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受講生の学び

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情報を正しく判断できる？ GAiLの例で示された「大人の個人客が100人減っている」という誤解から、集めた情報をもとに正しい判断を下すことの重要性を痛感しました。調査設計を十分に行い、適切な情報収集を実施する必要性を再認識しました。 初動の一歩はどう取る？ また、実務で感じていた「あれこれ悩まずに手を動かす」という感覚を改めて実感しました。PCに入力しようとすると、思うように描画できず億劫になることが多かったため、今後は初動のハードルを下げるために、紙やホワイトボードを活用しながら、すぐ行動に移す癖を身につけたいと考えています。 品質管理の悩みは？ 私が所属する品質のコーポレート組織では、各製品群ごとに分類された部門の品質責任者と経営層の間に立ち、品質のガバナンスを担いながら技術的なソリューションを提案しています。その中で、共通して利用可能な「品質データインテグリティ改善の手引き」の作成をテーマの一つとしています。実務に役立つ資料を目指すあまり、内容が狭く深い読み物になってしまい、進捗に難航している現状です。今後は、完璧を求めずにまずは行動に移し、論理的で無駄のないアプローチを実践していくつもりです。 ツール選びはどうすべき？ 最後に、ホワイトボードに手書きのようにアイデアをストレスなく整理し、テキスト化できるツールをご存じであれば、ぜひ教えていただきたいです。

講義の意義は何？ 当たり前のことを積み重ねるという講義のメッセージが心に染みました。ロールプレイのテーマ自体は一般的な内容でしたが、実際に課長役を想定すると、予想外の困難を感じることもあり、これまで学んだ理論がすぐに薄れてしまうことを痛感しました。たとえば、あのシーンでは対話手法と経験学習を用いた面談を通じて部下の成長を支援するという考えがすぐに浮かぶくらいになりたいと考えています。経験や勘に頼るのではなく、意識して戦略的なマネジメントを実践することで、理想とするリーダー像に近づけるはずです。 伝わるフォローのコツは？ たとえ些細な相談であっても、伝えた内容を一定期間をおいて必ずフォローすることを徹底したいと思います。自分が伝えたことに責任を持ち、その先の展開を意識して相手に伝わっているのか、あるいは誤解が生じていないかをPDCAサイクルを回しながら確認していきたいです。また、フォローにあたっては、パスゴール理論を踏まえた業務の引き渡しを意識して実践したいと考えています。 実践度はどれくらい？ 今回学んだ内容について、数年以上のマネジメント経験をお持ちの方はどの程度実践できていると感じられているのでしょうか。マネジメント職に就いていない私にとって、日々これほど多くの意図をもって業務に取り組むマネージャーの姿勢には感服すると同時に、少しのプレッシャーも感じさせられました。

お買い物体験をどう感じる？ ユーザに提供する価値を考えるとき、たとえば「お菓子」と「おやつ」の違いのように、微妙な表現の差が差別化の要素となることがよく理解できました。振り返ると、スーパーマーケットでキャラクターグッズを見かけてもあまり手に取らなかったのに、専門のブランドショップに行くと思わず購入したくなる経験があります。陳列やBGMといった環境づくり、そして購入後の従業員とのやり取りなど、さまざまな要素が購買意欲を刺激していました。この体験は、BtoCだけでなく、BtoBの場面でも大切な要素であると実感しました。 なぜシステムが選ばれる？ 一方、システム単体で見ると、類似する商品がすでに数多く存在する中で、なぜ自社のシステムを強くアピールできるのか自問していました。機能面で大きな違いがなくとも、ユーザに新たな体験を提供することで、他との差別化が図れるのではないかと考えています。 どんな体験を追求する？ そのため、提供するシステムを実際に利用するユーザの日常の流れを徹底的に観察することが必要だと感じています。自社の商品は業務中に利用されることが多く、無意識のうちに「業務用途だから感情は関係ない」という認識に陥りがちです。しかし、本当にそうなのでしょうか。ユーザの感情の変化に注目し、機能面以外でもプラスの体験を提供できる方法はないか、再検討することの重要性を感じています。

