(10ページ目)

作成 ✕ 効率

に関する学び

---

プロンプト作成はどうする？ 具体的な活用方法のイメージがこれまで以上に明確になりました。どのAIツールを利用する場合でも、成果を左右するのは適切な問い、つまり質の高いプロンプトを作成できるかどうかであると再認識しています。このプロンプト作成のスキルを高めることが極めて重要だと理解している一方で、実践的にどのように身につけるかについては難しさも感じています。今後は試行錯誤を重ねながら、具体的な事例や活用経験を通じて、このスキルを継続的に学んでいきたいと思っています。 AIと人の分担はどう？ また、企画立案や会議の場面では、これまで人が時間をかけて行っていた情報整理や論点整理、たたき案の作成などをAIが効率的に担ってくれると感じています。こうしたAIの強みを十分に活かすことで、より本質的な議論や意思決定に時間を充てることができると考えています。そのため、AIに任せられる業務と人が行うべき業務を見極め、適切に活用するための理解を深めることが不可欠です。今後は、企画準備や会議前の資料作成など身近な業務からAI活用を試し、その効果や課題を振り返りながら、価値を最大化できる使い方を模索していきたいと思います。 作業見直しの問いは？ 私たちの業務の中で、本来は人がやらなくてもよい作業は何か、また良いアウトプットが出たときにどのような問い方をしていたのか、その点について皆さんのご意見を伺いたいです。

生成AIはどう育つ？ 生成AIは単に使うだけでなく、日々育てるべき存在だと改めて感じました。万能なツールではなく、問いかけの仕方や教える内容が結果に大きく影響するため、私たち受講生自身がその使い方を工夫することが重要だと実感しました。 生成AIの利点は？ 生成AIの持つ特徴として、瞬時に情報処理ができる点、複数の案や視点を示してくれる点、また客観的な視座を提供してくれる点が挙げられます。これらの点は、さまざまな業務や学びにおいて大きな強みになると感じました。 活用例を知りたい？ 具体的な活用例としては、議事録の作成（日本語以外の言語も含む）、研修や学びの整理、読書の要約などが挙げられます。海外とのミーティングにおいては、英語や現地語での要約や挨拶文、ToDoリストの作成といった使い道もあり、内部研修でも時間短縮や効率化に寄与する点が印象に残りました。 使用時の注意点は？ また、プロンプトに「5案提示」を取り入れることで、複数の視点から物事を整理できる点は非常に魅力的でした。一方で、生成AIの使用に際しては、失敗事例から学び、セキュリティ面や情報伝達の迅速さに留意する必要があることも理解できました。 共通認識は可能？ さらに、各種生成AIツール間の前提の違いについても触れる機会があり、受講生や講師間で共通の認識を持つことの重要性を改めて感じる内容でした。

生成AIの可能性はどこにある？ 生成AIが現状どのようなことができるのか、その概略を知ることができました。用途に応じた多様なサービスが存在し、それぞれを適切に使い分けることで業務の効率化に大いに役立つと感じます。資料作成などの業務効率化に寄与する一方で、戦略の検討や思考の深掘りといった側面にも、生成AIは大きな可能性を秘めているのではないかと思います。そのため、どのように生成AIと壁打ちを行い、思考を深化させるかという点について、具体的なコツを知りたいと考えています。 業務効率はどのように変化する？ また、製造業におけるデータ活用教育の推進の中で、生成AIがルーチンワークを劇的に効率化するだけでなく、資料作成や戦略立案、方針検討など、クリエイティブな業務にも効果を発揮するのではないかと感じました。今後、業務ごとにどのようなプロンプトが有効か、またどのツールが最適かを自分なりに整理し、具体的な資料作成などの業務に落とし込んでいきたいと考えています。 AI活用に懸念はあるの？ 一方、社内には生成AIの活用に対して、人の能力が低下するのではないかという懸念もあります。実際、生成AIが出力した答えを鵜呑みにしてしまうケースも散見されます。生成AIは、本来自分の考えを整理し、過去や世界の知見を中核とした思考の深化を助けるツールであると捉えていますが、皆さんはどのように感じているのでしょうか。

