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ビジネス ✕ 方法

に関する学び

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分析の本質とは何か？ Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは？ まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は？ さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は？ 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める？ こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は？ 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は？ まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

問題はどこにある？ まず、データ分析の出発点として、どこに問題があるのかを明確に特定し、その問題に対して仮説を立ててからデータを集める流れの重要性を実感しました。過去のデータは失敗の原因を探るために、未来のデータは仮説の検証に活用するという視点が新鮮で、漠然とデータを眺めるのではなく、明確な仮説を持って取り組むことで分析の質が大きく向上することが分かりました。 複数仮説は難しい？ また、複数の仮説を一から立てるのが難しいため、ビジネスフレームワークの活用が有効であると学びました。たとえば、4Pの視点から事例を考えることで、各観点から仮説を立て抜け漏れなく問題を多角的に捉えられる効果を実感しました。 複数仮説で見抜く？ さらに、一つの仮説に固執せず、複数の仮説を立てて決め打ちしないという原則が印象的でした。一つの仮説に偏ると、それを裏付けるデータばかりに目が行きがちですが、複数の視点を組み合わせることで、より客観的な分析が可能になると理解しました。 検証方法は正しい？ 仮説を検証する際には、自分が見たい情報だけでなく、反証となるデータも集めることが重要です。比較対象となる情報を確実に収集することで、確証バイアスを避け、より信頼性のある判断が下せると感じました。 費用対効果はどう？ また、問題解決の際には、費用対効果を基準に施策を評価する方法も学びました。複数の施策候補がある中で、この指標を活用することで、効率的に優先順位を決め、実行可能な解決策を選択できることを実感しています。 なぜ仮説を並べる？ 現場でのインシデント対応についても、調査開始前に必ず複数の仮説を書き出すことが改善につながると感じました。たとえアプリケーションの問題と疑っても、インフラやデータ層の可能性も考慮し、各仮説に対してどの指標やログを確認すれば検証できるか明確にすることで、偏らない客観的な分析が実現されます。 監視の落とし穴は？ さらに、システム監視の見直しでは、インフラ層、アプリケーション層、データ層、外部依存という4つの視点に分類し、それぞれで見逃されがちな指標やアラート設定の不足がないかを洗い出す作業を行っています。特に、複数の層にまたがる問題に対しては、層間の関係も意識することで、予兆を捉え、問題が深刻化する前に対策できる体制の構築に寄与していると感じています。

規模の経済性の理解を深める 規模の経済性について、原材料の仕入価格が低減できるという認識は以前から持っていたが、生産量を増やすことによる1単位あたりのコスト減については改めて納得した。また、規模の不経済が起こりうる点は新たな発見であり、事業戦略を考える上で注意が必要であると感じた。 範囲の経済性の活用方法は？ 範囲の経済性とは、既存の資源を他事業と共有化することで、一つの単独事業では実現できないコストメリットを得ることを指す。この概念を理解することで、企業全体の経営効率化や事業開発に役立てることがわかった。効率化の検討に際して活用していきたい。 戦略策定に学ぶ知識をどう活かす？ 私の職務において、今回学んだ知識は次期中期事業計画の策定に広く活用できると考えている。新規事業の立ち上げや既存事業の拡大において、多角化のメリットとリスクの分析と理解が重要だ。これを踏まえて戦略を策定し、策定までの時間を有効に使うことで、変化の激しい時代と業界に対応できる強固な戦略を構築したい。 情報収集と仮説検証のプロセス 以下の行動を通じて、次期中期事業計画の策定を効果的に進める。 まず、情報収集と分析については、業界動向や市場トレンドを定期的にリサーチし、最新の情報を収集する。競合他社の動向や成功事例、失敗事例を分析し、学びを得る。 次に、仮説思考と検証では、新規事業や既存事業の拡大に関する仮説を立て、具体的なアクションプランを策定する。小規模なパイロットプロジェクトを実施し、仮説の検証を行う。検証結果を基に、仮説の修正や新たな仮説の立案を繰り返す。 多角化のリスク評価と対策 多角化のメリットとリスクの評価では、新規事業の立ち上げに際して、多角化のメリットとリスクを詳細に分析する。リスク管理策を策定し、リスクを最小限に抑えるための対策を講じる。 投資対効果の重要性 投資対効果の評価では、各施策の投資対効果を定量的に評価し、優先順位を設定する。投資対効果が高い施策にリソースを集中させ、効率的な資源配分を行う。 ビジネスの定石を再確認する 最後に、ビジネスの定石の適用として、ビジネスの基本原則や成功の定石を再確認し、計画に適用する。定石に基づいた戦略を策定し、実行に移す。 このようにして、次期中期事業計画の策定を進めていく。

