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資料 ✕ 作成

に関する学び

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講座内容の印象は？ ライブ授業のアーカイブを拝見しました。今回の講座は、ビジネスパーソンが陥りがちな視点を見直し、MBA生が効果的にデータ分析を行えるよう構成されていると感じました。他のEMBA生が適切なデータ加工を行い、ケースの課題について効果的な表を作成して発表しているのに対し、私は数値をそのまま載せ、力量の差を感じることが多く、本講座の内容は非常に参考になりました。今後、レポート作成を行う際には、本講座の内容を何度も振り返り参考にしようと思います。 定量分析の意義は？ パソコンを購入する時、私は「価格」と「スペック」を重視しますが、実際にはその場の感覚で購入することが多く、定性的だと感じました。ライブ授業を通じて、定量的な仕分けと表のまとめの大切さ、スモールデータを基に仮説を立て、あるべき姿を検討することが重要であると学びました。 実践の効果は？ 社内の会議や発表の場でも、本講座で学んだ仮説やあるべき姿を考えた効果的な資料作成を実践していきます。この実践により、受け手の印象が大きく変わり、営業やメーカーの社内会議でも限られたリソースの中で短期間に成果を上げることに繋がると思います。ビジネスの場では、勘や直観といった定性的な判断に偏りがちですが、一工夫して定量的にデータをまとめることで、社内で数値に基づいた効果的な判断ができるようになると感じました。 一歩踏み出すのは？ 普段行っている新NISAの株式投資判断や競馬の予測など、小さなことから始めていきたいです。例えば、サステナビリティに力を入れている会社を投資の目標にして、2050年のカーボンニュートラルに向けた資金の投入度をエクセルで分析し、効果的なグラフ作成に活かせると思います。また、ビジネスの場の資料作成では、小川先生の理論を基に、受け手が効果的な判断を行えるよう努めたいと思います。

講義内容はどう感じた？ 今週の講義を通して、生成AIの使い分けについて理解が深まりました。これまで業務でAIを活用してきたものの、ツールごとの得意分野を意識せずに利用していたため、十分に効果的な活用には至っていなかったと実感しています。講義で学んだ使用目的に応じた使い分けの視点は、今後の実務に大いに役立つと感じました。 変化の速さに驚いた？ また、生成AIが短期間で急速に進化している現状に驚かされました。この変化のスピードを目の当たりにし、継続的な学習と調査の必要性を強く認識することができました。 グループワークはどうだった？ 印象に残ったのはグループワークの時間です。他の受講生と意見交換をすることで、自分一人では見落としがちな視点や活用事例を知ることができ、相互学習の価値を改めて実感しました。 生成AI活用は可能？ 学んだ生成AIの活用方法は、私の業務において多くのシーンで応用が可能だと感じています。具体的には、以下の業務が挙げられます。 業務でどこに使う？ まず、社内マニュアルや資料作成、また顧客向け提案資料の作成において、より効率的なアウトプットが期待できます。次に、顧客対応メールや社内連絡文、案内文の作成や、日本語の誤字チェックにも活用できると考えています。さらに、会議メモの整理や議事録の要約といった情報整理・要約業務、そして経理に関する質問など、業務の多くの場面で生成AIがサポートしてくれると確信しました。 プロンプトをどう作る？ 今後は、よく利用する業務ごとにプロンプトを作成し、より的確に指示を出せるよう工夫していくつもりです。プロンプト作成の際は、目的や前提条件、アウトプット形式などを明確に整理しながら活用していきたいと考えています。 今後も学び続ける？ 引き続き、AIの効果的な活用方法について学んでいきたいと思います。

