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職種が「技術職（電気・電子）」

の受講生の学び

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選択と集中の意義は？ 選択と集中はよく耳にする言葉ですが、実際に実践するとなると難しさを感じます。自身の生活においても、本や衣類、思い出の品を手放すことが容易ではないように、会社ではプロジェクトや事業において同じ課題があると考えています。 捨てる条件は？ 捨てる際に最も困難なのは、その条件を明確にすることだと感じます。例えば、本であれば、どの段階でその役割を終え、手放すかという目標設定が必要です。同様に、衣類ではいつ再度着用するかなど、明確な基準が求められます。 撤退判断は？ また、事業に関しては、撤退の判断基準が不透明な場合が多いと感じます。たとえば、全体の売上に対して事業部の売上がどの程度後退したら撤退するべきか、また累積赤字がどこまでなら許容され、どの段階で撤退するかといった具体的な観点や条件について、社内で議論できればと思います。 投資効果の見極めは？ 製品企画や技術開発、販売営業といった分野においては、どのプロジェクトが投資効果を生むのかを見極める必要があります。そして、事業全体としては、どの段階で撤退や新規実施を行うのか、明確な判断基準を持つことが大切だと感じました。これらの基準を明確にすることが、今後の業務において判断や行動に大いに役立つと学びました。 指標の重要性は？ 一般的に重視される品質、コスト、納期といった指標がいかに重要かを再確認しました。タスク、プロジェクト、事業ごとに判断基準を設定し、それに基づいて進めるとともに、自分が取り組む業務には必ず情報発信を織り交ぜるよう努めたいと強く感じています。

ロジックで課題は見える？ ロジックツリーを用いることで、曖昧だった課題や問題が階層分解や変数の使用を通じて、より明確に整理できると実感しました。また、ZoomなどのWeb会議の場で、ロジックツリーを活用しながら板書を行うことで、参加者が意見を出しやすい環境を作り出せることに気づきました。 損切りはどうすべき？ サンクコストに関しては、新しい投資手段において、損失が出た場合の「損をしたくない」という心理的なバイアスが損切りを遅らせることがあると感じました。投資した株が収益性を見込めないのであれば、速やかに損切りを行い、収益性が期待できる他の株式に投資することの重要性を再認識しました。 データ選びの秘訣は？ 以前、あるAI専業企業の方とお話しした際に「AIに入力するデータが現場の課題に適していないと、どれほど優れたAIであっても成果は上がらない。データ選定には全体の7割ほどの時間が必要」との意見を伺いました。この時、授業で学んだMECEや定量分析、ロジックツリーの重要性を実感しました。今後、工場内での課題解決を目指すAIのデータ選定にも、この知識を活用したいと思います。また、工場での品質管理の発表においても、ロジックツリーやMECEの考え方を活用して資料を作成したいと考えています。 競馬・テニスはどう活かす？ また、競馬の予想にもロジックツリーや定量分析を活用したいと思っています。さらに、趣味の硬式テニスの大会後には、クラブの反省会でMECEなどの手法を取り入れられたら効果的だと感じています。

３C分析の全体像は？ 各種フレームワーク―３C分析、SWOT分析、バリューチェーン―の有用性が実感できました。まず、全体的な環境変化をとらえる３C分析では、目的の明確化、顧客市場、競合、自社の詳細な分析を行い、その上で戦略を立てる手順が非常に分かりやすかったです。 SWOTで何が見える？ 戦略策定においては、SWOT分析が有効であると感じました。商品のポジティブな面だけでなく、ネガティブな面も洗い出すことで、場合によってはクロスSWOTを用いてどのような差別化が可能かを具体的に理解できました。また、バリューチェーンでは、各機能ごとに分けて整理する考え方が、日常で利用しているサプライチェーンの理解を深めるのに役立ちました。 戦略実行の核心は？ プロジェクトの中長期戦略や直近の短期課題に対する運用計画を検討する際、なぜその取り組みを行うのか、何を強みに勝ち抜くのかを客観的に上位に説明し、合意形成を図る必要性が感じられました。これにより、ひと・もの・かねを獲得し、技術やビジネスの開発を加速させるための土台が整うと考えます。 仮説と方向性は？ 現状の外部環境の変化を、改めて３C、SWOT、クロスSWOTを活用して戦略のメンテナンスを行いながら、試作販売時のバリューチェーン（サプライチェーン）を踏まえて、売価や原価の流れから現仮説の妥当性を確認し、方向修正を図っていきたいと思います。特に、関係部署と連携してこれらのフレームワークを活用することで、よりよい成果が期待できると感じました。

