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50代の男性

受講生の学び

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目的を明確にする重要性 目的を明確にすることは、分析作業の基本です。これまで私は、過去の経験に基づいたバイアスを持ちながら、取り組みやすい課題解決策から進める方法を取ってきました。しかし、バイアスを取り除き、基本に立ち返ることが重要だと感じます。分析では、比較や言語化が鍵となります。 数値化で課題を明確化 現状とあるべき姿とのギャップを分析し、比較することで、課題のレベルを数値化したいと考えています。業務レベルの改善や変革を推進するにあたっては、数値による判断材料の精度を高め、プロジェクト内での共通理解を促進し、推進の結果を最大限引き出したいです。 合意形成と重点課題の抽出 まずは、プロジェクトメンバーの間で目的を明確にし、合意形成を図ります。そのうえで、データの収集と加工を行い、比較分析により重点課題を抽出します。最後に、その分析結果を基にアクションプランを言語化し、業務レベルでアセスメントを実施して、体制、スケジュール、予算を計画します。

聞くためのプロセスとは？ 聞くためのステップを明確にしておくことが大切だと思いました。何となく聞くのではなく、コーチングプロセスのように「理想は何か」「現状は何か」「GAPは何か」「GAPを引き起こしている要因は何か」「改善策は何が考えられるのか」を意識して聞くことが重要です。 具体的な質問テクニックは？ まず、Whatとして「何が問題だったのか」「課題だったのか」をメンバーの意見を聞いてみます。次に、Whereとして「どこに問題があったと思うか」を尋ねます。さらに、Whyとして「何が成功要因」「失敗の原因だったと思うか」を聞いてみます。そして、Howとして成功要因を継続するために何ができるとよいか、失敗の原因を改善するために何が必要かを問いかけます。最後に、「いつから何を着手するか」「いつまでに何ができていると順調か」を確認します。 継続的な対話の実践法 これらのステップを紙に書いてパソコンに貼っておき、1対1の対話の際に活用していきます。

AIはどう違う？ 文章生成能力の高さに驚きました。２種類のAIを試すと、それぞれが異なる視点で独創的な物語を生み出し、プロンプトの解釈にも違いがあることに新たな発見を得ました。作成された文章はそのままでは使えないものの、叩き台としては十分活用できると感じ、今後のAI活用によって世界が大きく変わっていくことを実感しました。 AIで業務は変わる？ また、業務時間の短縮に向けてAIを活用したいとの考えがありましたが、今回の講義を通して新たなアイデアが生まれた気がします。会話型AI演習で実際の業務課題を投入したところ、的確な回答が返ってきたことに驚き、同僚よりも優秀だと感じました。早速、AIのアドバイスを試してみようと思います。 人間の在り方は？ 一方で、AIの活用により管理職の業務が軽減される一方で、人間の在り方にも変化が求められると感じました。これからのAIとの付き合い方や人間の存在意義について、改めて考えていく必要があると実感しました。

生成AIは進化している？ 生成AIは、確率に基づいて文章を組み立てているため、必ずしも文脈や意味を十分に理解して回答しているわけではないと感じました。しかし、実際に生成AIに触れてみると、予想以上に意味を捉えた返答をしているように思え、その進化には驚かされます。例に挙げた困った事例の2パターンについては、現在のGeminiに投げかけると明確に違いが説明されることが確認できました。「分解」として提示された説明方法からは、AIが分解や比較を適切に行ってくれる印象を受けました。 AI相談は信頼できる？ 困ったときは、AIに相談してみようと思いました。音声認識技術の向上もあり、録音しながら疑問や質問を投げかけ、その反応を試してみたいと考えています。先日、あるサービスの操作方法について問い合わせたところ、かなり正確なサポートを受けることができました。すべてを無条件に信じるわけではありませんが、検証しながら様々な相談やサポートをAIに依頼していこうと思います。

B/SとP/Lの関連性は？ Ｂ／Ｓを読み解くことで、Ｐ／Ｌとの関連性や資産の使い道、必要な資金調達について理解が深まりました。特に、業種によってＢ／Ｓの内訳が大きく異なる点を学びました。これにより、各企業の状況に応じた資金の活用方法や調達方法について理解を深めることができました。 どのように資金を活用する？ 自分の会社における資金の使い道や集め方を、Ｂ／ＳとＰ／Ｌの関連性を意識しながらしっかりと理解したいと思います。その上で、事業のお金の使い道にどのような問題があるのかを考えてみたいです。特に、過去の経年変化や他社との比較を通じて、自社の強みや弱みを知る手がかりにしたいです。 経年変化の確認方法は？ まずは、過去3年程度の自社のＢ／ＳとＰ／Ｌの経年変化を確認してみます。傾向がつかめなければ、さらに遡って数字の変化点や傾向を探ります。そして、現時点での自社の経営戦略と照らし合わせながら、自分の業務の立ち位置を再確認したいと考えています。

