生成AI時代のビジネス実践入門

試行錯誤から生まれる学びの光

プロンプトの解決策は何? うまくいかなかったプロンプトについては、問題解決のため、別の質問をAIに投げたり、AI同士で対話させたりすることで、本来求める回答レベルに近づけるように試行錯誤を重ねています。 数字分野の活用法は? また、数字分野については業務でのAI利用を拡大する意向から、先週すでに具体的な取り組みを実施しました。今週は、証憑書類のNG判定について、AIが細部まで読み込まずに、いかに迅速にNGを判断できるかを検証中です。現状では、AIがすべての情報をいちいち解析するため、人間の目のように瞬時の判断が難しく、その利用価値を十分に引き出せていないと感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で磨くAI活用の問い力

AI活用に必要な思考とは? 今回の講座で学んだ中心的な内容は、AIを活用するうえで思考力が非常に重要であるという点でした。どんな仮説を立て、その仮説に基づいて質問するかが、得られる回答の質を左右すると感じました。また、動画で紹介されていたように、実際に手を動かして経験を積むことが、AI利用の質の向上につながると実感しました。 言語化の壁は何? 一方、講座の振り返りでは自分の考えを言語化することに苦労しました。現職場ではAIの導入が進んでいないため、今後は日常的にAIを活用し、問いを立てる力を養いながら、思考の幅を広げる取り組みをしていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

問いで見つける成長のヒント

問いにどう向き合う? 問いの捉え方次第で、思考の方向性が大きく変わるという学びがありました。まず、課題や原因を解決するために、どのような問いを設定すべきかを意識することの大切さを感じました。今ここで答えを出すべき問いは、しばしばズレてしまうため、問いは具体的に考える必要があると実感しています。 依頼はどんな工夫? また、業務を他の社員に依頼する際、まず問いから依頼内容を組み立てる方法を取り入れるようになりました。その結果、依頼した相手からの質問が減り、業務タスクの途中で生じる課題に早期に気づき、解決策を見出すことができるようになったと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

見つめる自分、磨かれるリーダーシップ

リーダーシップとは何? 6週間の受講を通じて、第一週の講義で議論した自分のリーダーシップ像が大きく広がりました。議論の結果、リーダーシップとは自分自身の言動が他者にどう認識されるかという点にあることを具体的に理解でき、今後の業務において意識的に取り組むべきスキルであると実感しています。 エンパワメントをどう考える? また、エンパワメントを促す方法や、的確な質問を用いた振り返りの実践にも強い関心を持っています。現在担当している業務について振り返る際にも、エンパワメントの視点を取り入れ、失敗やミスの反省を通して改善に活かしていきたいと考えています。

戦略思考入門

数字が示す信頼と戦略のヒント

数字は信頼の味方? 数字は行動の裏付けとして非常に信頼できる相棒だと感じました。上司から「なんで?なんで?」と質問された際、数字を根拠として示すことで、自信を持って提案できるようになりました。 新卒採用の戦略は? また、28卒の新卒採用を企画する際、特に重視すべきは非認知層の母集団形成です。そのため、まずは数字面の洗い出しから始め、どのような施策を講じるべきか、そしてその論拠を明確に示せる状態にすることが大切だと考えています。

クリティカルシンキング入門

課題解決のためのイシュー設定とその意義

イシューの設定は何が重要? イシューを見極めることの重要性を学びました。まず、何を解くべきイシューとして設定するのかを考えることが必要です。そして、そのイシューに対しての主張や根拠をセットにすることが重要です。このためには、ロジックツリーを用いて抜け漏れなくダブりなく考えることや、データを適切な形で扱うことが求められます。 提案時に
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