生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで未来を変える学び

生成AIの進化はどう? ライブ授業を通じ、生成AIがどのように進化してきたか、その背景やヒトとの比較における強みについて学びました。その中で、生成AIを活用する楽しさや、必要性が一層強く感じられるようになりました。また、動画学習では、さまざまなAIの中から目的に応じた最適なツールを選び、適切なプロンプトを入力することの重要性を実感しました。 投資判断はどう考える? さらに、さまざまな起業家のピッチを聞き、オンライン面談を通じて投資判断に必要な視点について学びました。AIを活用することで、ビジネス戦略、市場性、競争優位性、収益性、資本政策などの分析に役立てたいと考えています。しかし、あくまでAIはツールの一つであり、自分自身のビジネスフレームワークや本質的な課題に向き合う思考力の向上も同時に目指していきたいと思いました。 会議内容はどう記録する? また、動画学習で「会議議事録を瞬時に作成し、途中参加者も過去の議事録を確認できる仕組み」が紹介された際は、大変興味を引かれ、詳細を知りたくなりました。ほかの受講生の方々も、さまざまな場面でAIを活用されていると思いますので、それぞれが抱える課題や理想の使用目的について、ぜひ意見交換してみたいと感じました。

クリティカルシンキング入門

データが示す問題解決のヒント

データの切り分けは? データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは? 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする? また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

データ・アナリティクス入門

訪日旅行を再考する戦略の鍵

学んだ知識は有効? 7月にマーケティング入門と戦略思考入門を受講した経験があり、今回のGAiLの課題ではこれまで学んだ内容とデータ・アナリティクス入門で学んだことが融合し、スムーズに取り組むことができました。 旅行商品の問題点は? 私の所属する訪日旅行のチームでは、アメリカの旅行会社と協力して訪日旅行商品を企画開発し、仕入れや手配、受客対応を行っています。しかし、現状の訪日旅行商品は基本的に東京・京都・大阪の周遊ツアーに偏っていて、旅行者にも受入先にもあまりメリットがないオーバーツーリズムの問題が深刻化しています。この現状をどうにか打破し、解決策を導くために「3W1H」を活用して考察していきたいと思います。 観察の視点は何? まず、日常で目にする商品やサービスを観察するときに、それがなぜヒットしているのか、その背景を考えることを心掛けています。具体的には、商品やサービスが誰に向けられているのか、どのようなニーズを満たしているのか、セールスポイントは何か、という要素を分析します。また、日本人が感じる日本の魅力と外国人が感じる魅力にはしばしば隔たりがあるため、日本政府観光局のデータと海外メディアのデータを比較分析し、観光素材の調査を進めています。

データ・アナリティクス入門

戦闘機も驚く分析の力

分析の本質を問う? 分析においては、情報を分類し比較することが基本であり、目的は人が考えるものであると実感しました。データに存在しない要素についても推測しながら考える必要があり、戦闘機の例を通じてその重要性を感じました。仕事に活かすためには常に目的を忘れず、何のために分析を行っているのかを明確にし、仮説を常に立てることが求められます。また、仮説を立てる際にはラテラルシンキングの発想も必要だと感じています。 人事データの壁は? 人事領域のデータを取り扱う際、定量化が難しい項目が多い点に気づきました。そのため、データの収集方法から見直し、定量データとして分析できるよう設計することが必要であると考えます。このアプローチにより、あいまいな感覚で当たりをつけるのではなく、常に仮説を持って検証を進めることができると感じました。 目的再確認の意義は? さらに、データ分析を行うにあたり、何のために分析をするのかという目的を明確にすることが肝要です。目的に沿った設問項目の設定と、得られた結果からどういった提言を行うかをしっかりと考える力が必要だと感じました。分析すること自体が目的化しないよう、定期的に目的を振り返る時間を持つことも大切だと改めて思いました。

