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活用 ✕ 利用

に関する学び

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なぜ前提条件は大切？ まず、前提条件や利用用途、定性的な観点など、自分が理解している内容と異なる部分が出てくる可能性を踏まえ、的確な指示やプロンプトの作成が重要だと実感しました。完成物に対して違和感を感じた際、その原因を繰り返し検証することで、自身の感度や理解力が向上すると感じています。 他ツールはどう活かす？ また、各ツールの得意不得意や特徴をおおまかに理解し、実際に使ってみる体験が大切だと思います。現在は主にGeminiやnotebookMLを活用していますが、業務上、他のツールでも十分に役立つものがあると考えています。そのため、グロービスの学び放題を通じて、他のツールに関する動画を視聴し、新たに1～2個のツールを業務に活かせるか試してみようと考えています。特に、資料作成業務をより効率的に進める方法を模索しています。

サービスはどう進化？ 現在のサービスでは、個々の状況に合わせた体験価値の提供が重要だと感じました。一定の時点での最高を目指すだけではなく、状況の変化に合わせてサービス自体も成長していく必要があると実感しています。この授業を通じ、自分の価値基準や何を提供するかという点について、改めて考える機会となりました。 業務仕組みはどう変わる？ また、従来から定型業務の仕組み化に取り組んできた自分としては、今後もトライ＆エラーのプロセスを重ねながら実現していきたいと考えています。実際、毎週の授業を通して、特定のテーマに沿った自己の考えを深めるため、AIとの対話や学びを活用することができました。 AIルールを再考する？ 最後に、AIの利用ルールにおいて、「やらないこと」として決めている事項があるのか、今一度考えてみたいと思います。

効率と学びの変化は？ デジタル化によって、効率向上や作業スピードの改善だけでなく、ログの収集やパーソナライズを通じて利用者のニーズを把握し、その人に合ったサービスを提供できることを学びました。また、総合演習を通じてNotebookLMの操作方法を深く理解することができました。 ログ管理の価値は？ 以前、Webサーバーの管理をしていた際、膨大なログの取り扱いに悩むことがありました。当時はログ集計ソフトを使用して、人気のコンテンツやアクセスが集中する時期を知ることができましたが、より価値のある集計方法や、集めた情報をうまくWebサービスに活用することでさらなる付加価値が生み出せるのではないかと感じました。この学びから、社内で管理しているさまざまなログの種類やその中に隠れた価値について、改めて考えるきっかけとなりました。

FW活用の効果は？ FWを活用することで、ただ漠然と課題に取り組む場合には得られなかった「気づき」が生まれることを改めて実感しました。単に自分の感覚だけに頼って課題を進めると、どうしても視野が狭くなり、新たな発想が生み出しにくくなることがあります。だからこそ、こうしたフレームワーク（FW）をしっかり覚え、活用することが大切だと感じました。 FW連携ってどうする？ また、マーケティングだけでなく、PEST分析、5フォース分析、SWOT分析、クロスSWOTなど、さまざまなFWが存在しています。これらは単独で利用するよりも、連携させることでその効果を最大限に発揮できると感じました。ただ覚えるだけでなく、各FWがどのように関連し合っているのかを理解することで、企画書の作成時により説得力のある提案が可能になると実感しました。

AIで作業負担軽減は？ AIは、大量のデータを高速かつ正確に処理できるため、人間の作業負担を大幅に軽減します。その結果、業務効率や生産性が向上し、新たなサービスや製品が生み出される可能性が高まります。また、医療や教育、環境問題など、さまざまな分野での課題解決にも寄与し、より豊かで持続可能な社会の実現を支える重要な技術となっています。 AIで国際交渉支援は？ さらに、AIは情報の収集、分析、そしてコミュニケーションの支援に幅広く活用されています。たとえば、多言語翻訳を利用して国際会議や外交文書の内容を迅速に理解することが可能です。膨大な政策データの解析により、的確な意思決定をサポートし、相手国の動向や世論をリアルタイムでモニタリングすることで、効率的かつ的確な対応や交渉が行われ、国際的な連携の強化にも貢献しています。

