クリティカルシンキング入門

学びを仕事に活かしたい!

読み手に合った文章とは? 読み手に合わせた文章作成を心がけることが大事です。 まず、伝えたいメッセージに応じた文章であるかを確認します。そして、文章が長くなりすぎていないか、体裁に問題がないかをチェックします。 グラフの選び方と整合性 グラフを使用する場合は、適切なグラフを選び、メッセージとの整合性を確認することが重要です。また、情報を順序よく提示し、読み手が内容を探さないようにする工夫が必要です。 良い文章を参考にする意義 次に、他の人が作成した文章を読んで良いところを積極的に取り入れることも有益です。これにより、自分自身の文章力を向上させることができます。 常に受け手にとってわかりやすく、読みたいと思える内容を心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

豊かな視点で磨く仮説力

仮説の切り口はどう? この教材では、仮説のバリエーションや切り口の多様性が重視されています。1つの案に決めつけず、What、Where、Who、Howといった多角的な視点から検証を行うことの重要性が伝わってきました。 意見交換はどう進む? また、他の受講生と意見や視点を見せ合うことで、自分が気づかなかった新たな切り口を補完でき、最終的な案作成に大いに役立つと感じました。 数字と議論は何が違う? さらに、データに基づく事実と、そこから推挙される議論が混同されないようにする必要性も学びました。具体的な数字から読み取れる点と、データだけでは判断しきれない今後の検討事項を明確に分けることで、より論理的かつ整理された議論が可能になると実感しました。

データ・アナリティクス入門

A/Bテストの秘密、細分化から見える真実

プロセス分解の効果は? 問題の原因を追究する際は、単に数値を比較するだけではなく、プロセスを細分化することで全体の解像度が向上すると感じました。A/Bテストは、AパターンとBパターンを用意して比較することで、施策の効果を数値的に把握できる手法です。特にWebマーケティングで広く用いられており、その運用が容易であることや、いきなり変更を加えるよりもコストを抑えられるという利点があります。 メルマガの仮説はどう? また、A/Bテストはメルマガ作成の際にも活用できると実感しました。顧客の属性や購買行動に基づいて仮説を立て、その仮説に沿ってテストを実施し、オープン率やクリック率を比較することで、より良い施策につながる具体的な示唆が得られると考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

文章で描く心の新発見

なぜ文章表現が苦手? 講義を通して、一番感じたのは、受講して学んだことを文章にまとめる作業が意外に難しいということです。普段、仕事での文章作成には慣れているため問題ないのですが、仕事以外の自分の考えや感じたことを言葉にする力が衰えていると実感しました。そこで、まず鍛えるべき能力は文章を書く力なのだと痛感しています。 どう文章力を伸ばす? また、講座の振り返りを経て、行動計画として始めたいのは「文章を書く」ことです。たとえば、本を読んだり映画を観たりした際に、まずは書きやすい題材を見つけ、自分の感じたことを整理して言語化していきたいと考えています。こうしたプロセスは、AIのアウトプットを判断し、取捨選択する力にもつながるはずだと期待しています。

生成AI時代のビジネス実践入門

ナノ単科で芽生えた学びの輝き

生成AIの真の役割は? 生成AIは、魔法のような万能な答えを提供するものではなく、人間の思考を広げるための道具です。目的や問いを設定するのは人間であり、事実確認や判断も人が行うことが大切です。過信せず、倫理や機密保持、責任を意識しながら試行錯誤を重ねることで、その価値を引き出すことができます。 業務効率はどう向上? 業務においては、生成AIを下書きの作成や情報の整理、新たなアイデアの発想支援として活用しつつ、最終的な判断と責任は人間が担います。まずは、機密性の低い業務で試験的に運用し、プロンプトや検証手順を標準化することが重要です。その上で、成果とリスクを記録し、チーム内で共有・改善していくことで、生産性を段階的に向上させることが可能になります。

クリティカルシンキング入門

現場の声で感じる学びの極意

情報はどう伝える? 伝えたい情報やメッセージをまず設定し、その内容がいかにより良く伝わるかを検討します。 工夫のポイントは? 工夫できる要素としては、使用するグラフの種類や単位・目盛の正確な配置、図表や文字の配置、そしてフォントや色、サイズといった文字の見せ方などが挙げられます。また、伝える相手に合わせた言葉遣いやアイキャッチ、全体の体裁にも留意することが重要です。 理解を促す工夫は? 報告資料や教材の作成は頻繁に行われるため、一度作成した後、一定の時間を置いてから短時間で全体の意味が把握できるかどうかを確認してみると良いでしょう。資料を受け取る側は他にも多くの業務を抱えていることが多いため、迅速に内容を理解できる資料作りが求められます。

