生成AI時代のビジネス実践入門

実践が拓く変革の一歩

なぜ実践が大切? 全6週を通じて、まず実践することの重要性を改めて感じました。実際にやってみることで、自分自身の尺度や価値観が形成されると実感しています。また、今週のワークでは、悩んだときに方法ややり方を含めてAIと対話しながら解決策を見出す手法が有効だと再認識しました。その際、部分最適に陥らないよう、自分の価値観をしっかり持ち続けることも大切だと感じました。 業務活用をどう考える? 業務面では、以下の3点で活用を検討しています。まず、毎週の社内会議用の説明資料作成における画像の作成です。次に、定型業務の仕組み化で、これは自分一人の問題ではないため、月単位で試行しながら仕組みを改善していきたいと考えています。最後に、法律等のチェックについて3か月間、コアメンバー3名で試行し、社内運用を始める予定です。 AI利用の将来は? また、AIの使い方についても継続的に学び、必要な際にはAIに相談しながら取り組む方針です。

クリティカルシンキング入門

仲間と共に進む学びと挑戦の一歩

どんな学びが身についた? 6週間の学びを振り返り、アウトプットすることで知識が身に着くと実感しました。自分が強く感じたポイントはしっかりと記憶に残っていますが、仲間の話を聞くと「ああ、そうだった」と共感する瞬間もありました。各々に響く内容は異なるものの、どれも大切な学びであり、定期的にメモを見返し、時には他人と意見を交わすことの重要性を感じました。 問題解決をどう進める? 業務の問題解決については、いきなり打ち手を考えるのではなく、段階を追って進めることが大切だと学びました。まず、問題を分解し現状を分析した上で、「イシューは何か」を問いの形で明確にする必要があります。その後、適切な切り口を設定し、組織全体で考えるプロセスが求められます。しかし、正しい分解の切り口を見出すのは悩ましい課題です。層別分解、変数分解、プロセス分解といった手法の中で、どのケースにどのアプローチが適しているのか、まだ自分なりの答えを探っている途中です。

アカウンティング入門

PLから読み解く本当の価値

PLから価値はどう見える? どのような価値提供を目指すか、またはどのように利益を生み出す仕組みを構築するかによって、損益計算書(PL)の構成が大きく異なることがわかりました。異なる業界のPLを比較する意義や、同一業界内で自社と他社のPLを比べる意義についても理解が深まり、各ビジネスが大切にしているコンセプトがPLの構成から読み取れることを学びました。 地域の未来は何になる? 過疎地域の人口減少対策に取り組む行政職員として、地域産業や雇用の維持は重要な課題です。事業承継の問題点など、事業者の皆様と共通の言語で話し合えるようになることを目指しています。目指すべき価値提供が異なればPLの姿も変わるため、単に損益計算書を見て判断するのではなく、どのような価値の提供を志向しているのかを伝えられるようになることが必要です。そのためにも、県内企業の決算資料を通じて、現在のPLがどのような価値提供を反映しているのかを読み解いていく所存です。

マーケティング入門

マーケティングで顧客を惹きつける方法

「売れる仕組み」とは? 「顧客に買ってもらう」仕組みを作るには、明確なゴールと戦略が不可欠です。これらが整っていなければ、どんなに時間と労力を費やしても成果は得られません。マーケティングの観点から、もれなくダブルチェックしながらアクションの方向性を正しく設定することが重要です。 営業企画における戦略は? 営業企画では、販促支援に重点を置くことで売上の最大化につながるかどうかを明確にする必要があります。現状の顧客属性や市場規模、そして成約までのタイムスパンを総合的に考慮し、限られたリソースをどこに配分するのかを判断します。 マーケティング思考の活用法 マーケティング思考を活用して、目標達成に必要な情報をもれなく抽出する習慣を身につけましょう。そのためには、必要な情報を紙に書き出して言語化することが重要です。また、第3者からのフィードバックを定期的に受け取る機会を設け、あらゆる意見を得られるように人選にも配慮しましょう。

生成AI時代のビジネス実践入門

根拠重視!AIとの賢い付き合い方

どんな判断基準? グループワークで生成AIを活用する際、回答を判断するときは、人間が情報に流されることなく、またAIに引っ張られずに、判断軸をぶらさないことが重要だという意見が多く寄せられています。たとえば、壁打ちを繰り返し、違和感を感じた場合にはリセットする、あるいは別のツールを活用するなどの方法が挙げられます。これは、人間同士の会議や相談の場面でも同様に当てはまります。 検証の姿勢は? また、生成AIに丸投げするのではなく、根拠を確認しながら妥当性を検証するという当たり前の姿勢が求められます。風土改革や人材研修といった課題整理の場面、企画やフィードバックにおいて、正解が一つに定まらない状況では、幅広い情報収集と壁打ちを含む議論が必要です。今後もそのプロセスを積極的に活用していきたいと考えています。 連携学習の魅力は? さらに、データ解析や統計学といった分野についても、生成AIと連携して学んでいく意欲があります。

