- 初期仮説精度の重要性
- 全組織共通の検証方法
- AI融合未来の展望
なぜ初期仮説が肝心?
PDCAサイクルよりもOODAループが注目される中で、その理由を改めて理解することができました。仮説を立て、検証しながら行動し、さらには修正を重ねる。この一連の流れにおいて、初めに立てる仮説の精度が、個人や組織の生産性に大きく影響することを実感しました。
どうして全体で検証する?
また、仮説検証の進め方は、たとえ職種や部署が変わっても普遍的に必要な能力であると感じています。新設部署において、これまで実施してこなかった施策やツールを事業全体に導入・浸透させるため、常に仮説を持ち、行動し、その都度修正を加える重要性を再認識しました。さらに、仮説検証とAIの効果的な組み合わせや共存の方法についても追求していきたいと考えています。
生成AIの利用に関する知識を体系的に学ぶことができ、更に毎週の課題演習といった実践の場もあり、理解を深めるのに役に立った。モチベーションの高い受講者とのワークショップからも刺激を受けた。