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「生成AI時代のビジネス実践入門」

に関する学び

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生成AIで視点は変わる？ 生成AIは、相談、要約、文章作成など多方面で活用できるツールです。特に相談の際には、自分では気づかなかった視点や観点からの意見を得ることができ、新たな発見や広い視野をもたらしてくれます。 正確さはどう保証する？ また、要約や文章作成においては、あくまで「それっぽい」結果を出力するため、内容の正確性や表現の適切性については自ら判断する必要があります。現状の生成AIは、正解を必ずしも求めなくてもよいシーンでは非常に役立ちますが、正確な答えが求められる場合には、AIのアウトプットをそのまま使用するのは危険であると学びました。 議事要約の魅力は何か？ さらに、議事の要約に関しては、1対1で行ったフリーな会話の記録などを後から振り返る際に非常に役立ちます。文章作成においても、校正の道具として活用することで、自分自身の気付きやチェックの補助として有効であると感じています。

生成AIの評価はどう？ 生成AIを使いこなすためには、その成果物を正しく評価できる人間としてのスキルや知見が必要だと改めて感じました。自身の能力が不足しているままだと、AIが生成した内容を正確に判断できず、そのまま受け入れてしまうリスクがあると危機感を抱いています。今後も成果物を正しく評価するため、日々スキルアップに努めていきたいと思います。 業務活用の可能性は？ また、画像作成や業務で利用する数値データの入力については、社内の制限により試す機会が少ないものの、特にその分野でのAIの活用が必要だと感じています。イベントの企画案作成、文章の作成、議事録の整理など、多岐に渡る業務での活用をさらに進めるため、活用レベルを上げていく所存です。 プロンプトの実践はどう？ さらに、効率よく成果物を生み出すためのプロンプト作成方法について、具体的な実践例をぜひ聞いてみたいと思っています。

生成AIの仕組みは？ 生成AIが、過去の大量データをもとに予測を行いアウトプットを生成する仕組みについて理解が深まりました。この特徴を知ることで、日々向上する精度の裏にある原理を捉え、正しい問いかけを行う意義を実感しました。 AI活用の課題はどこ？ また、業務においてAIを活用する際に、回答のズレや違和感がどこから生じているのかを想像し、プロンプトの修正などの改善方法を共に検討する重要性を改めて認識しました。顧客分析や提案内容、成果物の補助を通じ、AIとの協働により効果的な改善サイクルを築くことが求められていると感じています。 一次情報はどう収集？ さらに、AIだけでは実現しがたい一次情報の収集や、顧客との合意形成のプロセスも大切にしていく必要があると考えました。これにより、自身の判断力を含めた能力の向上を図ることができ、より質の高いアウトプットにつながると信じています。

AIリテラシー向上はどうする？ 「AIリテラシー」を向上させたいという思いが強くなりました。漠然と浮かび上がる回答を基に考えるのではなく、具体的なイメージを持ってスクリプトを作成することで、アウトプットの質を高める対話を重ねる必要性を感じています。 プロ意識と判断力はどうなる？ また、「自分にできないこと」を任せるのは趣味の範疇に過ぎないと捉え、業務においてはプロフェッショナルとしての知見を培い、的確に判断できる力を磨くために、AIの活用を進めていきたいと考えています。 研修で活用すべきは何？ さらに、研修やコンサルティングの場面でどのように活用できるかについて、引き続き情報収集を行う方針です。具体的な取り組みとしては、ノートブックMLにすべての資料を格納して資料の生成を行う方法、GPTsを活用して有用なツールを調査する方法、スクリプト集などを参照する方法などを検討しています。

不確実な時代の思考法は？ 現代は多くの不確実性に満ちており、その中で仮説と検証を素早く回転させる重要性を痛感しています。このプロセスにおいて、しっかりと考える「思考力」が不可欠であり、いかにそれを育て、自分の知識や経験の幅を広げるかが今後の課題です。 どう顧客の現状を把握？ お客様の課題や問題に直面した際は、まず情報を整理し、仮説を立てることから始めます。その後、アンケートやヒアリングを通じて現状を把握し、検証を実施します。こうしたサイクルをより柔軟かつ迅速に回転させることにより、課題と改善策の両面を見える化していきたいと考えています。 実践で何が変わる？ また、仮説と検証の実践演習を重ねることで、これらのスキルを実際のビジネスシーンに活かすことが目標です。さらに、クリティカルシンキングへの関心も高まっており、EQを向上させながら、今後も意識的に「思考力」を磨いていく所存です。

壁打ちはどう使う？ 今週は、普段から活用している「壁打ち」の使い方を改めて整理・確認することができました。最終チェックとして用いるだけでなく、自分らしくない表現を置き換えるといった日常の工夫についても、体系的に振り返る意義を感じました。 AIツールはどう使う？ また、各AIツールごとに得意・不得意の面があることを再認識し、使い分ける必要性を強く感じた一週間でした。便利さに頼るのではなく、それぞれの特性を理解して上手く活用する姿勢が、今後ますます重要だと感じています。 Canvaで何発見？ さらに、これまで使ったことのなかったAIツールであるCanvaにも挑戦する機会となりました。普段は主にChatGPTを利用しており、日本語表現の不自然さも自分で修正しているため、特段の不便さは感じませんでしたが、今回の学びを踏まえて他のツールとの比較を試みることも有益ではないかと思いました。

