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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
「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...
「その改善、本当に解くべき問題なのか?」「そもそも課題の立て方が間違っているのでは?」こうした事態は、問題解決の現場で非常によく起こります。解決策を考える前にすべきことは、 「この課題は解くべ...
「問題が複雑すぎて、何を議論していいかわからない」「会議が堂々巡りになり、結論にたどり着かない」こうした状況を打破するために有効なのが、 WHATツリー です。STEP1「問題を明確にする」段階で活用す...
「何を問題とすべきかが人によってバラバラで議論がまとまらない」「とりあえず改善に取り組んだが、後から『そこは問題じゃなかった』と指摘される」研修の場でよく出てくる悩みです。これは、 『あるべき...
「課題に取り組んだのに、結局成果につながらなかった」「対策を実行したものの、現場の手間ばかり増えて逆効果になった」研修の現場でよく出てくる悩みです。その原因の多くは、 問題を“真の目的”から逆算...
「データは揃っているのに、なぜか問題解決につながらない」「AIに分析させても、現場感覚とズレがある」最近、こうした声を耳にすることが増えました。背景にあるのは、 データやAIに頼りすぎて“現地現物”...
「対策を打ったのに、すぐにまた同じ問題が起きてしまう」「解決したと思っても、根本的には何も変わっていなかった」こうした“見せかけの解決”は、多くの現場で起きています。その原因は、 問題の定義があ...
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