- 小さな一歩を踏み出せ!
- 仮説検証を迅速に進めよ!
- データで決断力を鍛えよ!
どうやって一歩踏み出す?
不確実性の高い環境下での行動について改めて考えました。変化が激しく正解が見えにくい状況では、まずは素早く小さな一歩を踏み出し、その結果から学ぶ姿勢が大切だと感じます。特に、仮説を立て行動すること、そして反応やデータから次の仮説へとつなげるサイクルを迅速に回すことが、価値の高い意思決定に繋がると実感しました。また、完璧を求めるのではなく、試作品やたたき台を作るプロトタイピングの考え方も非常に有効です。こうしたアプローチは、テーマ設定やマーケティング活動においても役立つと考えており、今後の仕事に積極的に取り入れていきたいと思います。
どうやって仮説を固める?
一方、仮説を立て行動しながら得られた情報を次の仮説につなげるという思考法の重要性は理解していましたが、そもそもの仮説生成の難しさを感じることもありました。現在取り組んでいる自社の材料開発では、マテリアルインフォマティクスの導入を進めており、今回の学びを通じて、データ解析によって仮説の精度やスピードを向上させる有効な手段であると再認識しました。仮説候補を絞り込み、プロトタイピングと組み合わせて高速に検証サイクルを回すことで、開発の質と効率の両立が期待できると感じています。
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。