３Ｃの本質って？ フレームワークは、ビジネスで課題に直面したときに思考を整理し、抜け漏れなく考えるためのツールです。中でも「３Ｃ」は、事業戦略を分析する際に用いられ、各観点から問いを立てて仮説を広げる役割を持ちます。具体的には、①カスタマー（市場・顧客）として「顧客は誰か、どのような市場か」を、②コンペティター（競合）として「どのような競合が存在するか」を、③カンパニー（自社）として「自社の強みや顧客ニーズへの適合性」を検討します。 ４Ｐで検証すべき？ また、３Ｃで自社を分析した結果をより精緻に検証するために「４Ｐ」のフレームワークが活用されます。これは、①プロダクト（製品）が顧客ニーズに合致しているか、②プライス（価格）が適正か、③プレイス（場所）が適切な手法やサービス提供場所か、そして④プロモーションが最適な方法で販売促進されているかに焦点を当てます。 アプローチの広がりは？ フレームワークを広げる際には、主語を変えてみたり、時間軸を広げたり、定量的な要素と定性的な要素の両方を意識することがコツです。 仮説思考って何？ 一方、仮説思考とは、結論に先立って仮の答えを設定することや、具体的な問題解決に向けてプロセスを考えることを指します。すでに答えがある状況に対して「もしAならばBも考えられるのではないか」と仮説を加えるとともに、実際にその仮説が妥当か検証することが重要です。 仮説と検証を学ぶ？ 仮説と検証は常にセットで行い、仮説があれば必ず検証する意識が求められます。これにより、問題意識が高まり、分析のスピードや行動の精度も向上します。さらに、複数の異なる視点から仮説を出し、まずは多角的に考えた上で絞り込むことがポイントです。立証には、既存のデータを利用する方法と新たにデータを収集する方法がありますが、反論を排除するためのデータも忘れずに収集するようにしましょう。 実務活用のヒントは？ 業務においては、フレームワークと仮説思考を実践的に活用することが大切です。顧客データの確認では、まず目的と仮説を明確にし、顧客、商品、プロセスの視点から内容を整理して分析することが有効です。また、数値だけでは把握しきれない現実の状況も念頭に置き、「なぜ」という問いを繰り返すことで、課題の本質に迫る力を養っていきたいと思います。

