生成AI時代のビジネス実践入門

回転数UP!仮説で切り拓く未来

回転数を上げる意味は? VUCAという言葉は知っていたものの、実際の対応策についてははっきりと理解できていませんでした。しかし、今週の講義を受けることで、従来の分析、計画、予実管理のPDCAサイクルから、仮説を立て実行と検証を繰り返す「回転数を上げる」行動へとシフトすることの重要性に気づくことができました。 営業仮説の狙いは? 建築分野の営業活動は長期間にわたるため、仮説と検証の繰り返しが常に求められています。これまでは仮説を漠然と立てることが多かったのですが、今後は「Where(どこで)」「Why(なぜ)」「How(どのように)」を意識して具体的な仮説を構築することで、より精度の高い営業活動が実現でき、問題意識の向上にもつながると感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

明確な指示でAIの可能性を拓く

講義の理解をどう深める? 講義は、根柢の考えを理解した上で、具体例を交えながら動画で解説される形式となっており、とても分かりやすかったです。多数のAIの使い方が示される中で、AIは幅広い作業をこなす一方で、その成果は指示を出す人間の考え方の深さに依存するという点が印象に残りました。目標やゴールに向けて、どこまで計画されているかが重要であると感じました。 AIへの指示はどう伝える? 部下に対する指導や指示を行う際と同じように、AIにも期待内容や達成方法を明確に伝え、サポートを的確に行う必要があると考えています。また、もし指示がうまく出せない場合には、AIとの対話を通して改善点を見出し、より良いアウトプットが得られるようにしていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

本質を磨くモデリング術

生成AIの活用は? 生成AIをビジネスに生かす際の難所について、特にモデル化の重要性を再認識する機会となりました。アイデアを具体化するためには、細かい事象をそぎ落とし、本質的な価値に絞ることが必要であると実感しました。この気付きは、新たなアイデアの具体化にもつながると感じています。 学校の未来は? 現在、私立高校に勤務している中で、社会情勢や価値観の多様化という背景から、生徒募集においても「どのような学校が求められているのか」を改めて考える必要性を感じています。教育内容の充実はもちろん、教育目標の実現と安定した生徒募集の両立を目指すため、モデル化を積極的に取り入れ、仮説と検証を繰り返しながら、今後の生徒募集計画を検討していく所存です。

クリティカルシンキング入門

数字で切り拓く未来の視点

数字をどう分解する? 数字を分解することで、真に検証すべき視点を明確にできると学びました。まずはさまざまな角度から数値を切り分け、どの切り口で差が生じるかを探ることが重要だと感じています。この考え方は、自分自身で分析する場合にも、他者にデータを用いて提案を行う場面においても有用です。 人員分析をどう進める? また、この手法は人員管理や人員計画、社内アンケートの分析に役立つと考えています。人員計画では、チーム単位だけでなく、職種ごとの分析を行い、異なる視点から戦略を策定できるでしょう。さらに、社内アンケートの全体結果を細かく切り分けることで、より顕著な差異が見え、具体的な対策検討に役立つレポートの作成が可能になると思います。

データ・アナリティクス入門

気づきから始まるビジネス改革

何のための分析? グループワーク後に、何のために資料やデータを分析するのか、そして誰に伝えるのかという二点を改めて考える機会となりました。また、ビジネスでは知識と経験が積み重ねられ、その両方が生かされることを実感しました。 業務への心構えはどう? 今週の気づきは、具体的な行動計画こそ生まれなかったものの、日々の業務に向き合う心構えを改めて固めるきっかけとなりました。これは、所信表明の意味も込めて記しておきます。 データ確認は何が大事? さらに、提示されたデータに対しては、「分析前のデータに必要な項目が揃っているのか」と「成果物としてのデータの形が適切か」の二点を確認することの重要性を感じました。以上です。

戦略思考入門

戦略で描く未来への一歩

戦略と戦術はどう違う? 戦略的思考というのは、まず戦略と戦術の違いを理解することから始まります。戦略は目標達成のための大局的な計画や方向性を示すものであり、戦術はその戦略を現実にするための具体的な手段や行動計画です。つまり、戦略がしっかりしていなければ、どんなに戦術が優れていてもゴールにたどり着くことは難しいということが分かりました。 ゴールはどう決める? また、ゴールの明確化がいかに重要かを改めて実感しました。どこへ向かうのかをはっきりさせなければ、どんな施策も無意味であると感じました。事業の大きな方向性だけでなく、より具体的な到達目標を設定することが、結果として実行に移すべき行動計画を導く鍵になると思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く成長の道

