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役職が「次長」

の受講生の学び

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エクセルとグラフの効果は？ エクセルシートの活用方法について学んだことは、非常に奥が深く、多くの発見がありました。特に、データの見える化をグラフで実現することは非常に参考になりました。また、データ分析で迷ったときには、まずはデータを分解してみることが重要であるという点も、教材を通じて反省しました。後半のMECEに関する学びでは、経営戦略のツールとしての利用に関して、どのステップで役立つのか、構成要素を分解して考える視点が大変有益でした。 分析視点の工夫は？ これらの学びを基に、大学の在学生や入学生の分析に活用してみたいと考えています。特に、入試ごとの分析視点が不十分であったため、同僚とともにいくつかの切り口を考え、層別や変数の分解を試みるつもりです。また、プロセスを分解し、ペルソナを設定することで、大学進学を考えた段階から最終的な進路決定に至るまでの過程の分析を試みたいです。 広報と全体の関係は？ さらに、「全体を定義する」ということの重要性についても意識が深まりました。これまでは、学生がオープンキャンパスに参加し、その後出願するという単純な流れを考えていましたが、実際には学生が興味を持ち始めるタイミングで、どのように大学の認知度や魅力を伝えるかが重要だと感じました。そのため、進学先を決定するプロセスにおける効果的な広報活動の必要性を強く感じています。

直感的な解決策とは何か？ 自分の経験に基づく直感的な解決策だけに頼っていたところ、改めてその考えが本質を捉える上で一種の障害となっていることを痛感しました。多様な考え方や状況が存在する中で、意見を尊重しつつ、共通認識を持ってもらうためには、その本質を見つけ出し、議論の軸を定めることの重要性を感じています。 若手育成に必要なステップは？ また、経験が浅い若手が多い職場では、目標と期限を設定するだけでは行動に移せないことが多いことに気づきました。これまではリーダーとして方針を決め、一方的にトップダウンで指示を出していましたが、具体的な話法やツール、直接的な指導を通じて部下が迷いなく行動できるように準備を整えること、そして個々の課題や考えについて対話し合意を得ることが大切だと感じています。 会議の改善策は何か？ さらに、会議の場でのみ進捗管理と指導を行っていたため、発言しにくい環境を作り出し、できていないことに対するストレスも生んでいました。これを改善するために、次の三つの対策を講じることにしました。 1. これまで確保できていなかった部下との定期的な対話の時間を設ける。 2. 部下の課題的な行動を聞き入れ、受け入れて褒める。 3. 次回の対話までの到達点を共有する。 このような取り組みを通じて、職場の環境改善と業務の効率化を図っていきたいと思っています。

差別化戦略の真価は？ ポーターの3つの競争戦略における差別化戦略は、競合他社に簡単に真似されないこと、そして持続可能であることが重要だと感じました。この点がとても印象的でした。通常、差別化戦略というと市場や競合に目が行きがちですが、VRIO分析を通じて自社の内部リソースからもヒントを得られるというのは新たな気づきでした。 フレームワークの連携は？ また、動画学習で触れられたフレームワークはどれも重要で、「選択と集中」の考え方とも関連があり、それぞれが相互に補完し合っていると感じました。自社独自の付加価値サービスを提供し、収益性を追求する中で、差別化戦略は非常に有効であり、次の業務計画や中期経営計画策定の際にはぜひ活用したいと思います。 同業他社との比較は？ さらに、同業他社の分析を行う際に、今回学んだ知識を活用することで、他者の戦略を理解する手助けとなり、それが自社の新たなビジネスのきっかけを生む可能性もあります。今後の業務計画や中期経営計画策定においても、学んだフレームワークを用いてマーケットや同業他社との比較を行い、自社の戦略が競争優位を獲得できるかを確認していきたいと思います。 自社活用の秘訣は？ 最後に、どの理論やフレームワークにも利点と欠点があると思われるので、自社に適した要素を選びながら、業務にうまく活用していきたいと考えています。

キャリアをどう考えるの？ 自分のキャリアについて考える機会はほとんどありませんでしたが、その理由は、好きか嫌いかの二択で考えていたからです。しかし、キャリアアンカーという8つのカテゴリーに分類された考え方を知ることで、人生の流動的な状況や価値観に応じて基準となるものが存在することを理解しました。また、いったん分類される働き方においてもブレが生じるのは当たり前であり、迷いながらも目標に向かって進むための有効な考え方であることが分かりました。 未来をどう共有する？ 若手やベテラン層との1on1ミーティングで、彼らが目指す未来を共有するためにキャリアアンカーを活用していきます。これは現時点での自分の働き方の基盤となるものであり、以下の点を確認することで、目指すべき方向性を共有し、支援していきたいと考えています。①現状での自分自身の姿を把握すること、②現在備わっているスキルの確認、③目標を実現するために必要な能力やスキル、勉強、経験の確認です。 自分をどう振り返るの？ まず、自分自身を振り返るためにキャリアアンカーを再度実施し、アウトプットしやすい形にまとめます。そのうえで、定期的に行っている1on1ミーティングで部下と対話し、彼らの価値観を把握していきます。また、キャリアコンサルタントの学習も社内通信講座などを通じて行い、知識を深めていく予定です。

