生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで見つける新たな可能性

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。

アカウンティング入門

貸借対照表が映す経営の裏側

P/Lだけでは不十分? P/L(損益計算書)とB/S(貸借対照表)の関連性に注目し、B/Sを丁寧に読み解くことで、単なるP/Lだけでは把握できない企業の理念や方針を理解できる点に気づきました。利益面だけでなく、経営の方針を知ることで、物事を多角的に見る視点を得られると感じます。また、見た目が似通っているビジネスでも、実際には内容が大きく異なることがある点には、新鮮な発見がありました。 競合成長はどう見る? まずは、競合他社がどのような成長を遂げてきたのかを確認することが重要です。次に、自社の成長を把握するために、P/LとB/Sの動向を定期的にフォローし、改善策を検討します。そして、まずは他社のデータを集めることから始め、大手企業や個別店舗の資料が整えば、より深い比較が可能になります。さらに、フランチャイズに関する情報も収集すると、全体像を把握しやすくなると考えます。

生成AI時代のビジネス実践入門

学びで拓くAI時代の扉

生成AIの基本はどう? 生成AIに関する基本事項を再確認することができました。AIが著作権問題や情報管理、データの重要性といった企業内外で共通のルールとして守られるべき事項を含むことから、その上での生成AIの活用方法と運用ルールの整備が求められていると感じました。 企業支援に必要な視点は? 経営コンサルタントとして企業支援を行う際には、支援企業のAI取り組みのレベルに応じたデータの扱い方が必要です。各フェーズごとに取り組みの段階を整理し、それを企業内に落とし込むよう努めていきたいと思います。 活用成長はどう捉える? また、さまざまなビジネス環境の中で生成AIに対する認識や捉え方が異なると知り、学びの機会となりました。AIを単なる近未来予測のツールと見なすのではなく、現状の活用状況とその成長可能性を意識して議論を深めることが重要だと感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIとの協働で見える新たな未来

仮説検証はなぜ必要? 生成AIの内部構造を学ぶことで、仮説検証的な思考の大切さを実感しました。日々の業務の中で、体感的にAIを利用している現状に変化を感じ、あらかじめどのような回答をAIから得たいのか、どの段階で正解と判断するのかを明確に定義する必要性を痛感しました。 エラーの原因は何? 昨日、あるAIにシステム設定を依頼し、指示通りに作業を進めていたものの、定期的に同じエラーが発生し、リセットがかかるという現象が起こりました。このことから、大規模な指示を実施する際には、まず全体像をAIとともに構築し、要件定義をしっかり行うべきだと感じました。 要件と仮説はどう? この経験を踏まえて、要件定義と仮説検証の重要性を再認識しています。仮説思考にはさまざまな手法があると思いますが、皆さんの実務での取り組みについてもぜひお聞かせいただければと思います。

データ・アナリティクス入門

自社データで拓く実践分析の世界

自社データの秘密は? 自社のデータだけでも分析できる内容が多いことに驚きました。他社の情報がなければ分析は困難だと考えていたため、非常に勉強になりました。例えば、売上に関しても年齢、クラス、担当講師ごとなど様々な側面から検討できる点は、とても実践的だと感じました。 実績差異の原因は? また、事業計画を策定し実行した際、計画と実績の差異が発生した場合、その原因分析にこの手法が役立つと感じました。定期的に前年対比の試算表をお客様に説明する中で、もし売上が落ちた場合、原因を既にご理解いただいているケースなら問題ないものの、原因が不明な場合には有用だと思いました。ただし、分析作業は無料では行えず、既に報酬を頂いている以上、結果をしっかりと提供する必要があるため、商売に結びつくまでには時間がかかる点や、通常の顧問料に加えて追加で費用をいただけるかどうかは疑問が残ります。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説と実践で切り拓く明日

仮説検証はどう進む? 不確実性の高い時代においては、仮説と検証を高速で回すことが求められると実感しました。そのため、まずは「やってみる」という行動を習慣化し、実践の中で方向性や規模、自身の基準を意識しながら取り組むことが大切だと感じています。試行を重ねることで、慣れやスキル向上につながると考えています。 定型業務はどう整備? この考えを具体的な行動として、まずは定型業務と思われるタスクをAIでプロンプトを作成することで実践してみようと思います。特に、数量だけが変わる見積もり業務の仕組みを整える予定です。実際に試してみて、組織に合わない場合は、1週間ごとに見直しを行い、ルールを確定させる方針です。 検証方法はどう選ぶ? 仮説と検証を高速で回す上で、具体的にどの程度の検証が必要か、他者の基準や手法についても意見をお聞きしたいと思います。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドストラクチャーで伝え方が劇的に改善

