ナノ単科公式サイト

ナノ単科に無料で応募

受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

(43ページ目)

「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

裏付けで広がるAI活用の未来

AI活用の精度は？普段の業務では、要約や翻訳、資料作成に生成AIを利用しており、AIの確からしさの検証は自分の目で行っていました。しかし、回答の根拠や情報ソースを確認することで、アウトプットの精度が向上することに気づきました。根拠確認はどうする？品質保証や法令遵守の観点から、判断や評価の根拠となるレギュレーションの出典元や該当規定を確認することで、より信頼性と説得力のあるアウトプットが可能になります。最終的には、複数の人によるレビューを踏まえて判断や意思決定を行うことが大切だと感じています。検証の失敗はある？なお、検証を行わずにAIの判断のみで意思決定を実施した結果、失敗した事例は存在するのでしょうか。

50代女性製薬次長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で感じるAIの可能性

AIで視座をどう広げる？自身の視野を広げ、視座を高めるためのツールとして、今後AIは欠かせない存在になると実感しました。また、企業顧客に価値を提供するためには、個別の状況に最適化されたサービスが必要であること、そして物自体ではなくサービスとして提供する重要性を学びました。業務効率はどう実現する？ AIは現代においてなくてはならない技術です。私の業務では、投資構想設計や生産再編などの大規模な業務に加え、ルーティン化した作業でも活用しています。今後は、AIをさらに多くの分野で取り入れ、業務内容を拡大していく予定です。たとえば、Outlookに情報を取り込み会議の設定に活用するなど、応用範囲を広げていきたいと考えています。

50代男性機械部長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

AIが導く新たな顧客体験の扉

AIで何が変わる？生成AIの活用により、企業のビジネスモデルを革新し、顧客体験の価値を高めることの重要性を学びました。これまでは「もの」から「こと」へとビジネスを転換する必要性が指摘されてきましたが、AIの登場により実現困難だった最適化が可能となり、業界全体の成功要因を再評価することが戦略上必須であると実感しました。顧客体験の未来は？また、自社が製造業を営む中で、AIを活用した新たな顧客体験価値の創出方法について考える機会を得ました。これまで主に製造工程の効率化や企画部門のデータ分析の向上に利用されてきたAIですが、今後は製品販売という顧客との接点においても、AIの力を活かす可能性を模索していきたいと考えています。

30代男性化学品一般社員／職員

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

不安を乗り越えるAI活用の実践

最初の不安って何？最初は、上手く使いこなせないのではないかという先入観から、用途が限定されるのではないかという不安がありました。しかし、いろいろと試してみることで、実際にどのような使い方が可能なのかを体験したいと思いました。 AIと人間の役割は？一方で、AIを効果的に活用することで、人間にしかできないこととの役割分担が必要だと感じています。どの業務に時間をかけ、どの作業はAIに任せるべきかをしっかりと見極めることが求められると認識しています。業務効率向上の秘訣は？資料作成や情報整理など、AIに任せることで業務効率を向上させる点に注目し、社内で許可されているAIの活用をさらに進めていきたいと考えています。

40代女性課長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

学びが未来を開く瞬間

AI生成の確認は？ AI生成文章は、情報の整理や下書き作成において高い精度を発揮する一方で、文脈の誤解や事実の誤りが生じる可能性があります。そのため、創造性や専門的な判断が求められる場合は、必ず人の確認を経て補完することが品質向上につながります。すなわち、そのまま使用するのではなく、必ず人の目でチェックし、必要に応じて手直しを行うべきです。政策資料の見極めは？また、政策資料は情報量が膨大なため、必要な部分を抽出するのが困難です。しかしながら、法案の要約や論点の整理、想定Q&Aの作成など、様々な場面で有効に活用できます。情報収集と下書き作業を迅速化することで、最終的な判断や対外対応に専念することが可能になるでしょう。

40代男性課長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説と試作とAIで未来を切り拓く

仮説と試作の意義は？仮説思考とプロトタイピングを学び、「正解」を待つのではなく「仮説」を立てて即行動することの大切さを実感しました。早期の試作は机上の空論を具体的なフィードバックに変え、致命的な失敗を防ぐ有効な手段だと感じます。完璧さよりもスピードと回数を重視する姿勢が、不確実な現代を乗り越える鍵であると強く思います。部署でのAI利用はどう？生成AIはすでに導入され、いつでも利用できる状態にありますが、利用頻度や活用シーンには部署ごとに大きな差が見られます。私の所属する部署でもその差が顕著であるため、自ら率先して活用し、利用方法や具体的な場面を共有することで、全体の生産性向上に貢献したいと考えています。

50代男性課長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生が見たAI活用と仮説の力

クリティカル思考の効果は？ AI活用にあたっては、クリティカルシンキングの重要性を改めて感じました。特に、仮説を立てることで様々な結論へ導ける反面、仮説が個人の思考に偏りすぎると、結果としてAIが肯定的な回答に偏る可能性もあるのではないかと疑問に思いました。業務効率はどう向上？また、バックオフィスの業務効率向上に向けては、AIを活用して業務管理をシステム化するアイデアが興味深いと感じています。具体的には、規程の見直しを行い、重複や判断の曖昧さ、不備や漏れがないかをチェックすることや、規程に基づいた業務フローの作成、さらには過去の申請内容のデータ化を進めることで、業務全体の効率化に繋がるのではないかと考えています。

