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業務 ✕ 作成

に関する学び

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代表値と散らばりは？ 今回の研修では、動画の代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値について学びました。それぞれの特性や使い方を理解し、また、代表値だけでなく標準偏差などを用いた散らばりの解析も重要であることを再認識することができました。グラフ化する前には、まず仮説に基づいて適切な数値を選び出し、データの理解を深める必要があると実感しました。 業務にどう活かす？ 業務においても計数を扱う際には平均値を使う機会が多いですが、その使用が本当に妥当かどうかを検討する習慣を身につけることが大切だと考えています。今回学んだ内容をもとに、平均値や散らばりを踏まえてグラフ化することで、自分自身が作成したグラフだけでなく、他者が作成したグラフについても、その値や構成が適切かどうかを確認できると感じました。こうした取り組みは、全体のデータの精度向上につながると考えています。

AIの本質って何？ AIはあくまでツールであるという認識が改めて確認できました。実際に手を動かして試してみることの重要性も痛感しました。また、時代の変化に伴いAIの活用方法も大きく変わり、誰にどのような価値を提供するのか、どの経営資源を使いつつどのプロセスで利益を生み出すのかを再考する必要があると感じています。 独自価値はどう伸ばす？ さらに、今後はビジネスマンとして、AIにない独自の価値をさらに高めることが求められると強く実感しています。私自身は業務で企画を担当することが多いため、まずAIに初版を作成させ、それを評価し、指示を加えて再びAIに作成させるというサイクルを回していきたいと考えています。加えて、アイデア出しの場面では、結論がなかなか見出せない難しい議論の中でも、まずはAIにさまざまなアイデアを出してもらうことで、効果的にプロセスを進められると感じました。

自動対応に驚いた？ わずか五行程度の文章入力で、研修会カリキュラムの設計のみならず、その説明用プレゼン資料の作成まで自動で対応できる点に大きな驚きを感じました。また、生成AIごとに得意分野が異なることが分かり、文章作成、プレゼン資料、映像制作など、目的や場面に応じた適切な使い分けの必要性を改めて認識することができました。 資料作成は効率化？ さらに、週二回開催されるプロジェクト会議の進捗報告用資料も、必要な情報をメールなどから効率的に収集・整理できるため、自ら情報を探し回り構成を考える手間を省け、短い時間で作成できると実感しました。この結果、余った時間を次の施策の検討など、より付加価値のある業務に充てることが可能になると考えています。 効果の再現は可能？ このような効果が定期的に感じられるため、今後も繰り返し実践し、経験を積んでいきたいと思います。

伝え方はどうする？ クリティカルシンキングにおいて、課題解決と他者に納得感を持ってもらえるように伝えるコミュニケーションが重要であることを深く学びました。特に、自分自身を俯瞰して見る視点が、クリティカルシンキングを実践する上で非常に大切だと感じました。 視点をどう広げる？ 具体的には、日々の業務の中でのプロジェクトやミーティングにおいて、会議資料を作成したり意見交換を行ったりするときに、自分を俯瞰することを心掛けています。これにより、「３つの視」すなわち視点、視座、視野を広げる思考法を意識して取り組むことができると考えています。 思考をどう整理？ さらに、「３つの視」を意識しつつ、ただ思いつくままに書いたり話したりするのではなく、MECEの考え方を活用しながら客観的な思考を習慣づけ、他者とのディスカッションを通して反復トレーニングを試みたいと思いました。

生成AIの誤出力は何故？ 仕事上で生成AIを活用して、慎重に作成したアウトプットに思わぬ誤り（ハルシネーション）が含まれており、その時は恥ずかしい思いをしました。当時は何となく流してしまったものの、今回の事前学習を通じて、自分自身の生成AIに対する向き合い方やアウトプットの捉え方を改めて考える機会となりました。 プロンプト整備とは？ 生成AIに渡すプロンプトを、業務フローの分解によってテンプレート化することや、アウトプットのチェックリストの作成、さらにプロンプトのテンプレート化による出力の修正・補正を試してみたいと考えています。加えて、参考情報やアウトプット例などの素材を収集・整理する取り組みにも挑戦したいと思いました。 生成AIの感情理解は？ また、今後は生成AIに感情や情緒をどのように理解させるかという課題にも取り組んでいきたいと考えています。

AI活用は何が変わる？ AIの業務自動化、需要予測、顧客対応の高度化は、生産性と品質の向上に大きく寄与していると実感しました。データ活用により迅速な意思決定が可能となり、新たなサービスの創出や個々のニーズに合わせた最適化が実現される点も印象的でした。その結果、人は創造的な作業や判断に専念でき、全体の競争力が強化されることが分かりました。 政策対応はどう分析する？ また、AIのガバメントリレーションズへの活用については、政策動向や法改正案、審議会資料、国会発言など多岐にわたる情報を横断的に分析することで、影響の予測や論点整理が迅速に行える点に注目しました。関係者のマッピングやシナリオ分析を通じた戦略的な対話の支援、さらに説明資料の作成やエビデンス整理といった業務の効率化は、担当者が政策判断や信頼構築といった高度な役割により集中できる環境を作ると感じました。

