生成AI時代のビジネス実践入門

実践で磨くAI活用の問い力

AI活用に必要な思考とは? 今回の講座で学んだ中心的な内容は、AIを活用するうえで思考力が非常に重要であるという点でした。どんな仮説を立て、その仮説に基づいて質問するかが、得られる回答の質を左右すると感じました。また、動画で紹介されていたように、実際に手を動かして経験を積むことが、AI利用の質の向上につながると実感しました。 言語化の壁は何? 一方、講座の振り返りでは自分の考えを言語化することに苦労しました。現職場ではAIの導入が進んでいないため、今後は日常的にAIを活用し、問いを立てる力を養いながら、思考の幅を広げる取り組みをしていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

目的明確で飛躍するナノ単科体験

目的は何か確認? 分析の基本は、目的を明確にすることです。目的が把握できれば、何と何を比較するか、どのグラフを用いるのが効果的かが自然と決まってきます。 比較検証はどう実施? 比較検証を行う際は、目的に沿った比較、いわゆる apple to apple な比較を心がけ、効果を評価する場合には、施策実施の有無による結果の違いを比較することが重要です。 効果検証は如何検討? また、施策の効果検証においては、従来の手法を踏襲するだけでなく、改めて目的を再確認し、比較項目やその表現方法(グラフの選択)をより意識して分析していく必要があると感じています。

データ・アナリティクス入門

数字だけじゃ語れない学び

複数仮説を考える? 問題の原因を分析する際、データをもとに「なんとなくこうではないか」と推測しがちですが、仮説を組み立てるときは一つに決めつけないことの重要性を学びました。「本当にそうか」を証明するためには、多角的な視点から複数の仮説を検討する必要があります。 数値の真意は? また、人に関する業務が多い中で、調整や面談などの場面では、業務の結果として出た数字を単に決め打ちしてしまう傾向があると感じました。今後は、出た数値をもとに幅広い仮説を立て、本当に改善が必要なポイントはどこかを見極め、より効果的な改善策につなげていきたいと考えています。

戦略思考入門

やらない選択が導く最速成長

やらない選択はどう考える? 戦略思考のひとつである「やらない事の選択」が特に印象に残りました。これまでこの考え方について学び、実践してきたつもりではありましたが、目標に向かって最短で進むためには、より適切なタイミングでこの選択を行う必要があると実感しました。 チーム選択は合ってる? また、自身だけでなくチーム全体が最適な選択をしているかを確認するため、週ごとのミーティングなどで「やらない事の選択」や目標達成に向けた取捨選択の状況を共有することにしています。部下との1on1においても、既に学んだ3つの戦略思考を意識した指導を進めていく方針です。

生成AI時代のビジネス実践入門

失敗も学びに!実践する力

仮説検証でどう変わる? 不確実性が高まる現代において、仮説検証の回転数が重要だと理解しています。しかし、完璧を求める気持ちや不安感が先行し、自分にとって苦手な分野になってしまう面もあります。まずは、何よりも試してみる習慣を身につけ、柔軟な思考力を鍛え、考え方のパターンを広げることが大切だと感じました。 AIとの役割は何? 業務で使用しているレポート類の改良について、これまでは頭の中で構想するだけでしたが、実際に試作することから始めるつもりです。その際、AIを活用する部分と自分自身で考える部分との役割を意識しながら、進めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

論理で魅せる!確かな伝え方

本題への飛び出しは? 新規事業や社内コミュニケーションにおいて、これまで私は話し始めるといきなり本題に飛び込み、周囲に混乱を招いていました。今後は、まず「伝えたいことは何か」を明確にするため、ピラミッドストラクチャーを活用します。頭の中でキーメッセージを整理してから話すことで、論理的に内容が伝わるように努めます。また、必要な情報と不要な情報の選別を意識し、簡潔な表現を目指します。 明確な文章作成はどう? メールや文章作成においては、主語と述語がはっきりと分かる文章を意識します。相手に誤解を与えないよう、正確かつ明確な文章作成に取り組みます。

データ・アナリティクス入門

多角的な視点で描く学びの軌跡

仮説の立て方は? フレームワークを活用することで、切り口の選択肢が広がり、仮説を立てやすくなることを実感しました。結論の仮説か問題解決の仮説かを明確にし、目的に沿って分析を進める必要性を感じています。そのため、仮説を立てる際には、一つに固執せず常に複数の視点から考えるよう努めています。 パフォーマンス差はどう考える? また、個々のパフォーマンスの差の原因を明確にすることで、全体のパフォーマンス向上に繋げる可能性を感じています。さらに、全体の新規登録者数の減少についても、問題解決のプロセスに沿って取り組んでいきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

身近戦略と問いが紡ぐ成長

Gailの学びに何があった? Gailの学習では、身近なマクドナルドのケースを通じて経営戦略を学ぶことができ、非常に楽しく感じました。最初は難しさも感じましたが、練習を重ねることで自分にも習得できるという自信へとつながりました。 問い発信の本質は? また、日々社員からの問い合わせ対応に追われる中で振り返ると、本来は自分が「問い」を立てる意識を持っていたのではないかと気づきました。今後は、単に聞かれた内容に対応するのではなく、多角的な視点から「問い」を発信することで、問い合わせが発生しない環境を目指していきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

言葉にならなかったリーダー像

リーダー像をどう表現? リーダー像については、漠然とイメージしていたものの、実際に言葉にしようとするとなかなか表現しきれませんでした。言語化が苦手なため、今回の機会を通じて自分の考えを整理し、改めて向き合うきっかけにしたいと考えています。 ビジョンはどう伝える? また、いくつかのプロジェクトや部門の運営において、はっきりとしたビジョンやゴールを言語化することで、メンバーが自ら考え、行動に移せる環境を作りたいと思います。その結果、成長を促すと同時に、自分自身もより多くの考える時間を確保できる状態を目指しています。

クリティカルシンキング入門

絞り込みで見える本質のカタチ

分析対象を絞る理由は? 分析の初期段階において、分析対象を絞り込む重要性を強く実感しました。全体を網羅するのではなく、分析領域の範囲を限定することで、不要なノイズが排除され、核心となる課題を捉えやすくなることを具体的に学びました。 KPI分析で得た知見は? また、日々の週次や月次のKPI数値分析においても効果を感じました。データを一度に捉えるのではなく、対象者を特定のセグメントに絞ることで、全体平均では見えてこなかった新たな課題や本質的な要因が浮かび上がる可能性があると感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

気づきと挑戦:プロンプト活用術

プロンプトは何故重要? これまで主に対話形式で活用していたため、プロンプトという概念とその作り方の重要性に気づきました。多くの方が資料作成や情報収集に活用しているのを見て、私もさらに一段階進んだAIの利用法を習得したいと考えるようになりました。 AI活用はどう考える? また、自分の業務において何が常に引っかかっているのか、AIをどのように活用して解決へと導くのかを見極める必要性も感じました。既にパッケージ化されたツールとAIの可能性との違いについて、じっくり考えていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ビジュアルが紡ぐ学びと気づき

なぜデータを図にする? データをビジュアル化することで、各データ間の関係性を直感的に把握できるようになります。これにより、特徴的な箇所や状況、特に注目すべきポイントが明確になり、解釈や仮説を立てる際の助けとなります。 報告はどう分かりやすく? 今後は、数値情報を報告する際に積極的なビジュアル化を取り入れ、解釈や仮説の構築を容易にする工夫を行いたいと考えています。その際、課題の特定がしやすく、改善のポイントを見出せるビジュアル表現を選定することが重要だと感じています。
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