ゴールはどう捉える？ 様々な手法や考え方で課題解決に取り組む中で、最終的なゴールは共通していました。それは、ユーザーの本質的な課題を捉え、解決策を提示して共感を生むプロトタイプを作り上げることです。発表時にはいくつかの質問を受け、まだ足りない部分や改善点を発見できた点が印象的でした。これは普段の業務でも同様の流れであり、プロトタイプ作成時に浮かんだ疑問点などを次の機会に備えて蓄積しておくことが大切だと感じました。 行動で変化起こす？ また、課題の『重さ』に対して、それぞれ異なるアプローチがあったことも印象に残りました。受講している皆さんは自ら行動し、周囲を動かす力を持っていると感じます。各自が現場に戻り活躍される姿が目に浮かび、私もその一員となるべく努力しようと思いました。 新プロジェクトの意図は？ 来月から2月にかけて、新たなプロジェクトに取り組む予定です。アンケート調査はすでに完了し、現在は集計と分析を進めている段階です。今まで学んだ手法を活かして、根本的な課題を見出し、クライアントが望むものとユーザーが求めるものがフィットする提案を目指します。まずは『パリュー・プロポジション・キャンバス』を個人で試行し、ファシリテーションができるよう準備を進め、チームでの課題解決に繋げたいと考えています。 デザイン思考の軌道は？ 直近では、今回のプロジェクトにおいて『デザイン思考』を取り入れます。12月はアンケート調査の分析を行い、KJ法で分類した内容をバリュー・プロポジション・キャンバスで整理し、ワイヤーフレームを作成します。1月には情報設計を経てプレゼンテーション用の資料を作成し、修正を重ねながらプロトタイプを完成させ、改善を続けます。2月にはプロトタイプを基にデザイン作業に移り、月末には承認を得るためのプレゼンテーションを実施し、3月の公開を目指す流れです。

グラフの表現方法を学ぶ 相手に伝わるメッセージやグラフ、スライドの作成方法を学びました。以下は、個人的な要点の抜粋です。 まず、データやグラフの表現方法についてです。適切に使かえば、表現が豊かになり、相手により伝わりやすくなります。具体的には、グラフ単体がしっかり成り立ち、適切なグラフを選択することが重要です。 文字表現で印象を強化するには？ 次に、文字表現の方法です。フォントや色、アイコンを効果的に使用することで、より印象的なスライドを作成できます。この際、伝えたい内容との整合性を考慮することが大切です。 最後に、データやグラフ、文字表現を合わせて意図が明確に伝わるスライドを作成することが求められます。情報とメッセージの順番を合わせ、メッセージにも意図が伝わる一言を添える。グラフにも意図が伝わるポイントを視覚化することがポイントです。 今後の活用計画は？ これらを踏まえ、課内共有や営業店向け、他部署向けの資料作成の機会があるので、今後はWeek1から3までで学んだことを用いて、意図した内容が相手に伝わるスライド作成を心がけていきます。 今週の講義で特に学んだのは、グラフの原則や文字表現のコツです。これらを活用し、伝えたい内容の整合性を念頭に置いてスライドを作成します。 資料作成前に意識すべき点 案内文や資料作成に着手する前に以下の点を意識します。 - 要点（伝えたい内容）を整理する。この際、伝えるべき相手の情報をイメージすることを忘れないようにします。 - 草案を固めたうえで、データ・グラフ・文章表現を作成する。 - 初稿を確認して、データやグラフの切り口、表現方法や配置に整合性があるかを確認する。 - 文字表現（言語選択と装飾）やアイコンの活用に整合性があるかを確認する。 以上のポイントを意識しつつ、より理解しやすい資料作成を行っていきます。

数字活用のコツは？ 数字を活用するためには、「加工の仕方」、「分け方の工夫」、「分解の留意点」を意識することが重要です。業務では数値を頻繁に使用しますが、「加工の仕方」には特に問題を感じていません。ただ、「分け方の工夫」に関しては、機械的に分けることが多かったことに気づきました。機械的に分ける場合と、柔軟に分けることで異なるグラフ結果が得られるという点は非常に新鮮でした。 上司へどう伝える？ 上司へ説明する際には、数字がハイレベルで理解できることが重要です。そのため、今後は数字の分け方に注目し、客観的でわかりやすい資料作成に努めたいです。「分解の留意点」においては、MECEを活用し、全体をモレなくダブりなく定義し、分析することを心がけます。一度出した回答も再検証し、常に正しいかを確認することで、最短で正しい回答を導き出したいと思います。回答を出すとすぐに実践してしまう癖があるので、注意する必要があります。 プレゼンの工夫は？ 「分け方の工夫」は、上司へのプレゼンテーションや報告にすぐに活用できます。具体的には、KPIやプロジェクト進捗において、達成に必要なものやすべきことを数値で分解し、機械的ではなく柔軟にグラフ化することで、視覚的にわかりやすく解決策を見つけやすくします。また、今週学んだ内容は業務全般に活用できるため、有意義でした。忘れないように反復して身につけたいです。 資料作成のポイントは？ 現在準備しているKPIやプロジェクト進捗報告のプレゼン資料には、特に「MECE」、「分け方の工夫」、「分解の留意点」を取り入れたいです。重複する部分もありますが、MECEを用いて層別分解、変数分解、プロセス分解を試み、新たな発見をし、異なるグラフを用いることで説得力を高めたいと思います。回答の検証も行い、より効果的なプレゼンテーションにしたいと考えています。