手法の違いは何だろう？ 一般的な平均値は手軽に利用できますが、データのばらつきや目的に応じて、加重平均や幾何平均などの手法を採用する必要があると理解しました。普段は精度管理のため標準偏差を使用していますが、具体的な事例を通じて、他の場面でも活用できるというイメージが湧きました。 分析のコツは何？ データの比較から仮説を立てる苦手意識が少し和らいだように感じます。定量分析では単純平均や標準偏差を用いていますが、定性分析も一旦定量値に置き換えて試してみたいと思います。また、人事考課にもデータが活用できるため、評価者間のばらつきや傾向を把握するのに役立つと考えています。さらに、臨床検査の提供プロセスにおいて、各段階でのかかる時間を分析し、収束していない部分を可視化することで改善の余地を見出せる可能性を感じました。

成果はどう実感する？ AIがどのような成果を出せるかは、実際に検証してみることでしか分からないと実感しました。普段の利用経験から、どのAIを使うかでアウトプットの質が大きく異なることを感じています。同じプロンプトを投げ、返答の内容を比べることで、それぞれのAIがどの分野に強みを持っているかを把握する必要があると考えています。 信用はどこで危うい？ また、AIを活用する際には、「批判思考」と「ファクトチェック」の重要性を改めて認識しました。AIがどんな問いにも即座に答えを導いてくれるため、知らず知らずのうちに信用しすぎてしまう危険性があります。特に、自分が全く知識を持たない専門分野では、正しい情報かどうかの確認に多くの労力がかかるため、複数のAIを利用して回答の正確性を比較検証することが必要だと痛感しました。

生成AIに何が求められる？ 生成AIは、汎用性の高い分野において一定以上のレベルの回答を示してくれるため、手軽に問い合わせることで共通のテーマや特徴を抽出し、メリットやデメリット、さらには判断基準の提案を得ることができます。しかしながら、最終的な判断は必ず人間に委ねられているため、利用者自身の読解力や判断力がますます重要になります。 新領域への挑戦はどのよう？ また、現在業務で新しい領域に挑戦する中、未知の業界情報や技術情報に直面する機会が増えています。従来はネット検索を活用していた情報収集も、今後はまずAIに置き換えて活用することを考えています。ただし、AIが提供する情報については出典を必ず確認し、最終的に自分自身のアウトプットとして責任を持てるよう、内容を十分に精査して取り扱うことが求められます。

AI活用の課題は？ ライブ講座では、AI活用における課題や障壁が明確になり、実践的な学びを得ることができました。初めて聞いたのは、GemsやGPTsだけでなく、相手のイメージをデータ化するためのペルソナや、キンドルを活用した読書の要約などの手法でした。 自己成長の視点は？ これからは、まずこれらのツールを活用して、自分自身のデータベースを構築し、新たな視点から思考をレベルアップさせることを目指します。過去の理論と学びを踏まえながら、自分なりの方向性を示し、現状を着実に把握し、そのコアとなる要素を見極めつつ、最適解に近づくプロセスを共有していきたいと考えています。 AI未使用の議論は？ 質問は特にありませんが、時にはAIを利用せずに進める方法についても、意外な角度から議論ができればと思います。

代表値の使い分けは？ 今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。 数値の視覚化は？ 業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。 成長率評価はどう？ 一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

B/Sと資金調達の教訓は？ B/Sの読み方を学び、資金調達の基本的な概念を理解できた点が良かったです。外部資金を利用する場合、初期投資や日々の支出が過度だと資金繰りが滞り、最悪の場合は倒産や資産の差押えにつながるリスクがあることが分かりました。一方で、限られた自己資金で運用する場合には、差別化が難しく収入の拡大が見込めないというジレンマもあると理解しました。こうした両極端な状況から、資金運用におけるバランスの重要性を強く実感しました。 企業財務の理解ってどう？ 企業のバランスシートの読み方を習得したことで、今後はさまざまな企業の財務状況や事業コンセプトを把握できるようになりたいと考えています。また、資金調達に関する知識は、プロスポーツクラブ間でのナレッジシェアにも活用できると感じました。

仮説構築の疑問は？ 仮説と検証を通じて、問題意識が高まり、解決策に説得力を持たせることができます。しかし、仮説に網羅性が欠けると、単なる思い込みになってしまう恐れがあります。そのため、包括的な仮説を構築するには、マーケティングミックスなどのフレームワークを活用することが有効です。 予実分析は見直される？ また、予実分析の要因分析においては、仮説の立て方がやや決め打ちになってしまう面が見受けられます。これは、限られた時間内で作業を進める必要があるためですが、少なくとも何かしらのフレームワークを利用して体系的に分析を行うべきだと感じました。 業務活用はどう感じる？ 皆さんの業務において、どのようにこれらの考え方を活かしていくかを伺うことで、さらに思考の幅が広がると期待しています。