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「生成AI時代のビジネス実践入門」

に関する学び

全585件の振り返りを公開中

生成AI時代のビジネス実践入門

未知を切り拓くAI活用術

生成AIに何が求められる？生成AIは、汎用性の高い分野において一定以上のレベルの回答を示してくれるため、手軽に問い合わせることで共通のテーマや特徴を抽出し、メリットやデメリット、さらには判断基準の提案を得ることができます。しかしながら、最終的な判断は必ず人間に委ねられているため、利用者自身の読解力や判断力がますます重要になります。新領域への挑戦はどのよう？また、現在業務で新しい領域に挑戦する中、未知の業界情報や技術情報に直面する機会が増えています。従来はネット検索を活用していた情報収集も、今後はまずAIに置き換えて活用することを考えています。ただし、AIが提供する情報については出典を必ず確認し、最終的に自分自身のアウトプットとして責任を持てるよう、内容を十分に精査して取り扱うことが求められます。

30代男性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

逆説の知恵で未来を創る

AIの予測力と限界は？ AIが大量のデータをもとに確率的に予測を立て、アウトプットを生成する仕組みを学んだことで、事象を個別に分解し検証する作業に長けている一方、複雑な文脈においては不得意な面があることも理解できました。こうした特性を踏まえると、過去のデータに頼らない新製品の開発にあたっては、人間が逆説的な視点を持って適切に舵を取り、主体的にアクションを起こすことが求められると感じます。新製品企画、どう進める？また、新製品のアイデア検討の際には、過去や現状のマーケットにおける分析的視点の掘り起こしや、課題発掘のツールとしてAIの活用をさらに進めたいと思います。実際に具体的なアウトプットを行うときは、AIの特徴を正確に把握した上で、仮説検証を人間の力で実施しながら業務を進めたいと考えています。

40代女性化学品課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

予測で切り拓く次世代の扉

AIRDOの予測、何が新しい？ AIRDOの予測の仕組みについて学んだことで、「次に来る単語」を予測するプロセスに興味を持ちました。回答をより良いものにするため、まずは内容を分解し、伝え方を工夫することから原因の特定を目指したいと考えています。その際、どのようなフレームで分解すべきか、AIRの力をお借りできればと思います。課題はどこにある？現状では、遅延の要素が多いため、まずは状態把握をシンプルに行うことが重要です。状態を整理した上で、問題を分解し、統計的に確認することで、どのフェーズに課題があるのかを明確にしたいと考えています。新世界へどう進む？こうした取り組みが、次の新しい世界線を描くヒントになると実感しています。今後は、より工夫した分解の方法を模索し、さらなる改善を目指したいです。

40代女性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

AI時代に輝く学びの軌跡

AI進化は何を意味？生成AIの機能が飛躍的に向上している一方で、人が判断を下さなければならない領域もまだ多く存在すると実感しました。限られた時間を有効に使い生産性を高めるためには、自らのスキルアップ（リスキリング）とAIの活用を両立させる必要があると感じています。進化の速さはどう受け止め？また、AIの進化は目覚ましく、その速さについていけないと感じる瞬間もあります。抵抗感を抱くことはあるものの、まずは実際に使ってみることが重要だと考えています。活用と判断はどう両立？今後は、生成AIをもっと使いこなすために、プロンプトの作り込み方などを理解し、応用技術を高めていきたいと思います。同時に、AIにまかせられない判断領域がどこにあるのかを見極める力も養いつつ、業務に取り組むつもりです。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

まずは手を動かそう！仮説とAIの実践術

仮説検証はどう進める？今回の講座では、仮説を立て検証する方法や、問題を分解して比較するアプローチが特に参考になりました。問題を細分化して比較することで、普段の業務にも応用できると感じています。生成AIとどう向き合う？また、今後生成AIを導入する際、自分の学びをどのように実務に落とし込むかが課題だと実感しました。普段の業務ではまだAIを活用できていないものの、これからはAIを活用し、仮説の構築、分析、比較のプロセスを定着させていくことを目指したいです。実践はどう始める？難しく考えず、まずは実際に手を動かしてみることが大切だと感じています。仮説のアウトプットを得た後、それを基に更なる仮説を立てるというプロセスを繰り返すことで、自分自身の思考をより深めることができると期待しています。

50代女性補完医療一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践から生まれる学びの革新

AI活用の課題は？ライブ講座では、AI活用における課題や障壁が明確になり、実践的な学びを得ることができました。初めて聞いたのは、GemsやGPTsだけでなく、相手のイメージをデータ化するためのペルソナや、キンドルを活用した読書の要約などの手法でした。自己成長の視点は？これからは、まずこれらのツールを活用して、自分自身のデータベースを構築し、新たな視点から思考をレベルアップさせることを目指します。過去の理論と学びを踏まえながら、自分なりの方向性を示し、現状を着実に把握し、そのコアとなる要素を見極めつつ、最適解に近づくプロセスを共有していきたいと考えています。 AI未使用の議論は？質問は特にありませんが、時にはAIを利用せずに進める方法についても、意外な角度から議論ができればと思います。

