データ・アナリティクス入門

ライブ授業で変わる思考法

どうして論理視点は未習熟? 分析が何であるかについて、これまで十分に理解できていなかった私にとって、LIVE授業と動画学習は大きな発見でした。実際の授業内容や人事部のやり取り、クイズによって考える時間を設けられても、今まではロジカルな視点で物事を捉えられていなかったことが痛感されました。そのため、本講座を通じて、従来とは異なる視点から問題を考察する方法を習得したいと考えるようになりました。 チーム分析で何が見えた? また、チーム全体のパフォーマンスや、各メンバーのパフォーマンスが過去と比べてどのように変化したのか、さらにはチーム内での比較や、問い合わせ件数、具体的な内容の分析を行うことで、現状把握と今後の対策に役立てることができると実感しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説で切り拓く成長の軌跡

なぜ初期仮説が肝心? PDCAサイクルよりもOODAループが注目される中で、その理由を改めて理解することができました。仮説を立て、検証しながら行動し、さらには修正を重ねる。この一連の流れにおいて、初めに立てる仮説の精度が、個人や組織の生産性に大きく影響することを実感しました。 どうして全体で検証する? また、仮説検証の進め方は、たとえ職種や部署が変わっても普遍的に必要な能力であると感じています。新設部署において、これまで実施してこなかった施策やツールを事業全体に導入・浸透させるため、常に仮説を持ち、行動し、その都度修正を加える重要性を再認識しました。さらに、仮説検証とAIの効果的な組み合わせや共存の方法についても追求していきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

明確な指示でAIの可能性を拓く

講義の理解をどう深める? 講義は、根柢の考えを理解した上で、具体例を交えながら動画で解説される形式となっており、とても分かりやすかったです。多数のAIの使い方が示される中で、AIは幅広い作業をこなす一方で、その成果は指示を出す人間の考え方の深さに依存するという点が印象に残りました。目標やゴールに向けて、どこまで計画されているかが重要であると感じました。 AIへの指示はどう伝える? 部下に対する指導や指示を行う際と同じように、AIにも期待内容や達成方法を明確に伝え、サポートを的確に行う必要があると考えています。また、もし指示がうまく出せない場合には、AIとの対話を通して改善点を見出し、より良いアウトプットが得られるようにしていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で広がるAI学びの可能性

生成AIの回答は信頼できる? 生成AIは、公開されている事実に基づいた情報を元に文字を組み合わせ、確率的に判断する仕組みであるため、意図しない誤回答が発生する可能性があることを学びました。また、下書きや情報整理を経て、最終的には人が判断する重要性も理解するに至りました。加えて、各自の役割を明確に分担し、把握して進める必要があると実感しました。 育成プランはどう変化する? さらに、異動者向けの育成・教育プラン作成において、従来活用していた一般的な内容のブラッシュアップを目的に、AIを参考資料として活用してみました。今後は、専門分野における理解度の把握や内容の充実に向けても、AIの活用を進め、プランの質をさらに向上させていこうと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアアンカーで見える本当の自分

キャリア自己理解の鍵は? キャリアアンカーという言葉は以前から耳にしていたものの、実際に学んだのは今回が初めてでした。そのため、どのような概念なのかという基本から自分自身に当てはめて考える過程がとても刺激的でした。また、自分が何をモチベーションにしているのかを再確認できたことは、部下のモチベーション管理においても大いに役立つと感じています。 集団の動機は何だろう? さらに、所属している集団全体はモチベーションが高いものの、個々のメンバーが持つ細かなモチベーションは異なるはずです。これを機に、一人ひとりが何に動かされるのかを改めて考える必要性を感じました。また、具体的な時間を確保して改めて話し合うことが、良い振り返りの機会となると思います。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で見つけた自分の宝物

自分の癖、把握できる? 人の思考には独自の癖があり、自分の考え方の傾向を理解することが、偏った判断を避けるために重要です。議論や意思決定を行う際は、視点、視座、視野という三つの切り口を柔軟に広げたり絞ったりすることで、多角的な分析が可能となります。また、分析のために情報を分類する際は、重複や抜け漏れがないように注意する必要があります。 議題、どう検討する? 打ち合わせの準備段階では、議題についてさまざまな角度から検討することが求められます。同時に、自分の思考が特定の方向に偏らないよう心掛けることが大切です。さらに、他の参加者の意見を聴く際、その人がどのような視点を持っているのかに気付くことで、議論をより円滑に進めることができるでしょう。

