生成AI時代のビジネス実践入門

ログが照らす学びのヒント

効率と学びの変化は? デジタル化によって、効率向上や作業スピードの改善だけでなく、ログの収集やパーソナライズを通じて利用者のニーズを把握し、その人に合ったサービスを提供できることを学びました。また、総合演習を通じてNotebookLMの操作方法を深く理解することができました。 ログ管理の価値は? 以前、Webサーバーの管理をしていた際、膨大なログの取り扱いに悩むことがありました。当時はログ集計ソフトを使用して、人気のコンテンツやアクセスが集中する時期を知ることができましたが、より価値のある集計方法や、集めた情報をうまくWebサービスに活用することでさらなる付加価値が生み出せるのではないかと感じました。この学びから、社内で管理しているさまざまなログの種類やその中に隠れた価値について、改めて考えるきっかけとなりました。

データ・アナリティクス入門

平均の壁を超える新たな挑戦

分析プロセスとは? 「分析のプロセス」について、まず目的を明確にし、仮説を立て、次にデータを収集し、最後にその仮説を検証するという一連の流れが紹介されました。代表値として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられており、各手法を用いることでデータの中心をどこに置くかを判断します。一方、標準偏差を用いた散らばりの分析は、データがどのように分布しているかを把握する上で不可欠だと理解しました。 手法選びはどう? 実務では、これまで単純平均を頻繁に使用していましたが、その結果としてデータのばらつきを捉えられず、正確な分析が難しいと感じていました。今回の学びを通じて、加重平均や中央値など、状況に応じた手法の選択と活用が重要であることに気づきました。今後は、各手法の特性を考慮しながらデータ分析に取り組んでいく所存です。

戦略思考入門

感覚を戦略に昇華する小さな一歩

見える化はなぜ必要? 6週間の振り返りの中で、初めてフレームワークに触れる機会がありました。実は、これまで感覚的に行っていたことが多かったと再認識し、その感覚的な部分を「見える化」や「言語化」することで、ゴールに対して最短で達成するために、工数をかけずに実行する戦略思考であると解釈しました。 小さな挑戦で合意は? また、新しいことに挑戦する際、最初は小さな実行から始めることで、組織内での合意形成がスムーズになると感じました。合意を得るのが難しいという先入観を持つ前に、スピード感とコンパクトな実績を積み重ねることが効果的であると実感しています。 常時整理の効果は? さらに、フレームワークはその都度新しく作るのではなく、常に使用できる状態に整理しておくことで、活用の機会を増やすことが大切だと感じました。

データ・アナリティクス入門

数字で見つける成長のヒント

手法の違いは何だろう? 一般的な平均値は手軽に利用できますが、データのばらつきや目的に応じて、加重平均や幾何平均などの手法を採用する必要があると理解しました。普段は精度管理のため標準偏差を使用していますが、具体的な事例を通じて、他の場面でも活用できるというイメージが湧きました。 分析のコツは何? データの比較から仮説を立てる苦手意識が少し和らいだように感じます。定量分析では単純平均や標準偏差を用いていますが、定性分析も一旦定量値に置き換えて試してみたいと思います。また、人事考課にもデータが活用できるため、評価者間のばらつきや傾向を把握するのに役立つと考えています。さらに、臨床検査の提供プロセスにおいて、各段階でのかかる時間を分析し、収束していない部分を可視化することで改善の余地を見出せる可能性を感じました。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践から生まれる学びの革新

AI活用の課題は? ライブ講座では、AI活用における課題や障壁が明確になり、実践的な学びを得ることができました。初めて聞いたのは、GemsやGPTsだけでなく、相手のイメージをデータ化するためのペルソナや、キンドルを活用した読書の要約などの手法でした。 自己成長の視点は? これからは、まずこれらのツールを活用して、自分自身のデータベースを構築し、新たな視点から思考をレベルアップさせることを目指します。過去の理論と学びを踏まえながら、自分なりの方向性を示し、現状を着実に把握し、そのコアとなる要素を見極めつつ、最適解に近づくプロセスを共有していきたいと考えています。 AI未使用の議論は? 質問は特にありませんが、時にはAIを利用せずに進める方法についても、意外な角度から議論ができればと思います。

データ・アナリティクス入門

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは? 今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。 数値の視覚化は? 業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。 成長率評価はどう? 一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生が語る生成AI活用術