50代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

体験がつなぐ、未来への扉

どう変わる体験価値？ライブ授業では、モノから体験価値へシフトする事例を学びました。背景として、努力の見える化だけでなく、体験を共有し、励まし合う仲間づくりといった新しい価値の付与が紹介され、さらに本人が継続して努力することで体験価値が進化する点が印象的でした。ターゲットが一度は勉強をあきらめた人であるという点や、老舗企業ならではの信頼感が相まって、マーケティングの視点からも深い洞察を得ることができ、非常に参考になりました。 AIでどれだけ変化？また、取り扱い製品において、顧客の行動特性や嗜好を的確に捉えながらアウトプットをカスタマイズしていくアイデアに刺激を受けました。今後は、AIを右腕として活用し、より実現性の高いプランニングができるよう、思考力と判断力の向上を目指していきたいと感じました。

40代女性化学品課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

AIが紡ぐ学びの実践物語

AI活用で価値は上がる？ AI生成を活用することで、何かの価値を向上できる可能性を実感しました。メタプロンプトを用いることにより、ビジュアル化が進み説得力が増す点も理解でき、従来はAIに情報を求めるだけだった業務の幅が動画作成へと広がる予感がします。新研修はどう変わる？これまで新人研修では、写真付きの資料を使って繊維の基礎研修を行っていましたが、その内容をより理解しやすい動画形式の資料に変えようと試みています。また、毎月の営業報告書についても、AIを活用して自動的にグラフ化や簡単な動画作成を行い、月次会議の代替手段として活用する計画です。情報アンテナはどう張る？今後は、価値を組み合わせるために、情報に対してどのようにアンテナを張るべきかをさらに模索していきたいと考えています。

50代男性アパレル・ファッション課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

AI共創で切り拓く新たな価値

価値観の変革はどう？これからは、モノ中心の時代からサービス中心の時代へと大きく価値観が変化すると感じています。この変化の中で、ビジネスは単に問題解決に留まらず、新たな価値を生み出す意識への転換が求められていると実感しました。物を所有した瞬間の喜びだけでなく、持続して幸福感を提供し続ける時代となった今、生成AIと協働しながらパートナーとして活用することが重要だと思います。サービスの未来はどう？私の業種は、もともと物を売るのではなくサービスを提供する分野です。そのため、今回の価値観にはある程度理解があったつもりでした。しかし、今回の学びを通して、AIの力を借りて新たな発想への転換を図ることで、ユーザーにより喜ばれる価値とサービスを創出していかねばならないという認識を改めて得ることができました。

50代男性非営利団体/ボランティア課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

未来を切り拓く学び体験談

文章印象はどう変わる？生成AIで作成した文章の印象を変える際、印象や感覚の違いを明確に言語化する指示が重要であると再認識しました。最終確認では、自分自身の評価視点を持ち、目的に即した適切な文章表現に仕上がっているかを確かめることが大切です。リサーチはどう進む？また、リサーチにおいては、情報収集の具体的方法を指示することで、時間の短縮と目的に沿ったアウトプットを実現できると実感しました。学習プランはどう評価？研修テーマに沿った学習プラン（シラバス等）の迅速な作成も、納得のいく成果に直結していると感じています。職場活性はどう役立つ？さらに、キャッチコピーの案を複数提案してもらえるだけでなく、実際の職場活性化にも役立つ具体的な実践プランが示される点が非常に魅力的でした。

50代男性電気・電子機器製造次長

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生成AI時代のビジネス実践入門

情報集めで挑む仮説実験室

仮説ってどう検証する？ VUCAの時代においては、仮説検証型のアプローチが求められます。生成AIの活用方法としては、まず仮説を立て、その後、仮説を検証するための情報収集や反証データの収集（活用方法②）、さらには解決策のプロトタイプ作成（活用方法③）が考えられます。情報と試作はどう活かす？今回、私は特に情報収集とプロトタイピングに重点を置いて活用していきたいと考えています。具体的には、自身が立てた仮説を検証するため、さまざまな視点から情報を広く集め、反証となるデータも積極的に取り入れることで、仮説をより洗練させる狙いです。また、画像や動画、プレゼン資料を効率的に生成し、プロトタイピングの手法を用いて顧客のフィードバックを迅速に取り入れることで、検証サイクルを加速させたいと考えています。

30代男性化学品一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生がつむぐ学びの軌跡

AI文章はどう評価？文章の整合性については、AIが出力する文章はヒトの評価が不可欠であると感じます。AIはアイディアの提示に優れている一方、示された情報をもとにヒトが本質に迫る思考を行うことが必要です。加えて、データの真実性を追求し、図式化などを通じて内容を理解することが求められます。 AI調査は信用できる？知的財産分野では調査業務が多くにわたり、特に特許情報の膨大なデータを対象とした調査においては、AIの活用により調査効率が向上することが見込まれます。しかしながら、出力された調査結果が本質に迫っているか、また誤りが含まれていないかを十分に検証することが重要です。そのため、調査結果に対してAIが根拠を示し、引用文献を明示するなど、ヒトが容易に確認できる環境の整備が不可欠だと考えています。

40代男性製薬課長

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