生成AI時代のビジネス実践入門

指示を極める、未来への一歩

AI活用の未来は? これからの時代、AIに的確な指示を出す能力が求められると実感しています。これまで、相手の人間の特性を見て指示を出してきましたが、今後はその相手がAIに変わると感じています。明らかに高い能力を持つAIを上手に活用していきたいと思います。 AI指示の新戦略は? これまで、プロジェクト計画書やプレゼン資料の作成の機会が多く、部下には具体的な指示を箇条書きや口頭で繰り返し伝え、最終的な校閲を自分で行ってきました。今、これまで指示してきた内容を的確なプロンプトに落とし込み、AIに指示することで、より高品質な成果物を短い納期で作成できるのではないかと期待しています。

データ・アナリティクス入門

多角的視点が切り拓く解決の道

事実整理の意義は? まず、問題解決にあたっては、いきなり手段を模索するのではなく、まずWhat、Where、Whyといった観点から事実を整理することの重要性を学びました。 仮説検証の手順は? 次に、その整理をもとに仮説を立て、一つ一つ検証・分析していくことで、根本的な解決に結びつくと感じました。 分析切り口の工夫は? また、分析の際に用いる切り口が非常に重要であるという学びも得ました。年代や性別といった一般的な切り口に偏りがちな傾向がありますが、それだけでは見落としてしまう発見や新たな仮説があるため、さまざまな視点から深掘りすることを怠らないようにしようと思いました。

戦略思考入門

本質に迫る!強み活用のヒント

強みの学びは何? 今回、強みや特性を分析・整理し理解するためのフレームワークを学びました。外部環境や市場の影響が大きい点から、企業のコアとなる強みを把握し、構築するにはまだ十分ではないと感じています。 顧客提案の焦点は? また、顧客提案に活用できると考えたものの、提案の際にはどの強みを重視しているかを明確に説明できるようにする必要性を感じました。何に重点を置いた提案なのか、具体的に説明できるようにしていくことが大切です。 価格以外の魅力は? さらに、コスト削減や低価格での実現は顧客にとって大きな魅力ですが、それだけが最重要であるとは限らないのではないかと考えています。

クリティカルシンキング入門

理解から実践へ!学びの軌跡

どうすれば「できる」に? 演習では、3つの視点やロジックツリー、MECE、そして具体と抽象のキャッチボールという考え方を学び、理解を深めることができました。現段階では「わかる」に留まっているため、次のステップとして「できる」ことを目指し、実際にアウトプットする癖をつけたいと考えています。 どうすれば伝わりやすい? また、システム開発の現場や管理業務においては、顧客や自社の経営層などにプロジェクト状況を説明する機会が多いです。事前に資料作成や説明内容の確認を徹底しているため、今回学んだ方法を意識的に適用し、内容を整理することで、より分かりやすい説明を心がけたいと思います。

クリティカルシンキング入門

話す前の紙の魔法

本当に整理できてる? 自分では十分に整理して話しているつもりでも、相手から「結局何を言っているの?」と指摘された経験がありました。その時、理由をきちんと整理できていなかったことに気づきました。すぐに整理できるわけではありませんが、話す前に紙に書き出して考えることにしようと思います。 ピラミッド構造って必要? また、客先や社内で話す際、一番必要だと感じるのがピラミッドストラクチャーの考え方です。どんなに最初に伝えたいポイントを述べても、理由の整理が不十分だと説明が混乱してしまいます。そのため、これからは一つ一つの理由を明確に分けて、わかりやすく伝えるよう心がけていきます。

アカウンティング入門

リアル現場の会計ストーリー

貸借対照表の要点は? 貸借対照表について、大まかな理解は進みました。純資産が多いほど安全性が高いという点や、銀行の融資が純資産に影響を及ぼすというイメージを持ちました。しかし、損益計算書との連動や、決算書が1年単位で作成される中で借入金の扱いについてなど、未だ疑問が残る部分も多くあります。 固定資産見積もりは? また、最近の業務では固定資産関連の見積もり作成に携わる機会があり、単なる事務処理にとどまらず、会計部門が作成した提案書を正確に読み解く必要性を感じています。さらに、先週購入した入門書を活用して、実際の会社の貸借対照表を具体的に理解していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

