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  1. 身近なAI導入が大切です
  2. 会議で迅速対応が肝心です
  3. 実務応用と管理知識が鍵です

AI活用はどう進化?


生成AIの活用が、単なる壁打ちや一問一答に留まらず、実務に直結する具体的な取り組みへと発展している現状を実感しています。その動向に自分は遅れを感じ、今後の進化に乗り遅れないよう、まずは身近な取り組みから着実に定着させることが必要だと考え、本講座を受講する決意を固めました。

会議で何を学ぶ?


動画で紹介されていた、たとえ会議に遅れた場合でも会議を止めることなく、その場で議事を迅速にキャッチアップできるというAIの利用方法は大変印象的でした。また、ライブ講義で示されたAI活用の分類の一角に該当する手法を、まずは自分のものにすることが、今後より広範囲な活用へとつながる重要なステップであると感じます。

具体効果はどう出る?


さらに、実際の業務への応用において、対話の事前準備や振り返りに生成AIを取り入れることで、対話の質や関係性が向上するという具体的な効果に期待が持てます。こうした実践例から得た知見を活かし、自身の業務においても、具体的な成果を上げるためのスキルアップを目指したいと思います。

社内管理は大丈夫?


また、社内で利用している生成AIツールやその操作方法、情報管理の体制について学ぶことも、業務効率の向上やリスクマネジメントの面で非常に意義があると感じました。今後は、これらの知識を実践に落とし込み、より効果的な業務遂行を実現していきたいと考えています。
※上記の投稿は、受講生より許可を得て掲載しています。

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生成AIの可能性は? 生成AIの活用には、その難所をしっかりと理解することが可能性を広げる鍵になると感じました。 課題の核心は? 課題は大きく4つに分かれます。第一に、生成された情報の正確性および信頼性、つまりハルシネーションの問題があり、裏取り調査に時間がかかる点です。第二に、生成AIが学習に利用されることによる、セキュリティや機密情報の管理の課題があります。ここでは、企業としての明確な方針策定が求められます。第三に、プロンプトによって出力される生成物の質が大きく左右されるため、プロンプトエンジニアリングの研究が必要です。第四に、組織内での活用に関する壁が存在する点は、実は最も大きな難所と言えるでしょう。 対策のポイントは? これらの対策を意識することが重要です。近年の生成AIブームは進化のスピードが速い反面、各特化型AIツールの使用や習得が目的化しがちです。しかし、生成AIをなぜどう使うかという根本的な問いかけも欠かせません。 組織改革の鍵は? 私は公益法人で事務職として働いていますが、組織全体としては昔ながらの価値観が根強く、変革は容易ではないと感じています。経営陣が高齢であるため、AIの活用が日常業務を超えて事業方針の検討などにまで広がることには抵抗があるようです。このため、まずはスタッフレベルからの意識改革を進め、全体のAIリテラシーを向上させる必要があると考えています。スタッフがAI活用の功罪を理解することで、徐々に経営陣の考え方にも変化が生まれるのではないかと思います。 改善策は何か? また、関連動画では、AI活用についての議論は終焉を迎え、トップが明確に意思を示している企業ほど導入に成功していると強調されていました。当法人のトップが「AIなんてよくわからない」と述べていることに不安を感じる中、こうした後ろ向きな企業に対して、どのような改善策があるのかを知りたいと思っています。

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AI選択の狙いは? 目的に合わせたAIの選択については理解しているものの、社内ではライセンスなどの制約があり、複数のAIを使い分ける段階には至っていません。それでも、企業が選びやすいAI、たとえばマイクロソフト社のCopilotのような、汎用的な能力を持つツールの進歩には大いに期待しています。家庭での利用に関しては、目的に沿った多種多様なAIを使用するのが適切だと感じています。 引継ぎの新戦略は? 私は通信事業会社で総務系の業務に携わるシステムエンジニアです。今後、定年退職する社員の引き継ぎ業務が増える中で、従来の人から人への引き継ぎではなく、AIを活用して業務の効率化を図りたいと考えています。ただし、複数の人や部署の業務を集約し、標準化した上で引き継ぎを進める必要があると感じています。 業務見直しの本質は? また、個々が自分流に業務効率化を追求すると、結果として業務の囲い込みが進んでしまう恐れがあります。そのため、まずはその業務が本来必要なものか、何のために存在するのかを再検討することから引き継ぎに取り組むべきだと思います。 AI活用の限界は? さらに、AIはあくまで業務の補助ツールであるため、使いこなす能力は重要ですが、それ以上に人間が磨くべきはマネジメント力であると考えています。

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AIと共に築く成果の未来

AI先端活用の実態は? AIを活用している企業は、従来のやり方から一歩進んだ「別の競技」をしているとも言えます。実際、効果的にAIを取り入れている企業では、下調べや資料作成、たたき台の作成が瞬時に行われ、会議前には論点が整理されているため、1人が3〜5人分のアウトプットを生み出すことが可能となっています。また、試行錯誤の回数が従来の手法に比べ圧倒的に多いという特徴があります。 活用不足の落とし穴は? 一方、AIを十分に活用できていない企業では、ゼロからすべてを考える傾向にあり、会議中に論点が見失われ、資料作成自体が目的化してしまうことがよくあります。さらに、1回の失敗が大きな打撃となり、同じ時間の中での成果にも大きな差が生じています。結果として、AIを使わない企業は、AIによって代替されやすい業務に従事し続けるリスクが高まります。 生成AIの役割は何? ここで重要なのは、「生成AIにできること」を正しく理解することです。自分自身が「やらなくてもよい作業」を明確にし、単に作業を速くするのではなく、人が考える部分を前面に出すことが求められます。具体的には、調査や要約、資料のたたき台の作成、選択肢案の列挙といった作業はAIに任せ、問いを立てたり、優先順位を決めたり、最終的な判断や責任の所在は人間が担うという役割分担です。 会議運営の工夫は? また、会議の前には「AIでたたき台を作成し、会議では判断に専念する」という新たな運用方法が考えられます。さらに、「AIが作成した案をどのように廃棄するか」という議論を通じて、会議そのものの意味や目的が変わっていく可能性も示唆されます。 失敗から学ぶには? 最後に、生成AIを導入しても、うまく活用できない企業やチームがどの段階でつまずくのか、今後の課題として注目される点です。

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