データ・アナリティクス入門

仮説検証で見つけた新発見

原因の解明方法は? 問題の原因を明らかにするため、さまざまなフレームワークを用いてプロセスに分解し、仮説を立てる手法の重要性を実感しています。普段の業務ではA/Bテストを使う機会が少ないものの、プレゼン資料の内容を少し変えたパターンを作成し、それぞれの反応を確認する際に活用したいと考えています。 課題整理の秘訣は? また、ファンドの投資検討やポートフォリオ戦略の見直しの際、課題の洗い出しが不足し、MECEの原則が十分に守られていないと感じることがあります。そのため、プロセスに分解して仮説を立てる方法を早速取り入れ、課題解決に活かしていきたいと思います。 ところで、デジタルマーケティング以外の分野でA/Bテストを活用できる場面について、どのようにお考えでしょうか?

クリティカルシンキング入門

変数×層別で挑む業務の新解釈

分解の軸は正確? 業務上、さまざまな課題に取り組む際、プロセス分解を用いることが多いと感じています。実際、課題を分解するときに「いつ」「誰が」「どのように」という軸を意識して切り分けていますが、多角的な視点から分解することにはまだ慣れていないと実感しています。 切り口の工夫はどう? そのため、今後は層別分解や変数分解といった切り口も取り入れ、事象ごとに工夫して分析できるよう努めたいと考えています。これらの手法を使うことで、業務上のプロセスに対する課題解決に一層取り組んでいく所存です。 結果の正確性はどう? また、資料作成や他者への説明の際にも、層別分解や変数分解を活用し、分解した結果や解析内容が正確かどうか再確認することを心掛けたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で挑む!新時代の生成AI活用術

従来AIと生成AIはどう違う? 従来のAIと近年の生成AIの違いについて学びました。生成AIは、文脈を理解しているのではなく、蓄積されたデータから次に来る言葉を確率で予測していることが分かりました。進化が著しい一方で、その仕組み上、苦手な部分も多く存在するため、注意深く理解することが重要です。最終的な判断は人間が行うべきであると感じました。 実際はどう使うべき? まずは実際に使ってみることが必要だと考えています。業務においても、事実を元に仮説を立て、検証を繰り返すことで生成AIを効果的に活用するスキルを身につける必要があると思いました。さらに、プロンプト作成によって得られる回答が変化するため、目的に合わせたプロンプト作成を何度も試していきたいと感じました。

クリティカルシンキング入門

正しい日本語が切り拓く未来

正しい日本語の使い方は? 今回の学習を通して、相手に正しく伝わるためには、改めて日本語を正しく使うことが大切であると実感しました。具体的には、主語や述語を明確にし、正しい手順に沿って伝えることの重要性を学びました。また、構造化ストラクチャーを活用することで、整理された言葉で意図を伝える方法を理解できました。 伝わる文章作りは? この知識は、面談、会議、打合せ、メールやチャットなど、さまざまな場面で役立つと感じています。文章表現が求められる状況では、意識的に長めの文章を構成することで、さらに伝わりやすくできると考えています。加えて、事前に十分な準備を行い、ピラミッドストラクチャーなどを用いて相手にしっかりと意図を伝える方法を実践していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

センターピンで磨く問いの力

そもそもの問いとは? これまで学んできた知識を、イシューを中心に組み立てる手法を通じて、「仕事で使うクリティカルシンキング」のイメージが少しつかめたと感じています。そもそもの問いが何であるか、「問いを問う」力を養わなければ、その後に積み上げる仮説や施策の効果が十分に期待できないことを改めて意識しました。 チーム研修の進め方は? 今後、まずはチーム内で「センターピン(何に向かって仕事をするのか)」を明確にするための研修を企画・提案し、実施していこうと思います。仕組みやマニュアルの改善に取り組む際には、そのセンターピンに即して「イシュー」を定められるよう、チーム内で意見を交わしながら、導入のリーダー役を果たすよう努めたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

成長実感!ツールを超える新発見

成長の余地はどこ? 具体的な事例をもとに考えるのは難しかったものの、自分にまだ成長の余地があることを実感できました。今後もこうした事例に触れながら、思考力をより一層磨いていきたいと考えています。 ツールの使い方は? また、単に作業の効率化を目指すツールではなく、アイデアを広げたり仮説を検証したりできる「思考パートナー」としてツールを活用する点に目から鱗が落ちる思いでした。 自分らしさはどう活かす? さらに、生成AIが出力した内容をそのまま使うのではなく、まず現実的な視点で考察し、その上で自分らしさを加えることの大切さを改めて認識しました。自分の思考力を向上させるため、ツールに頼り過ぎないよう注意する必要性も感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で見つけた生成AIの可能性