馬と騎手の相関はどう？ G1エリザベス女王杯の勝ち馬を予測するために、馬の成績を縦軸に、騎手の成績を横軸に設定すると、相関関係をつかみやすいと感じました。さらに、馬のコンディションを要素として加えることで、勝ち馬の傾向はよりクリアになるでしょう。 平均値はどう捉える？ また、平均値について学んだ際には、大谷翔平選手の年俸が推定105億円である一方で、MLB全体の平均年俸は推定7.4億円、中央値が2.3億円とされていることに気付きました。大谷選手のような高収入の選手がいることで平均値が大きく上がっていることが分かります。同様に、YouTuberの収入でも、高所得者が一部の平均値を押し上げていることが明らかです。 株価の動向はどう？ さらに、日経平均株価は時価総額の大きな銘柄が加重平均に影響を与えることを学びました。例えば、ある銘柄の株価が上昇すれば、日経平均株価全体も上昇することになります。 業務分析で何が見える？ 業務の中では、交換した部品の不良品発生状況を分析することで、故障の傾向を明確にし、予防的な措置を取ることができると考えています。また、分析結果を視覚的に示すことで、説明が容易になるでしょう。部署内では、作業実績を標準偏差で分析し、業務改善に役立てています。 次回の計画はどう進む？ 次回のZoomグループワークではフェルミ推定を活用してエリザベス女王杯の勝ち馬を予測する計画です。また、新NISAでは株式銘柄選びや新商品の市場規模予測にも役立てたいと思っています。

共通認識は何だろう？ マーケティングには多様な解釈が存在するため、まずは共通認識や定義を明確にすることが重要だと実感しました。顧客満足を実現するためには何が必要なのか、自社商品はどの点で顧客に満足を提供できているのか、改めて真摯に考える必要があると感じます。 セリングと何が違う？ また、セリングとマーケティングの違いを理解することは不可欠です。新商品開発では、技術者の熱意がセリング志向に偏りがちなため、技術者自身もマーケティングの視点を持つことが求められると強く感じました。 出口戦略はどう考える？ さらに、マーケティングとセールスの両面から、新価値テーマの出口戦略を検討しています。セールスからマーケティングへのシフトを図りながら、技術者の情熱によるシーズ発信とビジネス開発で、顧客のニーズを的確に捉える活動を推進し、将来的に大きな成果を実現したいと考えています。 サンプルはどう感じる？ 加えて、ターゲット顧客に試作サンプルの手触り感を体験してもらうことで、共感を引き出し、ニーズの確度を高める取り組みも重要だと感じました。 統一感はどう作る？ 各社の営業や技術開発がマーケティングを活用してどのような活動を行っているのか、同じような立場の方々がどのような工夫をしているのかを知り、良い取り組みがあれば自部署にも取り入れていきたいと思います。現状は各部門が独立して自由な活動を行っており、統一感に欠ける部分があると感じるため、今後の改善を目指していきたいです。

言葉で考えは伝わる？ 今週の講義では、自分の考えを言葉にすることの重要性を改めて感じました。考えを言葉にすることで、自分の理解を深めるだけでなく、学んだ内容がより明確に整理できると実感しました。 普遍の教訓をどう活かす？ また、講義からは普遍的な教訓を引き出すことの大切さも学びました。既に確立されたビジネススキルにある原理原則を、自分の生活や仕事に落とし込み、素直に実践していくことが成長につながると考えています。 自己成長の行動はどう？ さらに、講義内容を自分に引き寄せる―つまり、自分の課題や弱みと照らし合わせながら学びを深める必要性も感じました。急激に変化するビジネス環境に対応するためには、自分の成長のためにどのような行動が必要かを常に意識していきたいです。 AI活用はどう試す？ グループワークを通じて、AIの活用やその向き合い方について、参加者同士で率直な意見交換ができたことも大きな収穫でした。私自身は今回初めて「メタプロンプティング」という言葉に触れ、まずは日常業務の中でルーチン化された作業を見直し、どのような情報とプロンプトを使用すれば同じアウトプットが得られるかを試してみたいと思います。うまくいかない場合は、AIとの対話を重ねながらプロンプトの改善を図っていく方針です。 基本原則を見直す？ 生成AIの時代においても、普遍的な価値を持つ基本原則について、今後も皆さんと意見を交わす機会を大切にしていきたいと考えています。

