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釜剛史
イノベーションコンサルタント
釜剛史(イノベーションコンサルタント)
株式会社あくるひ
「原因が多すぎて、どこから手をつければよいか分からない」「チームで議論しても、原因の整理がバラバラになる」このようなときに役立つのが、 WHYツリー です。WHYツリーは、問題の原因を体系的に整理し...
「原因を調べたつもりなのに、結局“誰かのせい”で終わってしまう」「対策を打っても、再発してしまう」これは、原因追究が浅く、かつ 他責思考 にとどまっているときに起こる典型的な現象です。真因を探る...
「対策を打ったのに、また同じ問題が発生した」「表面的な原因に手を打っても、根本的な改善につながらない」多くの現場で繰り返されるこの現象。その理由は、 真因(本当の原因)にまで掘り下げていない ...
「経営者の言うことが現場に届かない」「現場の声が経営判断に反映されない」多くの組織が抱える“すれ違い”の構図です。ここにAIが加わると、単なる情報分析の道具にとどまらず、 経営と現場をつなぐファシ...
「目標は高すぎても現実味がなく、低すぎても組織が伸びない」これは、多くの企業が売上目標を設定する際に直面するジレンマです。AIによるデータ予測が進化した今だからこそ、 数字だけに頼るのではなく、人...
「立てた目標が本当に実現可能なのか、自信が持てない」「複数の選択肢があるが、どれを選ぶべきか判断できない」問題解決の現場でしばしば聞かれる悩みです。ここで役立つのが、 AIによるシナリオシミュレ...
「やることは決まったのに、結局うやむやで終わってしまった」「取り組んだのに成果を実感できない」こうした経験はないでしょうか。その多くは、 目標が曖昧なまま進めてしまったこと が原因です。STEP3...
AIの発達によって、私たちはこれまで以上に素早く、幅広く情報や分析結果を得られるようになりました。しかし、研修の現場で強く感じるのは、 AIに頼りすぎると人間の「仮説力」が育たない という危うさです。...
研修の場で私はよく「カレーパン問題」という例え話を使います。シンプルな題材ですが、 問題をブレイクダウンする重要性 と、AIがそこにどう寄与できるのかを直感的に理解してもらえるからです。 ケース...
「現状分析に時間がかかりすぎて、解決策の検討に進めない」「大量のデータを前にして、どこから手をつければよいかわからない」問題解決の現場でよく聞く悩みです。こうしたとき、 AIによるデータ解析とパ...
「問題が発生しているのは分かるが、どこから手を打てばいいのか分からない」「同じ不具合があちこちで起きているように見えて、全体像がつかめない」こうした状況を整理するのに有効なのが、 WHEREツリー ...
「問題が大きすぎて、解決策を考えても動き出せない」「結局、誰も手をつけられずに時間だけが過ぎていく」これは、問題を“そのままの大きさ”で捉えてしまうことが原因です。問題解決の精度を高めるためには...
「問題が大きすぎて、どこから手をつけていいかわからない」「原因を探そうとするが、話が広がりすぎて収拾がつかない」こうした状況で役立つのが 4W分析 です。問題を「どこで(Where)」「いつ(When)」...
「AIに聞けば何でも答えてくれるのでは?」「データが揃えば意思決定は簡単になるはず」こうした期待は広がっていますが、実際に現場でAIを導入した企業の声は少し違います。「AIの答えをどう使うかが難しい...
「どうも原因が見えてこない」「議論が空回りして、解決の糸口がつかめない」問題解決の現場では、こうした状況が頻繁に起こります。今回は、私が実際に研修の支援で関わった企業事例をベースに、 AIとの対...
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