目標はどう決める？ 戦略志向とは、適切なゴールを定め、現状からそのゴールまでの最速かつ最短の道筋を描くことだと改めて実感しました。また、バリューチェーンの視点をより深く理解することで、生産性向上のヒントが得られることを痛感しました。今まで「分かったつもり」で進めていた部分を改め、指数関数的な変化に対して敏感に反応する必要性を感じました。 返報性を活かすには？ さらに、返報性の原則を戦略的に活用する重要性にも気づきました。本質を見抜き、仕組みを捉えるためには、とにかく実践して自社の３C分析を試みることが大切だと感じています。同時に、最新のテクノロジーや新たな知識を継続的に学び続ける必要性も強く感じました。 規模調整はどうする？ 規模の経済性については、コンサルタントの数が増えることで、一人当たりの固定費を下げる可能性があると理解しました。しかし、社員を増やしすぎるとコミュニケーションや各種管理コストが増大するため、フロントの生産性を最大化できる最適な規模を見極めることが非常に重要であると考えました。また、習熟効果においては、入社後の成長過程や、先輩の知見を若手に効率よく移転する仕組みを再評価すべきだと感じました。 AIで採用は変わる？ ネットワークの経済性の観点から、金融業界以外でも適切なコンセプトを設定することで採用決定にかかるコストを削減できる点は大いに示唆に富んでいました。目の前のお客様への対応に加え、外部環境そのものの変化、特に生成AIの進展によるリクルーティングビジネスへの影響を、より深く分析する必要性があると痛感しました。指数関数的に進化する技術に遅れをとらないため、自社でもその活用方法を積極的に模索していく所存です。 採用戦略はどう進化？ 最後に、データに基づいた人材発掘や自動化された評価・選考、企業ニーズの高度な分析、最適なマッチング、リモート面接・契約支援、さらには入社後のパフォーマンス追跡といった、一連のリクルーティングビジネスのバリューチェーンについて学ぶ機会は非常に有意義でした。また、自社のビジネスプロセスの本質を見極め、２フロア分の家賃負担と８割の在宅勤務という現状を踏まえ、社員の最適な増員シミュレーションを行うことで、固定費の軽減と利益率の向上を図る重要性を再認識しました。

当たり前は実践でき？ ビジネスの場で重要なのは、「言われてみれば当たり前のこと」をどれだけ意識的に実践できているか、という点です。人間は「考えやすいこと」や「考えたいこと」に無意識に集中してしまう傾向があり、これが思考に制約を与えることがあります。自分の思考には偏りがある可能性が高いことを理解し、それを大前提とすることが重要です。 自己批判の意味は？ 「クリティカル」の意味は「批判」であり、その批判の対象は自分自身であるべきです。自分自身に意識を向けることによって、自らの考えをチェックし、もう一人の自分を育て、自分の考えを客観的に見直す習慣を身につけることが大切です。このスキルは独学では身につかず、他者との意見交換を通じて偏りを認識し続けることが有効です。 発想法のコツは？ さらに、自分の経験や思い付きだけで発想しないために、効果的な「頭の使い方」を心得ておくことが大切です。「分ける」といった思考方法を活用します。例えば、考え始める際に対になる概念を意識し、そこから発想を広げる方法や、小さな案の共通点を見つけ出し、それを基に新しい発想を考える「具体と抽象のキャッチボール」が有効です。 実行方法はどう？ 具体的な方法として、次のような取り組みが挙げられます。部下と課題解決策を一緒に見直し、頭の使い方を意識して多角的に検討した上で実行を指示する。そして、企画や発案の際にはメンバー全員に思考の偏りを自覚させ、共に意識を向けさせることが重要です。また、思い付きや直感に基づく行動を避け、じっくり考えて判断します。そして、お客様にとって何が最良かを考える際、自分一人ではなく他者と意見を出し合って決定することが求められます。 在り方変革は？ まず自分自身の在り方を変える必要があります。過去には、自由に発言しているつもりでも常識の範囲内で発言していたり、周囲との調和や感覚を意識しすぎて意見が制約されていました。しかし自分の概念には偏りがあることを自覚できたので、制約された発言では意味がないと気づきました。今後は自ら意識して制約を外します。 意見の受け止め方は？ これにより、自分や多くの人と異なる意見に対する受け止め方も変わるでしょう。会社でのミーティングでも少数派の意見に耳を傾け、見逃していたヒントを大切にしたいと思います。

