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活用 ✕ 業務

に関する学び

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理論と実践の違いは？ 今週の学習を通じて、理論だけでなく実際に活用することでメカニズムを深く理解できると改めて感じました。また、時代やビジネスの対象によってメカニズムの強弱が変化することを把握し、環境の変化に合わせてどの要素が重要かを見極める視点が必要であると考えています。 規模経済はどう捉える？ 規模の経済性に関しては、自身の業務からやや遠いため具体的なイメージを掴みづらい部分がありました。しかし、管理コストの増加や拠点の分散による「規模の不経済性」は実務に即しやすく、理解しやすかったです。普段なじみのない概念も、業務に近い反対の状況からアプローチすることで、より深い理解へとつながると感じました。 習熟効果はどう評価？ また、習熟効果、範囲の経済性、ネットワーク経済性の各概念を改めて考え直す機会となりました。特に習熟効果では、急速なイノベーションによって従来のスキルが陳腐化するリスクに強く共感しました。最新技術の登場により従来の手法やツールが短期間で時代遅れとなる現状を実感する一方、技術者の持つ暗黙知はイノベーションの影響を受けにくく、依然として大きな価値があると考えます。このため、暗黙知を個人の経験に留めず、組織の知識として蓄積し活用することが重要だと思います。 スキル活用はどうする？ 範囲の経済性については、異動後間もなく十分に活用できていない印象です。新たな業務への参画機会は増えたものの、自分のスキルをどのように活かすかはまだ明確ではありません。今後は部門を超えた連携をより一層推進し、新しい業務領域への関与を深めることで、スキルの差別化を図りたいと考えています。 暗黙知の活用は？ 習熟効果に関しては、ナレッジ共有の仕組みを強化し、暗黙知を可視化する取り組みが必要だと感じました。例えば、定期的な勉強会で経験豊かなメンバーが知識を共有する機会を設けることや、技術的なノウハウをドキュメント化して誰もがアクセスできる環境を整えることが考えられます。こうした仕組みを整えることで、急速な技術革新にも柔軟に対応し、組織全体の競争力を維持できると考えています。 部門連携はどう促す？ さらに、範囲の経済性については、部門を横断する連携を推進し、スキルの差別化を図るとともに、自身の専門性を広げるため、異動先の業務に関連する研修や外部セミナーへの参加などを通じて知識の幅を広げる努力を続けたいと考えています。

問題解決はどう進む？ ビジネスにおける問題解決は、思い付きで打ち手を考えるのではなく、ステップに沿って考えることが大切です。目の前の問題に対しては、すぐに「How？」を考えてしまいがちですが、そのアイデアが効果的である確率は高くなく、偶然に頼るリスクがあるため、順序立てたアプローチが求められます。 4ステップとは？ そのため、問題解決のプロセスとして「What - Where - Why - How」の4ステップを活用します。まず、Whatで問題を明確化し、Whereで問題が発生している場所や工程を特定します。続いてWhyで原因を分析し、最後にHowで具体的な解決策を立案する流れです。 ギャップはどうする？ また、問題を捉える際には「あるべき姿」と「現状」のギャップに着目することが重要です。このギャップを定量的に示すことにより、状況をより具体的に把握でき、解決策の妥当性を検証しやすくなります。 ケースは何が？ ビジネス上の問題は、目的に応じて大きく2つのケースに分類できます。ケースＡは、現状があるべき姿に対して未達である状態を回復するための問題解決です。一方で、ケースＢは、現状は問題がないが、将来の目標に向けて改善を図る場合に適用されます。 スケジュールは？ 例えば、ある業務で一部のスケジュールが非常にタイトになった経験がある場合、次のように4ステップで対処できます。まず、Whatで「スケジュールがタイトである」という問題を明確にし、Whereで作業工程と成果のスケジュールが一致していない点を特定します。Whyでは、作業工程の認識不足が原因と分析し、Howのステップで体系的にスケジュールを組み直す対策を講じました。 AI導入はどう？ また、社内で業務にAIを導入する動きがある場合も、同様に問題解決の4ステップが活用できます。ここでは、【ケースＡ】の視点から、あるべき姿を「業務でのAI利用」と設定し、現状の課題としてITスキルのばらつきを挙げることができます。さらに、ギャップを数値化するデータを取得することで、抽象的な感情面ではなく、実績に基づいた改善策を検討できると考えられます。 どの意見が良い？ 以上のように、明確なステップに沿って問題を捉えることは、ビジネスにおける改善活動を具体的かつ効果的に進める上で非常に有用です。皆さんがどのようなアプローチや意見を持たれるのか、ぜひ伺いたいと思います。

