クリティカルシンキング入門

多角的視点で掘り下げる学び

複数視点ってなぜ大切? 一つの切り口だけでなく、層別や変数、プロセスといった複数の視点からデータや現象を分類することの重要性を学びました。自分一人で思いつく切り口には限りがあるため、複数人で意見を出し合いながら、さまざまな切り口を共有していくことが大事だと感じます。 開発現場でどう活かす? また、開発職として業務に取り組む際に、得られたデータや現象の原因を洗い出すプロセスで、この手法を活用できると実感しました。一人の視点では見落としがちな要因も、他者とのディスカッションを通じて幅広い視点を取り入れることで、より深く理解できると考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く業務改革

生成AIの活用はどう? 生成AIは、ある程度のことについては的確な回答をしてくれるため、思考の整理や複雑な事項の理解に役立つと感じました。ただし、最終的な判断や自分ならではの表現を求める場合には、何かしら自分で手を加える必要があるとも実感しました。 業務改善の進め方は? 業務改善に取り組む中で、具体的な方法やそれを実際に落とし込む手段を見出すのに苦労しています。そのため、まずは業務プロセスの一部をAIに置き換えて進めてみたいと思います。また、今後はAIを活用して具体策を提示できるよう練習を積み重ねていく予定です。

アカウンティング入門

数字の裏に秘めた企業の想い

会計の多様な意図は? アカウンティングは単なる財務諸表の読み取りではなく、各企業がどのような目標を持ち、大切にしているかによって、同じ業種でも中身が大きく異なることを学びました。 部門理解は利益にどう響く? また、自分の会社だけでなく、事業部ごとに理解を深めることが重要であると感じています。そうすることで、各業務がどれほど利益に貢献しているかがより明確になるでしょう。現在は業務を効率的に進めることに努めていますが、これからは利益を生み出すことにこだわった仕事の進め方にシフトしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

平均値だけじゃ見えない本質

平均だけで判断? これまで会社内のデータが平均値で提示されることが多く、自分でも平均値だけで判断していた点を反省しました。平均値に加え標準偏差も確認することで、より正確な分析が可能になると考えています。 群ごとに違いは? 市場データを分析する際は、まずヒストグラムを用いてデータのばらつきを把握し、いくつかの群に分けることにしました。各群の標準偏差も確認し、群間での差が出ないよう注意しています。また、各群の平均値や中央値を算出することで、従来の分析との違いを明確にしていくつもりです。

生成AI時代のビジネス実践入門

あなたも一歩、未来へ踏み出す

AIの可能性と限界は? AIは分析や一般的な考察には適していますが、抽象的な指示に対しては人間の意図を完全には汲み取れないと感じています。そのため、下書きとしては有用ですが、必ず自分で一読し、納得した上で採用する必要があると考えています。 顧客提案と効率化は? また、顧客提案や文面作成、プレゼン資料の下書きに活用できる点が魅力です。さらに、顧客ニーズの把握や市場動向のリサーチにも活用できるため、特にビジネスライクな文章作成にかかる時間を効率化できると期待しています。
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