目的を明確にする重要性は？ 目的を明確にすることと、正しい比較を行うことは非常に重要です。動画の例では、提示された数字をそのまま信じてしまう場面がありましたが、実際のビジネスシーンでも同様の例は多いと感じます。そもそも、その数字は何のために存在するのか？どのような基準で比較しているのか？比較の手法や数字の計算、抽出方法は正しいのか？データの精度や信頼性も重要です。AIの助言を受けて、身近な実例として新聞のチラシやテレビショッピングに出る数字を見て、何を示しているのか粘り強く理解していきたいと思います。例えば、「当社比」とは一体何を指しているのか？私の両親もそのまま鵜呑みにしているようなので、注意したいところです。 戦略経理とは何か？ 経理に関しては、記帳や財務諸表作成がAIや外注で可能になると考えています。ただ、仕訳を行い記帳している際に「不思議だ」と思う点があり、そこを深堀りすることで経費や売上を分析し、会社全体が利用できるデータにすることができるのではないかと考えています。「戦略総務」や「戦略人事」という言葉を聞いたことがありますが、「戦略経理」という考え方もあって良いのではないかと感じます。 データ・ドリブン経営をどう進める？ 意思決定にはデータの利用が不可欠です。データ・ドリブン経営という言葉が以前からありますが、そもそもデータに基づかない経営が存在するかという疑問が湧きました。実際の現場では感覚や感情に基づく経営が主流でしたが、私が関与する場面ではデータに基づいた意思決定を推進していきたいです。 仕事の目的を再確認する重要性 業務全般において、目的を明確にすることが重要です。これまでの仕事の中で、議事録作成などの業務において何のために行うのかという明確な目的がなかったため、非効率的となっていました。しかし、目的を明確にすることで効率的に正しい結果を得られるようになることを意識したいと思います。 転職活動で心掛けることは？ 現在、転職活動中で新しい職場を探している中、今後の行動指針として、意思決定に際しては必ず数字の裏付けを吟味すること、目的の明確化を徹底することを心掛けたいです。また、以前に読んだ本や少しかじった統計検定の内容と重なるところが多いことから、統計学を一度学び直したいと考えています。

効果的な仮説の立て方は？ 今回は、「Why（原因の分析）」について学びました。このステップでも「What」「Where」同様に、複数の切り口を持ち、複数の仮説を立てることが重要だと実感しました。特に、切り口の感度の良さや仮説の筋の良さが問題解決の精度に大きな影響を及ぼすことを改めて痛感しました。高い視座と広い視野を持ち、ビジネスフレームワークを活用して大局的かつ網羅的に複数の仮説を立てることが有効だと学びました。 具体と抽象の使い分け方は？ また、仮説の分類として「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があり、前者は具体化、後者は抽象化が肝要です。具体と抽象を使い分けて行き来できるように練習することが必要だと改めて感じました。 データ検証のプロセスの重要性は？ そして、仮説は検証して初めて意味を持ちます。データを収集し（既存データに不足があれば新たにデータを集め）、指標を定め、その指標で比較できるように適宜データを加工し、段階的に仮説を絞り込み検証を繰り返すプロセスが重要であると学びました。 ツールを活用するために何が必要か？ ツールがあることは助かりますが、使いこなせなければ意味がありません。仮説設定やデータ収集・結果の比較を通して「経験や勘による決め打ちや意図的な絞り込み」という負の側面が出ないように、正しいプロセスを意識し、目的に適したツールを正しく使いこなせるように練習を繰り返したいと考えています。 次期事業計画の策定にどう活かす？ 次期中期事業計画の策定時には、このプロセスを活用します。「なぜ今ターゲット顧客から選ばれているのか」を深堀りし、仮説を設定してその再現性と競争優位の持続可能性を検証したいと思います。どのビジネスフレームワークを使って仮説を設定し、どの指標で比較し絞り込むかを考え、一つずつ丁寧に進めていきたいです。 客観性と説得力を保つためには？ 『経験や勘で導き出した答えの確からしさを、ビジネスフレームワークを用いて正しいプロセスを踏むことで確認する』という意識を持ちながら、フレームワークの選定や指標の設定、データの収集・比較、仮説の絞り込みなどの過程で、経験や勘による決め打ちや結論ありきの意図的なものにならないよう常に意識し、客観性と説得力を担保するように努力します。

