(30ページ目)

活用 ✕ 利用

に関する学び

---

どんな学びがあった？ この講座全般を振り返ると、AIに対する認識と理解が深まり、未来に対する期待と同時に、人との関わり方の重要性も学びました。AIに目的を正確に伝えるための語彙力や思考力、またアウトプットをしっかり読み判断する能力の必要性も実感しました。 活用スキルの向上法は？ まずは、AIを効果的に使いこなすために、継続した利用を通してコツやスキルの向上を目指すことが重要であると感じました。 業務でAIを活かすには？ さらに、自分の業務においては、以下のような使い方を検討し、今後実践していきたいと考えています。 ・顧客の問い合わせに対し、過去の事例を参照して効率的な回答を行う仕組みを構築する ・顧客への説明にあたり、AIを活用して分かりやすい資料や情報を提供する ・顧客の要求仕様をAIで効率的に整理し、ポイントをまとめる ・チームミーティングで、メンバー業務の次のステップに向けた具体的なアクションを指示する

各平均値はどう選ぶ？ 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る？ 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は？ さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

戦略の整合性とは？ 戦略を考える際には、常に高い視座を保ち、整合性と一貫性に注意を払うことが大切だと感じました。また、検討の抜け漏れを防ぎ、効率的に考えを整理するためのフレームワークの重要性を再認識する機会となりました。 フレームワークの違いは？ 具体的には、3C、PEST、SWOT、バリューチェーンといった各フレームワークが互いに関連し合いながら、異なる視点を提供してくれる点に大変学びがありました。これらの考え方を活かして、実際の業務でも新製品の価格設定の検討や提案に取り入れていきたいと思います。 実践でどう活かす？ また、フレームワークの考えは実践を重ねることで自分のものにできると感じたため、業務で活用できるものはないか常に意識し、積極的に実践していく所存です。さらに、各フレームワークで利用できる多様な情報が、戦略を考える際の貴重な資料となることを理解し、その視点から情報収集にも努めていきたいと考えています。

生成AIは使いこなせる？ 生成AIは作業の効率を劇的に向上させるツールです。しかし、高品質な成果物を得るためには、正確かつ詳細なプロンプトが不可欠であり、その仕上がりは利用者自身の力量に大きく依存します。生成AIは万能ではなく、出力された結果を人間が最終的にチェックし、内容や形式の確認を行った上で責任を持つ必要があります。結局のところ、ツールを使いこなすためには自分のスキル向上が求められます。 議事録は効率良？ 議事録作成にも生成AIを活用してみたいと考えています。現在、会議や勉強会の記録をほとんど作成していないため、AIを利用して効率的かつ正確な議事録を作成できる可能性に期待しています。また、翻訳機能を活用することで、これまで言語の壁のために取り扱いを避けていた海外の文献や資料の大筋を理解し、情報を取り入れることも視野に入れています。ただし、和訳結果の検証が十分に行えないため、引用は避け、大まかな内容の理解に留める方針です。

戦略策定の視点は？ 目標を達成するための課題や対策を検討する際に、PESTや3Cといったフレームワークを活用し、様々な視点から物事を俯瞰することが重要であることを学びました。また、フレームワークを完成させること自体が目的にならないように、要点をしっかりと押さえることが大切だという点が強く印象に残りました。 広い視野はどうする？ フレームワークを利用することが目標ではなく、その視点から物事を広く見る習慣や能力を育むことが大切だと感じました。今後、戦略を立てる際には（戦略というと大袈裟かもしれませんが、何かを判断する際に）、そのような視点で考えるように意識したいです。 習得の工夫は何？ 理想的には、自然に身に付くまでにフレームワークを作成することから取り組みたいと考えています。そのために、しっかりと時間を確保し、フレームワークを完成させることを目的にしないように、動画で学んだ要点を見返しながら取り組んでいきたいと思います。

なぜ実践が大切？ 全6週を通じて、まず実践することの重要性を改めて感じました。実際にやってみることで、自分自身の尺度や価値観が形成されると実感しています。また、今週のワークでは、悩んだときに方法ややり方を含めてAIと対話しながら解決策を見出す手法が有効だと再認識しました。その際、部分最適に陥らないよう、自分の価値観をしっかり持ち続けることも大切だと感じました。 業務活用をどう考える？ 業務面では、以下の3点で活用を検討しています。まず、毎週の社内会議用の説明資料作成における画像の作成です。次に、定型業務の仕組み化で、これは自分一人の問題ではないため、月単位で試行しながら仕組みを改善していきたいと考えています。最後に、法律等のチェックについて3か月間、コアメンバー3名で試行し、社内運用を始める予定です。 AI利用の将来は？ また、AIの使い方についても継続的に学び、必要な際にはAIに相談しながら取り組む方針です。