クリティカルシンキング入門

伝わる文章の秘訣―ピラミッド思考

文章をどう伝える? 文章を読み手に伝えるためには、短い文章で構成し、主語と述語を明確にすることが重要だと再認識しました。これにより、相手が内容を理解しやすくなります。 論理的に整理する? また、私は話を整理しながら話すのが苦手なため、「ピラミッド・ストラクチャー」を活用して、論理的かつ順序立てた説明を心がけたいと感じました。 評価をどう活かす? さらに、GAiLの実践演習では、自分が作成した文章に対して評価を受けることで、より深い学びを得られると実感しています。 説明はどう伝える? 最後に、顧客対応を通じて見つけたプロダクトやサービスの課題を、上司や他部署のメンバーに説明する際に、明確な文章と論理的な話の順序が役立つと感じました。

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生が見たAIの素顔

AIはどう理解する? AIの思考過程がどのように動作するのかを理解できました。どんな問いに対しても常に正しい答えが得られるわけではなく、特に予測が難しい問いに対しては回答を誤る可能性があることを再認識しました。そのため、AIの回答をすべてそのまま信じ込むのは危険であると感じました。 学校でのAI活用は? また、私が勤務する学校では、AIの活用はまだ発展途上の段階です。まずは、AIがどのようなことが得意で、どのようなことが苦手なのかを理解することから始める必要があります。現状では、文章作成や要約、英訳などの作業にAIを活用していますが、今後は受験者数や入学者数の予測、生徒募集用のフライヤーやポップ作成などにもAIを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

実践で広がるAI学びの可能性

生成AIの回答は信頼できる? 生成AIは、公開されている事実に基づいた情報を元に文字を組み合わせ、確率的に判断する仕組みであるため、意図しない誤回答が発生する可能性があることを学びました。また、下書きや情報整理を経て、最終的には人が判断する重要性も理解するに至りました。加えて、各自の役割を明確に分担し、把握して進める必要があると実感しました。 育成プランはどう変化する? さらに、異動者向けの育成・教育プラン作成において、従来活用していた一般的な内容のブラッシュアップを目的に、AIを参考資料として活用してみました。今後は、専門分野における理解度の把握や内容の充実に向けても、AIの活用を進め、プランの質をさらに向上させていこうと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

対話で磨く実践学習の魅力

AIの体感はどう? AIは、実際に触れてみることが何よりも大切だと実感しました。座学で学ぶのも良いですが、実際の対話を通じてAIからのレスポンスを体感することで、理解がより深まり、活用への抵抗感が軽減されました. 議事録作成はどう進む? 最初に、議事録の作成に取り組んでみました。初めはしっくりとした成果物が得られなかったものの、対話を繰り返しながら追加の指示を加えることで、徐々に内容が改善されつつあります. 組織変更への対応は? また、期末に伴い社内での組織変更や新任者の増加により、育成や若手の対応についての相談が増えてきました。一般的な意見かもしれませんが、現代の状況にマッチした回答が得られ、大いに参考にさせてもらっています.

生成AI時代のビジネス実践入門

顧客とAIが切り拓く体験の未来

顧客視点は何を示す? 工業化からデジタル化への時代変化により、従来の固定機能よりも体験の継続が価値の中心となっていることが分かりました。この変化を実現するためには、顧客中心の視点、ネットワーク経済の理解、個人データとAIの組み合わせ、そして外部の知見の活用が不可欠であると学びました。なお、理解しにくい部分もありましたが、そこに新たなビジネス機会があると感じました。 AIが切り開く未来は? これまで、私はAIを用いた調査や翻訳、分析、資料作成に取り組んできました。これらは引き続き習得していきたいと考えていますが、最後の授業では、AIによる体験価値の継続を意識した、現業の海外インフラ事業におけるビジネスモデル検討に焦点を当てるようになりました。

データ・アナリティクス入門

あなたも変われる学びの瞬間

データをどう活かす? 分析を行う際は、常に目的を意識しながらデータと向き合うことが基本です。データは単なる数字ではなく、素材と捉え、適切な調理方法や飾り付けで仕上げるように結果の表現手法を工夫する必要があります。各データの特性に合わせた分析プロセスを経ることで、他社にもわかりやすく咀嚼・理解される結果を得ることができます。 サポート状況はどう? また、作成されたサポートケース数の増減やカスタマーサーベイの結果を、製品、顧客、担当エンジニアなど複数の要素を組み合わせながら分析します。こうした取り組みによって、サポートチームが健全にオペレーションできているかを確認し、もし課題が見つかった場合には、その解決に向けた具体的なプランの策定も行います。
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