50代女性部長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる未来の可能性

生成AIの基本は？今週は、生成AIの基本概念や仕組み、そして従来のAIとの違いについて学びました。特に、大量のデータからパターンを学習し、新たなアウトプットを作り出す点が印象に残りました。単なるツールとしてではなく、その特性や限界を理解した上で適切に活用する必要があると感じました。活用のポイントは？今後は、資料作成やアイデア整理の過程で生成AIを積極的に取り入れ、初期案の作成や論点整理の効率化を図ります。同時に、生成された結果をそのまま受け入れるのではなく、前提や妥当性を確認し、品質を担保することを徹底します。業務に応じた活用範囲を見極めながら、生産性とアウトプット精度の両立を目指していきたいと考えています。

40代女性部長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIとの壁打ちで業務革新

生成AIで何が見えた？生成AIとのやり取りを通して、自分の思考が整理され、今後の課題が明確になりました。新たに取り組むべき内容も浮かび上がり、あとは実践に移すだけだと実感しています。壁打ちを行うプロセスで、考えが言葉にできると同時に課題もはっきりと見えてきたことで、今後も生成AIを活用し、業務の効率化を図っていく決意が強まりました。業務運営はどう変わる？これまで目的があいまいだった業務については、具体性、意義、挑戦性、現実性、そして仕掛けの各項目でチェックを行うことで、効率向上だけでなく、実践的な業務運営が実現できると考えています。日常的にこれらのチェックを意識し、今後の業務に活かしていきたいと思います。

50代男性初等・中等教育その他

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説×検証で切り拓く現場の知恵

従来手法の限界は？環境変化が激しい現代では、従来のPDCAサイクルだけでは対応しきれない局面もあります。これまでの事例が存在する場合はPDCAサイクルが有効ですが、過去に類似する事例がない場合には、仮説を立てて検証する思考法が適していると考えます。状況に応じてこの両者を使い分けることが求められるでしょう。原因究明の手法は？工場の生産現場で発生する日々のトラブルを例にとると、過去に同様の事例がなければ、さまざまな仮説を立て実際に検証を重ねることで、問題の原因究明を進めることが可能です。トラブルの原因は多岐にわたるため、各要因に対して柔軟に仮説と検証を繰り返し、確かな結論に至る努力が大切だと感じました。

40代男性食品・飲料課長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説が切り拓く試作の挑戦

プロトタイピングの意義は？仮説をもとにプロトタイピングを進める重要性が身にしみました。仮説を立てる力と、適切な時間と労力をかけてプロトタイピングすることの両面が大切ですが、特に後者の取り組みには高いハードルを感じました。仮説の活かし方は？また、「仮説」という表現が非常にしっくりきました。これまでの業務では、担当者が変わるたびに過去の検討から一度切り離されることが多かったのですが、仮説とプロトタイピングの考え方を取り入れることで、過去から現在までの検討の流れを継続して活用できると感じました。具体的には、事実と仮説を明示し、仮説の検証結果を振り返りながら、新たな仮説を立てて試作に取り組むことが重要だと思います。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く成長の道

生成AIの可能性は？生成AIの可能性については十分に理解できましたが、一方で膨大なデータからの予測に依存する側面があると実感しました。そのため、生成AIの使い方やその能力を学ぶだけでなく、自分自身のスキルや知識の向上に努めることが重要だと感じています。業務方向性の見直しは？現在取り組んでいる業務の方向性について、何度も壁打ちを行いながら具体化していきたいと思います。次のステップとしては、市場分析のために具体的な数字を取り入れながら計画をブラッシュアップする予定です。現状、Excelを用いて計画数字の達成に向けた目標値を分析していますが、前提条件を整えた上で生成AIの力も積極的に活用していくつもりです。

40代男性課長

詳細を見る

「生成AI時代のビジネス実践入門」に関する類似の人気キーワード

必要　×　重要

考え　×　思い

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております｡

詳細を見る

無料で応募する

Introduction to Accounting

アカウンティング入門

ビジネス活動とアカウンティングのつながりを理解するとともに、身近な場面でのアカウンティングの活用イメージを具体化させていきます。

Introduction to Accounting

Introduction to Critical Thinking

クリティカルシンキング入門

問題解決力やコミュニケーション力、意思決定力など、多くのビジネススキルのベースとなる論理思考力の基礎を学び、｢正しい問いを立てる力」を身につけることができます。

Introduction to Critical Thinking

Data Analysis Fundamentals

データ・アナリティクス入門

データを分析するために必要なフレームワークや考え方を理解するとともに、データに基づく意思決定の基礎を身につけることができます。

Data Analysis Fundamentals

Leadership and Career Vision

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップを発揮して組織・メンバーを動かすための基本的な考え方を学ぶとともに、リーダーとしての自分自身のキャリアについて考えを深めていきます。

Leadership and Career Vision

Introduction to Marketing

マーケティング入門

ビジネスの価値を創造するための、実践で活用できるマーケティング基礎知識やマーケティング的視点（モノの見方・考え方）を身につけるとともに、顧客体験価値の重要性を学びます。

Introduction to Marketing

Strategic Thinking

戦略思考入門

戦略的に意思決定をするための思考法を身に着けるとともに、自分のキャリアも戦略的に考え、必要な能力開発を構想していきます。

Strategic Thinking