なぜP/Lを理解する必要があるのか？ ビジネスのコンセプトやビジネスモデルを理解した上でP/Lを読むことが重要です。ビジネスモデルが分からないままP/Lだけを見ても、数字の示す意味が理解できなくなります。ビジネスモデルが分かると、数字、特に費用の内訳が想定しやすくなります。特にマーケティング費用は時折忘れがちになるので注意が必要です。これは、エンジニア出身者の弱点としてより意識して取り組むべき点です。 ビジネスモデルごとのP/L比較 現在、部門内のいくつかのプロジェクトのビジネスケースを見直す時期です。各プロジェクトのP/Lを確認し、特にサービス、ハードウェア＋サービス、ハードウェアBtBなどのビジネスモデルごとにP/Lを比較しています。これにより、各プロジェクトの個別のP/Lが確認できる状態になり、横並びで比較することで違いが見え始めています。 効果的なP/L確認の方法とは？ まずは、各プロジェクトから提出されるP/Lを来週1日1件ずつ確認していきます。確認すべきプロジェクト数は5つあり、1日1件確認する予定です。分からない項目については、各プロジェクトチームに確認して理解を深めることが重要です。一件ずつ質問を通じて理解を深めていくつもりです。 来週の目標とアクション宣言 グループワーク後の宣言として、米国時間の木曜日までにGlobisの課題を終わらせる予定です。また、プロジェクトのP/Lを見ての気付きも発表する予定です。

全体戦略をどう考える？ 戦略的思考とは、論理的なシナリオを構築することであると捉えています。まずは全体を俯瞰し、外部環境を広く観察する中で、市場、競合、顧客と自分自身を比較して、何を実現しようとしているのか、大きな流れを把握できました。その中で、どの領域に注力し、どのように差別化を図ることで最短・最速で目標に到達するかが明確になりました。一方、各種フレームワークを用いてシナリオを組み立てる際に、それぞれの整合性をとる必要があるため、習熟するまでには時間がかかると感じています。 自分の立ち位置は？ また、業界や企業を自分自身のものとして捉え、言語化することで、フレームワークを自分のツールにしていきたいと考えています。 新規企画の挑戦は？ 今回の学びの経験を活かし、医療・ヘルスケア領域での新規プロジェクト企画に挑戦したいと思います。エネルギー領域の技術調査では多くのデータが蓄積されている一方で、新たなプロジェクト領域については未知の部分が多く、先人の知見を参考にしながらフレームワークを活用し、抜け漏れのない計画を進める所存です。 実行計画はどう進む？ 具体的なスケジュールとしては、まず部下とフレームワークの知識を共有して調整を図り（～5月末）、その後6月上旬に新規プロジェクトの大枠となるシナリオを作成します。さらに、6月下旬には不足している情報をヒアリングや調査で補い、7月上旬までに事業計画書に反映させる予定です。

生成AIの強みと弱みは？ 生成AIの業務活用について、「相談」「要約」「文章作成」という類別を通じて、2025年時点での一般的なAIの強みと弱みを理解することができました。いずれのケースにおいても、アウトプットを得る際には人間による判断が不可欠であり、生成AIの仕組みや特徴を把握し、ファクトチェックができる知識を最低限備える必要があると感じました。その上でプロンプトエンジニアリングやエージェント機能の活用が有効だという整理を、自身の中で行うことができました。 人的判断はどう生かす？ また、AIコーチングからは、特に難所として考えられる点についての問いが寄せられました。例えば、製品の安全性が求められる現場において、生成AIが提供するアウトプットと人的判断をどのように組み合わせる計画かという点です。現在は構想段階ですが、各アウトプットに求める良品条件（チェックシート）を整備しており、このチェック作業を生成AIやその他のデジタルツールと連携させることで、固定費の削減を検討しています。 目的化をどう防ぐ？ ただし、生成AI自体では品質の良品条件を定める判断はできないため、「生成AIを現場で使用すること自体が目的化しないようにする」点には十分に留意しています。一方で、生成AIが日常業務に効率的に活用できることも明確であるため、こうした判断を識別できるようにするための教育計画も今後検討していく必要があると感じています。

