生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで業務革新への挑戦

検証で見えた精度は? 生成AIを業務に活用する中で、常に結果が正しいとは限らないという知識は以前からありましたが、実際に複数のAIを用いて検証を行うことで、その精度や得意分野について学ぶ貴重な機会となりました。 最適なAI選びは? この経験を踏まえ、どのAIエンジンが自分の業務に最適かを、実際に試しながら確認したいと考えています。現在は社内推奨のエンジンのみを利用していますが、今後は個人的にトライアルとして、課金しながら複数のエンジンの性能を比較する予定です。また、検索履歴をもとに自分の質問傾向を分析し、強みや弱みを明確にすることで、更なる業務の改善に役立てたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

講義が教えてくれた生成AIの相棒術

生成AI活用の意識は? 生成AIは、業務でもプライベートでも自分なりに活用していたものの、講義を通じてその仕組みや今後の発展について学ぶことができ、向き合い方に変化が生まれました。何でも任せるのではなく、自分で考え、良い相棒として生産性向上に繋げていきたいと感じています。 講義学びをどう生かす? 今後、生成AIを活用した業務改革に携わる中で、講義で学んだ考え方を積極的に取り入れていきたいと思います。動画講義で紹介された、ある生成AIが作成した資料を別の生成AIで再構成する事例のように、各モデルの得意な作業を把握した上で、効果的に業務に組み込むことが重要だと考えています。

戦略思考入門

3C・SWOT・バリューチェーンで拓く自社戦略

フレームワークでどう変わる? 今回学んだ3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析のフレームワークにより、多角的な視点が得られ、自社の現状を把握する際に大いに役立つと感じました。企画を立てるときに、これまでそこまで入念に考慮していなかった自分のアプローチを見直す良いきっかけとなりました。 課題整理はどうする? また、自社の課題を十分に理解できていなかった点から、まずはSWOT分析とバリューチェーン分析を用い、現状を把握し課題を明確にすることが必要だと実感しました。さらに、中長期計画を策定する際にもSWOT分析を活用することで、計画立案がよりスムーズに進むと期待しています。

クリティカルシンキング入門

グラフ作成で見えた私の課題

どうして隔たりを感じた? 今週はグラフ作成の課題に取り組み、その過程で自分のアイデアと解説に大きな隔たりがあることを実感しました。 どこに課題がある? 具体的には、設問を十分に読み取れていない点と、アイデアの幅が狭い点という2点が今後の課題として浮かび上がりました。 どう改善すればよい? グラフ作成はさまざまな会議で活用できる一方、AIに制作させた場合、独自のアイデアを引き出す力がまだ不足していると感じました。今後は、自らグラフを作成し、その結果をAIに読み込ませることで、違いや不足点に対するフィードバックを行い、スキルアップにつなげていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

客数だけじゃ見えない真実

客単価のばらつきは? グループークでの演習を通じ、学びを改めて振り返ることができました。特に、客単価が昨年と変わらないと判断したとき、すぐに客単価を無視して客数に注目しようと考えたものの、客単価のばらつきを確認する視点が欠けていたことに改めて気づかされました。 データ活用はどう伝える? 実践を怠ると知識がすぐに薄れてしまうため、日々の貴重なデータを目的に合わせてどう活用するか、また、相手にどういったグラフで伝えるかを考えながら実行し続けたいと思います。さらに、分析結果をそのまま終わらせず、振り返りや他者からのフィードバックを受けて、常にブラッシュアップに努めるつもりです。

アカウンティング入門

月次報告に挑む学びの一歩

月次報告はどう見る? これまでは、苦手意識があった月次の経営報告を自ら見に行き、確認するようにしました。現段階では、実際に活用できるようになるまでには時間がかかると感じています。 経営状況はどう把握? また、取引先の経営状況も数字から把握し、どれくらい利益が上がっているかを自分なりに想像するようにしています。 財務諸表はどう読む? さらに、最低でも3社の財務諸表を実際に確認し、それぞれの経営状況を読み取ってみることで、理解を深める努力をしています。 学習成果はどう感じる? ただ、学習を始めたばかりのため、まだ特に大きな成果や変化を実感していません。

