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作成

に関する学び

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文章評価の本質は？ AIが作成した文章の質や完成度について、様々な視点から学ぶことができました。一見、整っているように見える文章でも、使用する場面や状況に応じると、その適正を見極め加筆修正が必要であることを実感しました. AI導入の魅力は？ 私立高校で日常的に御礼状や依頼文、保護者宛ての文書を作成する中で、最初から白紙で作り上げるのではなく、あくまでも下書きとしてAIを活用する手法に大いに魅力を感じています。しかし、AIが作成した文章が実際のシチュエーションに適した内容であるかどうかを判断する重要性を再認識しました. 判断力はどう鍛える？ 一方で、その場面に適切な文章かどうかを見極める作業は非常に難しいと感じています。AIを下書き作成に活用する利便性は高いものの、最終的な文章の適正を判断するための読解力をどう高めるか、今後の課題として深く考えたいと思います.

変化の中の何を考える？ 変化の激しい現状においては、問題に対して仮説を立て、検証を繰り返すことで進むべき方向を調整できる点が印象に残りました。また、方向性だけでなく、距離感や形状といった要素も重要であるという視点には新たな気づきを得ました。 プロトタイプは有益？ ソフトウェア開発においては、これまで要求仕様をもとに画面設計や機能設計、ドキュメント作成を経てプログラミングを行う流れが一般的でした。しかし、実際に動く画面が完成して動作させると、仕様通りでも使いにくいケースが多々見受けられます。そのため、プロトタイプ開発を活用し、事前に画面のイメージや操作感を確認できる点は非常に魅力的であり、積極的に取り入れていきたいと感じました。大規模な開発プロジェクトでは、すべての画面をプロトタイプで作成することは難しいため、共通部分や特に複雑な箇所に限定して活用する工夫が必要だと考えます。

自分を見つめ直す理由は？ 本講座では、単にロジックを構築するだけではなく、自分自身の論理が一方的になっていないかを客観的に振り返る姿勢やマインドを学びました。相手を批判するのではなく、自分自身を省みることの大切さを実感しました。 目的と筋道は合致？ また、目的を見失わずに論理的な筋道を組み立てることの重要性を改めて感じるとともに、全体を分解する力に課題があると認識しました。 相手の信頼はどう築く？ さらに、相手の思考を考慮したファシリテーションや提案によって、相手からの納得感と信頼を高めることができると理解しました。上司やメンバーとの相互理解が円滑になることで、生産性の向上にも寄与すると実感しています。 自問自答は有効？ 資料作成などの実務においては、常に目的を意識し、もう一人の自分が自分に問い続けることで、よりよい結果に結びつけていく姿勢が大切だと感じました。

ドキュメンテーションの課題とは？ ドキュメンテーションは現在の仕事で最も自分が課題としている部分であり、今回の学習は特に自分にとって重要な内容でした。実際に演習を行い、自分の力不足を痛感しました。 スキルアップに向けての対策は？ 相手に伝わる文章を書くことは、日々の会議体の論点整理や議事録など、多様な場面で役立ちます。そのため、今回の演習を通じて練習を重ね、スキルアップを図りたいと考えています。 ピラミッドストラクチャーの活用法とは？ 特に、ピラミッドストラクチャーを活用して手順を踏むことを実践します。最終的に作成した文章は必ず第三者に推敲してもらい、自分では気づけないミスや表現のわかりづらさを指摘してもらいます。会議体用のドキュメント作成のみならず、日々のチャットでのコミュニケーションでもこの意識を持ち続け、練習の量を確保し、スピード感のあるスキルアップを目指します。

どんな問いに答える？ イシューとは、今この瞬間に答えを導き出すための問いのことです。社内の資料作成や議論を進める際、何に対して答えを出すべきかを明確にすることは非常に重要だと感じました。以前は、数字を追い求めることだけに注力していたため、どんなに数字を積み上げても満足できる成果が得られなかったことに気づきました。今後は、常に「何に答えを出すべきか」を意識しながら、議論や資料作成に取り組んでいきたいと思います。 月報で問いは何？ 今回学んだことは、月報の振り返り資料を作成する際に活かせると感じました。各月の組織の成果や課題設定において、資料の冒頭に「今ここで答えを出すべき問い」を明記し、その問いに対するデータ集計や報告を行うことで、より効果的な資料が作成できると考えています。また、問いとして終わる形式を採用することで、イシューの本質をより明確に伝えることができると実感しました。

図と文字、どう使う？ 伝えたい内容を整理し、それに合わせた図を作成することが重要だと実感しました。図の工夫だけでなく、テキストのフォント、大きさ、色などにも注意を払いながら、読み手に合ったシンプルさを保つことが大切だと感じました。 改善策の見直しは？ 一度作成した内容に満足せず、より読みやすく誤解を招かないように改善策を考えることが必要だと思います。 部署発表の工夫は？ この考え方は、部署ミーティングでの発表資料としても活かせると考えています。経験年数の幅が大きい中でも、新人を含む全ての参加者に分かりやすい工夫を取り入れるつもりです。 時間管理のコツは？ また、いつも期限ギリギリで進めがちだったため、今回は余裕を持って作業に取り組み、より良い資料作成の時間を確保したいと考えています。さらに、第三者に判断してもらうことで、分かりやすさの確認も行いたいと思います。