原点に立ち返る秘訣は？ 日々、高速な仮説と検証のサイクルを意識して取り組んでいますが、同時に仮説設定の見誤りを防ぐため、常に原点に立ち返ることを心がけています。 役割設定や重み付けは？ グループワークでは、まずAIに具体的な役割を設定し（例：「あなたはゆるキャラ製作の専門家です」）、1回のアウトプットに頼るのではなく、複数の要求や問いを立て、その中で重み付けを行う方法を学びました。また、目的に合った成果物を得るために、どのようなプロンプトが適切かをAI自身に考えさせるプロセスや、複数のAIツールを組み合わせる点も有用であると実感しました。 法令をどう活かす？ 組織課題の解決においては、必ず法令やレギュレーションに立ち返り、本質をとらえた仮説になっているかを確認するステップを取り入れています。業務改善が部分最適になりがちなため、全体最適の視点から多角的にレビューしながら意思決定を行うことが重要です。グループワークで得たTipsは、チーム内で共有し活用しています。 暗黙知のリスクは？ 一方で、AIを活用することにより、MECEかつスピーディな仮説と検証が可能となった反面、提案がすぐに通ってしまい、従来の暗黙知が見過ごされるリスクがあることも懸念しています。このリスクをどのように低減すべきか、今後も検討していきたいと考えています。

数値分解の意義は？ 数値を細かく分解・加工することで、見落としがちな示唆を得る可能性があります。また、数値はグラフ化することで、より分かりやすく伝えることができます。分析の際は、「誰が」「いつ」「どのように」という多角的な切り口を用意しておくと効果的です。 分解作業の狙いは？ 今回のワークは、与えられた数値をどのように分解するかに焦点を当てました。アンケートの設計・配信・分析といったタスクにおいては、どの切り口でどのような分析を進めるか全体像を押さえつつ、選択肢を適切に分解しておかなければ、いくらデータを集めても活用できないリスクがあります。 仮説検証はどう？ また、新しい発見がなくても、今回の分解作業で得られなかった知見を学びとして前向きに捉えることが大切です。単にアンケートを配信するのではなく、小さな仮説検証を重ねることで、より精度の高い内容にブラッシュアップしていくことが求められます。 生成AIの使い方は？ まず、全体像を明確に定義した上で、生成AIを活用しながらアイデアを整理します。その後、専門知識を有する関係者と確認を行い、情報が重複せず整理されているかをレビューしていきます。 基本属性の整備は？ さらに、顧客の基本属性については、共通の型として整備し、自分だけでなく部署全体で再利用できるように準備を進めています。

戦略思考の本質は？ プロジェクトを進める中で、一貫性と客観性を持ち、ゴールから現在地までの効率的な道筋を描く戦略思考の大切さを改めて実感しました。限られた時間の中で、業務を効率的かつ効果的に進めるためには、誰にでも通用する戦略思考を身につけることが不可欠であり、その成果を周囲に納得してもらえる説明に活かすべきだと感じています。 学びをどう活かす？ 今後は、学んだ戦略思考を日々の行動に取り入れ、自身のスキルとして定着させることを目指します。初めは従来の方法に比べて時間がかかるかもしれませんが、継続的にアウトプットを重ねることで、無意識のうちに戦略的思考が業務に反映される状態を作り出したいと考えています。具体的には、経験則や過去の慣習に頼った業務を改め、客観的に見直して一貫性のある内容に再構築する取り組みを行います。 また、25年度の目標設定においては、従来の年単位の成果達成のみならず、中長期的な自分のありたい姿を意識し、ゴールから現在地までどのような道筋を描くかに重きを置くことにしました。自分に求められている業務や部門内の外部環境、そして自身の強みを見極めながら、どのように貢献できるかを改めて検討します。そして、チーム全体で取り組むべき課題の優先順位付けや、不要な業務の整理を実施することで、より効果的な業務遂行を目指します。

なぜ問いが大切？ これまでの自分は、問いを考えることが非常に浅かったと感じます。過去の経験や周囲の影響を受けることが多く、自分自身をしっかりと持てていませんでした。しかし、問いを考えることが、その後の思考を規定する重要な要素であることを常に意識していきたいと思います。また、イシューが横道に逸れることについては、同僚とも共有し、問いの原点を常に念頭に置くことが重要だと感じました。これが組織の理念やビジョンの浸透につながると考えています。 どうして意見に流される？ 課題に対して、役職が上位の人や経験が豊富な人の意見に流されやすくなっていた自分を反省しています。今後は、問いの重要性を理解しながら優先順位をつけて業務に臨みたいと思います。その際、自分の法人が顧客に「何を提供しているのか」を考え、本質に近づく発言や行動を心がけます。具体的には、中期経営計画や経営会議、また週単位で実施している部課長会議で提起される課題に対して、先入観を持たずに取り組むことを意識します。 何故前例を疑う？ 前例踏襲を疑い、言葉や書類を聞く人や見る人の視点を複数持つことも大切です。一人で出す答えよりも、多くの人の意見を取り入れた合議制の方が質が高まると考えます。今回学んだことを同僚と共有し、言葉だけでなく文章にして整理する習慣をつけたいと思いました。

