生成AI時代のビジネス実践入門

分解×比較で切り拓くAI活用

仮説検証の可能性は? これまで、メールの翻訳や要約など、限られた用途でしかAIを活用していなかったものの、「分解」と「比較」を取り入れることで仮説検証にも応用でき、データ指向の仕事の進め方に繋がると感じました。 データ整備は進んでる? 私が所属している会社では、売上データが商品、金額、個数といった最低限の情報しか整備されていません。そのため、まずは必要なデータ項目について社内で検討を重ねる必要があると考えました。また、生成AIの活用に関する意識も十分でないため、社内啓蒙活動が不可欠だと感じています。 成功事例はどう見る? 実際に、データ分析や仮説検証にAIを利用している方の事例を伺えると非常に参考になると思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

共感で変わる、チームの目標伝達

伝え方の工夫ってどう? 自分の組織において、会社や組織の目標を単に言葉通りに伝えるだけではなく、各メンバーが納得感と共感を持って自ら行動に移せるように促すことが重要だと感じています。そのためには、メンバーそれぞれのスキルや経験、現在の状況、心情を十分に理解した上で、適切な形で目標を伝えることを意識する必要があります。 個々の思いはどう捉える? 一方、すべてのメンバーが同じように共感できるわけではなく、多様な思いを抱えているために自分ごと化が難しい場合もあります。そのような状況では、個々の背景に寄り添ったコミュニケーションを工夫しながら進めていくことが求められます。

アカウンティング入門

業界を読み解く数字の物語

業界と財務の違いは? 会社の業界やコンセプトによって、貸借対照表や損益計算書の傾向が異なることが理解できました。ある企業の業界やコンセプトに着目しながらこれらの財務諸表を確認すると、その特徴がはっきりと表れていました。また、売上原価が売上を上げるために直接かかる費用である点も明確になりました。 他社と何を比較する? 他社との比較を行う際には、各企業の業界やコンセプトを十分に理解することが重要だと感じました。実際の業務では、異なる企業を比較しながら分析を進める機会が多いため、業界特性や企業理念を意識した上での検討が求められます。
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