視覚化は本当に必要？ 視覚化の重要性を再認識し、「なんとなく」で資料を作らないこと、伝えたいことが明確なスライドを作ることの大切さを学び直す機会となりました。私は普段の業務でMicrosoft Copilot等の生成AIを使って資料や議事録の要約を行っていますが、生成AIはあくまでツールに過ぎません。何を伝えたいかを常に自分自身で考え続けることが相手の理解を助けると強く感じています。 資料作成はどうすべき？ 経営企画の一環として、経営会議での財務報告を担当しており、一目見ただけで理解できる資料作成を心掛けています。また、多くの場面で議事録作成をしていますが、AIサービスをトライアルする機会を得ました。これは補助的には優れたツールですが、議事録を作成する際には何を記録すべきか、参加者が何を確認したいかをしっかり意識する必要があります。このため、全てをAIに任せることはできないと感じました。 学びは何を示す？ 今回の学びを通じて、何を伝えるべきかを人が考える意義を再認識しました。幸いにも、今回の学習内容は業務で即活用できるものであり、資料作成時には常に意識していきたいと考えています。また、全社的な財務数値管理を一歩進め、部門メンバーが状況や課題を理解できる資料作りにも力を入れたいと思います。そのためには、データ収集の自動化を進め、効率化を図っていくことも考えています。

思考のクセをどう見極める？ 人間には思考のクセがあることを理解し、その上で物事を考えることが重要です。そして、自分自身を客観的に見ることができれば、漏れや重複のないように、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）に物事を考えることが可能になります。Live授業を受ける前までは、クリティカルシンキングを論理的思考と混同していましたが、今では論理的思考を補完するものとして、徐々にその大枠を理解できるようになりました。 授業後の変化は何？ 授業を通じて私の思考の傾向やクセも明らかになってきたため、今後それらとどう向き合い、取り入れていくかをこの6週間で見極めていきたいと考えています。次の四半期の計画を考える際には、この学びをすぐに活用したいです。これまでは、物事を適切なレベルまで深く考えることが不足していたと感じていますが、講義で学んだフレームワークやプロセスを実践し、意識しながら計画を立てていきたいと思います。 疑問が導く新発見は？ まずは、自分の考えに常に疑問を持つことから始めます。自分が導き出した答えが本当に最良であるか、他の選択肢ではどうなるのか、他に取り得る方法や選択肢はないかを必ず考えるようにします。そして、考えたことやプロセスを可視化するためにノートに書き留め、履歴を残すことも実践したいと思います。

他社との差別化に課題はある？ 事業会社に携わっていた際、他社との差別化について意識していましたが、それがかなり主観的だったかもしれないと反省しています。「こうしたい」という思いと、実現可能なことや顧客から求められているもののギャップを埋めなければ、ビジネスとして成り立ちません。 フレームワークの活用で何が変わる？ 各種のフレームワークは客観的な判断に有用ですが、顧客の設定（もしくは創造）がすべての軸となることが深く理解できました。3C、SWOT、バリューチェーン、VRIO分析を用いて、現実的かつ需要に適い、持続可能な差別化を打ち出すことに役立てていきたいと思います。 中古車販売で差別化するには？ 中古車販売事業は競合も多く、とてもありふれた商売ですが、ポーターの3つの基本戦略が非常にわかりやすく当てはめられます。他社との比較が容易にでき、自社の差別化戦略に繋げられそうです。 フレームワークをどう実践する？ 学んだフレームワークはとにかく使ってみなければスキルとして定着しないし、良し悪しの判断もできません。フレームワーク自体に良し悪しがあるわけではないでしょうが、合う合わないの問題はあるかと思います。 現状把握で安全なスタートを！ どの方向へ向かうにしても、現在位置を正確に把握することで安全確実な一歩を踏み出せると考えます。まずは冷静な現状把握が必要です。