生成AIはどう使う? 実際の場面で直面する課題を経験し、これまで「AIさえあれば何とかなる」と考えていた自分に改めて疑問を持ちました。どのような状況で生成AIが最も効果的に活用できるのか、日常的に意識するとともに、途切れず使い続ける習慣を身につける必要性を感じています。 仲間と意見交換は? そのため、行動計画の策定や意見の洗い出しなど、あらゆる場面で生成AIを活用する習慣を実践していきたいと考えています。また、私一人ではなく同僚の中にも生成AIのメリットを十分に理解できていない人が多い現状を踏まえ、会社全体のデジタルリテラシー向上に向けて、生成AIを使ったディスカッションを通して何ができるかを検討していこうと思います。

データ・アナリティクス入門

平均を極めるデータ思考

どの平均値を選ぶ? どのような状況でどの平均値を使うべきかについて学ぶことができ、非常に有益でした。今まではさまざまな種類の平均値を扱ってきましたが、加重平均や幾何平均を利用する理由については深く考えたことがありませんでした。今後は、背景にある意図を意識し、何のため、なぜその平均値を選ぶのかを明確に捉えたいと思います。また、より適切な平均値を選択できるよう努めたいと考えています。 データの見方は? 一方、データ分析においては定性分析の要素が多いことから、平均値を用いる際にはデータの読み解きに十分な注意が必要です。業務に活かすためには、どの視点からデータを捉えるか、そして他の視点が存在しないかを検討することが大切だと感じました。

データ・アナリティクス入門

データから見える新たな発見

どこを軸に切る? 標準偏差や統計、ヒストグラムは普段使うことがなく、なんとなく知っている程度でした。しかし、実際に図を作成する過程では、その難しさを強く感じました。特に、ばらつくデータの中からどの部分を軸として切り取るかという点で、現場では戸惑いが生じるのではないかと思いました。こうした点について、多くの学びを得ることができました。 平均の見直しは? また、データを活用する際に平均値を求める場合、これまで単純な平均しか用いてこなかったため、加重平均や幾何平均などの手法を取り入れることで、新たな視点が得られると感じました。さらに、データの表現方法としてヒストグラムを用いる可能性についても、今後検討していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

ロジックツリーで見える自己発見

何故ロジックツリー使う? 人の思考は多様ですが、その整理を通じて共通の視点に到達できると感じています。ロジックツリーを用いることで、具体と抽象を行き来しながら、なぜそのように考えるのかを常に問い、理解を深めることが重要です。このプロセスにより、言語化が苦手な自分でも思考を明確に把握できるようになると考えています。 他者の視点はどう考える? また、さまざまな人との関わりの中で意思決定やプロジェクトの推進において、目的を明確にし複数の視点で考えることが大切だと実感しています。ロジカルツリーのように視覚的に整理する手法を取り入れることで、自分の考えを分かりやすく書き出せ、全体像を把握する助けになると感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる学びの世界

生成AIの可能性は? 生成AIに関する情報がとても充実しており、その多様な活用方法に改めて驚かされました。多くの具体的な事例を通じて新たな視点を得ることができ、学びの幅が広がりました。生成AI初心者ながら、楽しくかつ深く考えることができたこの一週間は、自身でさらに活用方法を模索していきたいとの意欲にもつながりました。 業務へどう活かす? 現状では業務で生成AIを使う機会はありませんが、今後、業務効率化や業務負担の軽減を目的として生成AIを取り入れる際には、学んだ知識を活かしながら具体策を検討していく予定です。段階的に実践を進め、現場へ応用することで、より働きやすい環境づくりを目指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

思考が拓く!AI活用のヒント

AI活用の考え方は? AIをビジネスに取り入れるためには、これまで学んできたクリティカルシンキングや仮説思考、プロトタイピングといったスキルが土台となります。AIの使い方そのものより、どのように活用するか、何のために使うかという思考法やプロセスの理解・構築が前提知識として重要です。 POCの目的は? 現在担当している新規事業では、AIを組み込んだPOCを作成し、一般のお客様向けのデモンストレーションを予定しています。このプロジェクトにおいても、AIを導入する前にPOCの目的や検証すべきコンセプトについて関係者と十分に合意することで、手戻りを防ぎ、次のプロセスへと効率的につなげることができると考えています。
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