生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す? これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。 どのデータが鍵? 具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

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。

データ・アナリティクス入門

戦闘機に学ぶ分析の秘訣

専門用語の難解さは? 分析や統計の基本知識がないと理解しにくい専門用語も散見されました。しかし、戦闘機の例が用いられていたことは驚きと共に、さまざまな分野において分析手法が不可欠であると再認識するきっかけとなりました。 分析比較の本質は? また、同僚との間で、分析とは本質的に比較を行うものだという点について、改めて認識を合わせる必要性を感じました。
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