本講義では、相手に「読んでもらえる」文章やスライドの作成に特に注意を払うことが大切だと再認識しました。以下に具体的なポイントをまとめます。 まず、スライドの作成において重要なのは、関連する情報をただ単に盛り込むのではなく、伝えたいメッセージを明確にすることです。相手にとって読みやすい資料を作成するためには、以下の点に注意します。 # グラフの見せ方 - 自分が伝えたいことを基準に、適切な視覚化手法を選びます。 - グラフにする際は、形式や縦軸/横軸、目盛り、単位などの細部に気を配ります。 - 視覚化（グラフ）には、できるだけ慣例に則った方法を用います。 # 文字の表現 - 伝えたいメッセージに合わせた書体や色を使います。 - 文字情報だけでなく、アイコンなどを補助的に用いて視覚的理解を促すことも有効ですが、過度に利用しないよう注意します。 # スライドの構成 - 情報の順番に注意し、図表を情報が出てくる順序で配置します。 - スライドの意図や伝えたいことが分かるように、言葉を添えて補足します。 - メッセージと図表の整合性を保ち、強調したい箇所を意識します。 また、作成した報告資料や管理シート、会議でのプレゼンテーション、メールやチャットでのテキストコミュニケーションなど、様々な業務の場面でこれらのポイントを活用できると考えます。 特に今後意識したいのは、相手に「読んでもらえる」文章やスライドを作成することです。業務に取り組む際には、次の点を念頭に置くよう努めます。 - 自分が伝えたいことを相手に理解してもらうため、伝えたい内容を基準に適切な見せ方（視覚化）を選択する。 - 相手のリテラシーに合わせた言葉を選ぶ。 - 情報を探させない構成にする。 これらのポイントに注意することで、より効果的なコミュニケーションが可能になると確信しています。

Gemの使い方は？ GemやNotebook LMはすでに業務で活用しており、その便利さを実感しています。特にGemには、これまでお世話になった上司の考え方を反映させたペルソナを設定しており、これにより資料作成の際、抜け落ちがちな観点や予想される質問への対策がしっかりできるようになりました。 授業の学びは？ 授業では、ほかの受講者の活用事例を聞く中で、自分では思いつかなかった新たな使い方や視点に触れることができ、今後のGemの改善にも大いに参考になりました。また、生成AIへの投資が今後増加し、ソフトやサービス分野へとその利用範囲が拡大していくという話を聞き、生成AIを活用したサービスの事業プランや具体的な活用事例についてさらに知りたいと感じました。 Gemで業務改善？ 業務面では、GemやNotebook LMを有効に活用し、過去に指摘されたドキュメント作成の癖や見落としがちな視点に対応するためのGemを作成しています。これにより、スライド作成の骨子検討、データ分析、財務面のブレストなど用途に分けた複数のGemを活用できるようになり、質の高いアウトプットを生み出すことができています。ただし、業務時間自体には大きな変化が見られず、今後の改善の余地を感じています。授業で学んだメタプロンプティングの精度向上や最適なGem作成の手法を取り入れることで、さらなる業務効率化を目指したいと考えています。 生成AIの可能性は？ さらに、生成AIを活用したサービスに対しても大きな可能性を感じています。同じ志向を持つ受講者がいれば、互いに意見を交換しながら新たなアイデアを模索できればと思います。2032年度には現在の8倍以上の投資額になるとの予測も紹介されており、皆さんは生成AIを活用してどのようなサービスを提供できるか、ぜひ考えていただければと思います。

