から日々の業務の中で身につけていきたいと思います。また、分析にかける時間を事前に設定し、それをもとに効率的に進めていくことも、明日から実施していきたいと考えています。

AI活用のスタートは？ グロスケとの学びを通して、やりたいことにどのようにAIを組み込むかが明確になり、具体的なアクションプランまで落とし込むことができたと感じています。この6週間はゴールではなく、新たなスタートラインだと実感しています。 実践で得る成長は？ まず、生成AIを日々の業務や生活の相棒として積極的に使いこなすため、とりあえず実践してみる姿勢が重要だと気づきました。また、事業部や経営層に対して数字に基づいた情報やアイデアを提供できる存在になるため、不足している知識やスキルを補うための学習時間を毎週確保し、生成AIを活用する習慣を身につける必要があると感じています。 業務改善はどう？ さらに、業務上の分析が必要になったときには、すぐに生成AIに相談する習慣を持つことや、学んだ手法や考え方を実際の業務で一つずつ試していくことが大切です。そして、テクノロジーの進化や最先端の情報を継続してキャッチし、業務や日常生活に取り入れていきたいと思います。

仮説思考の始まりは？ 常に目的意識を持ち、問いを立てることから仮説思考は始まります。まずは、何を知りたいのか、どんな結果を期待するのかを明確にしてから仮説を立て、必要なデータを集めて分析を行います。こうしたプロセスが、分析作業において無駄を省き、効率よく目的に近づくための鍵となります。 グラフ作成のポイントは？ また、グラフなどの可視化資料を作成する際も、まず仮説や伝えたいメッセージ、そして対象となる相手を意識することが大切です。誰に何を伝えたいのかを明確にして、伝わりやすい構成でグラフを作ることで、情報の意味が正しく伝わります。 新たな発見はどう？ さらに、問いを発見する一助として、最新の研究結果や知見に触れることが有効です。たとえば、研究論文を読む機会を増やしたり、仲間から新たな情報を得るなど、日常的に情報収集に努めることが求められます。説明資料を作成する際も、自分が何を伝えたいのかを整理し、論理的かつ簡潔な表現でまとめることが重要です。