生成AI時代のビジネス実践入門

実践で見つけた生成AIの可能性

生成AIはどう使う? 実際の場面で直面する課題を経験し、これまで「AIさえあれば何とかなる」と考えていた自分に改めて疑問を持ちました。どのような状況で生成AIが最も効果的に活用できるのか、日常的に意識するとともに、途切れず使い続ける習慣を身につける必要性を感じています。 仲間と意見交換は? そのため、行動計画の策定や意見の洗い出しなど、あらゆる場面で生成AIを活用する習慣を実践していきたいと考えています。また、私一人ではなく同僚の中にも生成AIのメリットを十分に理解できていない人が多い現状を踏まえ、会社全体のデジタルリテラシー向上に向けて、生成AIを使ったディスカッションを通して何ができるかを検討していこうと思います。

クリティカルシンキング入門

問いが拓く柔軟な発想

どうして習慣が鍵? 自分自身の思考や考え方を変えるためには、日々の習慣として訓練を重ねることが不可欠だと実感しました。自分の経験や周囲の意見に流されず、表面的な判断で終わらせるのではなく、「他に違う考え方や解決策はないか」や「本来の目的は何か」といった問いを意識する重要性を再認識しました。 意見交換で何を探る? この学びは、会議やディスカッションなど他の人との意見交換が求められる場面や、自分の企画や考えを相手に伝えて理解を得るシーンで活かすことができると感じています。実際の行動としては、「目的は何か」「他にないか」「なぜ?」と自問自答しながら、柔軟な思考を持ち、幅広いアイディアを生み出せるよう努めています。

クリティカルシンキング入門

未来へ続く学びの地図

目的は何だった? 全体を振り返ることで、なぜこの講座を受講したのか、どのような目的を持っていたのかを再確認することができました。同時に、受講後の自分の現在地を把握し、次に何をすべきかについて整理する助けにもなりました。 なぜ学び続ける? また、定期的に時間を確保して学習することの大切さを改めて実感しました。クリティカルシンキングは単に業務に留まらず、社会人として必要なスキルだと感じています。一朝一夕で身につくものではありませんが、課題が明示されていなくても、日常的に業務上の課題を意識しながら考える習慣を身につけていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

手作業とAIの狭間で拓く可能性

AI活用で時短できる? プロンプトの検討にAIを活用し、その微調整は人の手を加えることで時短が可能であると理解しました。しかし、アウトプット資料については上手く形にできず、骨子を作成した後は手作業に頼らざるを得ない状況です。そこで、解決策を模索したいと考えています。 社内外資料はどう変える? 社内向けの資料については、簡潔なスライドを短時間で作成できるよう調整を進めたいです。また、対社外では、定期的に更新される得意先情報を自動アップデートする仕組みを整え、担当者がその情報をもとに仮説を立てて商談に臨む習慣を根付かせることを目指しています。

クリティカルシンキング入門

思考のクセを脱却する出発点

自分の思考をどう見る? 動画では、クリティカルシンキングの基礎的な部分を実践的に学びました。人は物事を考える際に自分の思考の癖が働き、見たい情報だけを選びがちであることから、客観的に自分や他人の考えを見つめる重要性を改めて認識しました。 客観的意見をどう磨く? 実務においては、さまざまな事象に対し、周囲の人と意見交換を行いながら客観的に考える習慣を身につけることを意識します。また、自分の思考を整理するためにノートに書き出したり、ChatGPTなどのツールを活用して自らの考えを客観的に振り返るよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

対話が見せる未来のヒント

なぜ意見交換が大切? ライブ配信では多くの参加者と意見を交わすことで、普段気づかない視点を得ることができました。一人で考えるのとは異なり、誰かと意見を出し合うことで新たな発見があったため、今後も結論を出す前に相談する習慣を続けたいと感じています。 将来設計はどのように? また、自分が将来どうなりたいのかを考え整理する良い機会となりました。業務の環境が多様で、求められるデータや分析の粒度も変わるため、他者の意見を取り入れながら、スピード感を持って要望に応えていけるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

疑問から始まる探究ストーリー

どう仮説は組み立てる? 仮説を立てる際には、さまざまな視点、すなわち異なる背景や経験を持つ人々からの意見が必要であり、MECEな仮説を構築する上で重要であることを理解しました。また、日常業務で自社や自部門の課題に目を向け、そこでの仮説立案を習慣化することの大切さも認識しています。 なぜ現象を疑う? そのため、業務の中で起こる現象やデータに対して「なぜこのようになるのだろう?」と疑問を持ち、一歩踏み込んで考察する姿勢を身につけたいと感じています。
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