全体の流れはどう？ 全体の流れとしては、WHAT→WHERE→WHY→HOWの順で進める点が印象に残りました。ただ単にデータを集めるのではなく、ひとつひとつの分析がストーリーとして意味を持つように、傾向をしっかり掴むことが大切だと感じました。 問題は明確か？ まずWHATの段階では、今解決したい問題を明確にし、目標となる結論やイメージをもっておくことが重要です。何のためにデータを扱うのか、最初に目的をはっきりさせることで、分析全体の方向性が定まります。 どの候補を選ぶ？ 次にWHEREのステップでは、複数の候補を出し、解決に役立ちそうなポイントやデータが取得可能かを検討します。単独で見る方法や、ツリー・組み合わせといった整理手法を用いながら、どの観点に重点を置くかを決めていくとよいでしょう。 原因は探れた？ さらにWHYのフェーズでは、考えられる原因をできるだけ多く、また網羅的に仮説として挙げることが求められます。どんな要素が問題に影響を及ぼしているのか、広い視点で捉えることが分析の精度を高める鍵となります。 数値は何を示す？ また、データを見る際には実数と比率の両面から代表値などの数値に注目し、明らかにすべきポイントを意識する必要があると再認識しました。どのデータが問題解決に直結するのかを見極めるために、どんな情報をどう加工すべきかを事前に考えておくことが重要です。 目的は明確に？ 特に、日々の業務では「言語化しなくても大丈夫」という考えに陥りがちですが、データを扱う際には必ず「何をしたいのか」という目的を明確にすることが不可欠だと感じました。また、データ収集時にも最終的なアウトプットのイメージを持つことで、やみくもな収集を避け、意図のあるストーリーを先に構築する姿勢が大切です。 フォーマットは有効？ 今後は、以下のフォーマットを活用していきます。まず、解決したい問題を最初に記述し、次にストーリーや考え方、データの集め方・分析方法の全体像を示します。その上で、WHAT、WHERE、WHY、HOWの各パートを用意して進める手法を徹底していきたいと思います。 仮説は多角的？ 最後に、仮説思考における「複数と網羅」という視点が非常に印象的でした。インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなど、さまざまな角度から物事を見る姿勢は、今後の成長に大いに役立つと感じています。

なぜ問いが大切？ 今週は、クリティカルシンキングの重要なテーマである「今ここで、答えを出すべき問い＝Issue」と、本質的な課題を捉える問いの立て方について学びました。私はこれまで理解しているつもりでしたが、実際にはできていない部分があると再確認し、反省しています。 どの問いが思考を導く？ 特に印象に残った点として、「どのような問いを立てるか」がその後の思考を規定し、問いによって考える方向性が変わってしまうことがあります。講義の事例を通じて、ものごとを単一の視点で捉えてしまうと、全体像を把握できず、本質的な課題の発見が困難になることを理解しました。本質的な課題を解決するためには、全体を俯瞰して正確な問いを立てることが重要であり、問い続けることの大切さを実感しました。 どうして逸れやすい？ また、「Issueは意識しないと逸れてしまうもの」であることも学びました。問題が何であるか、イシューを明確かつ具体的に特定することが重要です。これまでの経験を振り返ると、議論の中でイシューから逸れることが何度もありました。最優先の問いを意識し続けることが、課題を解決する上で重要です。視覚化することで意識を高め、仮に逸れてしまっても原点に戻る努力をする必要があります。 どう本質を問いかける？ この考え方は、会議や顧客課題の解決、プロジェクトに関する調査や考察、データ分析の場面で活用できます。どのようなシーンでも、まず見えているものをそのまま受け入れず、本質を問いかけることが重要です。そして、3つの視点「視点」「視座」「視野」を用いて全体を俯瞰し、問いを続ける意識を持つことが必要です。特に会議では、話が流れたり論点がずれることがありますが、イシューを確実に押さえつつ会議を進行することが重要です。 日常でどう実践する？ 業務だけでなく日常生活でも、まずは意識することから始めて、習慣化していくことを考えています。「Issueを明確に特定する」「3つの視を活用して全体を俯瞰する」「問い続ける」「視覚化して意識し続ける」「逸れても軌道修正する」など、これらを実践していきたいと思います。特にニュースの記事などを読んで気になる内容があれば、改めて本質を問いかけ、情報不足を補ったうえでイシューを特定し、友人や家族と議論することを心がけたいです。また、読書や自己分析の際にも活用し、今年中には少なくとも1回は実践してみたいと考えています。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