主語と述語の関係は？ 日本語の正しい使い方について、今回の学びを通じて感じたのは、主語と述語の関係を意識する重要性です。これが噛み合わないと、文章の意味が曖昧になり、読み手に誤った情報を伝える可能性があります。その結果、信頼性を損なってしまうこともあり得ます。今後は、主語と述語の一致を確認する練習や、文章の見直しを通じて、正しい日本語の使い方を意識していこうと考えています。これらを習慣化し、継続的に練習していく必要があると感じました。 ピラミッドは何故有効？ ピラミッドストラクチャーに関しては、これまで利用したことがありませんでしたが、情報を階層的に整理して伝える有効な手法だと学びました。「結論」から始め、それに続く「理由」と「具体例」を順に展開することで、読者が最初に結論を把握しやすくなります。このため、ビジネスやプレゼンテーション、文章作成において、非常に効果的なコミュニケーション手法であると感じています。 医療説明はどう伝える？ 私は小児医療の技術職に従事しているため、これらの学びは次のような場面で役立ちそうです。保護者への病状や治療方針の説明では、明確で正確な表現が重要です。曖昧な表現は誤解や不安を招く可能性があるため、説明前に内容を整理し、主語と述語が一致しているか確認します。また、ピラミッドストラクチャーを活用することで、保護者や患者さんに対し「結論」から順に情報を伝えられ、理解が促進されるでしょう。 連携はどう強化する？ 医療スタッフ間の連携でも、主語と述語を意識することで、正確で信頼性の高い情報共有が可能になると考えます。業務関連の資料作成や教育活動においても、ピラミッドストラクチャーを利用すれば、情報をより分かりやすく伝えられるでしょう。 業務改善はどうする？ これらを日常的に取り入れることで、小児医療におけるコミュニケーションの質を高めていける可能性を感じています。日常のルーチンワークとは別にする必要があるかもしれませんが、業務終了後の見直し時間を確保し、以下の方法を試行していきます：文章化や図解化（ピラミッドストラクチャー含むフレームワークの利用）、再度の見直しです。また、日常的に400文字程度の文章を書くことが、当面の具体的な目標となりそうです。

捨てる選択はなぜ？ 時間も人員も予算も限られていることを認識し、「捨てる」選択を勇気を持って決断することの重要性を学びました。また、捨てる選択をするためには、目指すゴール、顧客理解、現状をしっかりと整理・分析し、チーム全体で共通の理解を持つことが必要であることを再確認しました。実践演習では、顧客情報の一部だけを見ていた時と、追加情報（利益額や時間対利益）を可視化した後の判断が大きく異なることを体験しました。こうしたことは、日々のビジネスシーンでも多く発生すると思います。捨てる選択や現状とゴールの差を埋める道筋を描く際には、現状や顧客理解のために必要な要素をフレームワークを用いて整理し、重点的に考えるようにしたいです。 何を学んだの？ 学んだことは以下の3つの場面で活用していきたいと思います。 マーケティングはどう変える？ ①マーケティング施策、戦略検討 デジタルマーケティングやイベントマーケティングにおいて、行うべき施策や掛けるべき予算、工数、人員の見直しと整理が必要な場面です。年間を通して行うべき施策や予算、工数、人員などの決定に今回学んだことを活かしたいです。具体的には、ROIが高く、持続性があるものに優先的に予算・人員を割き、優先度とそのバランス、根拠が明確な戦略を作っていくことを心がけます。 ターゲットはどう絞る？ ②インサイドセールスにおけるターゲティング インサイドセールスでアプローチすべきターゲットを絞り込む場面です。ターゲット母数が膨大ではないことから、現状は総当たり状態になっています。効果的に時間を使い、アプローチ先を効率的に選別するために、各セグメントごとに商談数や受注金額、アプローチリード数を整理し、どちらのアプローチ方法を優先すべきか判断したいです。 戦略共有はなぜ？ ③チームやメンバーへの戦略共有 今まではターゲットや施策については共有していましたが、その判断に至るまでに捨てたアイデアやその根拠については共有していませんでした。これが戦略の不透明さや納得感の欠如につながると考えます。今後は、メンバーへ戦略や方針を伝える際に、どのような捨てる選択をしたのかも共有し、そこで生まれるディスカッションを大事にしたいです。

