おはよう〜華僑Jです。 私がライブをする時に一番よく聞かれる質問があります。 「くそ上司がいます。どうすればいいですか？」 正直、この質問はあまり好きではありません。 なぜなら、こうした質問には他責思考が含まれている場合が多いからです。 もちろん上司と部下の間には情報量の差があり、情報が少ない部下の立場からすると不満を感じやすくなるのは自然なことです。 実際、上司が見ている世界と部下が見ている世界には明確なギャップがあります。上司がきちんとした説明や十分なコミュニケーションを取っていない場合も少なくありません。...
商品を売るとき、多くの企業は「今あるニーズ」を満たす説明に終始します。 しかし本当に刺さる提案は、顧客自身がまだ言語化していない未来の景色まで示した瞬間に動き始めます。 まず着目すべきは、現在ではなく “その人が到達したい 3 か月後の状態” です。 ・どんな業務がなくなっているか ・どこで時間が空き、何に再投資できるか ・周囲からどう評価され、自分はどんな表情をしているか このイメージを文章ではなく 時系列のスケッチ に落とし込み、「今日／1 週間後／1 か月後／3 か月後」と...
今日は少し厳しい問いかけから始めたいと思います。 「あなたは知らず知らずのうちに『貧乏脳』に支配されていませんか？」 中国の古典『論語』には、「足るを知る者は富む」という言葉があります。 これは、自分がすでに持っているものの価値を知り、それに感謝できる人こそが真の豊かさを持つという深い教えです。 では、貧乏脳とはいったい何でしょう？ それは、「常に不足に目を向ける思考の習慣」です。 この思考の本質は、次のような負の循環を生み出します。 不足を感じることで焦りや不安が生じる。 焦りや不安は判断力を鈍らせる。...
今日は、AIという強力なツールが広がる時代に、私たちはどのようにして勝者となり、またどのような人が敗者となってしまうのか、その核心についてお話ししたいと思います。 最近、多くの人がAIに対して期待と不安を抱えています。 AIを使えば成功できる、という人もいれば、AIに仕事を奪われると恐れる人もいます。 しかし、ここで大きな誤解があります。AIはただの道具に過ぎないのです。 ビジネスは芸術であり、科学であり、経験のバランスが大切だと思います。 AIは科学の部分、つまり膨大な計算と情報処理を得意とします。...
ダッシュボードは結果を示す温度計ではなく、ストーリーの入口です。 1 変化点を特定する グラフが跳ねた日を赤丸で囲み、その日に実行した施策をすべて書き出す。 2 “なぜ”を３回たどる 「誰が動いた？」「なぜ反応した？」「なぜ今だった？」 感覚的な理由が、具体的な行動へ落ちるまで掘る。 3 １週間だけ再現テスト 同じ曜日・同じ時間・同じ導線で施策を再投入。 再び数字が動けば勝ちパターン、動かなければ偶然として破棄。 数字 → 問い → 実験 の三段跳びを習慣化すると、 データは記録から利益を生む設計図に進化します。...
「できない」と感じても大丈夫。 初めから Zapier や API まで一気に理解しようとして、戸惑うのは当たり前です。私自身も何度もつまずきました。だからこそ “わからないのは正常” と受け止めましょう。 1. 小さく始める――“まず 1 本、動かす” • いきなり複雑な連携に挑むより、まずは ChatGPT だけで予定を作る、画像を生成する――そんな 単機能を 1 つ、確実に成功させる ことが第一歩です。 • 成功体験が「次の 1 歩」を踏み出す燃料になります。 仕組みより目的――“何を叶えたいか”を先に決める 2. •...
朝起きた瞬間から、頭の中に「やること」が浮かんでくる。 それは何かを成し遂げたい気持ちの表れでもありますが、 一方で「このままでいいのか？」という疑問が頭をよぎる瞬間でもあります。 やることを増やすより、減らす勇気。 これが、今日の核心です。 経営者の多くは「やりたいことリスト」を持っています。 しかし、そのリストが減ることはめったにありません。 新しいものが次々と追加されるだけです。 おそらく皆さんも、売上は上がっているのに、自由が増えないという感覚をお持ちでしょう。...
「同業より安く」を指針にしている限り、値付けの迷路から抜け出せません。 価格を決める鍵は原価ではなく、お客様が抱える“損失”の大きさ。 まず面談の冒頭で、こう尋ねてください。 「いつ、どんな場面が一番つらかったですか？」 感情の温度が高いエピソードが聞けたら、損失を月額に換算します。 ● 失った時間を時給換算 ● 逃した売上を粗利で計算 ● ストレスが招く医療費や追加コストを足し合わせる たとえば毎月 30万円 が消えていると判明したら、 提示価格を損失の 60〜80％―18万円〜24万円―に置きます。...
判断を遅らせる最大要因は、資料をそろえる前処理の手作業です。 生成AIへは「要約・比較・試算」の3点だけ委ねます。 ● 要約：市場の動き・競合の変化・次の山場を5行で抽出 ● 比較：自社と他社の強み・弱みを色分けした表に整形 ● 試算：シナリオを3つ投げて増減を矢印で可視化 ここまで合計5分。データは粗くても傾向は見えます。 リーダーはその傾向を基に方針を決め、責任を自分の署名で確定する。 AIは費用を削る道具ではなく、迷いの霧を晴らすライトです。...
脳は新しい情報を 48 時間放置すると半分以上を忘れると言われます。 知識は寝かせれば腐る消耗品。 読んだ直後に要点を 5 行メモにし、公開の場に「明日やってみる」と宣言して投げてください。 実行した翌日、得た数字や手応えを 1 行で追記すれば、学びは経験に昇格し、履歴として信頼資産に変わります。 この 2 日サイクルを回すほど、頭に溜まるだけの情報はゼロに近づき、行動と検証が自動でまわり始めます。 知識を持つ人と、知識を循環させる人。その差はたった 48 時間で生まれます。...
タスクが増えるほど、意思決定は遅くなり集中力がなくなります。 成果を押し上げるのは「足し算」ではなく引き算です。 まず今日の予定を紙に書き出し、重要度と影響度が低いものから線を引いてください。 残ったわずかな仕事だけに、頭が冴える午前の一等地を割り当てる。 日中に飛んでくる誘い・会議・メッセージには、あらかじめ用意した断りの定型文で即答します。 判断を迷わずに済む仕組みを先に作ることで、思考の帯域すべてを「残した仕事」へ注げる。 毎朝これを繰り返すと、削り取ったタスクの“静けさ”が集中の音量を一段上げてくれます。...
今日は少し不思議な話をしましょう。 人の「思い」や「頭の中で描いたこと」は、必ず現実となって目の前に現れます。信じられますか？ ――でも、実は私自身も何度もこの経験をしてきました。 人はよく、「そんな簡単に現実になるなら苦労はしない」と言います。しかし、重要なのは「思いの強さ」と「思う回数」なんです。 皆さんも経験があると思います。例えば、ある車が欲しいと思い始めた瞬間から、街中でその車を頻繁に見かけるようになった、なんてことはありませんか？実はこれは偶然ではなく、あなたがその車を「強く意識している」からです。...
