- 仮説と検証を高速で行う
- 過去のデータを重視活用
- 論理と柔軟の力を見極める
仮説検証をどう早く?
環境の不確実性が高まる中で、従来の分析や計画だけに頼らず、仮説と検証を迅速に繰り返す重要性が語られています。まずは、状況の方向性や距離、姿勢を的確に捉え、過去の事例や自身の仮説と照らし合わせながら検証を実施し、その結果をもとに新たな仮説を立てるサイクルを高い回転で行うことが求められています。
増加現象は何故発生?
また、得意先企業において繁忙期や特定日に発注が大幅に増加する現象に対しては、前年度のデータをもとに仮説を立てる手法が有効とされています。具体的には、過去のデータ収集と企業側からのヒアリングを実施し、その結果を解析することで、業務スケジュールや人員計画に反映させるアプローチが提案されています。
仮説検証の実力とは?
この方法論は、現場の感覚だけに依存するのではなく、論理的な仮説と検証のプロセスを通じて、より客観的かつ柔軟な戦略立案への転換を促すものです。
事前に思っていた以上に、実践につながる学習をすることができました。
受講の目的であった「生成AIと人の役割分担」についても一定の回答を得ることができ、6週間の実習や動画学習を通して自分自身でも納得感をもって理解することができました。
またグループワークでの他の皆さんからの情報がとても有用でした。オンライン上でしか会ったことがない・バックグラウンドも違う人たちなのに、同じような悩みを抱えて、それを各自が解決しようとしているからでしょうか、考えや感想にも共感することが多かったです。週を追うごとにグループワークの時間を心待ちにするようになっていきました。各週のタスク完了のモチベーションにもなっていたように思います。
6週間の講座を終えて、AIを恐れず協業・共創していこうという気持ちになったことが自分自身にとって一番の収穫だったように思います。これからも業務やプライベートでAIをどんどん利用して、自分自身の問いを立てる力・仮説力・AIの回答を読んで評価する力、観察力や想像力も鍛えていきたいと思っています。