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〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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活用 ✕ 変化
に関する学び

全404件の振り返りを公開中

活用

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変化

生成AI時代のビジネス実践入門

AI時代に輝く人間の挑戦

人間の役割はどう変わる？ AIを活用し始める中で、これまで以上に「私たち人」に求められるものについて深く考えるようになりました。今後、先進的なAIの利用が当たり前となる時代には、私たちの役割も変わっていくと感じています。その変化に対応し、何が求められるのかを模索する必要性を実感しました。 AIスキルの磨き方は？まずは、現状以上にAIを使いこなせるようになることから始めます。1週間の中で、データ分析におけるプロンプトの試行錯誤、試行錯誤の結果のまとめ、そして最新のAI動向の調査に取り組む時間を設け、トライアンドエラーを繰り返しながら、AIを仕事のパートナーとして活用するスキルを磨いていきます。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

グラフでひらく、学びの新視点

データ分解の意義は？データを分解することで、新たな視点を得ることの重要性を学びました。特に、グラフを活用することで情報を直感的に整理でき、表だけでは気づきにくい傾向や変化を視覚的に捉えやすくなる点が印象的でした。このため、分析や説明の作業がよりスムーズになると実感しています。業務応用のポイントは？また、日々の業務で社内のイベント実績やアンケート結果の集計・分析を行う際、今回学んだグラフの効果的な使い方や論理的な整理手法を活かせると感じています。視覚的に参加状況や満足度の傾向を示すことで、関係者への報告は説得力を増し、次回のイベントへの改善提案もより具体的に行えるようになるでしょう。

30代女性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

講義が教えてくれた生成AIの相棒術

生成AI活用の意識は？生成AIは、業務でもプライベートでも自分なりに活用していたものの、講義を通じてその仕組みや今後の発展について学ぶことができ、向き合い方に変化が生まれました。何でも任せるのではなく、自分で考え、良い相棒として生産性向上に繋げていきたいと感じています。講義学びをどう生かす？今後、生成AIを活用した業務改革に携わる中で、講義で学んだ考え方を積極的に取り入れていきたいと思います。動画講義で紹介された、ある生成AIが作成した資料を別の生成AIで再構成する事例のように、各モデルの得意な作業を把握した上で、効果的に業務に組み込むことが重要だと考えています。

20代女性教育管理一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

試行錯誤で見つける成功のヒント

試行回数を増やす理由は？変化の激しい現代においては、正確なPDCAの実施も大切ですが、仮説を立てて迅速に試行を重ねることがより重要だと感じました。これまで、準備や定義に時間をかけすぎたことで実務面で苦労していたため、試行回数を増やし、修正を重ねることを心がける必要があると実感しています。生成AI活用の効果は？また、プロトタイピングや問題解決のフレームワークは、実務においても非常に役立つと感じています。現在、生成AIを活用した営業活動の効率化に取り組んでいますが、単に会議を開くだけでなく、こういったフレームワークを用いて全体の取り組みを効率的に推進できると考えています。

30代男性金融サービス一般社員／職員

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アカウンティング入門

月次報告に挑む学びの一歩

月次報告はどう見る？これまでは、苦手意識があった月次の経営報告を自ら見に行き、確認するようにしました。現段階では、実際に活用できるようになるまでには時間がかかると感じています。経営状況はどう把握？また、取引先の経営状況も数字から把握し、どれくらい利益が上がっているかを自分なりに想像するようにしています。財務諸表はどう読む？さらに、最低でも3社の財務諸表を実際に確認し、それぞれの経営状況を読み取ってみることで、理解を深める努力をしています。学習成果はどう感じる？ただ、学習を始めたばかりのため、まだ特に大きな成果や変化を実感していません。

40代女性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

条件が磨く！アウトプットの極意

プロセスの流れはどうなる？指示されたアウトプットを作成する過程で、データパターンを繰り返し適用し、完成度を高めるプロセスが理解できました。文脈の前後をより具体的に指示することで、アウトプットがより精緻に生成される点が印象的でした。また、人間が適正に活用するための前提条件の重要性も感じました。経営指標はどう整理する？営業や経理の業務においては、売上や利益といった経営指標の変化を正確に捉えるために、具体的な条件設定が不可欠だと思います。社会やビジネス環境のスコープや変化点を明確にすることで、求めるアウトプットがより具体的かつ実践的な内容となると感じました。

50代男性電気・電子機器製造次長

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データ・アナリティクス入門

平均じゃ見えない真の学び

数値の変化、どう捉える？普段、教材の活用数値を過年度で比較する機会が多いのですが、昨年と数値に大きな変化が見られなかった場合は、深掘りした分析に至らないことが多かったです。しかし、各属性ごとの活用状況について、単なる平均値だけでなく分布の度合いにも注目することで、より詳細な比較が可能になると感じました。平均値の選び方は？また、単純平均に頼らず、状況や条件に応じた5つのパターンを使い分けることで、正確な平均値を求める手法が有効だと思います。ただ、具体的にどのパターンを用いるか、その判断基準については、今後の検討課題として捉えていこうと考えています。

40代女性初等・中等教育係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説×検証で切り拓く未来

仮説をどう考える？現代は情報量が多く、変化のスピードも速いため、仮説と検証のサイクルを回す重要性を改めて学びました。同時に、仮説を立てる際に「where」「why」「how」といった視点を持つことの重要性も理解でき、これから意識して取り入れていきたいと考えています。生成AIはどう活かす？また、生成AIに関する最新情報をいち早くキャッチし、どのように業務に活用できるか検討することの必要性を感じています。これまで仮説を持つ習慣があまりなかったため、今後は戦略を考える際に特に、しっかりと仮説を立てて行動するよう努めたいと思います。

20代女性一般社員／職員

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