どうして心に響く？ 今回の講義では、「良い文章」だけでなく、実際に読んでもらえる文章を作る重要性について学びました。特に、タイトルや最初の一文、さらには色使いや見せ方によって、相手が続きを読みたくなるかどうかが大きく変わることを実感しました。いくら内容が優れていても、読まれなければ伝わらないため、「誰に・何を・どう見せるか」を意識する必要性を痛感しました。 どんな効果を実感？ また、学んだ内容は営業提案資料や社内ツールでの展開、本社向け提案など、さまざまな場面で活用できると感じました。特に、ホテル業界では情報が溢れる中で、まず読んでもらうことの重要性が一層高いと考えています。今後は、単に商品説明に留まらず、たとえば「ホテル朝食の顔を作る」や「朝を整える時間」といった、相手の興味を引くタイトルや導入部を意識した資料作成を心がけたいと思います。また、グラフや色使いなど、視覚的効果も併せて“一目で伝わる”構成を目指していきます。 どう設計すべき？ さらに、「読まれる文章」と「読み飛ばされる文章」との違いについて、より深く考察したいと感じました。同じ内容であっても、タイトルや最初の一文に工夫を凝らすことで印象が大きく変わる点は非常に興味深いです。今後、営業や提案活動において、相手が続きを見たくなるような設計をどのように実現するか、他の受講生の意見も参考にしていきたいと考えています。

なぜ活動理解が大事？ 今週は、財務数値を読み解く前に、事業活動そのものを理解する重要性を学びました。単にP/L、B/S、キャッシュフローを見るだけでなく、まず「誰に、どのような価値を、どのような活動で提供しているのか」という視点が必要だと実感しました。具体的には、顧客、提供される価値、その価値を生み出す活動、そしてそれらを支える人材や施設、資産、データ、ノウハウといった経営資源に注目することが前提です。また、価値の検討に際しては、主語を顧客に置くことが大切であり、同じ種類の人件費でも、商品やサービスを直接生み出す場合は売上原価、管理や営業に使われる場合は販管費となるといった、コストの意味の違いを理解する必要があると感じました。 本当の価値は何？ この学びは、改善提案やIT施策の立案においても大いに活かせると考えています。今後は、現場の効率化だけに留まらず、まず顧客にとっての価値創出を起点に検討を進めたいと思います。たとえば、金融系のITプロジェクトにおいて、品質・安定性・再現性が顧客価値に直結することを踏まえ、標準化や自動化を単なる効率化施策ではなく、価値を支える重要な施策として捉えることが求められると理解しました。また、工数や人件費が直接価値提供に寄与しているのか、管理コストとして扱われるのかを意識することで、改善の優先順位の見直しにも効果的に活用できると考えています。

生成AIの未来は？ デジタル社会における生成AIの進展は非常に速く、その利用が急速に広まっています。企業が生成AIを活用して事業の在り方を変革しようという動きは、今後もさらに増加する印象を受けました。 個人と会社の視点は？ 生成AIに取り組む際は、個人視点と会社視点の両方をしっかり意識することが大切です。特に、組織全体で活用する場合、「会社視点」での取り組みによって大きな変革が生まれる可能性があると感じています。 部署での検証は？ また、個人単位での活用にとどまらず、部署や部門単位で生成AIの取り組み方法を検証することも有効です。社内研修のグループワークなどで具体的なテーマに沿って実践することで、組織全体の生成AI意識を高めることができるでしょう。 専門知識はどう？ さらに、社内に生成AIの専門的な理解を持つメンバーを配置することも重要です。テクニカルな知識を有する数名の核となる人材がいれば、業務において生成AIをより効果的に活用できると考えています。 情報共有のリスクは？ 最後に、複数名で生成プロセスに取り組む際は、成果物の共有だけでなく、生成段階をリアルタイムに共有しながら進める方が納得感が得られるケースが多いと感じました。ただし、一方で会議ツールを使った画面共有では、他の調査中の事案や機密情報が見えてしまうなどのリスクもあるため、注意が必要です。

