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活用 ✕ 利用

に関する学び

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アカウンティングの考え方とは？ アカウンティングについてほとんど分からない状態で受講を始めましたが、講師のガイダンスを通じて、どのように考え、どのように利用するのかが少し理解できた気がします。また、他の受講生も同じような目的で参加していることが分かり、これから一緒に学べることに楽しみを感じています。 多様な企業との関わりで得たいスキルは？ 私は営業統括として多様な企業と接する立場にあります。経済状況の影響で業績が厳しい企業も多く、財務分析を正確に行い、各企業に対して適切な判断ができるようになりたいと考えています。今回学んだアカウンティングを通じて、企業の資金の流れや使用状況を把握し、現在の状況や将来の可能性を見極められるようになりたいと思っています。 基礎から実践までの道のりは？ この6週間の講座では、アカウンティングの基礎を学ぶだけでなく、実践で活用できるレベルまで理解を深めたいと考えています。そのために、講師の指導だけでなく、共に学ぶ仲間たちと意見を交換し、自分の間違いも指摘し合いながら成長していきたいと思っています。

データ分析はどう理解？ データ分析の手法について学び、既存のメソッドを活用することでデータ内に潜む意味を解析できることを理解しました。ただし、MECEの設定基準やその手法についてはまだ不明な点があるため、今後は確認を重ね、分析力の向上に努めたいと考えています。 現状のITは十分？ また、職場で業務改善を担当する中で、現在の環境では活用可能なITリソースが十分に利用されていないという認識に至りました。単に使い方や技術的な問題だけでなく、業務の種類、内容、工数、手順などが十分に把握されないままツールが導入されている可能性を感じたため、まずは自身の置かれている環境の理解を改めて確認する必要があると実感しました。 業務改善の手法は？ 今後は、職場内の業務項目、分類、関連する法令、関わるステークホルダー、工数、作業手順をリストアップし、最適なツールの選定や作業方法の見直しにつなげていく予定です。具体的には、現在使用している掲示板の改善に向けて、上記の内容を全員に再認識してもらうための作業と、その手順書の作成を進める考えです。

ゴール達成の基本は？ 現在地からゴールへ最短最速で進むための手段として、①～④の順番で物事を整理する方法が有効であると学びました。まず、各ステップで利用するフレームワークとその活用方法を把握することがゴール達成の基本であると感じました。 整理方法のポイントは？ 具体的には、①「視野を広げて整合性を取る」、②その上で違い（差別化）を見出す、③得られた情報を基に選択する、④そして選択した情報から本質をとらえる、という流れで整理を進めます。 PDCAで何が学べる？ さらに、この方法を確実に身につけるためには、PDCAサイクルを繰り返すことが大切です。①学んだ知識を実践に活かし、②うまくいかない体験を経験し、③失敗の原因を分析、④知識不足であれば新たな知識を得る、またはフレームワークの使いどころを学んだ上で、⑤再び実践に活用するというプロセスを実施します。 AI活用の効果は？ また、勉学のためにAIを活用されている方がいらっしゃれば、どのような方法で活用され、どのような効果が得られているのかも教えていただけると幸いです。

アイデアはどう始める？ 生成AIを活用するためには、まず自分自身の中にアイデアがなければ先に進めないということを実感しました。アイデア出しで生成AIは有用ですが、何を実現したいのか、どんな課題があるのかを自ら考え、常に疑問を持ち続ける習慣が大切です。 どうして問い直す？ こうした自己問いかけがあって初めて、より良いプロンプトを作成できると気づきました。今後は生成AIが利用者に合わせて柔軟に対応してくる可能性があるため、単なるプロンプト技術に頼るのではなく、課題を発見する力が求められるかもしれません。 なぜ疑問を重ねる？ アイデア創出と課題発見の習慣を日々の業務に取り入れることも必要です。業務で「なぜうまくいかないのか」と感じたときには、繰り返し「なぜ？」と問い、その答えを自分なりにメモして整理すると良いでしょう。 AIはどう活かす？ また、生成AIを業務に馴染ませるため、何か新しい仕事を始める際には「これは生成AIを活用できないだろうか？」と問いかけ、日々少なくとも1回は実際に使ってみることが重要だと考えます。

