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本 ✕ 使用

に関する学び

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平均って何だろう？ 基本的な代表値である平均とばらつきを再確認しました。また、関連するフレームワークの動画を通じて、単純平均、加重平均、そして幾何平均といった具体的な計算方法が存在することを学び、以前は知っていた幾何平均についても、計算方法や名称を含めて改めて理解することができました。 中央値はなぜ大切？ 技術職として、日常的に平均値や標準偏差を用いたばらつきの分析を行っています。中央値については、その定義や目的を理解しているものの、実際の業務では頻繁に使用することはありません。しかし、中央値が持つ目的を意識し、グラフや図を用いて全体の分布や外れ値の有無を確認することで、解析の正確性を担保していると感じています。 外れ値の確認方法は？ また、普段からデータに触れる中で、改めて図での表示を行い、データの前処理における外れ値の存在を意識することの重要性を再認識しました。どの業務においても、正しい目的意識を持つことが根幹であると実感しており、今回学んだ単純平均、加重平均、幾何平均を活用して、目的に即した正確な解析を進めていきたいと考えています。

基本的な考え方を学ぶ 本講座を通じて、考え方の基本や手法を学びました。特に重要だと感じたことは以下の3点です。 第一に、考え方は偏りが出やすいということ。次に、考え方を広げるためにツール（ピラミッドストラクチャーやMECEなど）を使用すること。そして第三に、客観的に見て本当に正しいかを確認することです。 直感よりも分析を重視 これからも忘れないでいたい点は、直感ですぐに動くのではなく、きちんと立ち止まり、分解して考えることです。これは特に、同僚や上司、取引先への企画や提案、ディスカッションやコミュニケーションツールでのやり取り、そして抽象的な問題が発生したときに意識して行動していきます。人に正しく伝えることが最も重要だと考えています。 クリティカルシンキングの実践 今後始めたいこととしては、クリティカルシンキングのインプットを継続することです。逆に、何事もいきなり清書から始めることを止めたいと思います。そして、クリティカルシンキングのアウトプットを続けていきたいです。 これらを引き続き実施することで、効果的に活用していきます。

AIの強みは何？ 質問に普通に答えていくだけでプロンプトが完成していく様子に驚きを感じました。各AIには得意とする分野と不得手な分野があると知り、社内で使用できるAIについて、どのようなことに強いのかを確認する必要性を実感しました。 業務効率はどうなる？ また、照合作業や入力業務を中心に行っているメンバーだけでなく、全体の業務効率を上げるためのツールとしてプロンプトの活用が可能だと感じました。ただし、そうした業務を実際に担当している方々にプロンプト作成を任せるのは難しいため、自分自身がプロンプトを考えるか、それに適したポジションの人材が必要だという印象を持ちました。 打合せ整理はどう？ さらに、自分の考えを整理したり、打ち合わせの内容をまとめる際にもこの手法が役立つのではないかと考えています。 型の存在は本当？ 今回出てきたプロンプトを通じて、決まった型（書式）のようなものが存在するのかという点にも興味が湧きました。また、どのような聞き方をすれば正解に近い回答を得られるのか、質問の仕方の工夫がとても重要だと感じました。

AIとセンサーの組み合わせは？ AIと各種センサーを組み合わせたアイデアを考えてみました。結局、AIは単なる処理装置の一つであり、どのようなインプットを与え、どのようなインタフェースを用い、どのようなアウトプットを得るかが、ビジネス化における差別化のポイントになると感じます。 プロンプトのコツは何？ また、どのようなプロンプトを書くかについても、文章生成AIにどのような情報を与えるかのコツに通じると考えています。 AI利用は本当に効率的？ 今週、職場で他の方がAIを活用している様子を客観的に観察する機会があり、大変勉強になりました。確かに、AIを使いこなすことは重要ですが、AIに頼りすぎた結果、かえって効率が落ちる場面も見受けられました。 ツール使用の最適タイミングは？ もちろん、AIとはいえ便利なツールの一つに過ぎず、最適なタイミングで適切なツールを使うことは従来と変わりません。特に、誰でも手軽に使えるために普及が早く、使わない、もしくは使いこなせないことがすぐに大きな遅れとなる点は、今後も注意すべき点だと思います。

