(22ページ目)

自分 ✕ イメージ

に関する学び

---

数字の裏側は何？ 財務諸表を実務に紐づけて理解することで、単なる数字の羅列だった情報に対する苦手意識が解消され、生きた情報として捉えられるようになりました。数字の裏側にある仕組みや背景を考察することで、より深い理解が得られると感じています。 多様な視点は何？ また、グループワークでは、自分にはない多角的な視点や他業種ならではの鋭い意見に触れることができ、大きな刺激を受けました。多様な知見を取り入れることで、自身の思考の幅が広がる実感があります。 背景を探る理由は？ 具体的には、①自社の決算資料を見る際に、単に「利益が出ているか」を確認するだけでなく、「なぜこの数字になるのか」という背景の仕組みを共に考えるようになりました。②ビジネスプランを聞くと、すぐにバランスシートのある項目の動きが損益計算書の利益率にどのような影響を与えるのか、頭の中で具体的にイメージできる状態を目指しています。

伝わる文章はどう伝える？ 自分の伝えたいことが先行してしまい、相手に本当に理解してもらえているかどうかをあまり意識できていない印象です。まずは、主語や述語、文章の長さ、そして何を結論として伝えたいのかを明確にすることが重要だと感じています。自分の作った文章が実際に伝わっているかを、他の人に確認してもらうなどして、日常から意識していきたいと思います。 全体の伝え方はどう？ また、普段のメールやチャット、資料作成など、あらゆるコミュニケーションの場面で相手に伝わるかどうかを意識していく必要があります。相手に正しく理解してもらえなければ、同じイメージを共有できず、結果的に誤った解釈や方向性のずれ、そしてやり直しが発生する恐れがあります。そこで、今回学んだピラミッドストラクチャーなどの手法を活用し、伝えたい内容を整理していくことで、小さな改善から着実に伝わる文章を目指していきたいと考えています。

どうして自己成長できる？ 現在進行形で仕事をこなしながら、自己成長に繋がるスキルを身につけようとしている参加者が多いことに、非常に心強さを感じました。私自身はまだ進め方に迷っている部分もあり、皆さんの取り組みを参考にしていきたいと思っています。 どうやって全体像を掴む？ 全体像を把握できる時とそうでない時がある中、特に把握が難しいパターンについて、今回学んだことからさらに掘り下げてみたいと感じました。現段階では自分の中に十分に落とし込めていないため、どのように活かしていけばよいかを日々考えながら取り組む所存です。 振り返りはどう活かす？ また、具体的なイメージを持って取り組むために、振り返りの時間が必要だと実感しました。日常生活の中では何気なく忘れてしまいがちですが、まだスタート地点にも立っていない状況に焦りを感じつつも、コツコツと続けることの大切さを改めて認識しました。

AIリテラシー向上はどうする？ 「AIリテラシー」を向上させたいという思いが強くなりました。漠然と浮かび上がる回答を基に考えるのではなく、具体的なイメージを持ってスクリプトを作成することで、アウトプットの質を高める対話を重ねる必要性を感じています。 プロ意識と判断力はどうなる？ また、「自分にできないこと」を任せるのは趣味の範疇に過ぎないと捉え、業務においてはプロフェッショナルとしての知見を培い、的確に判断できる力を磨くために、AIの活用を進めていきたいと考えています。 研修で活用すべきは何？ さらに、研修やコンサルティングの場面でどのように活用できるかについて、引き続き情報収集を行う方針です。具体的な取り組みとしては、ノートブックMLにすべての資料を格納して資料の生成を行う方法、GPTsを活用して有用なツールを調査する方法、スクリプト集などを参照する方法などを検討しています。

AIの目的はどう定める？ AIを活用する際は、具体的な目的を持つことが大切だと感じました。これまでの私はAIの使い方がひとつのパターンにとどまっており、さまざまな可能性を感じながらも具体的な使用イメージがあまりなかったのですが、ライブ授業やグループワークで他の受講生が実践している多様な使い方を知ることができ、大変参考になりました。 活用方法は何がある？ 具体的には、会議の議事録作成、メールの要約、翻訳、上司への報告、アイディア出し、効果的なプロンプトの作成、さらにはAI秘書の作成など、さまざまな場面での活用方法が考えられます。これらの方法を実践するにあたり、まずはGEMSの作成を行い、初手としてAIに相談する行動を取ることが推奨されています。また、自分自身の個性に沿ったアウトプットをどのように実現していくかという点についても、今後の課題と感じているところです。

AI活用の方向は？ 最後の学びの整理では、これまで漠然としていた考えが整理でき、今後どのようにAIを活用すべきかという方向性を見出すのに大いに役立ちました。 ワークショップはどんな効果？ また、ワークショップや演習の際は、自分の業務にどう活かすかという具体的なイメージは湧きにくかったものの、再度整理する際に行ったチャットでのやり取りは新たな気づきを得る貴重な機会となりました。 業務活用のヒントは何？ さらに、業務での活用については、これまで経験したことのない領域の知見を得たり、フレームワークに沿ってクライアントに提供できる形に変換するなど、思考を整理してアウトプットするツールとして有用であると感じています。加えて、現在もリーガルチェックや申請業務の抜け漏れ確認にAIを利用しており、今後は業務の進捗に応じたチェック作業にも活用していきたいと考えています。