ビジネスの基本はどうなの？ デジタル技術の進展により、実現可能な領域は広がりを見せていますが、ビジネスモデルの基本的な考え方は時代が変わっても大きく変わらない印象を受けました。どの企業でも「誰にどのような価値を提供し、それをどのように収益につなげるか」という基本構造は共通しており、特にAIを効果的に活用するためには、ビジネスモデルの仕組みや考え方をしっかり理解することが不可欠だと感じました。 人事領域の未来はどうなる？ また、私が担当するHR領域においても、人材の採用、育成、配置、評価といったマネジメントプロセスの高度化が求められています。たとえば、データ分析を活用して採用活動の精度を高めたり、社員のスキルやキャリア志向を可視化して適切な配置を行うことが考えられます。また、オンライン研修や学習プラットフォームを利用して、社員が継続的にスキルを向上させる環境を整えることも重要です。さらに、AIを用いて人事データを分析し、離職防止や組織の活性化に結びつけるなど、意思決定をよりデータドリブンに進める取り組みが急務だと考えています。

ヒット商品はどう生まれるのか？ 世の中のヒット商品は、深く考えたマーケティングのもとで確かな戦略により販売されています。そのことを改めて感じました。 マーケティングの意外な応用先は？ 例えば、特定の商品が明確に40〜50代をターゲットにしてマーケティング戦略を練られていたことに感心しました。また、マーケティングは商品販売以外にもキャリアパス戦略などさまざまな分野に応用できることも印象深かったです。 新サービスを成功させるには？ まずは新サービスの販売戦略を検討する際に、これらの知識を活用したいと思います。また、営業メンバーにもマーケティングのフレームワークを取り入れてフォローアップを行い、より効率的かつ効果的に営業活動ができるよう支援したいです。 知識を定着させる方法 これまで学んだことを忘れないため、そして新たな知識を身に付けるために関連書籍を読んだり、グロービスのオンライン学習サービスを利用して学習を継続していきたいと思います。身に付けた知識をもとに、販売戦略やメンバーの支援を実践していきたいと思います。

グラフ作成でどう工夫？ グラフの作成においては、利用目的に応じた適切なグラフを選び、読み手の視線の動きを考慮してスライド内に配置することが重要です。また、グラフを作成する際には、その目的を常に意識し、数値データをグラフ化して可視化することで、意味を理解しやすくし、資料作成に活用することが求められます。 読み手をどう引き込む？ 文章作成においては、まず目的を明確にし、読み手を理解した上で、読みたいと思わせる内容を作成することが大切です。そのためには、冒頭文やリード文に工夫を凝らし、体裁を整えることで、相手が読み進めたくなるような文章を心がける必要があります。 タイトル工夫は効果的？ また、相手の興味を引き立たせるために、タイトルに工夫を施したり、意外性を取り入れたり、具体的な理由や方法を知りたいと思わせる要素を盛り込んだりすることが効果的です。さらに、文章の体裁を工夫し、読みやすさを考慮しながら構成することも重要です。常に相手を意識して、文章の硬軟や構成、書き方を工夫しながら実践していきたいと考えています。

代表値をどう捉える？ 代表値として頭に浮かんだのは平均値と中央値でしたが、実社会では加重平均などさまざまな平均値が活用されている点にあらためて気づき、体系的に学ぶ重要性を感じました。また、標準偏差がばらつきを示すという理解はあったものの、計算方法や2SDルールについては改めて理解を深めることができました。 要因分析をどう活かす？ 障害分析の要因分析においては、単に平均値だけを利用するのではなく、取得できる数値情報それぞれの意味を理解した上で、加重平均や幾何平均など適切な手法を用いる必要があると感じました。一方で、分散については現在の業務で具体的にどの局面で利用できるかはまだ明確ではありませんが、基本的な考え方として頭の片隅に置いておくべきだと感じました。 今数値はどう使う？ まずは、現在扱っているさまざまな数値を見直し、現状の利用方法が適切かどうかを確認する必要があると考えました。また、まだ導入できていない分散についても、新たに算出することで別の視点が得られる可能性があるため、再度検証する必要があると感じています。

