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情報 ✕ 利用

に関する学び

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俯瞰する力を磨くために 常に俯瞰して物事をとらえる必要があると感じました。キャッチフレーズ、多角化、アプリ導入などの事例を通じて、当事者になると目の前の事象や自身の経験に基づいて判断しがちですが、一歩引いてフレームワークを利用し、しっかりと分析・検討することの重要性を学びました。 気合だけでは足りない？ 日々の業務では、営業目標達成のための戦略立案において、現状・市場・社内の分析をしっかりと行い、全体を把握した上で戦略を立てていくことが必要です。どうしても気合論に陥りがちですが、具体的にするために外部分析や個人の分析を行います。 未来を見据えて情報収集 日々、全体をつかむための情報入手に注力したいと考えています。様々なリソースを駆使して行動し、国内外の動きに敏感になり、今後市場がどのように変化するかを常に意識して行動することが重要です。また、部のメンバーにもそのような視点を持ってもらえるような仕組みを考え、取り入れていきます。まずは危機感の醸成を試みます。

生成AIとどう向き合う？ 今回のテーマは生成AIとの向き合い方です。生成AIの基本原理は、大量のデータを統計的に予測することにあります。これを効果的に活用するためには、仮説検証プロセスの実施が不可欠ですが、望むアウトプットを得るにはいくつかの難所も存在します。こうした課題を整理するには、分解と推論を用いる方法が必要だと感じています。 海外契約はどう見る？ また、海外のインフラ業界においては、大量の英文契約を短時間で読み込み、要約および分析して行動に結びつけることが求められています。統計や公開された大量データに基づく分析は、事実の確認やポジションの把握に有効であり、契約交渉相手との協議内容を整理する際にも役立つと考えています。 機密情報の課題は？ さらに、機密情報の開示制約を踏まえた上で質の高い生成AIを利用するには、特定のプロジェクトの内部・外部関連情報を入力し、例えばQ2に記載の契約分析を実施する方法が検討されます。しかし、実際にそのようなツールが存在するのかは、今後の課題といえるでしょう。

読解力はどう変わる？ 生成AIの回答を受けて、読解力の重要性を改めて認識するに至りました。回答内容を確認・修正・改善する一連の判断が、生成AIを有効に活用するための鍵であると感じています。今後は、読解力の向上とアウトプットの質を高めるため、別のAI研修動画にも取り組んでみたいと思います。 改善策は何だろう？ また、生成AIの回答に対する確認・改善の意識をさらに高める必要があると考えています。具体的には、プロンプトの指示を明確にするためにCARTE形式などを活用することや、製品アイデア作成において参考情報の出典を明確にした上で、Gemini Deep ResearchやPerplexityといった生成AIの利用が効果的だと感じました。 新製品ならどう？ さらに、新製品立ち上げ時に直面する確認事項の分析やアドバイスの取得に関しても、生成AIの活用を検討しています。 質向上のアイデアは？ 最後に、生成AIの回答の質をより一層高めるためのアイデアについて、他の方々の意見も参考にしたいと考えています。

どの観点が有効？ 日常業務でデータを見る機会は多いですが、どの観点から層別すれば感度の高い切り口になるのかを改めて実感しました。いくつかの要因を組み合わせて層別する変数分解が、意外と十分にできていなかったと感じます。これまでの経験や感覚からは大体できていると思っていたものの、博物館のGAiLを利用した際には、思い込みで設問を解いていた点が痛手であり、反省すべきところでした。 先入観はどう扱う？ 先入観を持ってデータを見ると、本質を見誤る恐れがあるため、純粋にデータから得られる情報を大切にしたいと思います。一方で、講義で指摘されていたように、解析を進めるにはある程度の仮説を立ててデータを確認する必要があるため、このバランスが難しいと感じています。 仮説と実践の両立は？ 今後は、先入観に偏らず仮説も交えながら、具体と抽象の両面からデータを検証することを心がけたいと思います。また、さまざまな切り口でデータを分析するためには、同じ母集団から十分なデータを集める事前の計画が必要であると改めて認識しました。