ＡＢテストの活用法は？ 原因を探るツールとしてご紹介いただいたＡＢテストについて、既に知識はあったものの、問題解決プロセスにおける位置づけと合わせて理解できたことで、具体的な利用シーンがイメージしやすくなりました。体系的に整理することは、自身で活用する際や他者に説明する際にも有効だと感じています。 業務検討テンプレートは？ 業務に取り入れるためには、具体的な状況を想定し、各パターンごとに検討方法のテンプレートを構築しておく必要があると実感しました。こうしたテンプレートを整備することで、検討に着手するスピードが速まり、業務の効率化にもつながると考えています。 どの要素が影響する？ たとえば、よくあるデータ分析の依頼を想定し、受注額に影響を与える要素を洗い出して、その関連性を検証するパターンをいくつか作成しようと思います。これにより、関係性の強い要素から受注額を予測する、といった検討がよりスムーズに進むと期待しています。

仮説の多角的検討は？ 仮説を立てる際には、まず複数の視点から仮説を検討することが大切です。初めから一つに固執せず、さまざまな切り口で網羅性を意識しながら検討することで、より広い視野を持って分析できます。また、手元にあるデータはそのまま利用するのではなく、仮説を証明するために適切に加工し、都合の良いデータだけでなく反対のデータとも比較することで、説得力のある検証結果が得られると感じました。仮説思考を理解し、活用することは、効果的なデータ分析にとって不可欠です。 売上属人化は懸念される？ 一方、現在進めているあるプロジェクトの売上についてですが、担当者の力量によってうまくいっている状態が続いており、それが属人化しているのではないかという疑いがあります。この点については、従来の分析フレームワークである4Pや3C分析を用いて、しっかりと仮説を立てた上で、営業のアクション提案にまで具体的に落とし込んでいければと考えています。

生成AIの業務利用って？ 動画講義を通して、生成AIを実際の業務に取り入れる方法が理解できました。各AIには得意な分野と不得意な分野があるため、状況に合わせて適切なものを選ぶ必要があると感じています。 学術調査はどうして？ たとえば、学術論文の調査において、同じプロンプトを入力すると、あるAIでは複数の論文内容を合成して存在しない架空の論文が作られてしまう場合があります。一方、別のAIは引用元のリンクも提示してくれるため、ファクトチェックが比較的容易にできると実感しました。 実務活用の難しさは？ また、文章作成や講義用資料作成においては、ハルシネーションの問題が大きな障害となることを知りました。NotebookLMを用いると、読み込ませた資料だけから文章やサマリーを生成できるという点に魅力を感じ、実務での活用を試してみたいと思っています。今後、実際に試してみながら、自分に最適な方法を模索していく予定です。

仕組みってどう理解する？ トランスフォーマーについては、ベースとなる技術としては知識があったものの、その仕組みについて十分に理解できていなかったため、概要だけでなく、動作のプロセスも詳しく学びたいと感じました。 プロンプト使い方は？ また、普段生成AIを活用する中で、プロンプトの重要性は理解しているものの、適切なアウトプットを引き出す自信はまだ不足しているように思います。そのため、仮説の立て方やインプット方法を改善する必要があると考えています。 文脈ってどう維持する？ 現在、コンサルティング業務でアイディアの整理や資料作成に活用しているのですが、文脈やコンテキストを継続的に維持するのが難しいと実感しています。新たなインプットを開始すると、過去の内容を踏まえたアウトプットが困難になるため、NotebookLMなどを利用して情報を追加する工夫をしています。今後もこの点をさらに追求していきたいと思います。

どの代表値を選ぶ？ 今週の学習では、さまざまな代表値について学びました。平均値には単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、分析の目的に応じた適切な選択が必要です。また、データのばらつきを示す標準偏差についても意識するようになりました。製造業の生産部門で用いられる3σなども、この標準偏差の考え方に基づいた手法です。どの指標が何を示すのかを常に意識しながら、代表値やグラフの適切な使用を心がけたいと思います。 単純平均の限界は？ これまでのデータ分析では、主に単純平均を利用してきましたが、特異値が存在する場合には単純平均の使用が適さないことも認識していました。そのため、どの数字が最適なのかは必ずしも明確ではありませんでした。今回学んだ加重平均や幾何平均なども併せて活用し、より多角的な分析を進めていきたいと考えています。単純平均以外の代表値を使用する具体的なケースがあれば、ぜひ教えていただきたいです。

アナログの魅力は？ 私はもともとアナログな感性を大切にしており、調べたり考えたり書いたりする行為に深い愛着を持っていました。これらの営みは人間ならではのものであり、かつてはその価値を疑うことはありませんでした。しかし、近年、その貴重さが本当に失われつつあると痛感しています。普段は考えるだけに留まる私でさえ、時代の変化に応じて自らを変化させる必要性を感じるようになりました。 AI活用で安心？ 一方で、英文の翻訳や要約といった分析作業には毎日AIを活用しています。とはいえ、計算が必要な検証資料については、今もなお自分の目で数字を確認し、エクセルで計算を行っています。これは、初めに「AIは誤りが起こる」という印象を持ったため、数字に関する作業では事故を避けるためにAIの利用を控えていた結果です。使いこなせた者が成果を上げるこの環境において、私も乗り遅れずにAIを自在に活用できるようになりたいと強く感じています。