ひとつのAIで良い？ 当初は、ひとつのAIで全てを完結させたいと考えていましたが、現状では安定的な実現は難しいと理解しました。2025年版講義で示された「各AIの特性を理解し、用途に合わせて使い分ける重要性」は、2026年現在でも有効であると感じています。さらに、プロンプト自体をAIに検討させ、人が柔軟に微調整することで時短につながる点も学びました。一方で、Copilotにおいては骨子作成後に手作業が残るという課題があり、エージェント活用も含め、業務を効率的に進める方法を早期に身に着けたいと思っています。 AIで業務を効率化？ 環境分析や競合比較、仮説整理など、情報量が多く思考負荷の高い領域では、AIを活用することで初期整理や仮説立案のスピードアップが期待できます。市場調査のサマリー作成や、患者・医師向けコンテンツ案の作成においても、プロンプト自体をAIに検討させた上で、人が意図や規制観点を踏まえ微調整を行う運用の定着を目指しています。Copilotの骨子で止まってしまう原因を分析し、入力情報の粒度や指示方法を改善すると同時に、調査から構成案、資料化までを分解してエージェント活用も視野に入れた業務フロー全体の効率化を図りたいと考えています。 厳しい条件下で応用？ 試行錯誤を重ねる中で、医薬品マーケティングのような厳しい制約下でも再現性のあるAI活用方法を早期に身に着ける必要があると実感しています。 意図伝達は万全？ プロンプトエンジニアリングにおいては、相手に意図をしっかり伝える技術が大切だと理解しています。自分が考えた予測や仮説をもとにプロンプトを作成していますが、専門分野にとどまった意見に偏りがちな点が懸念されます。より革新的な視点や、自身の壁を乗り越えるプロンプトの作り方について、どのような方法があるのかを模索しているところです。

統計予測とは何？ AIの生成手法について、これまで十分に理解していなかった部分がありましたが、「次に続く単語を統計的に予測する」という基本原則を知ったことで、その仕組みや役割が見えてきました。文脈の読み取りや原因の特定など、様々な用途にこの技術が応用できると感じ、実際に試すことで理解が深まると実感しています。 ツール利用の秘訣は？ 普段はメールの下書きや修正にAIツールを利用し、作成の習慣づくりに努めています。また、プレゼンの内容や伝え方を検討する際に、想定される質問への回答案を含めた資料をAIに確認させ、どのタイミングで利用するのが最も効果的かを実験するよう心がけています。 要約整理の秘訣は？ さらに、ページ数の多い資料の要約や複数の資料から共通点を抽出する作業についても、事前にAIに内容を入れて分析させることで、効率的に情報を整理できると感じています。議事録機能を利用して生成された内容を再度AIに要約させ、情報の明確化を図る取り組みも行っています。 プロンプトの組み立ては？ 良いプロンプトを考えるためには、設定や手順を具体的に記載し、目的に沿った質問や指示を明確にすることが大切です。このような考え方は、文章作成やコンテンツ制作など、表現力が求められる職種に向いていると考えます。 成果と課題は？ ナノ単科で学んだことを実践している例として、AIを活用した文章のブラッシュアップや資料整理が挙げられます。具体的には、作成したメールやプレゼン資料をAIにチェックさせ、そのフィードバックをもとに職場内で意識改革や情報共有を進めています。一方で、AIに頼りすぎた結果として、独自の考察が不足してしまう場面や、最適な利用タイミングが見極められずに困ることもあり、今後の課題として改善に取り組む必要があると感じています。

