生成AI時代のビジネス実践入門

実体験で学ぶ生成AIのコツ

AIは見直すべき? AIで生成された文章は、最終的に自分の目でしっかりと確認する必要があると改めて実感しました。さらに、AIの種類ごとに得意・不得意の分野があることや、プロンプトを適切に設定しないと期待した結果が得られないことにも気づきました。 資料作成は効率的? また、資料作成のためのリサーチ、出典の明示、文章の作成や要約といった業務において、生成AIを活用する可能性を感じています。今後は、実際に生成AIを利用して効率的な資料作成を行っていきたいと考えています。特に、英語の文章の翻訳や要約に生かすことができると期待しています。

クリティカルシンキング入門

見える化が生む驚きの学び

グラフ化で何が変わる? 見えているデータだけでは捉えられなかった情報を、グラフ化や分解によって視覚的に把握できる点に大きな意義があると感じています。従来は切りの良い数値間隔でデータの刻み幅を設定していましたが、実際のデータ分布を確認した上で設定するという視点は、新たな気づきとなりました。 情報整理はどう役立つ? また、データを基に要件を作成したり、原因調査を行う業務において、情報の分解や視覚的な整理が業務効率の向上につながると実感しました。さらに、過去のデータを集計し傾向を把握することで、今後の業務にもより役立つと考えています。

データ・アナリティクス入門

多角視点で捉えるデータの魅力

データ理解の原点は? 今週は、データの理解を出発点とする学習に取り組みました。データとは、ひとつの側面だけでなく多角的に捉えるべきものであり、個人的な偏りを排して客観的に扱う難しさがあると感じました。 判断の落とし穴は? また、データそのものの意味を正確に把握することと同様に、データを活用する目的を明確にすることも非常に重要だと思いました。迅速かつ効率的な業務が求められる場面では、あまりにも素早く判断しようとすると、過去の経験や似た事例に頼りがちになり、その結果、重要な要素を見落としてしまうリスクがあると実感しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く業務改革

生成AIの仕組みを理解? 生成AIは、事前に学習した膨大なデータをもとに、次に続く言葉を確率的に予測して回答を返す仕組みです。そのため、必ずしも正確な回答が得られるとは限らないという点に改めて気づかされました。 資料作成の工夫は? 資料作成や文書作成、さらにはアイデア出しの壁打ちツールとして活用したいと考えています。また、分析結果をもとにした改善策の検討にも利用したいと思います。 業務効率化の秘策は? 現在の業務では、顧客からのコスト削減の要求があるため、効率化できる業務や無駄な作業の洗い出しに役立てる意向です。

生成AI時代のビジネス実践入門

共に拓くAIの未来への一歩

AI活用の広がりって何? 様々な業界や立場の参加者が実際のAI活用事例を共有する中で、身の回りのシステムがどのようにAIを取り込み発展していくのか、その一端を感じることができました。特に、AIを活用する視野が広がった点が大きな学びとなりました。 NotebookLMで学ぶコツは? また、NotebookLMを用いた自己学習の取り組みや、エージェント機能を持つツールによる業務効率化の適用が、第一歩としてすでに実践されている点も印象深かったです。これらの取り組みによって、今後の学習や業務改善に寄与する可能性を感じました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIと壁打ちで広がる発想

なぜ生成AIを信じる? 総合演習を通して、生成AIは単なる効率化ツールではなく、仮説構築や発想の拡張を支援する思考ツールであると学びました。また、出力内容の妥当性や顧客への適合性については、最終的に人が検証し判断することが大切だという点も実感しました。 商品企画はどう実践? 商品企画の初期段階では、生成AIを活用して多様な案を効率的に生み出し、選択肢を広げることができました。生成AIを相手に壁打ちを行いながら仮説案を磨き込んだ後、最終的には人の価値判断を取り入れる企画実務プロセスを実現していきたいと考えています。

戦略思考入門

効率と成長、両立への道

成長の費用管理は? 規模の不経済に十分気を付ける必要があると感じています。成長を目指して新たな活動に取り組む際、工数やコストが過度に増大すると、結果的に組織全体の効率を損ねるリスクがあるため、単に拡大を目指すだけではなく、その費用対効果を慎重に評価することが大切です。 売上増と利益対策は? また、売上は伸びたとしても、規模の不経済によって営業利益が同様に向上しない可能性も考慮すべきです。見かけ上は成果が小さいと感じる取り組みでも、現状の予算や人員配置を踏まえると最適な選択である場合も多いことを意識したいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の現場で輝く生成AI活用法

生成AIの事例は? 生成AIの具体的な事例は、業務改善のヒントとして非常に参考になります。実際の例から、通常業務で多大な工数がかかる作業も、AIの活用により大幅な効率化が実現できる点を、本人だけでなく周囲の担当者にも理解してもらうことが重要です。 日常業務の改善策は? また、調査や文章校閲といった日常的な業務についても、より効果的な活用方法を検討すべきです。具体的には、調査などの業務を汎用化できるプロンプトを試行錯誤しながら自社向けに構築し、実務の中で最適化を図りながら継続して使用することが望ましいと考えます。

アカウンティング入門

数字の裏に秘めた企業の想い

会計の多様な意図は? アカウンティングは単なる財務諸表の読み取りではなく、各企業がどのような目標を持ち、大切にしているかによって、同じ業種でも中身が大きく異なることを学びました。 部門理解は利益にどう響く? また、自分の会社だけでなく、事業部ごとに理解を深めることが重要であると感じています。そうすることで、各業務がどれほど利益に貢献しているかがより明確になるでしょう。現在は業務を効率的に進めることに努めていますが、これからは利益を生み出すことにこだわった仕事の進め方にシフトしていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIとの共創で拓く未来

生成AIはどう動く? 生成AIは、次に続く単語を予測しながら文章を作成する技術です。従来のAIと比べ、より高度なプロセスを経て多様な文章を生成できる点が魅力です。しかしながら、出力内容の信頼性や特定のニッチな情報に関する精度については、依然として注意が必要です。 人間の判断は必須? ビジネスへの活用においては、生成AIの結果を過信せず、最終的な判断は人間が行うことが非常に重要だと感じています。そのため、生成AIの特性を十分に理解しながら、文章や資料作成に取り入れて業務の効率化を図りたいと思います。

データ・アナリティクス入門

初挑戦!フレームワークで深掘り学び

どうして原因探る? 問題の原因を探るため、what、where、why、howという流れを意識し、その時々に応じた適切なフレームワークを活用することで、より効率的かつ効果的に分析ができると実感しました。 なぜ知識足りない? これまで体系的に経営学やマーケティングを学んだ経験がなかったため、自身のインプットが不足していると痛感しています。特に、フレームワークに関しては、その基本概念を理解していなければ活用が難しいため、具体的な活用例などと合わせながらしっかりと学んで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

生成AIで学びが広がる

生成AI利用、何が変わった? 生成AIの活用に対するハードルが下がったことは、私にとって大きな変化でした。講義前は具体的な活用イメージが湧かなかった業務でも、「こうすれば活用できるかも」と考えられるようになり、学びが実感できました。 プロンプト挑戦の意図は? また、プロンプト作成能力を向上させ、自分に似せたAIの構築に挑戦したいと考えています。業務上、チーム内や社内のメンバーからの相談が多いことから、AIの活用で効率化や業務出力の向上が図れるのではないかと期待しています。
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