生成AI時代のビジネス実践入門

AIと一緒に探す学びの魅力

どのツールがベスト? 様々なツールが存在する中で、各AIの強みを常にアップデートしていくことで、目的に合わせた適切な選定が重要だと感じました。 指示伝達のコツは? 意図を汲み取るのではなく、指示をより明確に伝えることで、人間の思考力を鍛える必要があると感じます。一方で、思考の整理においてAIの助力を活用するのも一つの手段だと考えています。 分析力向上は? 膨大な情報や、ワールドワイドな情報からの多角的な分析が十分でないと実感しているため、調査や分析に長けたAIを使いこなせるようになりたいと思います。また、引用元を明確にできることで、人間が再確認する良い機会を得られる点も評価しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

自分で見抜く!AI時代の学び

評価・修正はどう進める? 生成AIのアウトプットは、単に受け入れるのではなく、適切に評価し修正を加える能力が必要だと感じています。そのため、私たち受講生も一定の専門知識と論理的思考力を身につけることが重要だと認識しています。 文献リサーチは万全? また、文献リサーチに際しては、PerpexityやOpen AI Deepreserch、Notebook LMといったツールを活用しています。ファクトチェックは自分自身の目で行い、必ず引用元を確認するよう努めています。 検証の姿勢は十分? さらに、生成AIが提供するアウトプットについては批判的な視点を持ち、常に改めて検証する姿勢を大切にしています。

戦略思考入門

戦略的思考で見える毎日への一歩

戦略的思考って何? 戦略的思考を文章で表現していただいたことで、これまで漠然としていた部分が具体的なイメージとして明確になりました。普段の生活の中でも、実は既にこの戦略的思考を活用しているのだと実感できました。 評価はどう見直す? 戦略的思考とは、目指すべき適切なゴールを定め、現在地からゴールまでの道のりを描き、できるだけ最速・最短で到達することを追求する考え方です。今週は、職場のテーマ提案書を確認するにあたり、①適切なゴールの設定、②現在地からゴールまでの道のりの明確化、③可能な限り最速・最短で到達しているかという観点から、提案書が戦略的に考えられているかを評価してみようと思います。

データ・アナリティクス入門

平均に頼らない賢い分析

手法をどう選ぶ? データの比較にあたっては、平均値だけに頼るのではなく、目的に応じた手法の選択が重要です。例えば、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の手法があり、これらの偏りを確認するためには標準偏差を用いてデータのばらつきを把握する必要があります。 評価はどのように見る? 業務への活用例としては、まず営業担当者の知識量や企業戦略の理解度といった数値データの評価に役立つと感じました。また、各営業担当者の活動量を分析する際、どの分析手法が適切かを検討することや、外れ値とされたデータが本当に異常かどうかを論理的に説明するためにも、この手法が利用できると考えています。

データ・アナリティクス入門

目的明確で飛躍するナノ単科体験

目的は何か確認? 分析の基本は、目的を明確にすることです。目的が把握できれば、何と何を比較するか、どのグラフを用いるのが効果的かが自然と決まってきます。 比較検証はどう実施? 比較検証を行う際は、目的に沿った比較、いわゆる apple to apple な比較を心がけ、効果を評価する場合には、施策実施の有無による結果の違いを比較することが重要です。 効果検証は如何検討? また、施策の効果検証においては、従来の手法を踏襲するだけでなく、改めて目的を再確認し、比較項目やその表現方法(グラフの選択)をより意識して分析していく必要があると感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AI時代に磨く読む力

読む力はどう向上する? AIは、前後の文脈を踏まえて自然な文章を作成できる点に注目しました。その評価を行うためには、自分自身の読む力が非常に重要であることを学びました。また、AIが作り出す成果物をそのまま利用するのではなく、必ず自分の目で内容を確認することの大切さを再認識しています。 生成AIの活用はどうなる? これまで、生成AIは主に調べ物や相談事項に利用してきましたが、今後は議事録の要約やメール文の作成にも積極的に活用していきたいと考えています。こうした取り組みを通じて、自らの読む力の向上と、改善のための指示や見直しの習慣を築いていく所存です。

戦略思考入門

選択の極意:数値で裏付ける挑戦

戦略の選択方法は? WEEK4では「戦略における選択(捨てる)を身につける」というテーマを通して、選択する際には定量的なデータの分析が不可欠であることを学びました。同様に、WEEK5では数値化によって物事を可視化する手法を学び、定量化の重要性を再確認することができました。 新製品策の評価は? 現在の職場では、従来の製品とは異なる新しい製品の開発が求められています。新たな取り組みでは、多くの改善策や施策が立案されますが、その効果を数値で評価することで、結果が低いものを排除し、優先順位を明確にして着実に実行していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない!データの真実

平均と偏差の活用は? データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は? 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

アカウンティング入門

数字で描く経営ストーリー

数値は何を示す? これまで、売上、費用、利益といった各項目を個別に「高い」「安い」と評価してきました。しかし、これらの数値を一体的に捉えることで、事業の背景やストーリーが浮かび上がる点に魅力を感じました。 ビジネスはどう進む? また、社内ではこれまでも、なんとなくビジネスモデルのイメージをもとに業務を進めていました。今後は、各プロジェクトのP/Lを丹念に読み解き、イメージが数値として反映されているかをしっかり確認することで、もしズレが生じている場合は、その理由をさらに掘り下げて理解を深めていきたいと考えています。
AIコーチング導線バナー

「確認 × 評価」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