視覚化のコツは？ 相手に伝えるべきメッセージを視覚化するためのポイントについて学びました。具体的には、【グラフの見せ方】、【文字表現の工夫】、【スライドの丁寧な作り方】、そして【良い文章の条件】といった点に注目しています。これらを意識することで、伝えたい内容を読み手に分かりやすく届けられると感じました。 情報が埋もれる？ これまで、自分の作った資料やスライドが情報過多で、伝えるべき核心部分が埋もれてしまっていたと反省しています。今後は、何度もアウトプットを繰り返し、自分のものにしていくことで、要点をよりスマートにまとめて伝えられるよう努めたいと思います。 資料は何が違う？ たとえば、プロジェクトの説明や障害報告、スキルトランスファーといった種類の資料作成では、それぞれ読み手と伝えるべき内容が異なります。しかし、基本となる【グラフの見せ方】や【文字表現の工夫】、そして【スライドの丁寧な作り方】を活用することで、読み手が悩むことなく内容を理解できる資料が作成できると実感しました。 ブログ作成の秘訣は？ また、技術ブログ作成の際には、【良い文章の条件】をもとに「何を伝えたいのか」を明確にしながら、効果的なアイキャッチや適切なフォント・色使い、読みやすい体裁を常に心がけることで、読み手の興味を引く記事作りにつながると考えています。 メールで伝える力は？ さらに、日々のビジネスメールにおいても、相手に読みやすく、返信しやすい内容を意識することが大切だと認識しました。これにより、コミュニケーションがより円滑になると感じています。 グラフ選びはどう？ 最後に、従来はグラフの作成にあまり深く考慮していなかった部分を見直し、今後は伝えたい内容にマッチしたグラフの選定を心掛けることで、情報の整理・伝達をさらに強化していきたいと思います。

分析の基本を理解するには？ 講座全体を通して学んだことのポイントは以下の通りです。 まず、分析についてです。分析とは、比較することと同義です。そして、問題解決のプロセスにおいては「What→Where→Why→How」の順序で進めることが重要です。平均値を見る際には、そのばらつきにも注意を払いましょう。対策を決定する際には固定的にせず、柔軟に対応することが求められます。また、生存者バイアスに影響されないように注意し、生存者と非生存者の両方に目を向け、データの分布全体を分析する必要があります。結果を他人にわかりやすく伝えるためには、データのビジュアル化が有効です。 戦略策定で役立つ方法は？ 次に、下半期の戦略策定です。クライアントの下半期戦略を作成する際に、講座で学んだ分析のフレームワークを活用することができます。 データをどう活かすか？ さらに、分析結果の資料への落とし込みについてです。クライアントの意思決定を支援することを目的として、データの見せ方に工夫を凝らします。 データ分析の効率化を目指すには？ データ分析のやり方の向上も重要です。AIなどのツールをうまく活用することで、精度の高い分析を短時間で実施します。必要最低限の情報をもとに素早く答えを出して実行する。このサイクルを多く回すことで、最短で最大の効果を生み出すことが可能です。 効果的なデータ伝達法は？ 最後に、データ分析結果の伝え方についてです。対峙する相手は数値分析を本職としていないことが多いので、単なる数値の伝達だけでは不十分です。データを可視化し、クライアントの課題を踏まえたフォーマットに変換します。クライアントが知りたいのはビジネス上のインパクトです。そのため、ビジュアルで見せたり、ビジネス言語で表現して、一目で理解できるようにすることが重要です。

なぜ再確認する？ 批判的思考を意識することと、ピラミッド・ストラクチャーの活用の重要性を再確認しました。 本当に見えてる？ まず、批判的思考についてですが、人には思考のクセがあり、論理的に考えたつもりでも偏りが生じることがあります。このため、「それって本当なのか」「他に視点はないか」といった問いを心がけることで、物事を多角的に捉えられるよう意識しています。以前よりこの考え方を実践しており、アウトプットの質が向上していると感じているので、今後も継続していきたいです。 本質は明確？ 次に、ピラミッド・ストラクチャーですが、何かを考える際には最初に「本質は何か」「本質から外れていないか」を考え、イシューを特定することが大切です。これにより、的を射たゴールに向けて行動を開始できます。その後、メインメッセージとこれを支えるキーメッセージを組み立てることで、納得性の高い説明ができるようになってきています。こちらも引き続き意識していきます。 どう伝え上げる？ 資料作成や後輩指導においても、これらの思考法が役に立っています。「なぜそれをやる必要があるのか」「どのような効果があるのか」「本当にそうなのか」と自問しつつ、読み手を意識した資料を制作することで、その質を向上しています。また、後輩の指導にも活かしており、単に修正点を指摘するだけでなく、その背景を説明することで指導の質が高まります。こうして後輩に教えることで、自分自身のスキルアップにもつなげています。 指導で躍進は？ 最後に、後輩指導の際には批判的思考を持つことを重視し、「本当にそうなのか」という観点で指導をしています。これにより、自身と後輩双方の思考の質を高めていくことを目指しています。常に「本質は何か」「本質を捉えているか」といった観点を持ち続けるよう努めています。