原因をどう整理する？ ミュージックスクールの不満足度上昇の原因分析や新規顧客開拓の手法検討において、まずは原因を「社内」と「社外」に分けるなどしてMECEの視点で検討すべきだと改めて学びました。原因検討そのものに入る前に、上位階層から原因を捉えられるフレームワークを整えることが有効であると感じました。 テストの基本は？ また、ABテストでは条件を揃えて実施するなど、基本に立ち返る大切さを再確認することができました。これにより、テスト設計の厳密さが結果に直結することを実感しました。 リサーチの鍵は？ リサーチ実施にあたっては、まず網羅的にリサーチ観点を整理し、何がキーポイントとなるかをしっかりと見極める必要があると理解しました。同時に、かける時間とアウトプットの粒度を事前に見積もることで、効率的に解にたどり着くアプローチを実践していきたいと考えています。 スライド作成は？ プレゼン用スライドの作成においては、メッセージ検討とグラフなど内容の作成にかかる労力を均等に配分し、最終的には問いに対する明確な答えとなるよう、メッセージのブラッシュアップを図りたいと思います。 AIの活用は？ 最後に、生成AIの急速な進歩を背景に、実務における利用場面や利用方法についても改めて考える必要があると感じました。特にデータ分析における具体的な活用方法について、情報交換ができればと考えています。

視覚化は本当に必要？ 視覚化の重要性を再認識し、「なんとなく」で資料を作らないこと、伝えたいことが明確なスライドを作ることの大切さを学び直す機会となりました。私は普段の業務でMicrosoft Copilot等の生成AIを使って資料や議事録の要約を行っていますが、生成AIはあくまでツールに過ぎません。何を伝えたいかを常に自分自身で考え続けることが相手の理解を助けると強く感じています。 資料作成はどうすべき？ 経営企画の一環として、経営会議での財務報告を担当しており、一目見ただけで理解できる資料作成を心掛けています。また、多くの場面で議事録作成をしていますが、AIサービスをトライアルする機会を得ました。これは補助的には優れたツールですが、議事録を作成する際には何を記録すべきか、参加者が何を確認したいかをしっかり意識する必要があります。このため、全てをAIに任せることはできないと感じました。 学びは何を示す？ 今回の学びを通じて、何を伝えるべきかを人が考える意義を再認識しました。幸いにも、今回の学習内容は業務で即活用できるものであり、資料作成時には常に意識していきたいと考えています。また、全社的な財務数値管理を一歩進め、部門メンバーが状況や課題を理解できる資料作りにも力を入れたいと思います。そのためには、データ収集の自動化を進め、効率化を図っていくことも考えています。

シンプルな情報伝達法は？ 文章を書く際は、情報を短くシンプルに伝えることを心がけることが重要です。主に社内外との通信や報告で使用される文章では、特に複雑な内容をわかりやすく伝えるために、主語と述語の関係を明確にし、一文が長くなりすぎないように注意します。 トップダウン手法の利点は？ また、文章構成には"トップダウン"の手法を取り入れることが効果的です。まず主張を明確にし、それを支える根拠を段階的に示します。これにより、論理的で伝わりやすい文章を作成できます。文章を書くことは、思考力の鍛錬にもつながるため、日々の実践を通じて習慣化することが望ましいです。 報告で大事なポイントは？ メールでのコミュニケーションやSNSを活用した活動報告では、情報を整理し、わかりやすい形式で伝えることが重要です。多くの情報を一度に伝える必要がある場面も多いため、読み手を思いやる姿勢を持ち、円滑なコミュニケーションを図ることが求められます。 効率的な相談方法とは？ 限られた時間での報告や相談では、迅速かつ的確な伝達が求められます。このような場合でも、思考を一旦整理し、論理的に自分の考えを組み立てることが大切です。最終的には、常に読み手や聞き手の立場に立って、彼らが何を判断すべきか、何を相談されているかが明確に伝わるように心がけることが、効果的なコミュニケーションにつながります。

