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  1. PDCA実践で検証力を養う
  2. 資産運用は共有追跡が鍵
  3. 自考とAI活用で戦略重視

PDCAサイクル重要?



PDCAサイクルを意識しながら組織運営に取り組む中で、VUCAの時代には「仮説⇒実行・検証」のサイクルが特に重要であると再認識しました。仮説を立てたとしても、何かしらのデータ計測が必要になるため、どのデータを追跡するかがカギになると感じています。

資産運用はどう考える?



私の場合、資産運用と外部委託運用が重要なテーマです。そのため、委託先と運用データや運用仮説をしっかり共有し、トレースすることが求められます。さらに、運用利回りという必須の指標を評価するためには、PDCAサイクルを併用することが欠かせません。

仮説と実行は合ってる?



また、「仮説⇒実行・検証」のサイクルを広げた選択肢の中から絞り込むことが鍵だとも考えています。AIは膨大な数字を処理でき、多くのデータから仮説を導く力がありますが、私は、単純化したP/L、BS、個別の損益トレース、指標チェックをまとめた上で、自分自身で考察することが重要だと思っています。AIはあくまで気づきを得るための壁打ち相手として活用するのが良いと感じています。

業務活用のヒントは?



実際の業務では、どのようにこの手法やAIを活用されているのか、皆さんの取り組みやご意見をぜひ伺いたいです。
※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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【仮説とは】活用するための具体的ステップ – 20代向け実践ガイド external link

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ナノ単科とは?

実践につながる基礎スキルを習得するカリキュラム
グロービス経営大学院 単科生制度の、さらにライトなプログラムが登場。
1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。

ナノ単科受講生の声

この記事と同じ科目を受講したナノ単科受講生のリアルな感想をご紹介します。
★ ★ ★ ★ ★
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T.O
30代 男性
受講科目
生成AI時代のビジネス実践入門
実践につながる わかりやすい

なんとなくの理解でこれまで使っていた生成AIだったので、こういった形で体系的に学びたいと思っていました。
結果として、自分の中で漠然と思っていたAIの”気持ち悪さ”のようなものは、受講生皆さんもお持ちな様子が解り、それだけでもどこか安心しました。
AIの利活用に際しては、最終責任は自分にあること、また、説明出来るような状態にしておくという意味では、自分の案件理解レベルはむしろAIを使用する前のステージよりも高めた状態でなければいけないということが解りました。

★ ★ ★ ★ ★
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K.S
50代 女性
受講科目
生成AI時代のビジネス実践入門
わかりやすい 仲間と学び合える モチベーションが上がる

AIについてはこれまでも仕事で使っていましたが、今回の講座を受講して、単に「便利なツールとして使う」のではなく、AIと人がどのように役割分担していくかを考えるきっかけになりました。

特に印象に残ったのは、AIに答えを出してもらうことよりも、自分自身がどんな問いを立てるか、AIの出力をどう評価するかかが重要だということです。そして、そもそものゴールを自分で明確にする必要があります。

グループワークで他の受講生の使い方や考え方を知ることで、自分だけでは気づかなかった活用方法にも気づくことができました。

6週間という期間も、忙しい中で無理なく学びながら、学んだことを実際の仕事で試してみるにはちょうどよかったです。

★ ★ ★ ★ ★
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N.M
50代 女性
受講科目
生成AI時代のビジネス実践入門
実践につながる 仲間と学び合える

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。

「生成AI時代のビジネス実践入門」を受講した方の学び

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説が切り拓く未来への一歩

PDCAではどう進む? VUCA時代においては、従来のPDCAサイクルではなく「仮説→行動→分析」を繰り返すアプローチが求められると理解しました。不確実性が高いため、いくら分析しても予測できない部分があり、分析に時間をかけるうちに市場が変化してしまう点がその理由です。自分自身の仕事の進め方は、仮説を立て小さな行動を重ねながら成果を確認する方法に近いこともあり、今回の学びは非常に受け入れやすく感じました。ただし、仮説の作り方自体には高度なスキルが必要であり、今後はAIを活用して仮説の立案をより深く行いたいと考えています。 モチベ向上の鍵は? この手法は、各従業員のモチベーション向上と会社全体の目標達成に向けた仮説・検証のプロセスとして活用できると捉えています。 具体行動の方法は? 具体的な行動としては、製品販売に向けて各部署の役割、労働時間、人数、性格、年齢構成、性別、新卒・中途の割合などの事実をAIに入力し、各部署のペルソナを作成します。さらに、行動心理学の視点も取り入れ、ペルソナに対して目指すべき方向性や達成してほしい成果を提示し、どのような反証が出るかを徹底的に検証します。複数のAIツールを活用しながら、各部門ごとに一つの仮説を作成し、その内容をまとめた説明資料を作成、効果や反応を踏まえて次の仮説の策定と実施へと進めていきます。 分析と判断の基準は? また、仮説作成には目的設定だけでなく、そのための十分な分析が必要です。どの程度のレベルで行動に移すかの判断基準を明確にし、定性的な分析(4P4CやSWOTなど)と定量的な分析(Unit Economics)のどちらを重視するか、または両方を組み合わせるのかを検討する必要があります。さらに、検証の段階では定量的な視点がより重要となると考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで加速する学びの現場

PDCAだけで十分? 業務遂行のスピードが格段に速くなっている現状では、単にPDCAサイクルを迅速に回すだけでは追いつかないと実感しています。実行と検証をこまめに、かつ多数回繰り返すことが求められているため、そのサポートツールとして生成AIを有効に活用することが鍵だと感じました。ワークを通して、どのようなプロンプトを入力するかが、生成AIを使いこなすための重要なポイントであると実感しました。 生成AIの効果は? また、決められた期限内に会社の方向性に沿った形で、受講者が理解し実践に結びつくコンテンツを作成するために非常に苦労した経験があります。生成AIの導入により、作成期間を短縮し、精度の高い成果が期待できるものの、現時点ではツールを導入した段階に留まっているのが実情です。今後の6週間の学びを通して、生成AIという素晴らしいツールを少しでも効果的に使いこなせるよう、さらなる勉強に励みたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

PDCAで読み解く経営のヒント

PDCAサイクル重要? PDCAサイクルを意識しながら組織運営に取り組む中で、VUCAの時代には「仮説⇒実行・検証」のサイクルが特に重要であると再認識しました。仮説を立てたとしても、何かしらのデータ計測が必要になるため、どのデータを追跡するかがカギになると感じています。 資産運用はどう考える? 私の場合、資産運用と外部委託運用が重要なテーマです。そのため、委託先と運用データや運用仮説をしっかり共有し、トレースすることが求められます。さらに、運用利回りという必須の指標を評価するためには、PDCAサイクルを併用することが欠かせません。 仮説と実行は合ってる? また、「仮説⇒実行・検証」のサイクルを広げた選択肢の中から絞り込むことが鍵だとも考えています。AIは膨大な数字を処理でき、多くのデータから仮説を導く力がありますが、私は、単純化したP/L、BS、個別の損益トレース、指標チェックをまとめた上で、自分自身で考察することが重要だと思っています。AIはあくまで気づきを得るための壁打ち相手として活用するのが良いと感じています。 業務活用のヒントは? 実際の業務では、どのようにこの手法やAIを活用されているのか、皆さんの取り組みやご意見をぜひ伺いたいです。

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