生成AIの進化は何？ 今週の学習を通じて、生成AIはこれまで一部の詳しい人が使う特別なツールではなく、仕事の進め方そのものを再設計するための前提となる技術になっていると実感しました。ライブ授業で他の受講生の話を聞く中で、部署や業種を問わず、生成AIの活用には大きな差があることが明らかになり、自身も「使ってはいるが、まだ部分最適に留まっている」と感じました。 なぜ速さが強み？ 特に印象に残ったのは、生成AIの強みが正確性や専門性にあるのではなく、速さや量、気軽さにあるという点です。完璧な答えを求めるのではなく、仮説を素早く出して思考を前に進めるための“思考の補助輪”としての利用が重要だと理解しました。また、動画学習や演習を通して、「問いの立て方次第でアウトプットの質が大きく変わる」ことを体感し、生成AIを使いこなすためにはクリティカルシンキングと目的意識が不可欠であると再認識しました。 業務活用の方法は？ この学びは日々の業務、特に情報整理や企画検討、対話準備の場面で活かすことができると考えています。たとえば、会議や打ち合わせの準備において、「論点整理」や「想定される質問と回答案の洗い出し」、「複数パターンの提案骨子の作成」を生成AIに任せることで、準備時間を短縮し、より本質的な検討に時間を充てることが可能となります。 指示はどのように？ 具体的な行動としては、まず業務で発生するアウトプットをいきなり書き始めるのではなく、最初に生成AIを使ってたたき台を作成します。その際、生成AIへの指示は目的や前提、制約を意識して言語化し、出力結果をそのまま使うのではなく、自分の判断で取捨選択・編集するプロセスを取り入れることを心がけています。 個人と組織の使い方は？ 生成AIを単なる「便利なツール」から「仕事のパートナー」に昇華させるためには、どの業務を任せ、どの部分を人が判断すべきかの線引きが重要です。一方で、その線引きは業務内容や立場によって異なるため、他の受講生がどのような基準で生成AIを活用しているのかを聞いてみたいと思いました。また、生成AIの活用で個人の生産性は向上する一方、チームや組織としての使い方が整理されないと、アウトプットにばらつきが生じるリスクもあると感じています。「個人利用」と「組織利用」をどのように連携させていくかについて、実務経験を踏まえた議論が今後の課題だと考えています。

比較の価値って何？ 「分析の基本は比較」という視点を再認識しました。自分と他者、自分がありたい姿、そして現在の自分を丁寧に比較することが、より深い洞察へとつながると実感しています。また、学習においては一夜漬けややっつけ仕事ではなく、たとえ1日5分の復習でも習慣として続けることが重要だと痛感しました。特に、ビジネスの現場における影響度を考えると、その積み重ねが大切だと考えています。 原因の探し方は？ 分析のプロセスでは、結果だけでなく原因を深く掘り下げる姿勢が必要です。数字に裏付けられたストーリーを構築するためには、飛びつかず、しっかりと要素を分解して検証することが求められます。やみくもな対応では、納得感や信用を得るのは難しいと感じました。 課題はどこにある？ まず、フレームワークなどの問題解決の手法については、理解しているつもりでも実際の問題に直面すると活用できていない部分が浮き彫りになりました。たまたま効率化には成功したものの、その他の面では十分に実践できておらず、今後、時間のかかる業務のプロセス改善に取り組む必要があると考えています。 新知識はどう活かす？ また、ABテストといった新たな知識の習得ができた点は大きな収穫でした。勉強の習慣化に向け、意識的な時間確保と無駄時間の削減に努め、受講者のコメントからも自分の表現不足を認識する機会となりました。講座終了後は、講師の授業や動画、受講者の意見を総復習し、理解をさらに深めるつもりです。 図解で見やすく？ さらに、シンプルながらも資料に図を取り入れることで、情報を視覚的に整理する試みも始めています。作成技術は向上途上ですが、引き続き動画などでスキルアップを目指していきたいと思います。 仮説の不足は？ 一方で、学び続ける意欲はあるものの、仮説を作成する基礎知識が不足しているため、仮説の質や数が十分でなく、次につなげることが難しいと感じました。仕事におけるレアケースの振り返りや因果関係の検討が、これからの課題であると考えています。結果だけに注目するのではなく、その背後にある原因を明らかにすることがポイントとなります。 本質をどう捉える？ 今回の学びで特に印象に残ったのは、「目に見えるものにすぐ飛びつかない」という点です。大切な要素は必ずしも目に見える形で現れるわけではないという教訓を、今後の業務にも活かしていきたいと思います。