どんな体験が差別化？ 商品に関連する体験が差別化につながるという価値を実感しました。まず、商品にまつわる体験とは何か、強豪との差別化はどのような点に現れるのか、また、ポジティブな体験とはどういうものかという3点について改めて考えさせられました。さらに、自社ならではのユニークな差別化はどのように実現できるのか、結果にコミットし、ニーズを的確にくみ取り、最短かつ最速で対応するという独自のポジショニングも追求する必要があると感じました。 品質と新要素の融合？ また、例えば自動車業界で積み上げた品質を強みとし、そこに新たな要素を掛け合わせることで、ユニークな価値を創出できる可能性についても興味深く学びました。医療業界や宇宙業界のデバイス管理のように、機能停止が直接生死にかかわる分野をターゲットにすることで、品質の強みを十分に発揮できるのではないかという点も考察したいと思います。 体験価値はどう変わる？ さらに、自社では従来のハードウエア売切りビジネスから、ソフトウエアを組み合わせた体験重視のビジネスへの変革を目指しています。今回の学びを通じ、顧客への提供価値が体験によって大きく変わるとともに、その対価として価格の引き上げが可能になる点に気づかされました。講義で指摘された「感情が動かされた瞬間」を参考に、どのような体験を顧客に提供できるか、担当業務にどう適用できるかを普段から意識していきたいと考えています。

論理的思考の極意は？ 「What」「Where」「Why」「How」の視点で物事を考える重要性を学びました。実践演習を通じて、A/Bテストを活用し、ターゲット層をグループ化して効果のあるかどうかを仮説を立てて検証するプロセスが重要であることを実感しました。また、コストや意思疎通、スピードなどを考慮して、外注か自社のデザイナーに任せるのか、またはAIに広告の表示を任せるかを判断する必要性にも気づきました。 広告の効果は見えてる？ 自社でもYouTuberとのコラボ商品を展開していますが、それが実際にコンバージョンにつながっているかを検証することの重要性を感じました。ソーシャルメディアのユーザーごとの年齢や趣味を考慮しないと、ターゲット層と商品の間に乖離が生じ、購入につながらない可能性があると考え、A/Bテストを用いて広告の比較検討を行うことが非常に重要であると感じました。 クリック数は信頼できる？ 普段何気なく見ているYouTubeチャンネルやInstagramなどのプラットフォームに表示されている広告が実際にクリックされる広告なのかを検証し、自社の広告もそのように費用対効果を考慮し、スピードやコスト、意思疎通などを考えて表示することを実践したいと思います。また、自社はテレビドラマとのコラボ商品が多いため、テレビの視聴率や視聴者に対して効果的なコンバージョンへの検証を進めていきたいです。

家庭と仕事の選択は？ 「選択」と「捨てる」について学んだことで、最近、友人から「嫁に捨てられた」と相談を受けました。これは、働きすぎで家族サービスができなかったことが原因の一つであり、まさにトレードオフの事例だと感じました。多くの人々は目先の利益にとらわれがちで、コストリーダーシップと差別化戦略の両方を同時に追求しようとしますが、経営の視点からは、どちらかを選ぶ必要があるということを改めて実感しました。 自社戦略はどう動く？ 自社がどのように「選択」と「捨てる」を実行しているかを把握することは重要です。当社は多品種小ロットの差別化戦略を採用し、コストリーダーシップはライバル企業が取っています。したがって、当社は差別化戦略の強化に向け、機械や設備の導入計画を進めることが必要だと考えています。 時代変化にどう対応？ 過去の成功体験を重視しすぎると、時代の変化に乗り遅れ、ライバルにシェアを奪われる可能性があります。他社の新商品投入など、市場環境の変化が自社にどの程度影響を及ぼすかを常に考慮する必要があります。動画で学んだ「事業・組織を変革する方法」は、変革を求められた際の選択とプロセスについて紹介されており、非常に参考になりました。今後は、この考え方を基に業務を遂行していきます。