A/B分析はどう見る？ A/B分析の手法について理解が深まりました。分析時の基本として、環境要素を一致させることや、複数パターンの場合には確認したい要素を絞り込むなど、判定材料の吟味が重要であると感じました。ただし、効果や判定は比較的しやすい印象を受けています。 UI選択はどうする？ 現在、課内の業務案内掲示板の改修を進めており、どちらのUIが確認しやすいか、また問い合わせ件数が減少するかを試す計画です。ただし、使用するツールが決まっているため、パターンが限定される点と、同時に開示できないジレンマを感じています。 引継ぎはどう進める？ 明日から業務引き継ぎ用のマニュアル作成が始まるため、まずは小規模かつ迷惑のかからないメンバーでトライアルを実施します。迅速に変更できる体制を整えることで、双方の良い点と不得意な点の判定を容易にすることが狙いです。

目的をどう整理する？ 生成AIを業務で活用する際には、ロジカルシンキングが不可欠であると実感しました。特に、プロンプト作成ではまず目的を明確に整理することが重要です。目的が不明瞭なままでは、指示が曖昧になり、生成されるアウトプットの精度も低下しがちです。そのため、目的設定の質がAI活用の成果に大きく影響するという点を強く認識しています。 全体像はどう伝える？ また、あるプロジェクトで定期報告資料を作成する際、生成AIに文章の校正を依頼しましたが、プロジェクト全体の概要を十分に共有していなかったため、週ごとの課題や個別の問題点だけに焦点を当てた指示になってしまいました。その結果、前後の流れが弱く、説得力に欠ける資料となったと反省しています。今後は、まず全体像と目的を明確に伝えた上で、具体的な内容について相談するよう徹底していきたいと考えています。

仮説検証はどう進む？ 不確実性の高い時代においては、仮説と検証を高速で回すことが求められると実感しました。そのため、まずは「やってみる」という行動を習慣化し、実践の中で方向性や規模、自身の基準を意識しながら取り組むことが大切だと感じています。試行を重ねることで、慣れやスキル向上につながると考えています。 定型業務はどう整備？ この考えを具体的な行動として、まずは定型業務と思われるタスクをAIでプロンプトを作成することで実践してみようと思います。特に、数量だけが変わる見積もり業務の仕組みを整える予定です。実際に試してみて、組織に合わない場合は、1週間ごとに見直しを行い、ルールを確定させる方針です。 検証方法はどう選ぶ？ 仮説と検証を高速で回す上で、具体的にどの程度の検証が必要か、他者の基準や手法についても意見をお聞きしたいと思います。

サービス説明はどう？ 私は新規サービス開発業務において、サービスのコンセプトや内容を1～2枚のパワーポイント資料に簡潔にまとめ、顧客に説明してフィードバックを得る方法を採用しています。加えて、動画など他の手法も取り入れることで、より多様な表現ができればと考えています。 意見を絞るには？ また、短時間で作成できる説明資料という点から、これまでの方法が決して間違っていなかったと実感しました。検証したいポイントや求めるフィードバックをもう少し狭く設定することにより、得られる意見が一層具体的になるのではないかとも感じました。 目的はどう伝える？ さらに、プロトタイプに唯一の正解はなく、これまで使用してきたパワーポイント資料も十分に効果を発揮しています。重要なのは、どのプロトタイプを作るかという点よりも、その制作目的を明確にすることだと学びました。

生成AIの評価は？ 2025年時点の生成AIは、統計推論ツールとしての性能が評価される中、その特徴を正しく理解することが重要だと感じました。相談、要約、文書作成の際にツールに頼り切らず、制約を踏まえた具体的な指示を出す必要があります。また、AIから得たアウトプットに対しては、人間的な感情や重要ポイントのチェックを必ず実施することが欠かせません。 ツールの使い分けは？ また、動画学習の中で、AIの使い分けがとても参考になりました。画像作成にはキャンバス、調査にはPerplexity、企画のまとめにはCopilotなど、それぞれのツールを目的に応じて活用する方法が印象に残っています。会社では、指定された単一の情報制限付きCopilotを利用する一方で、仕事やプライベートにおいてもさまざまなツールを実験し、業務効率化を図りたいと考えています。

課題洗い出しはどうする？ 業務課題に取り組む際は、まず課題となるイシューを漏れなく洗い出すことが基本です。各イシューは疑問形で具体的に問いかけることで、本当に解決すべき問題が明確になります。また、一面的な経験則に頼らず、多角的な視点から解決策を検討することが求められます。特に、最初に手を付けるべき課題を明確に優先順位を付けることで、効率的な対応が可能となります。 伝え方と相談対応はどう？ 顧客からの相談や業務上の課題に対しては、これまで学んだ正しい日本語の使い方や伝え方、そして図や表を活用したイメージしやすいドキュメント作成の技法を積極的に活用しています。各課題を順番に処理するのではなく、優先度を意識しながら対応すること、さらに対策を立てる際には自身の経験に引きずられず、必要に応じて他者の意見も積極的に取り入れている点が大きな特徴です。