思考の偏りをどう克服する？ 私たちは、自分自身の思考に偏りがあることを自覚しなければなりません。これは、過去の経験などに基づいて、考えやすいことを優先してしまいがちだからです。そのため、より広い視野を持つためには、対象から一歩離れて考える能力が求められます。他者からのフィードバックを積極的に受け入れることが、自分自身の思考をチェックするもう一人の自分を成長させます。振り返りの書き方一つとっても、慣れたやり方にこだわらず、試行錯誤が必要です。 目的を明確にする重要性 考える前に、まず目的を問うことは重要です。目的を明確にすることで、特定の側面にのみ注目したり、無意味な検討を避けることができます。このナノ単科の講座を振り返り、アウトプットを行うことで、受講の目的がより明確になりました。今後も目的を問い続けることで、その重要性を実感し、活用していきたいと考えています。 部門間調整で大切な視点は？ 私の業務には、対立する部門間の調整をしながら、会社のIT活用を推進することが含まれています。現在、意思決定が声の大きい人や役職者の意見に流されがちであることを認識しています。クリティカルシンキングを用いて、問題の本質を捉えることで、理想の姿に近づくことができると考えています。 効率的な議論のために必要なこと 上司や同僚に相談する際、ついその場のひらめきをトリガーにしてしまうことがあります。しかし、まずは自身にクリティカルシンキングを適用し、しっかりと考えることが、効率的な議論・検討につながります。これにより、対人関係において多様性を認め、他者理解を深めることができます。 目的意識を持った会議進行法は？ 部門間の調整では、常に目的を意識することが重要です。会議をファシリテートする際には、目的を冒頭で共有し、参加者との共通認識を築くことに努めています。また、新しい視点や発想を歓迎し、沈黙を無理に埋めようとしない姿勢を大切にしています。 相談・報告の際の効果的な伝え方とは？ 相談や報告をする際には、目的を明確にし、必ず伝えることが重要です。思考を整理するためには、3つの視点やロジックツリーを活用し、「なぜ」「何」「本当に」と自分に問いかけるようにしています。また、「前例」や「昔の方法」に頼らず、客観的に説明できる材料を準備することで、より効果的に他者と時間を共有できるよう心がけています。

生成AIはどう見える？ 本研修を通じて最も大きな学びは、生成AIを単なる「検索ツール」ではなく、共に考える「思考のパートナー」として再認識した点です。特に、プロンプトの精度がアウトプットの質に直結することを実感し、背景、役割、制約条件を明確にする構造的な指示の重要性を理解しました。また、AIの回答を無批判に受け入れるのではなく、クリティカル・シンキングを持ってファクトチェックする「人間中心の意思決定」プロセスにも大いに気づかされました。今後は、企画のアイディア出しや資料作成など定型業務の効率化にとどまらず、自己の思考を拡張するための壁打ち相手としてAIを積極的に活用し、創造的な価値の創出に注力する時間を最大限に高めたいと考えています。 税務の現場でAIはどう？ 税理士業務において、生成AIは複雑な法令の解釈や顧客向けの解説資料作成に非常に有効だと感じました。最新の税制改正や通達など、膨大なドキュメントから特定の顧問先に関連する要点を迅速に抽出することで、リサーチ時間を大幅に短縮し、より付加価値の高いコンサルティングへと注力できる環境が整います。具体的には、まず顧問先への月次報告をパーソナライズ化する取り組みを進め、試算表の数値を読み込ませることで変動要因の仮説を立て、各社に即したアドバイスの素案を迅速に作成する体制を整えています。もちろん、AI特有の誤情報リスクを考慮し、最終的な法的判断や計算の正確性については、必ず自ら検証するよう努めています。 士業の責任はどう？ また、研修を通じてAIの有用性を実感する一方で、士業としての「独占業務と責任の所在」に関する疑問も浮かびました。AIが高度な税務判断の素案を作成できる場合、万が一微細な誤りを見逃し顧客に不利益を与えた際の法的・倫理的責任について、どこまで自らが負うべきかという課題が残ります。自身の経験とAIが示す論理が対立した場合、どの基準で最終判断を下すべきか、今後さらに深い洞察と学びが必要だと感じています。 AI利用は見せるべき？ さらに、顧客へのAI活用の開示についても議論を深めたいと考えています。報告書の作成などでAIを利用している事実を明示すべきか、またはプロの道具として裏方に留めるべきか。こうした点は、専門職としての付加価値を再定義し、顧客満足をいかに実現していくかという観点から、業界内での意見交換を通じて考えていきたいテーマです。