人間らしさの秘密は？ 生成AIは、あたかも人間が思考しているかのような出力を見せるものの、実際には膨大なパターン認識から適切なパターンを抽出しているだけであるという点を学びました。 AIの回答はどう違う？ 結果としては、単純な問題解決やシンプルなアウトプットの場合に、あたかも人間が考えたかのような回答が得られ、差異が感じられないと実感しました。また、受容共感を活用した傾聴のスタイルは、人間同士のコミュニケーションにおいても十分に優れていると感じました。 面接で人間は必要？ さらに、採用面接の指導に携わる中で、この分野にもAIが進出している現状に気づきました。情報収集という観点からは、人間が面接する場合と大きな違いは見られません。しかし、働く場における雰囲気やコミュニケーションの質といった、人間ならではの側面を伝えるためには、依然として人間が面接する意義は残ると感じています。

Try＆Learnの魅力は？ 今週の学びで最も印象に残ったのは、「Try＆Learn」の考え方でした。また、ビジネススキルとデジタルスキルのマッピングにおいて、従来の先輩後輩の考え方を打ち破る新たな視点を得ることができました。この経験を通じ、DXは単なるITの話に留まらず、ビジネスマインドそのものの変化を促すものであると実感しました。 AIツールの具体策は？ さらに、グロービスならではのAIツールを使ったチャット対話では、実践的な内容に基づいた具体的なアドバイスが得られ、早速実務の中で活用していきたいと感じました。AIを効果的に使いこなすためには、基本的なクリティカルシンキングやビジネスの基礎力が不可欠であり、それらが高いほどAIの活用力も向上することを学びました。 継続利用はどう考える？ また、学習修了後もこのAIツールを継続して利用できるかどうかが気になるところです。

変化の中の何を考える？ 変化の激しい現状においては、問題に対して仮説を立て、検証を繰り返すことで進むべき方向を調整できる点が印象に残りました。また、方向性だけでなく、距離感や形状といった要素も重要であるという視点には新たな気づきを得ました。 プロトタイプは有益？ ソフトウェア開発においては、これまで要求仕様をもとに画面設計や機能設計、ドキュメント作成を経てプログラミングを行う流れが一般的でした。しかし、実際に動く画面が完成して動作させると、仕様通りでも使いにくいケースが多々見受けられます。そのため、プロトタイプ開発を活用し、事前に画面のイメージや操作感を確認できる点は非常に魅力的であり、積極的に取り入れていきたいと感じました。大規模な開発プロジェクトでは、すべての画面をプロトタイプで作成することは難しいため、共通部分や特に複雑な箇所に限定して活用する工夫が必要だと考えます。

文章評価の本質は？ AIが作成した文章の質や完成度について、様々な視点から学ぶことができました。一見、整っているように見える文章でも、使用する場面や状況に応じると、その適正を見極め加筆修正が必要であることを実感しました. AI導入の魅力は？ 私立高校で日常的に御礼状や依頼文、保護者宛ての文書を作成する中で、最初から白紙で作り上げるのではなく、あくまでも下書きとしてAIを活用する手法に大いに魅力を感じています。しかし、AIが作成した文章が実際のシチュエーションに適した内容であるかどうかを判断する重要性を再認識しました. 判断力はどう鍛える？ 一方で、その場面に適切な文章かどうかを見極める作業は非常に難しいと感じています。AIを下書き作成に活用する利便性は高いものの、最終的な文章の適正を判断するための読解力をどう高めるか、今後の課題として深く考えたいと思います.

センサー技術の進化って？ センサー技術の進化により、人間から多様なデータを取得し、クラウド上で整理・分析することで、従来は得られなかった新たな情報や予測を生み出すことが可能になりました。人の行動自体は変わらなくとも、これまで注目されなかった情報に付加価値を付け、収益に結びつける仕組みが生まれています。 データの隠れた価値は？ また、従来気づかれなかったモノの動きや加工過程をデータ化することで、その背景にある付加価値を明らかにし、経済的なメリットを創出することができます。たとえば、農産物に含まれる成分やその効果などを具体的なデータとして示すことで、消費者に対して製品の情緒的な価値を伝えることが可能になります。 データ収集どう考える？ さらに、Q2では、どのようなデータが付加価値を生むのかを検討し、そのデータをどのように入手できるかを逆算する視点が求められています。

生成AIの驚きを感じる？ 鳥潟先生のデモンストレーションを拝見し、生成AIがアイデア次第でどれほど多様な使い方ができるのかに驚かされました。また、受講生の中には既に日々の業務や生活の中で生成AIを取り入れていらっしゃる方もおられ、私自身も生成AIの知識を深め、より身近に活用できるようになりたいと感じました。 最新法令はどう活用？ 業務に関連する最新の法令や制度に関する情報収集や、その要約の自動化は今すぐにでも取り組めそうです。また、社外秘の情報を扱うことから、セキュリティを確保しつつ生成AIとどう付き合うかという点についてもリテラシーを高めたいと考えています。現在は生成AIを場面に応じてどのように導入し、活用していくかを学ぶ段階ですが、定例で発生するデータの更新、精査、分析といった業務の効率化や自動化のための方法やプログラム作成に生成AIを活用することを検討していきたいです。