どの練習方法が有効？ クリティカルシンキングを身につけるためには、講座での6週間という期間だけでなく、基礎練習として繰り返し実施する必要があると実感しました。また、他者からのフィードバックも重要であるため、同じ目標を持つ仲間とのつながりを大切にしたいと考えています。 どうして多様な視点が必要？ 営業の現場で働く中で、すべての業務においてクリティカルシンキングが求められると痛感しています。各ステークホルダーが異なる考えを持つ中で、お客様と自社の両方にとって最適な提案を行うには、思考の偏りを避けつつ、客観的に「why」や「so what」を問い続ける必要があります。 どうやって疑問を問い続ける？ そのため、お客様へのプレゼンテーションや社内でのコミュニケーションにおいても、毎回クリティカルシンキングを行っているかを意識するようにしています。一つ一つのタスクに対して、常に疑問を投げかけながら進めることが、適切な答えを導くための鍵となっています。 なぜ初期投資が必要？ 一方で、クリティカルシンキングを実務に取り入れると、通常よりも考える時間が増え、一つひとつのタスクの処理に以前より時間がかかる可能性があります。今はその初期投資の段階と捉え、将来的に効率的に業務を遂行できるようになることを見据えています。同じように感じられる方がいらっしゃれば、ぜひご意見を伺いたいです。

分解の基本はどうする？ 分解の仕方によって、物事の見え方や捉え方が変わることを理解しました。分解は最初から細かく行うのではなく、まず全体を定義し、広い視点で傾向を捉えることが重要です。その際、分解の切り口として「いつ、誰が、どのように」を意識すると探しやすくなります。また、分解にはMECE（漏れなくダブりなく）を意識することが求められ、層別、変数、プロセスの分解が考えられます。一度分解して終わらず、他の視点も探し続ける姿勢が大切です。 どんな視点で分解する？ システム開発提案などで改善系の提案を行う場合には、操作時間や処理時間、問い合わせの状況、不具合の発生状況など、さまざまな視点で分解することが重要です。これにより、より費用対効果の高い提案が可能になります。これまでもデータ分析を行ってきましたが、自分の想定に偏ったデータ分解をしていたことに気づかされました。他の視点があるのか、偏りがないかを常に自問自答しながら、問題の本質を捉えたいと考えています。 来期提案で注目すべき点は？ 来期の体制提案では、現行システムの課題を洗い出すことを目指しています。そのために、現行機能の操作性、問い合わせ、要望一覧をまとめ、来期で取り組むべき改修内容の有効性を示し、それに沿った体制を提案したいと考えています。MECEを意識したデータ分析を活用し、説得力のある提案を行えるように努めます。

AIをどのように活用する？ まず、難解な問題解決に向けて、AIを積極的に活用することの重要性を学びました。問題の解決策を探る際、AIの力を借りて多様なアプローチを試みることで、解決の糸口を見つけることができました。 フレームワークの活用法は？ 次に、広がった可能性の中から決断を下すのは自分自身ですが、その際にフレームワークを活用することです。より的確な判断を下すために、フレームワークとAIを組み合わせて問題解決を進める方法を学びました。 曖昧な質問でどう思考を広げる？ 最後に、従業員に疑問や課題を投げかける際、あえて曖昧な質問を意識的に行うことで思考の幅を広げることです。視点を広げるために曖昧さを残した質問を活用し、従業員の自主的な思考を促進することが効果的であると感じました。 加えて、諦めずに問題と向き合い続ける姿勢を持つことの大切さも再認識しました。特に経営データの分析においては、簡単な答えが見つかる問題は存在しないと思われます。その中で、仮説を繰り返し立てて検証し続けることでしか、問題解決には到達できないと考えました。 持続するために必要なメンタリティは？ 諦めない姿勢を持ち続けるために、AIも活用しつつ、自分自身のメンタリティを鍛えることが重要です。問題と向き合い続け、逃げず、他責にせず、必ず解決できると信じて立ち向かう意識を持ち続けたいと思います。