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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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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。

AIと企画の向き合い方は？ 普段の業務では、企画を自分で考案し、補助的にAIを活用しています。専門分野においては、AIの回答が一般論にとどまるため、自ら思考することが重要だと実感しています。 未知に挑戦、何が分かる？ 今回の演習は未知の領域に挑戦するもので、ほぼ丸投げの形で試してみた結果、予想以上に質の高いアウトプットが得られ、非常に感心しました。 限界とリスクは何？ ただし、ある業界の専門家であれば、私と同様の限界を感じる可能性が高いと考えます。AIは一定の水準の成果物を容易に出す一方で、その成果だけを正解と判断するのはリスクが伴います。 自分の価値はどう作る？ 今後も、AIの使い方やアウトプットの受け入れ方に十分注意し、自分自身で付加価値を生み出す部分と、特に自分でなくても対応可能な作業を見極めながら、補完的に活用していきたいと思います。

各ツールの特性は？ 生成AIにはツールごとに異なる特性があることを改めて実感しました。各ツールの特徴を理解し、その機能を横断的に活用することで、生成AIが提供する回答を精査し、最適な解答を導く能力が求められていると感じます。 効率と創造の両立は？ これまで生成AIは業務効率化のためのツールとされてきましたが、今後は未知の創造的発想を生み出すためのツールとしても期待できると考えています。そのため、生成AIの利用を促進しながら、同時に人間としての構想力や発見力を磨く必要があると感じました。 企業導入の現状は？ また、様々な生成AIが登場する中で、企業への導入には依然としてハードルがあると聞きます。利用を望んでも実際にはうまく活用できていない現状があるようです。皆さんの勤務先では、生成AIの導入にあたってどのような状況や課題が存在しているのか、ぜひ教えていただきたいです。

体験の進化を感じる？ 「もの」から「体験」へと価値が移り変わる中で、人間の創造力がますます重要になると実感しました。AIと人間の役割分担を明確にすることで、より効率的で効果的な成果を得ることができるという学びもありました。また、データの活用方法を常に意識し、そこから付加価値を生み出すことの大切さを改めて感じています。 協働で生む革新は？ さらに、4月から新たに加わる新入社員とともに、高度なITリテラシーと豊かなビジネス経験を融合させ、革新的なアイデアを生み出せるよう協働していく所存です。今後も新しい技術やアプリケーションが次々と登場する中、まずは実際に触れて使用感を確かめる「トライ＆ラーン」の姿勢を貫いていきたいと考えています。 逆戻りの可能性は？ これらの経験を通じて、「体験」から「もの」へと逆戻りする時代が来るのかという疑問にも、一層の探求心が湧いています。

AIの目的はどう定める？ AIを活用する際は、具体的な目的を持つことが大切だと感じました。これまでの私はAIの使い方がひとつのパターンにとどまっており、さまざまな可能性を感じながらも具体的な使用イメージがあまりなかったのですが、ライブ授業やグループワークで他の受講生が実践している多様な使い方を知ることができ、大変参考になりました。 活用方法は何がある？ 具体的には、会議の議事録作成、メールの要約、翻訳、上司への報告、アイディア出し、効果的なプロンプトの作成、さらにはAI秘書の作成など、さまざまな場面での活用方法が考えられます。これらの方法を実践するにあたり、まずはGEMSの作成を行い、初手としてAIに相談する行動を取ることが推奨されています。また、自分自身の個性に沿ったアウトプットをどのように実現していくかという点についても、今後の課題と感じているところです。

具体化と判断能力は？ 今週の学習では、期待するアウトプットを得るためには具体的なイメージをしっかり言語化するスキルが必要であること、また、AIの出力内容が正確かどうか判断できる能力が求められることを学びました。さらに、AIには得意な分野があるため、その特性を理解した上でツールを適切に活用することが重要だと実感しました。 要点整理のポイントは？ また、海外からの依頼メールが多い現状を踏まえ、AIを使って要点をまとめる際の有用性を認識しました。この学びを活かし、今後は社内での依頼時に、翻訳結果だけでなく要点を整理した日本語文も併せて提出することにしました。 要点裏付けの秘訣は？ さらに、まとめた要点が正確であることを証明するため、要点の正しさを裏付ける根拠を確認する方法を考え、具体的には外国語の文章の各段落ごとに要点を作成させる手法などを検討中です。