生成AI時代のビジネス実践入門

試行錯誤から生まれる学びの光

プロンプトの解決策は何? うまくいかなかったプロンプトについては、問題解決のため、別の質問をAIに投げたり、AI同士で対話させたりすることで、本来求める回答レベルに近づけるように試行錯誤を重ねています。 数字分野の活用法は? また、数字分野については業務でのAI利用を拡大する意向から、先週すでに具体的な取り組みを実施しました。今週は、証憑書類のNG判定について、AIが細部まで読み込まずに、いかに迅速にNGを判断できるかを検証中です。現状では、AIがすべての情報をいちいち解析するため、人間の目のように瞬時の判断が難しく、その利用価値を十分に引き出せていないと感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

まずは試してみよう!AI活用への一歩

生成AIの精度とリスクは? 生成AIは、人間のように文脈を理解しているわけではなく、あくまで文脈を予測して最適な言葉を選んでいると感じました。その精度は予想以上に高い一方、ハルシネーションやバイアスといったリスクもあるため、得られた情報の根拠を必ず人の目で確かめる必要があると考えています。 活用法はどう見つける? また、社内では「まずは試してみる」という姿勢が既に浸透している中、今後はより良い活用方法を模索し、所属部署全体にもその動きを広めていくことが課題と感じています。具体的な事例としては、議事録や社内資料の作成、そして客先への提案用営業資料の作成などが挙げられます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアの軸、見つかる瞬間

キャリアアンカーは何? 8種類のキャリアアンカーは、仕事内容にかかわらず誰にでも当てはまる共通の概念だと感じています。各メンバーのキャリアアンカーを把握することで、適切な仕事の割り当ても期待できるため、自分自身のキャリアアンカーを確認しておくことも大変重要です。 1on1で何を確認? また、1on1ミーティングなどを活用し、各メンバーのキャリアアンカーをしっかりと確認していくことが求められます。同時に、自分自身のキャリアアンカーを明確にし、必要に応じて開示することで、キャリアデザインに関する考え方を日常会話や雑談の中で自然に共有していくことが可能になると感じました。

データ・アナリティクス入門

A/Bテストが切り拓く学びの境地

運用方法の魅力は? A/Bテストという用語は以前から耳にしていましたが、実際の内容については知識が浅かったため、今回その具体的な運用方法を学ぶことができ、大変有意義でした。もともとはWEBマーケティング分野のみに活用されるものと考えていましたが、バックオフィス業務でも応用できる可能性に気づかされました。 社内活用の効果は? また、社内で講師を務める際には、講義資料のスライドデザインや質疑の文言に対してA/Bテストを実施しようと考えています。挙手の数や講義後のアンケート評価を用いた効果検証により、マーケティング以外の分野においてもこの手法が応用可能であると実感しました。

マーケティング入門

問いと分析が紡ぐ学び

顧客の魅力を探る? 顧客が魅力を感じ、価値を認識して行動に移すためには、多面的な分析と問いを立てる力が不可欠だと感じました。また、顧客は外部だけでなく内部にも存在しており、意思決定や説明責任の面でもマーケティング的な視点が役立つと実感しています。 市場をどう読む? 市場や業界を分析する場合、セグメンテーションやポジショニングの考え方が大いに役立つと学びました。一見関連が薄いテーマも、講座で得たフレームワークを用いることで整理しやすくなり、検討を進めやすいという効果を感じました。 学びをどう活かす? これらの学びを、今後も積極的に活用していきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

仕事効率革命!AI使いこなしのヒント

特徴をどう活かす? 生成AIは、それぞれ得意な分野があり、利用者がその特徴を理解して適切に使い分けることで、業務毎のアウトプットの質が向上することが実感できました。また、どの業務でどのように活用し、合理化を図っていくかといった具体的なイメージを持つことが重要だと感じています。 どう具体化する? 例えば、プレゼンテーション資料においてメッセージ性を強化することや、会議議事録から次回のアジェンダを提案する業務に活用できる点が魅力的です。さらに、営業の顧客カルテで時系列の振り返りを行ったり、商談議事録から顧客の困りごとを抽出する作業も、より効率的に実施できると感じました。
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