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。

クリティカルシンキング入門

読み手視点で作る伝わるスライド

スライド伝わる? 今回の学習を通じて、スライドの見せ方がいかに伝えやすさに直結するかを具体的に理解できました。これまでは、自分が見て分かりやすいかどうかで評価していたため、抽象的に判断していた部分がありました。しかし、読み手の視点に立って「情報を探させない」という点が重要であると実感し、自分のスライドをより厳密に評価できるようになりました。 実務活かせる? また、日常業務においては、上司に実験結果を伝える場面や社内でプロジェクト内容を共有する際に、スライドを活用する機会が多くあります。そのため、伝えたいメッセージを明確にし、内容に適したグラフや表現方法を選択することが重要であると感じています。

データ・アナリティクス入門

比較の技術が未来を変える

比較技術はどう? 分析において「比較」という考え方が、どのような状況下でも基本となると強く感じました。評価が難しい内容についても、適切な比較を行えば納得のいく結果が得られる点が興味深く、あらゆるシーンで適切に比較を行う技術を身につけることが今後の課題だと思います。 過去データの活用は? また、スケジュールの計画や見積もり作成時に過去のデータを参考にすることはしていましたが、複数のデータや各プロジェクトの特性を考慮する視点が不足しており、根拠が十分でなかった側面がありました。今後は、複数のプロジェクト実績や見積もりを比較検討することで、より説得力のある提案が行えるよう努めたいと思います。

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

A/Bテストが切り拓く学びの境地

運用方法の魅力は? A/Bテストという用語は以前から耳にしていましたが、実際の内容については知識が浅かったため、今回その具体的な運用方法を学ぶことができ、大変有意義でした。もともとはWEBマーケティング分野のみに活用されるものと考えていましたが、バックオフィス業務でも応用できる可能性に気づかされました。 社内活用の効果は? また、社内で講師を務める際には、講義資料のスライドデザインや質疑の文言に対してA/Bテストを実施しようと考えています。挙手の数や講義後のアンケート評価を用いた効果検証により、マーケティング以外の分野においてもこの手法が応用可能であると実感しました。

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。

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。

生成AI時代のビジネス実践入門

驚きと発見のGemini体験記

Gemini活用初体験は? 生成AIを初めて本格的に活用したのはGeminiでした。AIがどのように回答を導き出すのか、その仕組みを目の当たりにして驚きました。人と同様の理解ができていると感じたことで、AIを使いこなすためには、仕組みを理解し工夫することが大切だと実感しました。 データ分析をどう活かす? 業務面では、データの分析とその評価に生成AIを利用する場面が増えています。従来は話し言葉のような指示を用いていましたが、今後は分離や比較がより明確になるように、命令文を工夫して提示することが必要だと考えています。

クリティカルシンキング入門

多角分析で見える学びの可能性

データ切り取り方は? データの断面によって得られる情報は大きく変わると実感しました。また、切り取り方次第では全く情報が得られない場合もあるため、講義で学んだ層別分析、変数別分析、プロセス別分析など、様々なデータ分析手法を活用することが重要だと感じています。 評価方法はどう? プロジェクト評価の際には、費用増減の要因を多角的に分析することで、内容の深い理解と説明力の向上が期待できると認識しました。実際のデータは、参考とした先行事例よりも複雑であると感じ、分析の試行回数を増やして直感的な感覚を体得したいと思います。
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