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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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に関する学び

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データ・アナリティクス入門

Excelで挑戦！学びが広がる統計

視覚化は助けになる？単純平均や中央値は、日常の業務でもよく使っていますが、ヒストグラムなどのグラフを併用することで、さらに大きなメリットが得られると実感しました。視覚化することで現状を把握しやすくなり、そこから問題点に着目して仮説を立てやすくなりました。 Excelで計算は簡単？一方、幾何平均や標準偏差の計算は難しく感じる部分もあり、Excelの機能を利用して取り組んでみようと思います。具体的には、幾何平均を用いてお客様のビジネス成長率を把握したり、スタッフのKPI評価の手段として活用できる可能性を感じています。√が含まれる計算には少し抵抗がありますが、まずはExcelでシンプルな例から挑戦していくつもりです。

50代女性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

試して分かる、プロンプトの魔法

プロンプトの進化は？メタプロンプティングを利用することで、プロンプト自体を改良できる点に驚きを感じました。プロンプトが自然に改善されていく様子は非常に興味深く、その効果を実感しています。複数保存機能は？また、作業用のファイルを複数保存できる機能はとても有用だと感じ、実際に活用してみたいと考えています。生成AIの活用は？さらに、英語で書かれた資料の解読作業を生成AIに任せる試みも面白いと思います。文章の比較や、どちらが自社にとって有利かを判断させるといったプロセスを実践してみたいです。加えて、語調の調整機能も非常に魅力的であり、実際の業務で活用する可能性を感じています。

50代男性乳製品次長

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戦略思考入門

費用対効果が鍵！資料改革のすすめ

資料の利用目的は？従来から続いている業務の中には、その資料が誰に向けて作成され、どのように活用されているのかが不明なものがあります。確かに、これらの資料は必要な際に参照したり、説明の補助として利用できる場合もありますが、頻繁に使用されるものではないため、必要となった時点で新たに作成しても十分に対応可能と考えられます。定期作成資料の整理は？そこで、まず定期的に作成されている資料を一覧にまとめ、利用対象者や活用内容、利用頻度などを整理し、費用対効果を検証することが重要です。不要と判断される資料については、廃止の方向で検討していくことで、より効率的な業務運営が実現できると感じています。

30代男性石油・エネルギー・ソーラー・グリーンテック一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

疑う心が拓くAIの可能性

生成AIの本質は何？生成AIは膨大なデータを記憶し、それを確率的に予測・アウトプットする仕組みであるという点について理解できました。何ができ、何ができないのか、信頼性はどうなのかという疑問を抱きながらも、アウトプットをそのまま受け入れるのではなく、比較検証や否定的な視点から利用する重要性を感じました。仮説が創る未来は？また、さまざまな事実を分解し、仮説を立てることでビジョンや構想を策定する際に、この仕組みが従来以上に現実に近いアイデアの実現に寄与すると考えています。そのため、ビジネス知識や地政学、外部からのインプットの収集が一層必要であるという認識に至りました。

50代男性機械部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIと切り拓く自分らしい未来

生成AIで何を学ぶ？生成AIの活用によってビジネススキルを向上できると期待し、ナノ単科に参加しました。その中で、より深い視点を得ることができ、新たな価値提供とは単に生成AIを利用するだけではなく、もっと大きな目標に向かって取り組むことだと学びました。業務改善はどうなる？また、業務の洗い出しや効率化にも生成AIが大いに役立つと実感しました。洗い出した業務プロセスを最適化することで、さらに新たな価値を創出できる可能性が広がります。加えて、生成AIの活用スキルを高めることで業務の標準化が進み、組織全体の向上にも寄与できると思います。

30代男性自動車一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実体験で学ぶ生成AIのコツ

AIは見直すべき？ AIで生成された文章は、最終的に自分の目でしっかりと確認する必要があると改めて実感しました。さらに、AIの種類ごとに得意・不得意の分野があることや、プロンプトを適切に設定しないと期待した結果が得られないことにも気づきました。資料作成は効率的？また、資料作成のためのリサーチ、出典の明示、文章の作成や要約といった業務において、生成AIを活用する可能性を感じています。今後は、実際に生成AIを利用して効率的な資料作成を行っていきたいと考えています。特に、英語の文章の翻訳や要約に生かすことができると期待しています。

50代男性乳製品次長

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クリティカルシンキング入門

多角切り口で読み解く顧客戦略

データ分割の意義は？データ分析では、複数の切り口からデータを分割することの重要性を学びました。1、2つの切り口だけでは、誤った解釈に陥る可能性があることを、サンプルデータを通して実感しました。また、切り口を検討する手法として「MECE」を学んだことも印象に残っています。顧客分析の工夫は？この考え方は、顧客分析にも応用できると感じました。自社製品を利用する顧客と利用しない顧客を、さまざまな切り口で分類し、それぞれの原因を追究することで、有効な顧客アプローチの立案に繋がると実感しています。

30代女性スペシャリスト

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生成AI時代のビジネス実践入門

気づきと挑戦：プロンプト活用術

プロンプトは何故重要？これまで主に対話形式で活用していたため、プロンプトという概念とその作り方の重要性に気づきました。多くの方が資料作成や情報収集に活用しているのを見て、私もさらに一段階進んだAIの利用法を習得したいと考えるようになりました。 AI活用はどう考える？また、自分の業務において何が常に引っかかっているのか、AIをどのように活用して解決へと導くのかを見極める必要性も感じました。既にパッケージ化されたツールとAIの可能性との違いについて、じっくり考えていきたいと思います。

50代女性部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで契約書改定の未来へ

AIで変わる改定作業は？契約書の改定の場面では、生成AIを活用することで作業時間の短縮が期待できると考えています。そのため、メタプロンプティングを利用し、最適なプロンプトを設定することで、より効率的な作業が可能になると思います。契約知識はどう高める？また、契約書に関する知識を深めることで、リスク管理にもつながると感じています。今後は、メタプロンプティングの活用を中心に、契約書改定作業の効率化と安全性向上を目指していきたいと考えています。

50代男性乳製品次長

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