生成AIの学びは？ 生成AIを業務で活用する中で、いくつかの落とし穴について具体的な学びを得ることができました。たとえば「今週の学習を整理」のパートでは、生成AIにアウトプットを丸投げすると、文章作成や評価のスキルが低下してしまう危険性を実感しました。最終的なファクトチェックや判断は必ず人間が行うべきであり、その重要性を改めて認識させられました。 翻訳の意義は？ また、英語や他言語の情報源から統計やデータを取得し、発表スライドに落とし込む際は、出典元の原文を残しつつ日本語訳を併記する方法が有効です。これにより、ファクトチェック時の追跡や、翻訳で失われた細かいニュアンスの確認が可能となり、資料全体の信頼性を高める効果が期待できます。 説得力の低下は？ さらに、最近では生成AIを活用したレポート作成において、内容が希薄になりがちであるとの指摘もあります。生成AI特有の表現やフォントの使用により、説得力が低下するケースが目に付くため、こうした点については今後、他の受講生と共有し、改善策を模索していく必要があると感じています。

財務諸表の役割はどうなってる？ 財務諸表は、事業の状況を定量的に把握するための重要な資料です。基本的な３種類には、P/L（ある期間の収益や利益の状況を表す）、B/S（事業運営に必要な資金の調達方法と使用用途を示す）、C/S（一定期間におけるキャッシュの増減を明らかにする）があり、それぞれ異なる視点から事業の健全性を測ることができます。 プロジェクトの試算はどうする？ 現在取り組んでいるプロジェクトにおいては、これらの財務諸表を分析し、将来のシミュレーションを実施できるようになりたいと考えています。現状では上司が試算を行ってくださっているため、今後は自分自身で実施できるようになることを目標としています。 競合比較で見えてくるのは？ また、競合との比較を通して自社の資金運用や収益の仕組みを明らかにすることも大切だと感じています。担当プロジェクトでは、競合や自社の状況を分析する際に、グループメンバーに任せるのではなく、自ら積極的に手を挙げる姿勢を持ち、業務時間の確保のためにその他の業務も先回りして段取りを整えるよう努めています。

グラフの選び方は？ スライド作成に限らず、メールや文章作成時にも役立つポイントが多く含まれていました。特にグラフ作成においては、何を表現したいのかを明確にし、その目的に適したグラフを使用することが大切です。なんとなくでグラフを選ばず、読み手が一目で何を言いたいかが伝わるように意識します。 他者の視点を採る？ 現在、市場分析でBIツールを使いながらグラフを作成しています。その際、どのグラフが最適かを考慮して選択しています。作成したグラフをスライドにするときには、シンプルなタイトルと内容を心がけ、全体がすぐに理解できるようにしています。しかし、作成者本人ではなかなか読み手の視点に立てないため、第三者にもスライドを確認してもらい、意見を収集しようと考えています。 どう伝えるのが良い？ 伝えたい内容とその目的を整理し、漠然とした選択でグラフを使わないことが肝心です。読み手に過度な解釈を強いるスライドや資料、文章にはしないように心がけます。第三者にフィードバックを求め、修正を加えながら、伝えたいことが正確に伝わる内容に仕上げます。

提案資料はどう伝える？ 業務推進に必要な提案資料の作成にあたっては、まず提案の目的、もたらすメリット、必要性、関係者への影響などをスライドに分かりやすくまとめることが大切です。資料作成時は、伝えたい内容や数値データに合わせたグラフを選び、例えば時系列データには棒グラフ、変化や推移を示す際には折れ線グラフを使用するなど、見せ方を工夫します。また、各軸には忘れずに単位を入れ、タイトルは内容が一目で分かるように工夫する必要があります。さらに、文字の表現やフォント選び、下線、太字、色などを活かしながら、情報が具体的に伝わるスライド作りを意識しています。 メールで本当に伝わる？ 今回の講義を通じて、メールなどのコミュニケーションでも注意が必要だと実感しました。自分が発信するメールが必ずしも相手にしっかりと伝わっていない可能性があるため、タイトルやリード文、本文の構成をシンプルかつ要点が伝わるように工夫することが求められます。短い文章で必要な情報を明瞭に伝えることを意識し、読み手に負担をかけないコミュニケーションを心がけたいと考えています。