なぜじっくり考えるの？ 無意識に考えやすいことをそのまま答えとしてしまう傾向に気付き、まずは意識的に立ち止まってじっくり考えることの大切さを実感しました。自分自身の思考パターンを見直す中で、視点を変える努力の必要性を改めて感じる機会となりました。 MECEの活用はどうする？ また、MECE（モレなくダブりなく）の概念については、業務である程度使ってはいるものの、まだ十分に活用できていない部分があると感じました。そこで、隙間時間を利用して紙にさまざまなMECEのパターンを書き出すなどの方法で、頭の中でも自然にMECEの考え方が活用できるよう練習を続けたいと思います。 資料整理の秘訣は何？ 加えて、MECEの活用は構成や話の流れを明確にし、プレゼンテーションや報告資料作成時に「段落ごとに重複がないか」「カバーできていないポイントがないか」を点検するのに非常に役立つと実感しました。こうした整理の方法を仕事に取り入れることで、より論理的な資料作成が可能になると期待しています。 問題解決はどう導く？ さらに、ロジックツリーについても、自分の日々の課題にどのように活用できるか、またどんな種類の問題解決に特に効果があるのか、しっかりと考えていく必要性を感じました。自分自身の業務にどう落とし込むかを意識し、効率的な問題解決の手法として今後も活用していきたいと考えています。

AI情報は信頼できる？ 生成AIを活用する際には、常に批判的な視点を持つことの重要性を再認識しました。膨大なデータを元に自然な文章を生成する一方で、正確な情報が保証されているわけではなく、誤情報や古い情報が混在する可能性があります。そのため、AIの出力を無批判に受け入れるのではなく、自らの判断で根拠や信頼性を確認する姿勢が必要です。また、AIは思考を完全に代替するものではなく、あくまで思考を補助するツールとして位置付け、得られた情報を評価し適切に判断する力を養うことが求められます。 採用研修はどう進む？ 私の担当業務である採用や研修業務においては、生成AIがさまざまなシーンで役立つと感じています。例えば、求人票や応募者への案内メール、面接時の質問案作成に利用することで文章作成の時間を削減し、業務効率を向上させられます。また、研修資料の構成案作成やケーススタディ、演習問題、アンケート結果の要約といった場面でも大いに活用できると考えます。 プロンプトは伝わる？ 一方で、生成AIのアウトプットは入力するプロンプト次第で大きく変わるため、求める内容を的確に伝える言語化スキルが非常に重要です。具体的な目的や条件を示すことで、より質の高い回答を得ることが可能になります。今後は、指示内容を明確に伝える力と生成された内容をしっかり確認・調整する姿勢を一層意識していきたいです。

学びに何を感じた？ 先週は言葉の使い方に特化した学びを得ましたが、今週はスライド作成における視覚的アプローチについて学びました。具体的には、グラフの種類（円グラフ、帯グラフ、棒グラフ、折れ線グラフ）や軸設定の工夫によって、受け手に与える印象が大きく変わることが理解できました。 視覚と言葉は合致？ 先週の学びを踏まえ、伝えたい言葉（文字情報）と、図表やグラフ、文字装飾（色、大きさ、フォントなど）といった視覚情報が一致することが重要だと実感しました。伝えたい内容から逆算して視覚的な表現を選ぶ方法は、作成効率の向上にもつながると感じています。 スライドの意図は？ これまでのスライド作成は、感覚に頼った面が多く、各スライドで伝えたいキーメッセージやタイトルを十分に意識できていなかったと反省しています。これからは、まずスライドごとに伝えたい内容を明確に言語化し、整理することに努めます。 仕事に活かす方法は？ また、今回の学びをすぐに仕事に活かすため、来週からの業務体制提案スライド作成に着手する際には、まずプレゼンテーションの目的を再確認し、各スライドに込めるべきメッセージを整理します。さらに、読み手が金融機関の方々であることを踏まえ、控えめながらも強調が伝わる装飾（太字や下線など）を適切に活用し、視覚的な訴求力を高めた資料を作成したいと考えています。

