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50代の男性

受講生の学び

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生成AIは味方になる？ 日常業務の中で生成AIを使う機会が増えてきたものの、以前はどこか遠慮して使用していました。しかし、今回の学びを通じて、生成AIが単なるツールから信頼できるパートナーへと変わっていることを実感しました。今後は、自身の感覚だけでなく、実際にAIをパートナーとして活用できるようになりたいと考えています。 対話で生産性は上がる？ 普段は自分で考えて資料を作成したりプログラミングを行っていますが、今後はAIと対話しながら資料のアイデアを得たり、プログラミングのチェックを依頼することで、生産性や品質の向上を目指していきたいと思います。 この未来はどう見える？ また、AI技術の進歩により、近い将来、AIが擬人化するのではないかと感じています。かつてはあるテレビドラマのコンピュータや、最新の映画に登場するアシスタントがその例でした。このような未来が訪れるとしたら、皆さんはどのように感じられるでしょうか。

ＡＩ学習と協働は？ ビジネススキルとデジタルスキルの両面が求められている中、私はＡＩを使いこなすための学習を始めました。同時に、ＡＩと人間がそれぞれの役割を意識して協働することの重要性や、身体性・感性といった人間固有の価値を高める必要性を実感しています。これを機に、自分磨きをしながらＡＩとうまく関わっていこうと考えています。 環境整備で未来は？ また、今後はＡＩとの協働がさらに進むと予想されるため、積極的に活用することを心がけています。まずは、ＡＩにすぐ相談できる環境を整えるため、簡単なショートカットを作成し、スムーズなコミュニケーションを図る予定です。さらに、ＡＩが得意とするプログラミング分野においては、現行のプログラムをＡＩに修正してもらい、業務の効率化を追求していきたいと考えています。 実践で感じる変化は？ とにかく、実際に使ってみることを意識しながら、さまざまな取り組みを進めていく所存です。

生成AIの業務利用って？ 動画講義を通して、生成AIを実際の業務に取り入れる方法が理解できました。各AIには得意な分野と不得意な分野があるため、状況に合わせて適切なものを選ぶ必要があると感じています。 学術調査はどうして？ たとえば、学術論文の調査において、同じプロンプトを入力すると、あるAIでは複数の論文内容を合成して存在しない架空の論文が作られてしまう場合があります。一方、別のAIは引用元のリンクも提示してくれるため、ファクトチェックが比較的容易にできると実感しました。 実務活用の難しさは？ また、文章作成や講義用資料作成においては、ハルシネーションの問題が大きな障害となることを知りました。NotebookLMを用いると、読み込ませた資料だけから文章やサマリーを生成できるという点に魅力を感じ、実務での活用を試してみたいと思っています。今後、実際に試してみながら、自分に最適な方法を模索していく予定です。

宣言的アウトプットはどう活かす？ 学んだ内容が無駄にならないためには、宣言的にアウトプットすることが非常に大切だと感じました。これにより、これまでの学びを再認識する良い機会となり、今後どのように活かしていくのかという具体的な方策について、ゲイルでの回答から意識することができました。また、期限に関するアウトプットが不足していた点を再認識する結果となりました。 振り返りは何のために？ 振り返りの重要性も改めて認識しました。学習した内容を振り返り、現在の業務にどう適用するかを明確にすることは、プロジェクトチームや部下と共有する上で非常に有益だと思います。プロジェクトでは、クロージングとして実績と課題を共に整理し、今後の活用を期限を設けた形で具体的に検討することを想定しています。一方、評価面談などでは、これまで達成してきたことと、今後求められる行動や活用がどうあるべきかを意識させる場として取り組んでいきたいと考えています。

文章の柱は？ 私の日本語表現において、一文が長くなりがちなことや、言いたい主軸が定まっていなかったため、結果的に文字数が多くなってしまった点に気づきました。この経験から、文章を書く際には、明確な「柱」を立てることの重要性を再認識しました。 会議の見える化は？ リモート会議では、相手の顔や反応が見えないため、会話が空中戦のようになってしまいがちです。そのため、打ち合わせの際に会話の内容をロジックツリーを意識して整理し、内容の見える化に努めています。こうすることで、会議で伝えたかったポイントが明確に把握できるようになりました。 指示の伝え方は？ さらに、部下に対する指示事項を伝える際にも、指示を実施する理由、効果、経緯など、「柱」を意識して説明するようにしています。自分なりにツールをテンプレート化することで、指示が明確に伝わる工夫を行い、また、部下からのフィードバックを受ける際にも業務全体を意識して確認しています。

分析計画の狙いは？ MECEを意識して分析計画を立てることの重要性について学びました。分析はまず大局的な視点から始めることが大切です。傾向を掴んだとしても、それが必ずしも正しいとは限りません。そのため、正確性を確認するために、必要に応じてさらに詳細に分解する必要があると感じています。 分解の意味は何？ 実際に行っているデータ分析について考えたところ、MECEを満たしているようではあったものの、それを意識的に行うことはできていませんでした。分析のスタートポイントとして分解を意識して、分析計画を立てる必要があると強く感じました。 感覚分析の問題点は？ これまでの分析は感覚的に行っていた部分がありました。分析計画は立てていましたが、分解に着目するということが不足していました。解がスタート地点であることを学んだので、今後は分析計画の段階で、MECEなど今回学んだロジックに沿って計画が立てられているかを確認していきます。