グラフ作成の自信はどこ？ 普段からグラフは作成しているため、その使い方には自信がありましたが、ビジネス文書については完璧に理解しているとは言い難く、結果的にAIに頼ることが多かったと実感しています。相手に伝わるよう、アイキャッチや文章の硬軟、そして読みやすい体裁を常に意識することの大切さを改めて感じました。グラフもビジネス文書も、相手に思いやりを持って作成することで円滑なコミュニケーションが実現できると確信しています。 伝え方に不安はない？ 今後は、ビジネス文章作成において①アイキャッチ、②文章の硬軟、③読みやすい体裁を自分で考慮して作成した後、AIにそのポイントが十分反映されているかをコーチングしてもらうプロセスを取り入れていきたいと考えています。また、グラフも作成後に一度時間をおいて見直し、分かりやすさを再確認することで、より効果的な資料作成を目指していくつもりです。

生成AIの驚きを感じる？ 鳥潟先生のデモンストレーションを拝見し、生成AIがアイデア次第でどれほど多様な使い方ができるのかに驚かされました。また、受講生の中には既に日々の業務や生活の中で生成AIを取り入れていらっしゃる方もおられ、私自身も生成AIの知識を深め、より身近に活用できるようになりたいと感じました。 最新法令はどう活用？ 業務に関連する最新の法令や制度に関する情報収集や、その要約の自動化は今すぐにでも取り組めそうです。また、社外秘の情報を扱うことから、セキュリティを確保しつつ生成AIとどう付き合うかという点についてもリテラシーを高めたいと考えています。現在は生成AIを場面に応じてどのように導入し、活用していくかを学ぶ段階ですが、定例で発生するデータの更新、精査、分析といった業務の効率化や自動化のための方法やプログラム作成に生成AIを活用することを検討していきたいです。

資料はどう伝える？ 資料作成では、相手に伝わるようビジュアルに工夫を凝らすことが重要です。何を伝えたいのかを明確にし、そのメッセージに沿った表現で資料を作成することが求められます。 グラフで何を示す？ グラフについては、折れ線グラフが時系列の変化を示すのに適し、棒グラフが量や構成比の比較に向いているなど、それぞれ得意分野があります。資料を見る際、人の視線が左上から右下へと流れるため、伝えたい順に情報を配置することも大切です。 伝え方はどう見直す？ これまで仕事で資料作成を行ってきましたが、感覚的に進めていた部分があり、今回の内容を通じて理解を言語化することができました。また、何を伝えたいかを再確認する機会となりました。グラフなどの作業は先に手を動かしがちですが、まずメッセージを明確に伝え、その上で適切な表現を選ぶことで、作業のスピードが確実に向上すると実感しています。

目指す姿は何ですか？ リーダーには、ポジションや地位は関係なく、目指す姿をしっかり描くことがリーダーへの第一歩だという考えが強く印象に残りました。また、「行動＝能力×意識」という考え方を初めて知り、行動する上でこのバランスが必要であると実感しました。 行動と意識の関係は？ 日々の業務やワークの場面では、意識が抜けがちであるため、まずは自分自身が意識を持って行動に移すことが重要だと感じています。法人化に向けた研修体制の作成においても、意識と能力の両面をしっかり整え、実際の行動に反映させる必要があると考えています。また、育成の観点から、能力は十分にあるものの意識がもう少し必要だと感じる方へのアプローチ方法としても、この考え方が役立つと感じました。 成果にどう結びつける？ 今後は、「行動＝能力×意識」という考え方を、具体的な成果にどのように結びつけるかが課題となるでしょう。

業務活用はどう進む？ 生成AIを業務に活用する動きが進む中、まずは自分の業務で試してみることが大切だと感じています。たとえば、直近ではOpenAIの新しいモデルに関して、ハルシネーション率が高いとされるため、o4-miniを使ってその数値を表にまとめる取り組みを行いました。 混在は何故起こる？ しかし、OpenAIのモデルであるにもかかわらず、GPT-4o-miniとo4-miniが混在した表が作成され、そのままでは利用できない結果となりました。ベンチマークでは高いスコアが出ているものの、正確性の面では改善の余地があると実感しました。 試行の価値は？ また、生成AIは手軽に試すことができるため、積極的に利用する価値があると感じています。さらに、AIエージェントやGraph RAGといった技術も提案されており、これらを自分自身で実践することが重要だと改めて認識しました。

各社比較で何が分かる？ 総合演習では、各社のP/LやB/Sを比較することで、各項目の割合が異なる理由を業界に照らし合わせながらイメージできるようになりました。また、同じ業界内でもどの部分に注力しているか、つまりアピールポイントが異なる点を改めて認識しました。 計画と現状はどう？ 自身の事業についても、P/Lが正しく振り分けられているか確認してみたいと考えています。これまで新規リリースのタイミングでしかP/Lを作成していませんでしたが、当時の計画値と比較して現状がどのようになっているのか、また実際に儲けは出ているのかを確認していくつもりです。 内訳を見直すべき？ 現在、事業で使用しているP/Lは単にテンプレ通りに入力しているだけで、納得感が得られていません。今後は、各内訳ごとにその項目がなぜ含まれているのかを正確に把握し、説得力のある説明ができるよう努めたいと思います。