生成AIの可能性は? 生成AIの可能性については十分に理解できましたが、一方で膨大なデータからの予測に依存する側面があると実感しました。そのため、生成AIの使い方やその能力を学ぶだけでなく、自分自身のスキルや知識の向上に努めることが重要だと感じています。 業務方向性の見直しは? 現在取り組んでいる業務の方向性について、何度も壁打ちを行いながら具体化していきたいと思います。次のステップとしては、市場分析のために具体的な数字を取り入れながら計画をブラッシュアップする予定です。現状、Excelを用いて計画数字の達成に向けた目標値を分析していますが、前提条件を整えた上で生成AIの力も積極的に活用していくつもりです。

アカウンティング入門

経営者視点で磨く三表術

自分の視点はどう変わる? 財務三表をビジネスリーダーの視点から捉える重要性を学びました。これまで作り手としてPLに注力し、各ステークホルダーへの説明を中心に考えていましたが、自分が意思決定を担う立場となる以上、その視点をどう取り入れるかを改めて意識するようになりました。 月次レビューは機能する? 具体的には、①月次の予実管理、②ビジネスリーダーの視点でのPLの見方、③学んだ知識と考え方を活かし、担当領域のPLに合わせた論点を自分の言葉で整理してアウトプットする、という三つの点を実践しています。これらの要素を月次の予実レビューに反映させ、次月以降の業務に役立てるためのテンプレートとして型化する計画です。

生成AI時代のビジネス実践入門

指示を極める、未来への一歩

AI活用の未来は? これからの時代、AIに的確な指示を出す能力が求められると実感しています。これまで、相手の人間の特性を見て指示を出してきましたが、今後はその相手がAIに変わると感じています。明らかに高い能力を持つAIを上手に活用していきたいと思います。 AI指示の新戦略は? これまで、プロジェクト計画書やプレゼン資料の作成の機会が多く、部下には具体的な指示を箇条書きや口頭で繰り返し伝え、最終的な校閲を自分で行ってきました。今、これまで指示してきた内容を的確なプロンプトに落とし込み、AIに指示することで、より高品質な成果物を短い納期で作成できるのではないかと期待しています。

データ・アナリティクス入門

復習が実践に!成長の一歩

即興アウトプットはなぜ? 当日のグループワークでは、これまで学んできた内容をメンバーと共有し合い、互いに成長を実感できた一方で、課題に直面した際の即興でのアウトプットの難しさを痛感しました。頭で理解していたり、復習で自覚できていても、流れの中で実践に結びつけるためには、多くの場数を積む必要があると感じました。 復習はどう実践につなぐ? また、中期計画の進捗管理やKPI達成に向けた施策検討、年度ごとの予算編成に向けた調整、新たな施策の課題整理と具体化など、さまざまな議論の中でこれまでの学びが自然と行動に表れるよう、引き続き復習を繰り返しながら実践に生かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

実情を活かす多角的分析のすすめ

目的や進め方は整っていますか? 分析に取り組む際は、まず目的や進め方を明確にし、関係者と認識を合わせることが重要だと学びました。また、1人で行う場合でも、フレームワークを活用して多角的な視点から分析し、偏りのない結果を目指すことが大切だと感じています。 今後の計画は具体的? 今後は、目的と求めるアウトプットをしっかりと定めた上で、データだけでなく現場の実情も踏まえた多角的な分析を実施していきたいです。各部門の意見を取り入れながら、What・Where・Why・Howの各ステップを丁寧に行き来することで、根拠ある改善提案へとつなげていくことを目指します。

クリティカルシンキング入門

思考のクセに気づく瞬間

自分の思考の偏りに気づく? 自分自身や他人の思考のクセに、気づかずに無意識のうちに自分が考えやすい方向へ偏っていることに気が付きました。そのため、ある考えが本当に正しいのか、またその行動にどんな意味や目的があるのかと常に問い続けることで、十分なレベルまで物事を考える必要があると感じています。 業務の目的って何? 常に自分の業務に明確な目的や意味を持たせるだけでなく、その意識を部下にも伝えていきたいと思います。 行動計画はどう? 【今週の行動計画】 ・自分から発信する情報や部下への依頼に際して、目的を明確にし、具体的な内容で伝えるように努める。
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