どう生き抜く方法は？ 現在、自分は当初の目標から大きく逸れてしまっている状況にあります。しかし、今週はどのように腐らず生き残るかを改めて考える機会となりました。今後は、専門性の追求や技術の向上、チャレンジ、そして奉仕といった自分にとって大切な価値を、現部署内でどう伸ばしていくかを意識しながら業務に取り組んでいきたいと思います。 相互理解は可能？ また、日々関わる人々―特に交流が難しいと感じる方々―のキャリアアンカーを理解することが、今後の業務に役立つと感じました。私は専門性の追求とチャレンジを重視していますが、現部署には保障や生活のバランスを大切にする安全志向の方が多いと実感しています。このため、業務改善や効率化の提案がこれまで何度も否定されてきたのは、互いの価値観の違いが一因であったのかもしれません。新しい試みを促す際も、相手の価値観を無視すれば双方にストレスが生じるだけだと痛感しました。これからは、相手のキャリアアンカーを尊重しつつ、自己の大切な価値観を実現するため、これまで学んだエンパワメントやフィードバックの手法を活用したコミュニケーションを心がけたいと思います。長期的には効率化と改善が正しいとしても、相手との関係性を無視して推し進めることはできません。場合によっては、あえて非効率な方法を受け入れることが結果的な近道になることもあると感じています。 行動計画はどう？ 以下は、現状を乗り越えるための行動計画です。 【Do】 ・専門性や技術の追求、チャレンジといった大切な価値観をぶれずに持ち続ける。 ・まずはプロジェクト管理能力を向上させ、業務改善の実績を積むことで生き残りに必要なスキルを磨く。 【Don't】 ・相手のキャリアアンカーを無視した価値観の押し付け。 ・即時の行動や即座の成果を求めること。 この方針をもとに、毎年委託しているあるプロジェクトの管理体制の整備から着手します。まずは、2月中に委託先と今年のおおまかなタイムラインを確認し、ガントチャートを作成して共有・合意します。契約更新の際には、記載内容の不十分な箇所を改定し、変更時には相手の価値観を尊重する点に留意して社内関係者とのコミュニケーションを図ります。さらに、AIを活用して契約書のドラフトを効率的に整え、リーガルチェックから捺印までのプロセスを2週間以内に完了させることを目標とし、あらゆる手段で時短に努めます。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

生成AIとどう向き合う？ 今週の学習では、生成AIを単に任せるのではなく、私たち自身が適切に関与する重要性を実感しました。具体的には、生成AIに対して必要な情報や条件、状況をしっかり指示し、その成果物を正しく評価することが大切であると学びました。生成した成果物は最終的に第三者へ説明や共有をするため、常に相手の視点を意識して利用する必要があると感じています。「この成果物はどのように使われるのか」「相手にどう伝わるのか」という視点を持って活用していきたいです。 活用事例は何がある？ また、グロービス学び放題の動画で紹介されている生成AIの活用事例を積極的に視聴し、今まで気づかなかった活用方法を学んでいく意欲が湧きました。業務の様々な場面で生成AIを活用できると感じています。たとえば、汎用的なテーマであれば、資料説明時に想定される指摘や質問、ファイナンスの基本的な知識や考え方を整理する際など、生成AIが客観的な視点を提供してくれるため、壁打ち相手として活用することで自分の思考をさらに深められると考えています。 文章校正はどう変わる？ また、要約に関しても、生成AIは有効なツールだと思います。ただし、重要な箇所の判断は最終的に自分自身で行う必要があるため、「重要なポイントを抽出する」といった具体的なプロンプトを工夫して使用していく予定です。文章作成においては、初めから作成してもらうのではなく、自分が作成した文章を校正してもらう方法が非常に効果的だと感じています。発信文書や評価コメントなど、第三者が読む文章について、生成AIに校正を依頼すると、修正後はより自然で分かりやすい表現に改善されると実感しています。 活用法はどう進化？ 要するに、生成AIの活用方法が鍵であり、内容の確認とプロンプトの改善を重ねることで、業務の質向上につながると理解しました。実際、これまでの振返り文書も一度生成AIに校正してもらっており、それが今後の課題解決に大いに役立つと考えています。 会議準備はどう支援？ 明日からは、重要な会議や資料提出前に生成AIと壁打ちを行い、想定される質問や反論を整理する習慣を身につけるつもりです。また、ChatGPTやCopilotといったツール以外の生成AIにも徐々に触れながら、それぞれの特徴を把握し、皆さんと意見交換を行うことで、生成AIに関する知識をさらに広げていきたいと思います。