マーケティング入門

販売不振を打破!魅せる視点の魔法

魅せ方で何が変わる? 他社商品の販売不振の原因を振り返る中で、魅せ方の工夫が顧客に与える具体的なメリットの表現がとても印象的でした。この体験は既存商品を見直す良いきっかけとなりました。 他社との違いはどこ? さらに、他社との比較において「比較優位」や「可視性」、「わかりやすさ」などの商品企画上の基本視点は従来から意識していました。しかし、使用可能性についてはあまり考えたことがなかったため、今後は自分の分析ツールとして重視していきたいと思います。 プロモーションはどう調整? また、商品企画とプロモーションは一連の流れとして実施されることが多いため、企画段階で意識するポイントに加え、市場導入時の適合性や試用可能性にも配慮して、最終的なブラッシュアップを図ることが重要だと感じました。これにより、より販売力の高い商品企画が実現できると考えています。 口コミの広がりは? そして、商品としての価値を重視して企画開発を進める一方で、口コミがどのように広がるかという視点から、商品が認知されていく過程をストーリーとして描くことも大切だと気付きました。目の前の担当商品のストーリーについて改めて考え、具体的で魅力的な企画を目指していきたいと思います。

アカウンティング入門

数字で読み解く経営の真髄

P/L分析から何を知る? P/Lの分析から、その企業がどのような価値提供を重視しているかを類推する手法を学びました。類似する業種や時系列による比較も有効であり、全体規模を見るとともに、特に営業利益や最終利益が売上高に対してどの程度の割合を占めているかに注目する重要性を改めて認識しました。また、サービス業では売上原価率がおおむね8割前後であることや、販管費が製造業より高い割合を占める点、研究開発費が販管費に含まれているという事実も理解しました。 価格設定の基準は? 起業時のサービスの価格設定や利益率を決める際、類似サービスを展開する企業のP/Lは非常に参考になると感じました。さらに、自身が提供するサービスの価値や、その価値を創出するために必要なコストや労力を整理し、原価や一般管理費として具体的に算出する作業の重要性を学びました。 情報検索はどうする? しかし、他社のP/Lを参考にしたいと思いながらも、ネット上では大企業の事例ばかりが見つかるという現状に直面しています。皆さんはどのような方法で情報を探されているのでしょうか。また、販管費や一般管理費をさらに細かく分類した項目を記載したP/Lが存在するのか、情報検索に行き詰まりを感じています。

戦略思考入門

戦略で切り拓く未来への羅針盤

差別化戦略の本質は? ビジネスの基本は、他と差別化する戦略にあると感じました。自らのSWOT分析を通して強みと弱みを把握し、競合の動向を踏まえた上でターゲットとなる客層を設定し、顧客の期待や価値観を深掘りする必要があると実感しました。しかし、差別化戦略が必ずしも有効であるとは限らず、他の戦略との組み合わせや、時代や環境の変化に応じた見直しが重要だと考えます。 シナリオの可能性は? グループワークでは、シナリオプランニングを用いることで、日常の近視眼的な視点では捉えにくい未来の可能性を想定できる点が印象的でした。知見や世代の異なる多くの人が意見を出し合うことで、シナリオがより具体的かつ濃い内容になることも理解できました。 組織の未来を考える? また、自組織が将来にわたって必要とされ、存続可能かどうかを客観的に予見するために、職場でシナリオプランニングに取り組む意義を強く感じました。 VRIO分析の活用法は? 初めて耳にしたVRIO分析は、自らの強みに着目する手法として比較的取り組みやすいと感じました。この手法を、新規事業を検討する際に、想定市場規模を把握した後、事業の方向性を語る前の整理作業として活用できると考えています。

データ・アナリティクス入門

共通条件が生む!A/Bテスト成功の秘訣

A/Bテストはどう比較? A/Bテストを正しく比較するためには、変更点以外の条件を一致させることが不可欠です。時期や対象者が異なる場合、他の要素が影響を及ぼすため、判断が難しくなります。そのため、WHAT→WHERE→WHY→HOWというプロセスに従って整理して進めることで、仮説が行き詰まったときにも次の仮説を立てやすくなると感じました。 条件統一のメリットは? 特にA/Bテストは、条件を統一して比較を行うことで説得力が増すため、より効果的な方策を選ぶ際には、コストをかけてでも活用すべきだと思います。たとえば、デザインや印刷など条件のそろった状態で2種類のパターンを作るのは困難な場合があり、また、前年と本年で内容変更があった施策においては、単純にA/Bテストでどちらが良いかを判断するのは難しいため、多角的な観点で分析することが重要です。 認識のズレは防げる? また、チームで業務を進める際は、各自の認識のずれから途中でぶれが生じないよう、最初に目的を明確にして合意形成を行うことが必要です。WHAT→WHERE→WHYの段階で幅広い視点を取り入れ、抜け漏れなく整理しておくことで、結果的にHOWの具体性も向上し、業務の精度が高まると考えます。

