(14ページ目)

作成 ✕ 効率

に関する学び

---

代表値で分かる？ データの状況を評価するためには、単純平均、加重平均、幾何平均といった代表値や中央値が用いられます。平均値は計算が簡単で直感的に理解しやすい一方、極端な値（外れ値）の影響を受けやすいという面があります。そのため、データのばらつきを示す標準偏差と併せて確認することが重要です。 小規模店舗見えてる？ 複数の店舗の売上やイベントの各店舗での来場者数などを平均値だけで評価すると、店舗ごとの規模や条件の違いから、小規模な店舗や一時的な変化を見落とす可能性があります。こうした場合、標準偏差や中央値などの指標を追加することで、より詳細な状況把握が可能となります。 分析体制整える？ レポート作成においては、平均に加え中央値、最頻値、標準偏差など複数の代表値やばらつきの指標を数値化することで、微細な変化に気づきやすい分析体制を整えることが求められます。さらに、ヒストグラムや折れ線グラフ、棒グラフなどを用いて直感的に理解できる分析を行い、Lookerstudioやスプレッドシートでテンプレートをあらかじめ用意しておくと、作業の効率化にも寄与します。

生成AIの可能性は？ これまで、生成AIをあまり活用していなかったため、仕事や私生活で不明点が生じた際には、Googleなどでキーワードを入力して情報を検索し、複数のWebページを比較しながら時間をかけて調べていました。しかし、先生の説明や受講生の具体的な活用事例を聞く中で、生成AIを利用すれば「知りたいこと」を短時間に整理し、必要な答えに的確にたどり着けると実感しました。調べ物の負担が軽減され、作業の効率と質が向上する点が特に印象に残りました。 生成AIをどこで使う？ 今後は、生成AIを仕事と私生活の両面で積極的に活用していきたいと考えています。まずは、日常業務の中で継続的に使用する習慣を身につけるため、会議後のメモをもとに議事録のたたき台を作成したり、企画内容を整理してプレゼン資料の構成案や要約を作成する場面で利用していくつもりです。 事例をどう共有する？ さらに、業務効率化につながった事例や有用な使い方のポイントについては、部署内で積極的に共有し、メンバーが再現できる形に整えることで、チーム全体の生産性向上と組織力の強化を目指します。

AIで何が変わる？ レゼンテーションを一例にとっても、「どのようにAIを活用できるか」という視点で思考を巡らせること自体が大きな気づきにつながりました。資料作成の効率化に留まらず、構成の再整理や論点の深掘り、さらには想定質問の準備といった多面的な活用の可能性を改めて認識する結果となりました。こうした体験から、AIは単なる作業支援ツールではなく、思考を拡張するパートナーとして機能し得ることを実感しています。また、その活用の質は、自分自身がどのような問いを立てるかによって大きく変わるということも感じました。 どうして対話が必要？ さらに、AIはプレゼン資料作成の補助ツールだけでなく、内容を吟味する対話相手としても非常に有用であると感じました。自分では気づきにくい論理の飛躍や曖昧な表現を指摘してもらうことで、説得力を高める構成へと磨きをかけることができるため、シミュレーションの相手としてAIを活用する方法を試してみようと考えています。また、以前講師から紹介されたような、具体的な人物像をモデルとした会話相手の構築も、今後チャレンジしてみたいと思います。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決のプロセス、What、Where、Why、Howについて学びました。私は前職でQC的な問題解決を学び、問題やボトルネックの特定、「なぜなぜ分析」、計画、アクションのような手法で考える癖があり、今回学んだ内容と似ている部分が多いと感じました。しかし、元の思考フレームワークに戻りがちな自分を再認識しました。 フラストレーションを解消するには？ データ分析や見える化は行っているものの、仮説の検証や具体的なアクションを自発的に行っていない部署の現状にフラストレーションを感じています。おそらく、具体的なアクション（How）を実行できないと諦めているために、根本原因（Why）の追求が疎かになっているのではないかと考えています。 新たなシナリオ作成と実践法 今回学んだことを基に、「How」を実行できると仮定してシナリオを作成し、実践してみたいと思います。また、一連のプロセスを効率的に進められるよう、自身をトレーニングし、さらにBIツールやPythonを活用して知見やスピードを向上させる手法を学びたいと考えています。

