
Pythonを活用したデータ整理の核心、データ構造、アルゴリズム
skmns
Python、より効率的なコードを組み立てたい場合は? 同じ機能を実装しても効率の高いコードを組みたい場合は、Pythonでデータ構造とアルゴリズムの理解は必須要素です。作り出すことができます。
초급
Python, Algorithm
AIは今やすべての世代が直面する共通の課題です。 この過程はXYZ世代別の視点の違いを超えて、AIをコミュニケーションと協働の言語に変える方法を一緒に模索します
AIとXYZ世代が一緒に働く方法
世代別AI活用の違い、一目で整理
AI時代に必要な組織内の公正、責任、倫理まで
世代専門家とAI専門家が共に作る実戦型講義
三人の講師がAI時代の業務環境の変化、世代別コミュニケーション方式、倫理と責任、そしてグローバル企業の最新事例まで分かりやすく伝え、AIと共に成長する「仕事上手」の条件を提示します。
💡AIとXYZ世代、一緒に働く方法
AIは働き方を変えていますが、世代別の認識の違いは依然として協業の課題として残っています。このコースはX・Y・Z世代が見るAI活用の違いを理解し、実際の企業事例と実習を通じて世代をつなぐ協業の新しい可能性を提示します。
このコースは単純なAI活用法を超えて、世代別の協業方式の違いを理解し、実際の業務に適用できるよう支援します。会議、報告、プロジェクト協業など実務現場でAIを効果的に活用する方法を身につけ、世代間の葛藤を減らし、コミュニケーションを円滑にする戦略を学ぶことができます。
会社のメンバーX・Y・Zが業務現場から見た生成AIの価値と懸念を、それぞれの視点でまとめます。
役割の異なる3人が効率向上、品質管理、セキュリティ・コンプライアンス問題など核心争点を分けて説明します。現場観点の期待効果と限界をバランス良く捉え、導入優先順位と活用原則策定の参考にします。
X世代のAI活用に対する認識と課題(プロンプト・効率・区別の難易度)をまとめます。
具体的なプロンプトの重要性と業務効率化への貢献を認めます。AI作成物と人間のレポートの区別が困難になってきており、ガイドと検収体系が必要です。
Y世代のAI活用に対する認識と課題(プロンプトの簡素化・業務能力の低下・質問能力の退化への懸念)をまとめます。
AI機能の高度化によってプロンプトが簡素化され業務が速くなりますが、反復依存により基本能力が弱くなる可能性があると思います。特に質問設計能力の退化を懸念しており、定期的な能力点検と問題定義訓練を並行する必要があります。
Z世代のAI活用に対する認識と観点(プロンプトの早期学習・入力による結果の違い・コミュニケーションを通じた思考力の拡張)をまとめます。
語彙選択と情報提供方式によって結果物が大きく変わるため、プロンプトの重要性を早い段階から認識します。AIとの対話を繰り返しながらアイデアが拡張され、思考力が広がると考えており、対話型探索を積極的に推奨します。
世代間のコミュニケーションギャップ解消のためにAI要約とチャットボットを活用し、Y世代がデジタルブリッジの役割を果たします。
AIベースの要約で長い会議録の核心を迅速に共有し、チャットボットで基本情報を即座に確認します。この二つのツールを組み合わせて世代間の情報を仲介・翻訳する役割をY世代が担い、コミュニケーション効率を高めます。
学習対象は
誰でしょう?
X世代の会社員
Y世代の会社員
MZ世代の会社員
1,557
受講生
307
受講レビュー
4.8
講座評価
51
講座
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