目的と仮説はどう？ 分析を進める際には、まず目的を定め、仮説を立てることの重要性を強く実感しました。講義動画では、爆撃機の「生存率」を向上させるために、どの部分を補強すべきかを考えるクイズが出されました。もし、注目する指標が「生存率」以外の言葉で示されていたならば、見るべき数値や分析の視点が大きく変わっていたでしょう。この実例を通して、分析を行う前に必ず目的と仮説を明確にする必要があると感じました。 宣伝方針はどうする？ また、ブランドの宣伝方針を策定する際にも、この考え方が役立つと考えます。たとえば、ターゲット層が購入を検討する際の接点（タッチポイント）を把握するために、まず「購入検討タッチポイントを知る」という目的を設定します。そして、ターゲットが特定のメディアに興味を持っているため、そのメディアの使用率が高いのではないかという仮説を立てます。その後、提供されている各種数値情報をもとに、実際にターゲットがどのメディアを利用しているのか、あるいは効果的な媒体がどれであるかを分析できると考えました。

物事を捨てる選択は正しいか？ 戦略的に物事を捨てることの重要性を再認識しました。業務において「捨てる」という選択は、可能性を手放すことと同義になる場合もあります。しかし、実践演習で経験したように、ROIなどの定量的指標を用いて優先順位をつけることが重要だと感じました。 顧客の優先順位をどう付ける？ 実践演習で学んだ内容を活かして、顧客の優先順位付けを行い、どの顧客を優先的に訪問することで営業利益を最大化できるかを考えたいと思います。これまでは、過去の売上や顧客の規模で大まかに仕分けをしていましたが、今後は他の数値を参考にしながら、ROIを高めるために組織運営を進めていきたいと考えています。 データ分析で得られるものは？ 数値分析を進めるにあたり、社内でどのようなデータが利用可能か、またどのように計算できるかを一次情報に基づいて分析したいと思います。さらに、現在行っている業務やサービスを洗い出し、無駄や不要なものが残っていないかをゼロベースで再検討していきたいと考えています。

デジタル化の意義は？ 生成AIを活用するためには、まず様々なモノやコトをデジタル化することが必要です。例えば、センサーによるデータ取得だけでなく、音声や画像、さらには手書きの文字も画像データに変換しなければ、生成AIが利用できる材料とはなりません。こうした情報をデジタルに集約することで、生成AIとの対話や活用が可能になります。 AI連携の効果は？ また、デジタルデータと生成AIを組み合わせることで、ビジネスへの活用可能性が広がります。場所や時間を問わず、生成AIをパートナーとして活用し、顧客へのアウトプットにもつなげることができます。実際の演習を通して、具体的なデジタル化の手法や生成AIの有効性を実感することができました。 復習で理解深まる？ さらに、今回の学びを経て、演習の前にWeek1からの内容を改めて振り返り、理解を深める重要性を感じました。復習することで、デジタルと生成AIの連携がもたらすビジネスチャンスをより効果的に活用できると確信しています。

生成AIは何ができる？ 生成AIは、入力された文字列から文脈を読み取り、次に続く内容を推論によって生成する仕組みであると再認識しました。論文では、「生成AIは思考せず模倣している」と述べられており、実際には思考するのではなく、膨大な公開データから平均的な回答を導き出す推論機能を活用しているという点に納得しました。 資料作成でどう使う？ また、資料作成時には生成AIを思考整理のツールとして利用しています。軽いインプットをもとに提案を得た後、その提案をそのまま採用するのではなく、追加の情報を入力してケースごとに検証を加えたり、異なる視点から深掘りを行ったりしています。このプロセスにより、生成AIから得られる情報をより有用な形で活用できると感じています。 次への改善は？ 一方で、生成AIの能力はまだ十分に発揮できていないと感じており、今後はさまざまなプロンプトを試して理解を深め、より良いインプットの作成方法を模索していくことが必要だと思いました。