要因分析を効果的に進めるには？ 要因分析の際には、プロセスを細かく分解して考えることが重要です。解決策を選ぶ際には、判断基準を設けることが必要で、例えばコストやスピードを基準に評価を行うと良いでしょう。 A/Bテストの活用法とは？ 方法の効果を確かめる際には、A/Bテストという手法が有用です。A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えて比較実験を行うことが大切です。要因分析時には、できるだけ細分化を行うことが求められます。すべての状況がわからない中でも、仮説を立てて細分化を試みると良いでしょう。 解決策選びの優先順位はどう決める？ 解決策の選択においては、判断基準や優先順位を整理することが重要です。効率が良い方法やスピードを基準として評価することが望ましいです。報告資料を作成する際は、自分の中でステップを細分化して理解し、その上で優先順位を付けて表現することが大切です。 条件を揃えるポイントは？ 判断基準は常に上司と擦り合わせながら進めるべきです。また、比較を行う際は、可能な限り条件を揃えることを意識すると良い結果が得られます。

営業提案はどう進化？ 実ビジネスにおけるAI活用は、特に営業・マーケティング分野での提案業務の高度化に寄与しています。例えば、BtoBの営業現場では、過去の商談履歴や顧客の業種、規模、さらには問い合わせ内容などの情報をAIに入力し、最適な提案資料の構成案や想定される質問への回答を自動生成する仕組みが導入されています。これにより、従来かかっていた提案準備の時間を大幅に短縮し、その分、営業担当者は顧客理解や関係構築に専念でき、結果として提案の質向上と成約率の向上につながっています。 政府業務はどう変わる？ また、政府渉外業務においてもAIの活用が進んでいます。法令改正案、国会答弁、審議会資料などの膨大な情報を迅速に要約・比較し、政策論点や自社事業への影響点を整理することで、情報収集や論点整理の効率が大幅に向上します。こうした流れにより、渉外担当者は政策当局との対話戦略の設計や信頼関係の構築により多くの時間を割くことが可能となり、まずは資料要約と論点マップ作成から活用を始め、段階的にシナリオ検討や説明資料作成といった応用領域を広げています。

AIの強みは何？ 質問に普通に答えていくだけでプロンプトが完成していく様子に驚きを感じました。各AIには得意とする分野と不得手な分野があると知り、社内で使用できるAIについて、どのようなことに強いのかを確認する必要性を実感しました。 業務効率はどうなる？ また、照合作業や入力業務を中心に行っているメンバーだけでなく、全体の業務効率を上げるためのツールとしてプロンプトの活用が可能だと感じました。ただし、そうした業務を実際に担当している方々にプロンプト作成を任せるのは難しいため、自分自身がプロンプトを考えるか、それに適したポジションの人材が必要だという印象を持ちました。 打合せ整理はどう？ さらに、自分の考えを整理したり、打ち合わせの内容をまとめる際にもこの手法が役立つのではないかと考えています。 型の存在は本当？ 今回出てきたプロンプトを通じて、決まった型（書式）のようなものが存在するのかという点にも興味が湧きました。また、どのような聞き方をすれば正解に近い回答を得られるのか、質問の仕方の工夫がとても重要だと感じました。

AIツールの活用法は？ 自分にはまだ知らないAIツールが数多く存在することに気づきました。業務に合わせて使い分けることで、作業の効率と質が向上することを、動画を通して実感しています。しかし、最新のAIツール情報や適切な使い分けのスキルが身についていなければ、将来的に会社から淘汰されるのではないかという危機感も抱えています。 創造性はどこで発揮？ また、人間のクリエイティブな発想がAIのアウトプットに大きく影響するため、自分自身の創造性や発想力について不安を感じることもあります。出版を企画している中で、用途に合わせたツールの組み合わせを実践してみるつもりです。特に、文章の骨子を練る際にAIを活用して基盤を作る方法や、ビジュアル作成の作業がこれまでの写真撮影や画像探しの手間を大幅に軽減してくれる点は大変魅力的です。 スキル習得はどう進む？ 皆さんのAI活用方法についても興味があります。複数のツールや多機能を活用できるのは嬉しい一方で、その能力を十分に使いこなすためのスキルをどのように身につけるかが今後の課題だと感じています。