頭の使い方、間違ってる？ 印象に残ったことが二つあります。一つ目は、マイホーム購入者の検討演習を通じて、自分の「頭の使い方」が効率的でなく、偏りも防げていないことを痛感したことです。ただ思いつくままに関連事項を拾い上げていたため、時間がかかり、抜け漏れも生じていました。これまでこうした頭の使い方をしていたことが、仕事のうまくいかない理由だったのかもしれません。この講座を通して、正しい「頭の使い方」を身につけたいと思います。 三つの視、理解してる？ 二つ目は、「三つの視」で考えることです。これまで特に意識していなかったため、企画の提案や上司への報告で抜け漏れを指摘されてきたのだと実感しました。このフレームを利用し、建設的な議論や意見ができるようになりたいと思います。 レポート視点、足りる？ お客様に経営レポートを報告する際には、三つの視を利用し、お客様視点、投資家視点、他社の類似事例について具体的に価値ある情報を提供できるように心がけたいと思います。 視座整理、できてる？ まずは、視座・視点・視野で考える習慣をつけるために、スプレッドシートにフレームワークの表を作成しようと思います。自分の業務に合わせた視座・視点・視野を具体的な言葉に落とし込み、伝えるストーリーも考えながら、お客様に経営レポートを報告してみようと思います。

自発性を引き出す目標設定は？ 目標設定のプロセスにおいては、相手から自発的に意見を引き出し、自ら目標を設定する流れを構築することが重要です。これにより、目標設定のプロセスへこれまで以上に積極的に参加してもらうことを目指します。 効率的な目標設定の流れとは？ 現状の目標設定の流れは次の通りです。まず、上席で骨格を作成し、全体で確認会を実施します。その後、各担当が目標の詳細を作成し、個別面談を行います。このプロセスでは、特に確認会と個別面談において、相手からの意見をしっかり引き出し、彼らの興味を引いてプロセスに参加させることが求められます。さらに、自身に余裕を持ち、自分のペースを管理することも重要です。 プロジェクト見直しから始めるべきか？ この動きは半期に一度のものであるため、まずは進行中のプロジェクトの見直しから始めます。そして、指示型のプロジェクトについては、今後の目標設定を再構築するために、具体的な対応策として以下のステップを設定します。 具体的な対応策とは？ まず、全体像を再度整理して担当スタッフに共有します。次に、担当スタッフとして彼らの考えや課題を引き出し、共に今後の道筋を立てることが目標です。そして、2月5日の会合に余裕を持って臨めるよう、2月4日までに月次業務やその他の業務に目処をつけておくことが必要です。

技術の流れはどうなっている？ 生成AIの技術概要について学習しました。生成AIは、大量のデータを事前に学習し、その中に見られるパターンや関係性をもとに新しいコンテンツを生み出す技術です。特に、基盤となるトランスフォーマー技術を活用し、「言語を理解する段階」と「理解した情報から次を予測する段階」という二段階のプロセスで動作しています。ただし、生成AIは意味そのものを考慮しているわけではなく、確率的に次の要素を選んでいる点が大きな特徴です。 活用方法はどう考える？ また、今回の学習から、生成AIは問題を分解し比較する思考法が有効であることも理解しました。生成AIは万能なツールではなく、実際に試行しながらその得意・不得意を把握する姿勢が重要です。日常業務の効率化や発想の補助、検討支援として活用するためには、目的や前提条件を明確にした上で指示することが求められます。特に文章作成、要約、企画検討、情報整理などの業務において、その活用可能性は非常に高いと感じました。 未来の展望はどう捉える？ 今後は、業務上の課題整理や原因分析にも問題を分解し比較するアプローチを応用し、生成AIを単なる自動化ツールではなく、発想や検討のパートナーとして活用していきたいと考えています。実務の中で試行を積み重ね、最適な使い方を確立していくことが今後の目標です。