■ お客様向けライフプラン資料作成の工夫 資料作成の何がポイント？ お客様がご自身のライフプランを一目で理解いただけるよう、資料作成にあたって表やグラフの活用を意識しています。エクセルを使い、見やすさを重視したレイアウトで情報を整理する方法についてご紹介します。 年齢軸の意味は？ まず、横軸にお客様の年齢を記入し、90歳までの年齢を分かりやすく並べます。縦軸には、子どもの学資、保険、NISAなど各種資金計画の項目を配置し、必要な情報が一目で確認できるように工夫しています。 未来設計のヒントは？ また、実際にお客様のライフプランについてお伺いする際は、たとえば「何歳でどのくらいの金額を貯める」といった具体的な目標や、子どもの大学進学に必要な資金が必要となる時期など、各ご家庭のニーズに合わせた情報をまとめる予定です。こうしたグラフを活用することで、お客様と一緒に将来の計画を立てる際、視覚的に理解しやすい資料としてご利用いただけると考えています。

AIって何が必要？ 今後、AIは生活や業務に大いに役立つツールとなると実感しています。しかし、AIを使いこなすには、その活用方法を正確に理解し、適切な知識とスキルを身につけることが必要であると改めて感じています。 企業サポートはどうなる？ まず、企業のサポーターとしては、案件ごとに抱える課題を的確に把握し、周囲の情報や自身の知見をもとに仮説を立てます。そして、適切なAIプラットフォームと情報交換を行いながら、提案書にまとめ上げていくことが求められます。 事業策定の鍵は何？ また、新たな事業策定においては、自分が描くビジョンをAIに共有し、マーケット情報から得られる洞察を取り入れることで、計画をより具体的に作り上げることが大切だと考えています。 利用方法はどう学ぶ？ 現在、さまざまなAIプラットフォームが存在するため、使い分けが難しいと感じています。実際に活用されている方のお話を聞くことで、より実践的な活用方法を学びたいと思います。

平均と標準偏差の意味は？ これまで平均値と標準偏差をなんとなく使用していましたが、今回の学びを通じて、それぞれの利用目的や強みが明確になりました。特に、幾何平均については、これまで計算式が難しいという理由からあまり触れてこなかったものの、その特徴を理解できたことで、必要に応じて積極的に活用していきたいと感じています。また、標準偏差についても、グラフで見るイメージだけでなく、具体的な数値として求められることを知り、大変驚きました。 業務に活かす意図は？ 業務では、マーケティング部門として販売実績の分析や経営層への成長率報告のデータ分析に役立てることができると実感しています。具体的には、各社の売上高を中央値や標準偏差で分析したり、販売実績の成長率に対して幾何平均を用いるなど、状況に応じた情報提示ができるように活用していきたいと考えています。 幾何平均の応用点は？ また、幾何平均が適用できる場面について、さらに意見交換を行いたいと思います。

比較の意義は何？ 「分析とは比較である」という考え方を実践することができました。その他のデータと比較しながらその意味合いを考察することが、分析の基本であると再認識しました。具体的には、数字による集約、視覚的に捉える方法、そして数式で関連性を見るといった３点について学びました。数字の集約では、平均値のみならず、データの散らばりを示す標準偏差の役割も重要だと理解しました。また、データの中心を考える際には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の指標があることを確認できました。 実務への応用は？ ヒストグラムの作業では、実際に手を動かすことでその理解が深まり、自身の業務において作業プロセスのミスの発生度合いなどを視覚化する際に活用できると感じました。また、気象庁の温度データを用いた演習を通じて、公開情報からデータをダウンロードして利用する方法を再認識しました。今後は、こうしたデータ活用の手法を実務に積極的に取り入れていきたいと思います。