データ・アナリティクス入門

小さな実験から大きな発見

原因分解はどうする? 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう? ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える? 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる? 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践で感じたABテストの奥深さ

テスト手法のメリットは? ABテストは、参加者をA群とB群に分け、同時期に検証を行う比較手法であると学びました。この手法は工程が少なく、比較や分析が容易である点が大きなメリットです。しかし、正確な結果を得るためには、比較ポイントを明確に設定し、その他の要素を同じ条件に統一することが重要です。実施時期をずらしたり、多くの異なる要素を入れてしまうと、正確な比較ができなくなるため注意が必要です。 接触率検証の進め方は? 顧客への電話による接触率の検証にもABテストを適用しています。具体的には、予測ツールを用いて算出した接触率が最も高いとされる時間帯と、ランダムに行った場合の接触率を比較することで、予測ツールの効果を測定しています。また、手紙やSMSの文面案についてもABテストを実施し、より効果の高い方法を見極めています。 テストテーマはどう決める? ABテストの導入にあたっては、まずテストのテーマとターゲットを明確に決定することが重要です。テストテーマは業務目標に直結していることを意識し、ターゲットは一つの要素に絞るように確認します。さらに、比較する際には、データ数、期間、手法が全て同一であるよう計画を立て、正確な検証ができるよう努めます。

データ・アナリティクス入門

視点を変える!原因探しの旅

原因探しはどう進めた? 今週は、原因を探る方法について、大まかな視点から考えることができました。対概念の整理により、どの視点で区切るかも模索でき、思考の幅が広がったと感じます。また、プロセス内の4つのステップを意識しながら思考を繰り返すことで、仮説を出す作業がスムーズになりました。しかし、視点や切り口に漏れや重複があるため、今後は4Pや3Cといった枠組みで整理しながら考えるスキルも磨いていきたいと思います。 他者視点はどう活かす? 分析においては、比較という大きな視点を軸に、問題とその原因を探るために粒度を細かくして取り組む実践ができました。内情をよく知っている分、偏った視点に陥らないよう、他のステークホルダーの視点を取り入れることの重要性も改めて認識しました。今後は、分析に偏らず、その結果を踏まえた迅速な意思決定を意識していきたいと考えています。 調査結果と意思決定は? 意識調査を実施してから分析結果が出るまでの期間が長くなると、情報が風化してしまうことがあります。皆さんのお仕事では、調査から意思決定までの期間はどの程度でしょうか。また、プロセスの短縮のために行っている工夫があれば、ぜひ教えていただければと思います。

クリティカルシンキング入門

分解で見える成長の秘密

分解の意味は何? 要素を「分解」する視点を学び、事象の本質や背景が明らかになる過程を体感しました。演習では、国内線と国際線の売上伸び率の違いを単純に比較するのではなく、「客単価」と「客数」という要素に分けて検証することで、どの部分が成長の原動力になっているのかを具体的に把握できた点が印象的でした。 成長戦略はどう? この分析を通じ、単なる数値の増減にとどまらず、今後の成長に向けた具体的な施策、すなわち「どの要素に注力して営業活動を展開するか」という戦略の重要性に気付くことができました。データを分解することで、数字の裏側にあるストーリーを読み解く力が養われたと実感しています。 業務改善の本質は? また、担当業務における「業務効率化・プロセス改善」の現場で、この分解手法が非常に有用だと感じています。業務を細かく分割することで、リソースが集中している工程を明確にし、本質的な課題を見極める助けとなります。 改善策の検証は? 具体的な行動としては、分解した業務に対して「業務同士の統合」「不要な工程の削除」「手順の簡素化」や「システムによる自動化」などの観点から、改善策の検証と実施に取り組むことが重要だと考えています。
AIコーチング導線バナー

「分析 × 比較」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right