学習の振り返り：得た知識は？ これまでの「戦略思考入門」の学習を振り返り、思考整理、アウトプットの方法、ビジネス構造についての知識を得ることができました。 現代のビジネスリーダーに必要なスキルとは？ WEEK06のLIVE授業でも、激変する時代の中で今後のビジネスリーダーに求められるスキルとして「コンセプチュアルスキル」と「ビジネスフレームワークの活用」が重要であると話されましたが、これらの点が講座受講の動機となっています。 新人時代の経験と今の実感 新人時代は抽象的な概念で物事を考えることができず、実務をただこなす日々でした。しかし、自身の経験が積み上がってきた今、「コンセプチュアルスキル」の重要性を実感しています。また、抽象度の高い概念を具体化して伝えるためにはビジネスフレームワークが有効であることも学びました。各フレームワークの目的や用途を理解し、結果に結びつけるツールとして活用できるレベルを目指しています。 言語化スキルの成長は？ 言語化・文章化するスキルも力不足だと感じていましたが、講座期間中に考えをアウトプットする機会は良い鍛錬となりました。 自社の事業分析へ挑戦するために 今回の講座で学んだフレームワークを用いた自社の事業分析にも挑戦したいと考えています。これまではマーケティングや競合分析にあまり注力されていなかったため、SWOT分析やバリューチェーン分析などを実践し、新しい収益の柱となる新事業提案につなげられたらと思っています。 社内研修の目的は？ さらに、社内の人材研修でフレームワークを用いたグループワークを企画中です。若年層や中堅層に向けて、自社のサービスに対する理解を深め、他社や業界の動向にも視野を広げ、互いの意見を交換しながら分析作業の面白さを伝えることが目的です。 ビジネススキル強化のためのアプローチ 社内研修への活用については、既に企画検討中の研修にフレームワークの分析を取り入れ、ビジネススキルの強化を図りたいと考えています。具体的には3年目、6年目の社員に向けて、ビジネスフレームワークを通じてリーダーマインドを養い、自社のサービスを自分たちの手で構築する意識を持ってもらうことを目指しています。

背景はどうやって理解？ 生成AIが話題となっている背景については、これまであまり考えたことがありませんでした。しかし、今回の基礎学習を通じて、その経緯を正しく理解できたことは、大変有意義な経験となりました。 使い方に驚いたのは？ グループワークでは、業界や仕事内容によって生成AIの使い方が多岐にわたることを学び、新鮮な驚きを感じました。生成AIを活用しているからといって傲慢になるのではなく、日々誰かから新たな使い方を学び、自分の業務にどう取り入れられるか模索していきたいと思います。 講師の視点は何？ また、講師の方が普段の読書記録を活用して生成AIを取り入れている姿に大いに刺激を受けました。これまでは簡単なお悩み相談程度の利用にとどまっていたため、より有益な活用方法を試し、人生を豊かにする手段として取り入れたいと感じています。 ターゲットはどう？ 講師からは、Gemsを使ってターゲットのペルソナを設定し、視点の抜け漏れを事前に想定する仕組み作りを学びました。週次の振り返りコメントを拝見すると、既に同様の活用方法を実践されている方がいるのを知り、その参考にするのも優れた活用法だと感じました。 改善点は何だろう？ さらに、これまで先輩からいただいたフィードバックをチャットツールから抽出し、その内容をベースにしたGemを作成する予定です。普段実践しているフィードバックだけでなく、業務にもっと反映すべき点があると実感しており、今後の成長がとても楽しみです。 イベント活用は？ 企画職としては、イベントの企画や知識のキャッチアップの面でも生成AIの活用が期待できると感じています。１週間後には、具体的な成果についてもご報告させていただきたいと思います。 どのスキルを磨く？ また、生成AIを使いこなす上での基礎となるビジネススキル、例えばロジカルシンキングの習得についても考えています。業務知識やビジネススキルが高い方ほど、生成AIを上手に活用できるという話をよく聞きますが、私自身はまだそのレベルに達していないと感じています。世の中に遅れを取らないために、何をどのように学んでいくべきか、皆さんのご意見もお聞かせいただければと思います。