目的をはっきりさせる？ 現代はVUCAの時代であり、仮説→検証→問題解決というプロセスがますます求められています。この過程では、まず目的を明確にすることが不可欠で、そのために仮説を立てることが大切です。立てる仮説が結論に向けたものか、問題解決のためのものかを選択することで、自分自身の問題意識を高めることができると学びました。 結婚相談所の集客はどう見る？ また、結婚相談所が抱える集客の問題を解決するために、さまざまな角度から仮説を立て、プロトタイプを作成して検証を進めたいと考えています。具体的には、SNSを活用して自社の特徴を打ち出す方法や、文章の作成にAIを取り入れる方法を検討しています。しかし、現状では問題点を明確にすることが難しく、AIとの対話を通じてその壁を乗り越えられるかどうかを模索していきたいと思います。 AI活用の可能性は？ 加えて、プロトタイプの作成においても、どのようにAIを活用するかを検討する必要があると考えています。

グラフ活用のポイントは？ グラフの活用にあたっては、内容やスライドの順序が伝えたい情報と一致しているか、また、受け手が余計な労力をかけずに内容を把握できるように工夫されているかが重要だと感じました。分かりやすく、無用な情報を省くことで、より効果的な資料作りが求められていると実感し、今後は資料作成を一層意識的に行っていこうと思いました。 朝会の伝え方はどう？ プロジェクトの朝会では、限られた時間の中で複数のメンバーに対し、印象に残る効果的な伝え方をどのように実現できるかを改めて考える機会となりました。毎日の業務の中で、時間をかけすぎずに要点をしっかり伝える習慣とスキルを身に付けることが大切だと感じています。 資料見直しはどうする？ また、ちょうど見積資料を作成するタイミングということもあり、誰にどのようなメッセージを届けたいのかを改めて意識し、伝えたい内容が適切に表現されているか、見直しが必要な部分はないかをチェックする重要性も学びました。

自分ごとは何だろう？ 具体的な企画に順を追って取り組む中で、AI活用について以前よりも具体的なイメージを持てるようになりました。しかし、実際にはどこか「自分ごと」になっていないように感じています。AIが生成したものには自分自身の熱が感じられず、まるで部下が持ってきた資料をただ上司に渡すような印象を受けました。これは、AIを使用する際に自分の最終イメージやコンセプトが十分に明確化されていなかったためだと実感しています。 研修資料をどう活かす？ 最近は、研修の企画・設計・納品といった業務が大半を占めています。テーマ、目的、時間、習得内容、ワークの内容など、ある程度の情報を提示すれば「大枠」や「タイムテーブル」は作成してくれるものの、これを具体的に役立つ内容に落とし込むまでにはまだ距離があると感じています。今後は、過去の研修資料をアップロードし、手持ちの「ネタ」をどのように活用・発展させて研修として仕立てるかを模索することから始めたいと思います。

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

問題解決プロセスはどうする？ 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE（モレなくダブりなく）に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する？ 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する？ 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

実例で理解が深まる？ 3C分析やSWOT分析については、以前から意識していたつもりでしたが、実例の解説が非常に分かりやすく、理解がより整理できたように感じました。 初めての分析体験は？ バリューチェーン分析に関しても、従来は言葉としては知っていたものの、具体的な分析手法としての活用方法は今回初めて学びました。事例が具体的で参考になったため、今後の業務などに積極的に活用していきたいと思います。 後進育成と戦略見直しは？ また、後進の幹部候補それぞれに3C分析を行ってもらい、自身の強みと弱みを把握した上で、企業活動のどの部分に貢献できるかを考えてもらう取り組みを計画しています。さらに、自社で行っている製造業向けのERPパッケージ導入サービスにおいて、最近、競合他社が低価格設定で攻勢を強めている状況を受け、マネージャー以上で3C分析やSWOT分析の見直しを行うとともに、新たにバリューチェーン分析にも取り組み、提案内容に反映させるつもりです。

グラフの使い方は？ 伝えたいメッセージを視覚的に伝えるためには、グラフの活用や文字のフォントなど、ひと工夫が不可欠であると学びました。たとえば、同じグラフでも、伝えたい内容に合わせて適切な形式に変更することで、受け取り手の印象が大きく変わることを実感しました。 学びはどう活かす？ 今回の学びは、顧客への提案資料作成、メール文章の作成、また報告文書の作成など、さまざまな業務に応用できると考えています。自身で資料を作る際だけでなく、他者が作成したものをチェックする際にも、大いに役立つと感じています。 資料作成の工夫は？ 提案資料や報告資料を作成する際には、相手に伝えたい内容を明確に意識し、余計な疑問を抱かせない表現や構成を心がける必要があります。具体的には、「見出し」や「適切なグラフ」「文字のフォント」「色」「下線強調」などのテクニックをバランスよく取り入れ、全体の印象が過度にならないよう注意しながら作成することが大切だと思います。