生成AIは信頼できる? 生成AIを活用する際、生成された文章をそのまま信じるのではなく、必ず自分自身で吟味する必要があると学びました。一見すると納得感のある文章が生成されるため、無条件に採用しがちですが、実際に読み込んだ上で多角的な視点で問い直し、自分の考えを加えることによって、生成文との距離を近づける重要性を認識しました。 資料作成の注意は? また、資料作成や実際の調査など、時間効率を意識してAIツールを活用している中で、専門性の高いツールが次々と登場していることに気付きました。業務におけるリスクを十分理解しながら使用する必要があるものの、NotebookLMのように資料作成に特化して効率化を実現できるツールがあることから、社内資料の活用も含めて改めて検討する価値があると感じています。

データ・アナリティクス入門

目的と手段を見極めた新たな挑戦

目的と手段は本当に合ってる? 色々な技を学んできましたが、振り返ると重要なのは「目的」と「手段」を混同しないことだと実感しました。目的がはっきりしていれば、今回のセミナーで学んだ内容を活用することで具体的な成果が得られるというイメージが湧きました。ただ、実際にその知識を活かす機会は自ら作り出さないとあまり得られないため、意識的に活用の場を設けようと考えています。 業務課題はどう捉える? 新年度を迎え、新たな業務や課題が現れました。これらの課題を解決するため、今回学んだフレームワークを積極的に活用し、分析に取り組んでいく予定です。また、使用したフレームワークやその理由を記録として残すことで、後々の振り返りがしやすい仕組みを作り、PDCAサイクルを効果的に回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

AIと共に切り拓く仕事の未来

AIの得意不得意は? AIにはそれぞれ得意とする分野と不得意な分野があると実感しています。たとえば、現状会社で利用しているコパイロットでは収集できなかったデータが、有料版の他のAIなら容易に収集できる可能性があると思います。また、ルーティンワークなどの初動作業をAIに任せるなど、AIを部下のように使いこなして利用頻度を上げることが求められると感じています。 仕事と私生活の使い方は? 仕事ではコパイロットの使用に限定されていますが、プライベートでもさまざまなAIに触れて、その特徴を理解するよう努めています。これにより、状況に応じた最適な活用ができるようになりたいと考えています。同時に、会社においてもコパイロット利用の業務範囲をさらに拡大し、効率的な業務遂行を目指していきたいです。

クリティカルシンキング入門

わかる!伝わる!資料作成のポイント

どんな資料工夫をする? 相手にわかりやすい資料を作成するための工夫として、まずグラフには必ずタイトルと単位を記載することが大切だと学びました。また、重要な部分は赤色で囲むことで、見る側が一目でポイントを把握できるよう配慮しています。さらに、矢印を効果的に使用し、重要なメッセージとグラフなどの図表との連動を意識しながら、順序立てて情報を示すよう心がけています。 論点整理と意見交換は? 日々の業務では、主にPPTを活用して資料作成を行っています。これまでの学びに基づき、相手に伝わりやすい資料作りのためには、まず論点を整理することが重要であると感じています。加えて、一人で考えて作業を進めると視野が狭くなりがちですので、時間が許す限り第三者からの意見を取り入れるよう努めています。

クリティカルシンキング入門

分解力で切り拓く未来の学び

理解のポイントは? 「分かる」という行為は、物事を分解するための一つの手法として非常に興味深く感じました。データを分解するためには、まず仮説を立て、その仮説に基づいて試行錯誤を重ねることが重要であると伺い、前向きな気持ちになりました。私自身、どうしても視点が偏ったり納得感にとらわれて視野が狭くなる傾向があるため、今後はMECEの考え方を意識して取り入れたいと考えています。 仮説の立て方は? また、顧客からヒアリングしたビッグワードに対し、なぜそのように発言されたのかを細かく仮説立てする際にも、MECEの考え方を具体的に活用できるのではないかと感じました。具体的な数的データはあまり使用しないものの、抽象的な話題についてもこの考え方が有効に機能するのではないかと思いました。

生成AI時代のビジネス実践入門

学びが未来を開く瞬間

AI生成の確認は? AI生成文章は、情報の整理や下書き作成において高い精度を発揮する一方で、文脈の誤解や事実の誤りが生じる可能性があります。そのため、創造性や専門的な判断が求められる場合は、必ず人の確認を経て補完することが品質向上につながります。すなわち、そのまま使用するのではなく、必ず人の目でチェックし、必要に応じて手直しを行うべきです。 政策資料の見極めは? また、政策資料は情報量が膨大なため、必要な部分を抽出するのが困難です。しかしながら、法案の要約や論点の整理、想定Q&Aの作成など、様々な場面で有効に活用できます。情報収集と下書き作業を迅速化することで、最終的な判断や対外対応に専念することが可能になるでしょう。
AIコーチング導線バナー

「活用 × 使用」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