変化にどう対応する？ VUCAの時代に、外部環境の予測困難さや不安定さが増す中で、変化に迅速に適応し成果を上げる必要性を強く感じています。これまでは、無我夢中に走りながら、瞬間ごとの課題や成果に一喜一憂し、仕事は「点」の連続であったと振り返っています。過去・現在・未来を繋ぐ「線」のような仕事を目指しても、単なる「点」の積み重ねだけでは実現が難しいと半ば感じていたところ、仮説と検証のサイクルを加速させることの有効性に気づき、生成AIをパートナーとして活用する可能性にも期待を寄せています。 教育ニーズはどう変わる？ 一方で、人材教育に対するクライアントのニーズは一層多様化しており、自分の希望を明確に言語化することが難しい現状があります。「言語化」の重要性とそのメリットはますます高まっているため、不断の訓練が必要だと感じています。生成AIの得意分野とするこのプロセスをうまく活かし、効果的に対応していきたいと考えています。

技術投資の未来は？ 生成AIは、現在、ハードウェアへの投資が多く見受けられますが、2030年ごろにはソフトウェアやサービスへの注力が高まると考えられます。このことから、早いうちから新たな技術を使いこなす重要性を改めて実感しました。 伝え方はどうする？ また、対人コミュニケーションにおいても、AIとのやりとりにおいても、やりたいことや依頼内容を明確に相手に伝える能力が重要だと感じています。特に、プロンプトの作り方については、AIに相談するのも一つの有効な手法です。 日常は効率的に？ さらに、コミュニケーションは頻度が大切であるとの教えを受け、これからも積極的にAIとの対話を重ね、使いこなすスキルを磨いていきたいと思います。プログラミングやコーディング、イベントのチラシデザインやキャッチコピーの作成、学習資料の整備、メールの要約やフォーマルな返信文の作成など、日常業務の効率化にも大いに活用できると実感しました。

仕組みってどう理解する？ トランスフォーマーについては、ベースとなる技術としては知識があったものの、その仕組みについて十分に理解できていなかったため、概要だけでなく、動作のプロセスも詳しく学びたいと感じました。 プロンプト使い方は？ また、普段生成AIを活用する中で、プロンプトの重要性は理解しているものの、適切なアウトプットを引き出す自信はまだ不足しているように思います。そのため、仮説の立て方やインプット方法を改善する必要があると考えています。 文脈ってどう維持する？ 現在、コンサルティング業務でアイディアの整理や資料作成に活用しているのですが、文脈やコンテキストを継続的に維持するのが難しいと実感しています。新たなインプットを開始すると、過去の内容を踏まえたアウトプットが困難になるため、NotebookLMなどを利用して情報を追加する工夫をしています。今後もこの点をさらに追求していきたいと思います。

目的整理はどう進む？ ライブ授業では、シナリオ実習を通じて目的の明確化、優先順位の決定、リソースの最適な活用、そして情報収集の大切さを学びました。一方、動画学習では戦略と戦術の違いに着目し、物事全体を俯瞰して捉える重要性を実感しました。これにより、まずは達成すべき目標の整理と明確化、そしてその目標に向けた無駄のない計画作成の必要性を体得することができました。 開発進捗はどう見極める？ また、システム開発の初期段階においては、顧客の要望整理と目的の明確化、優先順位の確定、さらには予算や人員配置、期限設定といったリソースの最適化が欠かせません。開発段階では、全体の状況を把握しながら効率的な進捗管理を行うことで、無理なくプロジェクトを進めることが可能となります。発生する課題に関しても、すべてに対応するのではなく、優先順位に基づいて取り組むことで、リソースを集中させながら最適な解決策を見出すことが大切だと感じました。

戦略思考はどう見える？ 戦略思考とは、まず明確な目標を設定し、その目標に向けてリソースをどのように配分し有効活用するか、また目標に至る最適な道筋を描くことだと理解しました。この考え方では、高い視座で全体を俯瞰し、何をすべきか、何をしないかを大局的に判断する能力が求められることを学びました。しかし、一方でその実践が十分でないと感じる場面もあり、自らの課題として認識しています。 計画策定はどう進む？ 現在、IT関連の開発部門の責任者として事業計画の策定に携わっています。これまでの計画は、現状を出発点に考える傾向が強く、目的から逆算したものではありませんでした。しかし、戦略思考を取り入れることで、長期的視点に基づく明確な目標設定や、現在地と目標とのギャップ、課題の明確化が可能になったと実感しています。今後は、何をするか、何を控えるかを慎重に選別しながら、組織の成長を一層促進する事業計画を立案していきたいと考えています。

ターゲット再検証は？ 商品のターゲットを見直すことで、新たな価値が生まれる可能性を学びました。特に、心理的変数は時代とともに変化するため、価値を再評価する上で有効な切り口であると実感しました。 マップの違いは？ また、ポジショニングマップとパーセプションマップの違いについて理解を深め、顧客目線がいかに大切かを再認識することができました。 事業見直しはどう？ 自社の事業を振り返る際は、まず特徴を洗い出して訴求ポイントを整理することから始めました。その上で、どこにポジショニングを置くべきか検討し、注力している事業に問題がないかを確認しています。さらに、顧客へのヒアリングを通じて、自社の伝えたいポジションがしっかり伝わっているかどうかをチェックしていきます。 システムに期待は？ また、時間に余裕があれば、システム会社に対してどのような期待を持っているのか、直接伺ってみたいと考えています。