切り口はどう決める？ 数字データを分析するとき、つい同じ刻み幅で分解してしまいがちですが、仮説に基づいて意味のある分け方であれば、必ずしも同一である必要はありません。分析の切り口は、自分が想定している以上に多く存在し、視点を変えることで、見えてくる結果も変わることがあります。このため、傾向が見えても「本当にそうか」という問いを常に持ち続けることが重要です。 新たな切り口は？ また、顧客に対するアンケートの作成やその後のデータ分析、機器の稼働率や使用者の傾向の分析、ヒヤリハットの原因分析など、これまで試みたことのない切り口から分析することで、新たな傾向が見えてくる可能性があると感じました。 展望はどう広がる？ 現在、私は機器の稼働率や使用者の傾向分析を進めているところです。この機会を利用して、分析の切り口を増やす意識を持ちます。利用頻度の高い機器と低い機器について、設置場所や機器の導入日、使用者の属性、利用するまでの距離、研究領域別など、さまざまな要素を考慮しながら分析し、どのような傾向が見えてくるか探っていきます。

数値の見直しは？ 昔から用いられている数字の指標は、単一の平均値で表現されることが多いため、別の数値の捉え方をすると、販売手法を変更した際に新たな発見や結論が導かれると感じました。 可視化の意義は？ 最近はデータ量が増えたことで、可視化にあまり重点を置かなくなっていましたが、見えるものから得られる情報も、適宜プロセスに組み入れると有用だと思います。 評価視点を変える？ 自分が現在行っているパフォーマンス指標についても、どの視点で実績を評価しているのかを意識し、他の数値の読み解き方が可能かどうか確認し、日々の業務に役立てたいと考えています。特に、これまで使用してこなかった幾何平均や中央値については、意識して活用するようにしたいです。 データ活用方法は？ また、商品実績の追跡は頻繁に行っていますが、カスタマーデータの分析は十分ではなかったため、カスタマーデータを改めて商品実績の分析に生かすことで、より多くの情報が得られるのではないかと考え、本日学んだ内容を業務に活かしていく所存です。

構造的に考える重要性とは？ 構造的に考えることは非常に重要です。結論を先に提示し、それを支える根拠や細分化された情報を補足することで、論理的で分かりやすい文章を作成できます。主語を省略せず、正確な日本語を使用することも意識すべきポイントです。 ピラミッド・ストラクチャーを活用するには？ ピラミッド・ストラクチャーを意識し、どの要素がどこに当てはまるのかを考えながら、自分の主張をしっかりと理由付けします。たとえば、お客様に営業を行う際や社内での打ち合わせ時には、最初に結論を述べ、それに続く根拠を明確に伝えます。資料作成やメール、チャットツールでの連絡でも、分かりやすい文章を心がけ、主語を明確にすることや手順を追って説明することを意識します。 効果的なコミュニケーションのコツは？ また、上司に連絡する際やチームで打ち合わせを行う際には、結論とそれを支える根拠、さらに補足情報を包括的に発表します。お客様に商品を紹介する際や提案をする際には、納得感のある形で主張と根拠をセットで伝えることが重要です。

数字選びはどうすべき？ 代表値やばらつきを考慮し、適切な数字を選ぶ重要性について学びました。データには多様な側面があり、集計して表にまとめる際には、その背景となる意味を正しく理解する必要があります。 データの組み合わせは？ また、他者のデータを確認する際も、各数字がどのような要素で構成されているかを意識することが大切だと感じました。たとえば、会議室の使用率や社員の出社率といった具体的な数値をデータベースでチェックし、分布図を用いて関連性を見出そうと試みた経験があります。こうすることで、新たな視点から情報を捉えることができました。 情報整理のコツは？ さらに、過去の購買履歴をグラフ化するなど、複数のアプローチでデータに向き合うことで、細かい点まで確認し、本当に必要な情報を抽出するプロセスが重要だと再認識しました。まずは細かいデータを収集し、グラフ化やピボットテーブルを活用して全体像を把握し、さらにまとめられるデータは一つの図に統合することで、情報を整理しやすくすることが効果的だと感じています。