データ分析の楽しさとは？ データの分析や加工を実際に自分で行えたことが非常に楽しかったです。Excelを使って学び直す経験も新鮮でした。データを複数の側面から切り分けることは久しぶりの学びでもありましたが、時間が限られているときにそれを実践するのは少し難しいと感じました。 数値を分解する面白さとは？ 数値を扱う重要性や面白さを日常業務で感じることは年に数回ありますが、数値を分解していくと、表面では見えてこなかった関連性や有意差が明らかになるため、とても興味深いです。さまざまな切り口で分析することもありますが、アイデアが浮かぶときと浮かばないときがあるように感じます。 グラフ活用の重要性は？ さらに、統計解析ソフトなどを利用すると、より面白い分析ができると思います。また、多様なグラフを作成することで、説得力のある説明が可能となると感じます。わかりやすく説明するためには、表よりもグラフの活用が重要だと思います。このような多様なグラフや可視化に関する技術も、データ分析とはまた異なる視点で学んでいくべきことだと思います。

生成AIの仕組みはどうなってる？ 生成AIは、人間が理解するのとは異なり、膨大なデータからの予測によって応答を生成しているということを初めて知りました。そのため、これまで出力された内容が意図したものと異なる場合があったのは、この構造を十分に理解できていなかったことが原因だと考えています。 指示の要素は何が必要？ こうした経験から、指示を出す際には、背景や前提、そして目的を明確に伝えることが重要だと実感しています。なぜなら、これらを整理することで、より納得のいく結果が得られると感じたからです。 組織でのAI利用はどう進める？ また、日常的に生成AIに頼りがちな自分にとって、まずは目的を言語化し、背景と前提を整理してから指示を出すことが大切だと改めて認識しました。組織での活用促進においては、生成AIがどのように回答を導くのかを理解し、その知識を基に適切な指示を与えることが求められます。単に指示の方法を知識として取り入れるのではなく、その根本にある構造の理解から進めることが、より効果的な活用へとつながると感じました。

AIはどう活かす？ AIを活用する方法について、答えを待つのではなく、日常的に使いながら自分なりの活用モデルを作ることが重要だと感じました。ほかの方々の使い方や、ある先生の実例を拝見することで、多くのヒントを得ることができました。講座を受講する前は、AIを用いて学習を進めようと考えていましたが、実際に使いながら学ぶ大切さを改めて実感しました。 効率化はどう図る？ 私は異なる業界で活動しており、どちらもルールの確認や定型業務が多く存在します。特に、月に一度以上繰り返される業務に対しては、チェック作業や文書作成でAIを活用して効率化を図ろうと考えています。具体的には、建設工事の種類に応じた届け出のチェックのためのプロンプトを作成し、活用する予定です。 ルールはどう整備？ また、組織内でAIを利用する際には、利用ルールや情報管理の整備が一層重要になると感じました。AIリテラシーのレベルが異なるメンバーに対して、どのようにルールを策定・浸透させ、学びの機会を提供するかについても、今後検討していきたいと考えています。

課題をどう掘り下げる？ 根本的な課題を明らかにしなければ、一時的な対処で終わってしまい、効果的な対策が難しくなります。そのためには、データを活用し、データの切り分けにも注意を払って、直面する現状を把握することが重要です。原因を追及し、適切に根本的な課題を特定できれば、効果的な対策を考えることが可能です。 売上課題を探る？ 売上の分析においてもデータ活用が求められます。次にどういったターゲットを狙って売上を拡大していくのか、現在の課題は何かを探るために利用します。売上を顧客グループごとに切り分けることで、顧客数に課題があるのか、あるいは顧客単価に問題があるのかを特定し、それに応じた戦略を立てることが重要です。 戦略と安全はどう？ どのように売上を伸ばしていくのか、どのような対策をとるのかについては、自己分析による提案が求められます。また、ITセキュリティのトラブルが発生した際にも、問題の所在を一つ一つ切り分けて確認します。特に、複雑に絡み合ったケースであっても、それを混ぜて考えないようにすることが重要です。