AI活用はどう変化？ AIの活用法が根本的に変わる学びを得たと実感しています。これまでは情報収集と要約に依存していましたが、今後は情報収集に加え、仮説を立てプロトタイプの設計、さらには検証までを一連のプロセスとして取り組む必要があると感じます。 仮説構築はどう進む？ 特に重要なのは、仮説の構築です。自分自身でイメージを持ちながらも、AIに一緒に考えてもらうことで、自分にない発想を効果的に補完することが可能になります。 商習慣はどう見る？ さらに、従来の商習慣や文化に対して疑いの眼を持つことも大切です。本年度より一次産業に関わる商材を担当することになり、これまでの歴史には敬意を示しながらも、斬新な視点でアプローチを進めたいと思います。AIを活用しながら仮説を構築し、プロトタイプの設計と検証を繰り返すことで、新たな価値創造に挑戦していきたいです。

基本の意義は何？ 初めは「ここにきて、日本語を正しく使う」から始めるのかと驚きました。しかし、正しい主語と述語の役割を理解し、手順を踏んで文章を書く方法を体系的に学べたことは大きな収穫でした。基本を大切にすることの重要性を改めて実感しました。 事前確認はなぜ？ また、チームミーティングや部門外との調整の際の事前内容確認に活用できると感じました。自分では理解しているつもりで、イメージを共有して話している場合でも、相手が持つイメージとは異なる可能性があるため、誤解なく同じイメージを共有することが大切だと考えます。 伝わり方をどう工夫？ 文章や話し言葉だけでなく、図示するなど相手に伝わりやすい工夫が必要だと感じました。さらに、事前準備を怠ると相手の時間を奪ってしまうという責任の重さを痛感し、今後は言葉や文章を正しく丁寧に使うことを意識していきます。

問題点はどう把握？ プロセスや構造に分けて問題点を特定することが、その後の質に大きく影響すると実感しています。まず、問題点を明確に洗い出し、その原因に対して仮説を立てるプロセスが重要です。仮説を検証するために、データをもとに検証を行い、比較という視点を取り入れることで、効率的かつ網羅的な検証が可能になると考えます。 仮説の基礎は何？ 良い仮説を立てるためには、具体的なイメージを描くことが不可欠です。そのためには、まず自分の実際の経験に基づいた知見を持つこと、また他者からの豊富な経験を聞くことが有効です。さらに、異なる部門や業界の意見に触れることで、知見に化学反応が起こり、新たな視点を取り入れることができます。 知見を守る秘訣は？ 結果として、経験の幅と質を高めることで、絶えず学び続けながら自分の知見の鮮度を保つことができると考えています。

生成AIの進化に気づく？ 多種多様な生成AIが存在する中で、どの場面でどの生成AIを用いるべきかという大まかなイメージはつかみ始めました。しかし、生成AIは日進月歩で進化しているため、当時の状況とは異なる場面が数多く生じているはずです。そのため、常に新しい技術に触れ、自分が必要とする場面に迅速に活用できるよう、今後も努力していきたいと考えています。 講義後の学びをどう活かす？ 講義を受けた直後、講演会の案内状の誤字チェックに取り組んだところ、作業時間の大幅な節約につながったと感じました。英論文の日本語訳や、その論文をまとめたスライドの作成など、活用できるシーンは非常に多く、今後の利用が楽しみです。一方で、議事録作成においては、音声を文字に変換する工程がうまくいかず、途中で挫折しました。より精度の高い手法を模索し、改善を図りたいと思います。

考え方から視覚化へ進化 Week01からWeek04までの学びを通じて、「考え方」や「文章化」から「視覚化」へと自らの理解が深まってきました。相手に何を伝えたいかを「視覚」的に表現することが重要で、学んだことが線として繋がる感覚を得ています。 最適なグラフ選びの重要性 「視覚化」の過程で、適切なグラフを選択することが大切です。データが時系列の場合は縦の棒グラフ、経緯や変化を伝えたい場合には折れ線グラフが推奨されます。特に、普段の仕事では「帯グラフ」を使う機会が少ないことに気づきました。 読んでもらえる文章を目指して 良い文章には目的性、読者理解、しっかりした内容、読んでもらえる要素が必要です。特に、タイトルやリード文に工夫を凝らすことで、興味を持たせることがポイントです。キャッチーなタイトルとアイキャッチを意識して作成します。

「捨てる」は必要？ 講座全体を振り返る中で、印象に残ったのは「捨てる」という言葉に対する否定的なイメージです。一見、不要なものをすべて除去するようなネガティブな印象を受けますが、実は本来のありたい姿に近づくために必要な考え方であると再認識しました。不要なものを当たり前とするのではなく、理論に基づいたデータの解析や選択が不可欠であると感じました。 現状リセットはどう？ 自部門の業務にあてはめると、不具合対策の一環で設計時に追加された検査作業など、当たり前になっている工数を見直す必要があります。まずは「捨てる＝元に戻す」という視点で、現状をリセットすることから取り組み、そのためのデータ収集を確実に行います。その上で、元の状態に戻した後の改善策は、現場の努力の成果として、現場目線と会社目線の両面から業務を推進していきたいと考えています。