AI比較で何が分かる？ 受講前は、各AIの特徴や違いを意識することなく、単にChatGPTに何でも指示していました。しかし、複数のAI（ChatGPT、Gemini、Copilot、gammaなど）を試すうちに、出力される結果の質が大きく異なることを実感しました。 プロンプト工夫は必要？ また、単に適当な指示を投げるのではなく、プロンプトに工夫を凝らすことが重要だと感じました。さらに、AIが出力する内容を人間がしっかりとチェックする役割は変わらず必要であると学びました。特に、大量のデータを扱う分析処理においては、出力の前半部分に正しい法則が適用されていたとしても、後半で崩れるケースがあったため、初めの部分だけで簡単に確認を済ませることは危険だと気づきました。 処理速度をどう見る？ 分析処理においても、各生成AIの処理速度や対応可能なデータ量には差があるため、事前にそのスペックを理解しておく必要があると感じました。 最新の情報収集は？ 加えて、講座内で紹介されたまだ使用経験のないAIを通じて、用途ごとに最も効果的な生成AIを使いこなせるよう、AIの活用幅を広げたいと思います。加えて、AIのアップデートが非常に早いため、毎日アップデート情報を調査するような定期的な情報収集の体制を整えようと考えています。

6週間の振り返りは？ 6週間で学んだ内容には記憶の濃淡がありましたが、短時間で一気に復習できた点は大きな収穫と感じています。講義で示されたように「問いから始める」ことの重要性を再認識し、その問いの設定がその後の行動やアウトプットに大きく影響することを痛感しました。また、グループワークに参加しなかったものの、「知識のインプットだけでは成果に結びつかず、自己満足に陥る」という点が胸に深く響きました。 問いの価値を感じる？ 相手や仕事内容に関わらず、与えられたデータや情報を盲目的に受け止めるのではなく、「問いから始める」、「問いを残す」、「問いを共有する」という姿勢を常に心がけたいと考えています。また、人に伝える際には、受け手の視点に立った資料の構成や図解、適切な日本語表現が重要であり、こうした工夫をアウトプットに反映させることが求められると感じています。 成果をどう創るか？ 知識のインプットだけでは十分な成果に繋がらないため、学んだことを効果的にアウトプットできる仕組みの構築が必要です。個人で完結するタスクにおいては生成AIを活用したフィードバックサイクルを確立し、他者とのやり取りが発生する場合には、最終アウトプットを提示する前に同僚との説明や意見交換を行うようなタスク計画や会議設計を進めていきたいと思います。

物事の分解で何が見えてくる？ 物事を分解することで問題の特定や後続の対策が立てやすくなると感じました。特に、目的を意識しながらどのように分解すれば感度良く対応できるかを最初に考えることが重要です。 問題解決の4ステップとは？ 問題解決のステップとしては、What→Where→Why→Howの順番を意識することが大切です。しかし、実際にはいきなりWhyやHowに進んでしまう場面もよく見かけます。この点を改善することで、より効果的な問題解決が可能となるでしょう。 トレンド分解にはどんな方法が？ トレンドを分解する際には層別分解が役に立ちますが、データを活用した商品企画に適用する場合にはプロセス分解が求められます。プロセス分解では具体的に何をしているのか、何を決めるのかを明確にしなければ、「入店」や「着席」といった単純な分け方になりがちです。 チームサポートに必要な視点は？ また、チームメンバーが困っていることや解決すべき課題を見据えた上で整理のアドバイスをしていくことが必要です。プロセスで困っているのか、情報の捉え方で困っているのかを見極めることがポイントです。 売上分析に層別を活用するには？ 売上についても触れるシーンがあるため、層別や変数別の考え方を忘れずに、定期的に使ってみることが求められます。

お金の視点、どう捉える？ 改めて会社内のさまざまな活動を、お金の動きという視点で捉えるという考え方が新鮮で、とても興味深く感じました。社内のデータやその基になる活動を詳しく調べる中で、実は自分たちの会社についてあまり知られていない部分が多いことに気付かされました。今後は、何事においてもお金の流れという側面を意識して理解を深める習慣をつけたいと思います。 事業部比較はなぜ？ 現在、複数の事業を展開する自社において、事業部別の事業構造や実態を比較把握するプロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトの内容は、改めて自社の活動をお金の動きの観点から理解するという視点と直結していると感じました。特に、私たちの企業は設備投資をあまり必要としない労働集約型であり、人材が最も重要な資産であることから、その活動を金銭面でも検証してみたいと考えています。 活動はどう検証する？ まずは、どのような活動が行われているのかを明確に列挙する必要があります。続いて、それらを体系的に整理し、活動の目的や実態、課題などを明らかにした上で、金銭的な要素も加えていくつもりです。人的資本経営という視点では、誰が誰に対してどのような目的でどんな活動をしているのかをすべて定量化するのは難しいものの、可能な限り数値で表せるよう努めていきたいと思います。