地道な実践で磨く分析力

なぜ地道な訓練が必要? 分析方法について振り返りました。実践を重ねる中で、ロジックやパターンを引き出すためには地道な訓練が不可欠だと感じています。また、ロジックやパターンを見える化し、誰でも使いやすい形にまとめたテンプレートの作成も有用ではないかと考えています。 なぜ視点を広げる必要? 業務上、偏った分析が繰り返されているため、俯瞰的な視点を取り入れたアプローチが求められています。この点を踏まえ、異なる2つのパターンで分析を行う方法を検討中です。時間がかかる点には懸念がありますが、自身の提案者としての立場を守るためにも、この試みに取り組む価値があると考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説で広がる気づきと実践

仮説の大切さは? 仮説を考えることの意義として、従来あまり重視してこなかった「関心」や「問題意識の向上」という視点もあると気づきました。普段は意識されにくい要素ですが、いわゆるカラーバス効果のように、分析を深める過程で新たな発見につながる可能性があると感じました。 業務改善の秘訣は? また、仕事の現場では、ついつい目先の手軽な方法や思いつきで行動してしまいがちですが、フレームワークを活用することで、根本から多角的に問題を検討し、解決の糸口を掴むことができると考えます。仮説を立てて行動することで、結果的に手戻りが少なくなり、業務改善にもつながると実感しています。

戦略思考入門

捨てる基準が未来をつくる

やるべきことは何? やらなければならないことと、やらなくてもよいことを見極め、不要なものを「捨てる」ことの重要性を学びました。その際、費用対効果や時間対効果といった客観的な指標を用いることで、より合理的な判断が求められると感じました。 基準は本当に正しい? 自分はこれまで、他者に比べて「捨てる」という選択をする傾向があったと思います。しかし、その判断基準が本当に客観的であったかには疑問が残ります。今後は短絡的に物事を捨てるのではなく、収益性、難易度、将来性などの要素を具体的に言語化し、上司や部下とともに検討しながら、取捨選択を進めていきたいと考えています。

戦略思考入門

捨てる勇気で業務改革を始める

なぜ捨てるを選んだ? 「捨てる」という選択が印象に残りました。これまで、特に考えることなく決まったことを行ってきたため、実際に選択する場面ではトレードオフや優先順位をどう決めるかに苦慮したことがあり、難しさを強く感じました。 業務見直しは必要か? 今回の学びは、業務工程の見直しに応用できると確信しています。現在の業務は長く続いているため、しばらく見直しがなされていませんでした。しかし、その中で作業内容の精査や工程ごとの優先順位、そして選択の基準を再考する重要性に気づかされました。そこで、私自身が率先して業務の見直しに取り組んでいきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分と向き合う新たなキャリア

キャリアとリーダーシップは? 自分のキャリアについて考えることと、リーダーシップを発揮することは必ずしも同じではないと感じていました。しかし、実際には自らの内面やキャリアにどう向き合うかが、相手からの信頼を得る上で非常に重要であると改めて認識しました。 転職後のキャリアはどう? この春に転職したばかりの自分ですが、キャリア・アンカーやキャリア・サバイバルについてもっと深く掘り下げていれば、転職という選択をせずに済んだかもしれないと感じています。これからの数年を乗り越えるためにも、再度自分自身のキャリアについて考え直し、整理する必要があると実感しました。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない、可視化で発見する真実

平均だけで信頼できる? 単純に平均値だけを算出し、その数字に基づいて仮説を立てるのは危険だと再認識しました。目的に応じた他の代表値やグラフなどの可視化を取り入れ、多角的にデータを把握した上で考察する必要があると理解しています。 他の指標は見逃す? 「平均」という言葉はよく使われますが、それ以外の指標はあまり耳にしないため、可視化を活用してそれらの情報も提示していきたいと思います。たとえば、「転職した人は年収が平均〇〇円アップ」という表現が一般的ですが、中央値や分布の状況を確認することで、どのような施策につなげられるかを試してみたいと考えています。
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