生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIと切り拓く自分らしい未来

生成AIで何を学ぶ? 生成AIの活用によってビジネススキルを向上できると期待し、ナノ単科に参加しました。その中で、より深い視点を得ることができ、新たな価値提供とは単に生成AIを利用するだけではなく、もっと大きな目標に向かって取り組むことだと学びました。 業務改善はどうなる? また、業務の洗い出しや効率化にも生成AIが大いに役立つと実感しました。洗い出した業務プロセスを最適化することで、さらに新たな価値を創出できる可能性が広がります。加えて、生成AIの活用スキルを高めることで業務の標準化が進み、組織全体の向上にも寄与できると思います。

アカウンティング入門

経営者の理想と財務の変革

なぜ割合が変わる? 事業によって理想的な資産や負債の割合は大きく異なると学びました。外部から見ると一見異常な割合に見えても、経営者が目指す事業形態に応じて、将来的にはより良い形に変化していく可能性があると理解できました。 経営意図はどう? また、私は海外の子会社の事業管理を担当しているため、毎月の財務資料を細かく確認し、各項目の変化に注視しています。さらに、経営者が意図する理想の状態に向けて割合が変化しているのか、今後の方向性をどのように設定しているのかについてもヒアリングしながら、着実に学びを深めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

偏差値から広がる分布分析

データの視点は何? データは数字、グラフ、そして数式という3つの視点から捉えることができます。数字の場合、代表値と分布の両面から情報を集約しますが、件数の多いデータを比較する際は、必ず分布の違いも考慮する必要があります。一方、数式では回帰分析とモデル化の手法が用いられます。 標準偏差の可能性は? 学生時代には偏差値を通じて標準偏差を知りましたが、営業成績の分布について考察する際に、数字やグラフから確認していたものの、実際に標準偏差を活用する経験はありませんでした。そこで、今後は標準偏差を用いた分布分析に挑戦してみたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

心に響く学びの瞬間

日本語のニュアンスはどう捉える? 日本語には、得意・不得意が明確に存在し、偏った情報だけで判断すると偏った回答になりやすいと感じています。そのため、人間側のフィルターは非常に重要です。また、文章を正確に読み解くための国語力が今一度求められていると実感しました。特に、日本語は微妙なニュアンスや表現が難しい面があるため、深い理解力が不可欠です。 行動判断の具体策は? また、行動を起こすための判断材料や具体的な資料をピンポイントで提示し、また他分野の業務に関わる際に注意すべき点を提案してもらえる点が非常に有用だと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

直感に頼らず学ぶ確かな一歩

感覚と知識はどう違う? 実践演習を通じて、感覚だけではなく、ある程度の知識が不可欠であると学びました。単に直感に頼るだけでは、相手の特性を正確に把握できず、客観的に物事を見る大切さを実感しました。 復習で何を確認する? まずは、復習から始め、最初からしっかりと確認することが必要だと感じました。また、一人ひとりの特性を理解し、共通の目標を意識しながら接することの重要性も再認識しました。 具体策はどう進める? この考え方をどのように指導者層に浸透させ、具体的な行動に落とし込むかが、今後の大きな課題だと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

目標明確!新企画に挑む一歩

エンパワメントはどうなってる? エンパワメントの具体的な実践ステップが理解できました。次のクールでは新たな企画を立ち上げ、目標達成に向けたエンパワメントの実践ができると感じています。また、目標を具体的に設定して業務を任せる大切さを学びました。 目標設定はどう進める? まずは次のクールで新たな企画のために、明確な目標を設定することに意識を向けます。その際、6W1Hを意識して計画を立てる予定です。これまで抽象的な目標が多く、関係者が自分ごととして捉えにくい案件があったため、9月のクールからは具体性を重視して実践していきます。

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。

アカウンティング入門

数字でひも解く工場経営のヒント

財務諸表ってどう見る? 各企業や事業によって、財務諸表における適切な形は異なることを学びました。また、売上にも様々な形態が存在し、一般的に想起されるものだけが売上ではないという点が興味深かったです。 海外工場の管理はどうする? 私の役割として、海外の工場のマネジメントも含まれるため、工場の財務状況を損益計算書や貸借対照表を通して把握する必要があります。毎月の数値の変動を整理し、想定した数字に沿っているかを確認するとともに、もし差異がある場合には原因やその後の推移を分析しながら、管理業務を進めていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドで磨く説得の技

説明はどう整理する? 私は、日常の仕事において説明が冗長になりがちであると感じています。そのため、まずはピラミッドストラクチャーを作成し、主張したいこととその理由を明確に整理した上で説明するよう努めています。また、説明の際には主語と述語を意識し、わかりやすさを心掛けています。 議論はどうまとめる? 今週学んだ内容は、普段の打合せでの議論や上層部への事業説明にも役立ちそうです。具体的には、ディスカッションや事業説明の前に、自分の主張を整理したピラミッドストラクチャーを作成し、それに基づいて話を進めるよう意識しています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く業務改革

生成AIの活用はどう? 生成AIは、ある程度のことについては的確な回答をしてくれるため、思考の整理や複雑な事項の理解に役立つと感じました。ただし、最終的な判断や自分ならではの表現を求める場合には、何かしら自分で手を加える必要があるとも実感しました。 業務改善の進め方は? 業務改善に取り組む中で、具体的な方法やそれを実際に落とし込む手段を見出すのに苦労しています。そのため、まずは業務プロセスの一部をAIに置き換えて進めてみたいと思います。また、今後はAIを活用して具体策を提示できるよう練習を積み重ねていく予定です。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で描く成功戦略

目的はどう設定? これまでの学習を振り返り、分析作業に入る前に目的と仮説を立てるプロセスがいかに重要かを再認識しました。また、問題解決に向けて「What、Where、Why、How」の4ステップに沿って進める手法が印象的でした。 業務にどう生かす? 普段の業務においても、まずは問題解決のストーリーをしっかりと組み立て、その上で分析を進めることを意識して取り組みたいと考えています。今後は、各種フレームワークを活用しながら論理的な思考力の向上に努め、より迅速に多くの施策のPDCAサイクルを回していくことを目指します。

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の現場で輝く生成AI活用法

生成AIの事例は? 生成AIの具体的な事例は、業務改善のヒントとして非常に参考になります。実際の例から、通常業務で多大な工数がかかる作業も、AIの活用により大幅な効率化が実現できる点を、本人だけでなく周囲の担当者にも理解してもらうことが重要です。 日常業務の改善策は? また、調査や文章校閲といった日常的な業務についても、より効果的な活用方法を検討すべきです。具体的には、調査などの業務を汎用化できるプロンプトを試行錯誤しながら自社向けに構築し、実務の中で最適化を図りながら継続して使用することが望ましいと考えます。
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