生成AI時代のビジネス実践入門

自分の未来を拓く学びの力

ユーザー技術の必要性は? AI時代において、一定の質が保証された成果物が生まれる一方で、その品質を最大限に引き出すためには、ユーザー自身の自然言語能力や伝える技術が欠かせないと感じます。成果物の評価もまた、ユーザーがどれだけの経験を積んでいるかに大きく依存すると思います。こうした状況だからこそ、学習や体験を通じて自身の考える力を鍛えることの重要性を実感しています。 AI活用の背景はどう整理? また、仕事でAIを活用する際には、背景情報や目的、さらには5W2Hといった詳細な情報を過不足なく入力することが求められます。丁寧なプロンプトやコンテキストの提示は、人と対話する場面でのコミュニケーションと同様に重要であると感じています。 営業の情報整理法は? 営業活動においても、目標数値や過去の管理データ、商談に関する資料、議事録などの情報をしっかりと取り込むことで、より正確な壁打ちや成果物の作成が可能になると考えています。

クリティカルシンキング入門

イシュー共有で広がる学びの輪

イシュー分析の意味は? Week 1の学びを振り返る中で、イシューの分析や分かりやすい説明の大切さを再確認することができました。議論を進める際にイシューの共有が重要であるという点を改めて認識でき、良い振り返りとなりました。 部下と意思決定の秘訣は? プロジェクトの進行において部下と共に意思決定を行う場面も多く、どこにイシューがあるのかを明確にし、必要な分析が実施されているかを意識することが相手の説明の正確さを判断する上で役立つと感じました。自分が説明を行う際も、相手の理解を促すためにどのような工夫ができるかを学ぶことができました。 改善へ向けた次の一歩は? 今後は、自分が実践した説明や分析について振り返り、Week 1で学んだ観点からうまくいかなかった点を整理して改善を図っていきたいと思います。また、一人だけの視点に偏らないよう、同じ講義を受講している仲間と定期的に意見交換を行い、より良い成果を目指していきます。

生成AI時代のビジネス実践入門

体験を味方にAIと人間の共創術

体験に何を感じる? ビジネスの在り方が「体験」から「モノ」へと変わる中で、どのような体験に価値があるのかを意識することの重要性を学びました。同時に、AIはあくまでツールであり、操作や評価は人間が担うべきであると再認識しました。AIに任せすぎると、ユーザーに十分な価値を提供できない可能性があるため、自身もAIを右腕として上手く活用し、適切な役割を果たしていこうと感じました。 AIの役割は何? 講義に参加した目的は、業務におけるAI活用法を学ぶことでしたが、実際には人間が果たすべき役割と、AIに任せるべき業務の見極めを学ぶ良い機会となりました。具体的には、議事録の作成や企画書の生成、スケジュール管理といったタスクはAIに任せ、コミュニケーションや共感を必要とする部分に注力する体制づくりを進めたいと考えています。また、工数管理システムに「AIを活用した業務」や「AIを用いた時間」を項目として追加し、効果的な管理を検討中です。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIとの共創で磨く自分力

AI学習と協働は? ビジネススキルとデジタルスキルの両面が求められている中、私はAIを使いこなすための学習を始めました。同時に、AIと人間がそれぞれの役割を意識して協働することの重要性や、身体性・感性といった人間固有の価値を高める必要性を実感しています。これを機に、自分磨きをしながらAIとうまく関わっていこうと考えています。 環境整備で未来は? また、今後はAIとの協働がさらに進むと予想されるため、積極的に活用することを心がけています。まずは、AIにすぐ相談できる環境を整えるため、簡単なショートカットを作成し、スムーズなコミュニケーションを図る予定です。さらに、AIが得意とするプログラミング分野においては、現行のプログラムをAIに修正してもらい、業務の効率化を追求していきたいと考えています。 実践で感じる変化は? とにかく、実際に使ってみることを意識しながら、さまざまな取り組みを進めていく所存です。

クリティカルシンキング入門

学びが未来を照らす瞬間

文章で伝えるには? 伝えたいメッセージは、内容の良否だけでなく、どのように伝えるかが非常に重要だと感じています。相手に情報を探させるのではなく、初めて目にした人でも意図がすぐに伝わるような文章や資料を作ることを心がけています。具体的には、文章を完結にまとめ、資料では伝えたい内容に応じたグラフを用いるよう努めています。 メールタイトルはどう? また、日々配信している社内向けのメールについても、タイトルの工夫を進めています。従来、タイトルの冒頭に「情報共有」という表現を用いていましたが、最近はその必要性を感じず、代わりに「12/1から開始!」のようなアイキャッチな表現を取り入れることで、受信者の目を引くことを意識しています。 資料作成のコツは? さらに、月次の予実績報告などの資料作成においても、相手に情報を探してもらう手間を省くために、わかりやすい構成や適切なグラフの選択を心がけ、効果的な情報伝達を実現しています。

データ・アナリティクス入門

方向を見失わないための「What」の重要性

重要なのは「What」か? 仕事をしていると、「What」がないのに「How」ばかりがある状況に直面することが多いです。自分にもチーム全体にも、「What」を考える時間を重視する習慣を身につけたいと感じました。アイディアを出すのは楽しいですが、「What」がなければ方向性がぶれてしまうためです。 新規事業の存在意義は? 現在取り組んでいる新規事業においては、まず「何のために?」という部分に立ち返り、事業の存在意義自体を見直す必要があります。この事業は「What」無しに発足してしまったため、事業計画の見直しや販促計画の策定においてもその点を重視したいと思います。 ロジックツリーをどう活用する? 具体的には、ロジックツリーを作成し、もれなくぶれなく、汚く早くを実現する手法として活用します。社内には要素分解が得意で、ロジックツリーを使って思考を展開し成果を出している社員がいるので、その人をロールモデルにします。

データ・アナリティクス入門

実務で活かす!徹底復習のススメ

なぜ復習が大切? 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける? また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。
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