生成AI時代のビジネス実践入門

顧客とAIが切り拓く体験の未来

顧客視点は何を示す? 工業化からデジタル化への時代変化により、従来の固定機能よりも体験の継続が価値の中心となっていることが分かりました。この変化を実現するためには、顧客中心の視点、ネットワーク経済の理解、個人データとAIの組み合わせ、そして外部の知見の活用が不可欠であると学びました。なお、理解しにくい部分もありましたが、そこに新たなビジネス機会があると感じました。 AIが切り開く未来は? これまで、私はAIを用いた調査や翻訳、分析、資料作成に取り組んできました。これらは引き続き習得していきたいと考えていますが、最後の授業では、AIによる体験価値の継続を意識した、現業の海外インフラ事業におけるビジネスモデル検討に焦点を当てるようになりました。

アカウンティング入門

実践に生きるナノ単科の学び

ライブ授業で何を実感した? ライブ授業を通じて、ナノ単科の期間中に学んだ知識が実践的に活用できると実感できたため、受講して本当に良かったと感じています。 人件費の整理方法は? また、人件費のP/L計上について、「売上に直接かかわる人は原価、バックオフィスなど基盤を支える人材は一般管理費」という整理の仕方を学ぶことができました。これにより、社内の新規事業開発における競合分析や収益計画の立案に、より実践的な視点で取り組むための基礎が整ったと感じています。これからは、事業内容と提供価値をしっかり理解し、財務諸表上でどのように反映されるのかを読み解きながら、競合との差異を分析し、提供価値に紐づいた収益計画が立てられるよう努めていきたいと思います。

マーケティング入門

ペインポイントがつなぐ成長のヒント

ペインポイントって何? ペインポイントという概念を初めて知り、大変参考になりました。特にタクシーのサービスが、利用者の苦労を的確に捉えていると感じた点が印象的です。また、ウォンツとニーズが「需要」と「供給」という言葉で捉えられることも、個人的には覚えやすく感じました。 自動処理の悩みは? 日々の業務で、月次資料の自動処理に多くの時間を要している点や、分析用の数字作成に時間がかかっている点が、企業全体のペインポイントであると実感しました。こうした背景から、経営層がデータ基盤の整備を進めようとしている理由が理解できました。今後、構築作業を進める中で、さらに具体的な点に踏み込む際にも、ペインポイントの意識を忘れずに取り組んでいきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

未来に羽ばたく学びの力

生成AIはどう予測する? 生成AIは、人間と同じように意味を理解しているのではなく、次に続く単語を統計的に予測していると考えられます。一方で、文脈を読み取り、推論を行う能力もあるため、生成AIに何ができるか、何が苦手かを検証するためには、どのような問いかけが適切かを自ら考える必要があります。その過程では、物事を分解し、比較するという思考力が重要な役割を果たします。 問いかけの進め方は? このような生成AIの本質を理解した上で問いかけを行うことが求められます。単に疑問に思ったことをそのまま質問するのではなく、生成AIの長所と短所を把握し、自ら分解と比較を意識することで、より精度の高いプロンプトを作成することが可能となります。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIの真実に気づいた瞬間

AIの回答は統計的? 生成AIは、人間の感情の微妙な機微や前後の文脈を踏まえて判断しているわけではなく、あくまで大量のデータに基づいて最もらしい回答を統計的に導き出していることが理解できました。 質問の力量、影響は? そのため、こうした仕組みを認識した上で、質問を投げかける側の力量が回答の質に大きく影響することを実感しました。 事実確認は必須? また、生成AIから提供された回答については、従来以上にファクトチェックを徹底する必要性を感じています。統計学的な根拠に基づいた回答であるにすぎないため、質問の際には5W1Hなど、網羅性と具体性を意識した表現を用いることで、AIがより正確な回答を導き出しやすくなると考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で見つけた生成AIの可能性

生成AIはどう使う? 実際の場面で直面する課題を経験し、これまで「AIさえあれば何とかなる」と考えていた自分に改めて疑問を持ちました。どのような状況で生成AIが最も効果的に活用できるのか、日常的に意識するとともに、途切れず使い続ける習慣を身につける必要性を感じています。 仲間と意見交換は? そのため、行動計画の策定や意見の洗い出しなど、あらゆる場面で生成AIを活用する習慣を実践していきたいと考えています。また、私一人ではなく同僚の中にも生成AIのメリットを十分に理解できていない人が多い現状を踏まえ、会社全体のデジタルリテラシー向上に向けて、生成AIを使ったディスカッションを通して何ができるかを検討していこうと思います。
AIコーチング導線バナー

「理解 × 人」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right