情報を正確に伝えるには? 日本語を使って他者に正確な情報を伝えるためには、順序や区切り方が重要だと感じました。特にピラミッドストラクチャーを用いると、結論に対してなぜそうなのかを分かりやすく説明でき、説得力が増すことがわかりました。 ピラミッドストラクチャーの活用例 例えば、以下のようなシーンで役立ちます。 - スタッフに技術指導や説明をする時 - お客様に商品説明をする時 - 取引先に提案をする時 - 求職者に自社の魅力を伝える時 日常会話に必要な意識は? 普段の会話でも、主語と述語を意識して話すことで、相手に伝わりやすくなります。また、話の組み立てとして「結論→理由付け」というフレームワークを意識することにしました。このフレームワークを実践しながら、言葉のボキャブラリーを増やし、より相手に伝わる表現を身につけていきたいと思います。

戦略思考入門

フレームワークで広がる戦略の未来

どのフレームワークを使う? 戦略を考える際に有効なフレームワークについて学び、3C分析、SWOT分析、PEST分析、バリューチェーン分析といった手法を実際に目に見える形で整理する方法を学びました。実践的な使い方も教わったので、早速分析に取り入れてみたいと考えています。 対話で見落とし防げる? また、クライアントとの対話においても、これらのフレームワークを活用することで、話し合いながら整理し、見落としを防ぐことができると感じました。このプロセスを通じて、より効果的な提案ができるのではないかと思います。 どう戦略スキル向上する? 現在、ひとりで業務を進める中でクライアントワークに専念しているため、戦略を考える機会は限られています。今後は、まずフレームワークを使ってしっかりと分析を行い、戦略立案のスキルを高めていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

変化と共に歩む学びの軌跡

サービスはどう進化? 現在のサービスでは、個々の状況に合わせた体験価値の提供が重要だと感じました。一定の時点での最高を目指すだけではなく、状況の変化に合わせてサービス自体も成長していく必要があると実感しています。この授業を通じ、自分の価値基準や何を提供するかという点について、改めて考える機会となりました。 業務仕組みはどう変わる? また、従来から定型業務の仕組み化に取り組んできた自分としては、今後もトライ&エラーのプロセスを重ねながら実現していきたいと考えています。実際、毎週の授業を通して、特定のテーマに沿った自己の考えを深めるため、AIとの対話や学びを活用することができました。 AIルールを再考する? 最後に、AIの利用ルールにおいて、「やらないこと」として決めている事項があるのか、今一度考えてみたいと思います。

データ・アナリティクス入門

具体プランで未来を拓く

データ分析の活かし方は? 何度も「今後データ分析をどう生かすか」という問いに向き合う中で、改めて自分が何を実現したいのかを具体的にイメージすることができました。そのイメージをもとに、実現するためにはいつから取り組むのか、どのくらいの期間で何を成し遂げるのか、さらに必要な資金の調達方法など、期限や計画を明確に設定する必要性を感じています。 異業種進出の疑問は? また、将来的には異業種へ進出するという考えも持っています。事業計画を立て、銀行などから資金を借り入れ、実行に移す際に、計画通りに進めば問題は少ないものの、万が一実行結果が事業計画とずれてしまった場合は、原因が明らかになるケースがほとんどです。しかし、原因が分からない場合にも今回の学びが役立つのではないかと感じています。

クリティカルシンキング入門

見落とさない!分解思考のすすめ

分解のメリットは? 数字の分析において、まず各要素に分解することが非常に効果的であると学びました。たとえ特定の切り口が顕著な兆候を示していても、他の視点から検証し、見落としがないか批判的に見直すことが大切だという点が印象に残りました。 MECEって何だろ? また、分解を行う際には、まずその切り口全体の定義を明確にすることで、情報が重複せず抜け漏れなく整理される(MECEの考え方)というコツも習得しました。これを踏まえ、会社内での人材や各種KPIなど複数の視点から実践していく予定です。 サーベイの分析はどう? 特に、先日実施された全社のエンゲージメントサーベイを改めて分解し、分析することで、さまざまな事象の要因をより明確に見定められるのではないかと考えています。

アカウンティング入門

他業種の財務で開く新発見

財務理解はどう深まる? 業種が異なる4社のPLおよびBSを用いた総合演習を通して、これまで曖昧に感じていた他業種の財務諸表に対する理解が、講座を受けることで驚くほど深まったと実感しました。ビジネスモデルを意識しながら読むと同時に、大きな枠組みで考察する重要性を改めて認識しました。 企業の視点はどう変化? 今後は、新聞やニュースを通じて企業のビジネスモデルに着目し、自分の見識を広げていくことを目標としたいと考えています。また、多様な業種のビジネスモデルについて学ぶことで、より包括的な視点を養いたいと思います。 知識はどこまで広がる? さらに、自身や自社に直接関係しない財務諸表にも積極的に目を通し、幅広い知識を身につける努力を継続していこうと決意しました。
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