ミッションと利益の均衡は？ 営業利益や特別利益・損失についての意味を再確認し、ビジネスにおけるミッションと利益のバランスの重要性を学びました。これにより、自分の業務におけるミッションとアウトプット（利益）拡大の必要性について考える機会を得ました。 連携研究の価値はどう？ 私は製薬企業の研究者として、創薬研究の一部を担当しています。創薬研究は薬理研究者、化学研究者、安全性研究者など多くの専門家が連携して進められ、各部署がタイムリーに成果を出すことが求められます。そのため、一定の経費を活用しつつ、迅速にアウトプットを出す方法を模索しています。 外部協力と効率化は？ 一人でできる作業には限りがあるため、CROなどの外部リソースを積極的に活用して効率的にアウトプットを出すことが重要です。また、時間のかかる業務の効率化にも取り組んでいます。例えば、子会社の研究員に頼める業務は依頼し、その分の時間を他の重要なタスクに振り向けるようにしています。さらに、定型業務についてはテンプレートファイルや簡単なマニュアルを作成し、効率化を図っています。

データ分析で新視点を得るには？ データ分析とは、比較を行うことで新たな視点やアイデアを引き出すことが可能であると学びました。同じ基準や条件を用いることで効果的に分析ができ、新しい発見に繋がることが特に印象的です。 効率化への第一歩は？ これまでの仕事では、何となくデータを用いながらプロジェクトの進捗を管理していましたが、新しい職場では積極的にデータの可視化を取り入れ、業務の効率化を図りたいと考えています。以前は過去のデータより直近のプロジェクトの状況にのみ焦点を当てていました。 なぜデータ可視化が重要？ 日常業務の中で、業務上必要がない場面でもデータを可視化することは重要だと考えていましたが、既存のシステムやBIツールに頼りがちでした。しかし、自ら業務プロセスをデータ化することが、業務のパフォーマンス向上に繋がるのではないかと考えています。 ダッシュボード作成スキルをどう磨く？ 現在は過去のプロジェクトマネジメントの経験を活かし、会社の既存のダッシュボードを一から作成するスキルを身につけるために勉強を続けています。

学習の反復は必要？ 反復して学習しなければ、知識が十分に定着しないということを改めて実感しました。常に客観的な視点で物事を捉え、さまざまな角度から問い直すことで、抜け漏れのない理解に努める大切さを学びました。 伝え方の工夫は？ また、情報を相手に伝える際には、分かりやすいメッセージを心がけ、グラフなどの視覚資料を活用して資料を作成しています。この手法は、問題や課題発生時の対応、社内ルールの作成と周知、プレゼンテーション資料の作成、部下への指導、不審者訪問時の対策、業務効率向上のアイデア出しなど、さまざまな業務に応用できると感じています。 多角的な検討はどう？ さらに、常に客観的な視点で偏らないよう配慮し、イシューの分析においては多角的な視点から検討しています。メンバーの意見を積極的に取り入れることで、より実効性のある判断が可能となり、資料作成においても相手に伝わりやすい工夫を凝らしています。 振り返りの効果は？ 学んだことは、必ず振り返りや反復を実践して、自身のスキルとして確実に身に着けるよう努めています。

学習目的はどう？ 生成AIの問いやステップに答えていくうちに、これまで曖昧だった学習目的が次第に明確になり、業務での活用イメージが具体的に浮かび上がりました。その過程はまるでコーチングを受けているかのようで、自分がうまく実装している姿を想像できた点が大きな収穫でした。また、プロンプト作成の重要性を学んだことで、今後はより効果的なプロンプト作成技術の向上を目指していきたいと考えています。 プロンプトで進化？ 的確なプロンプトを入力することで、これまで数時間かかっていた会議資料の作成や企画案の提案がスムーズに行われることを実感しました。自分では想像できなかった切り口で提案が実現できる技術に触れ、これを活用する必要性を再認識しています。 画像活用はどう？ 文書作成やプレゼン資料の作成は非常に役立ちますが、画像や映像の作成についてはまだ具体的な活用イメージが湧いていません。今後は学習を進めながら、どのような機会に応用できるかを模索し、プロンプト作成のコツなどを互いにシェアして学習効率を高められればと考えています。