AI・データ時代のビジネス～顧客価値の創り方（後編）

komiya_yuki

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業務に活用するには会社の方針も関わってくるけれど、いつ実践の機会に遭遇しても対応できるように普段からアンテナを立てるキッカケになりました。

ogawakazuhiko

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実際の活用方法をまとめた、動画を確認してから回答します。

director

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事業の企画において、顧客にどのような価値が提供できるのかという視点を活かしたい。また、従来の顧客に等しく同じ価値を提供する方法からの転換が求められている点は、今後の事業展開の方針において重視したい。

saito-yoshitaka

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実際にAIに触れ体験知を得る事で自身の理解を深める事が重要となる。

n_sfujii

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手段の目的化には注意したい
顧客価値提供のためのイシュー設定をし、データ・AI活用を考え、継続的に改善していきたい
オートデスクとの共創もAI活用として参考になった
ハンズオンの経験も積極的にどんどんしていきたい

akiaki1990

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AIからのアウトプットに対して、人間を説得する言語化能力は置換できないことがわかった。ツールのアクセスおよび使い方のキャッチアップができない人たちとの格差が増大していくことが予想されるため、相対的な人材価値の変化をモニターのためにも日頃関わる人材の動向のキャッチアップ能力が先天的に高くなるA型HSP人材の市場価値が高くなると感じた。

murahiro36

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データやAIによる体験価値(利便性)を実用化(顧客へのサービス提供・問題解決)するには、
マーケットインの姿勢が大事。

AIを使うことを目的とするのでなく、目的に対してＡＩをどう使うのかが大事。

whitemocha

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Netflixの事例がとても刺激的だった

saitama2438

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AI活用が目的にならないよう注意すること、顧客価値を探求することが重要。

bu-chyan

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DXやAI活用が目的になっており、そもそもの顧客への価値創造をしっかり見つめることから始めようと思いますが、その顧客が求めるデータ集めから始める必要があることを改めて認識した。

inada-makoto

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「顧客価値」の変化を読み解き、新しい価値の源泉となるデータとAIのインパクトを学びました
問題をAIに頼りすぎると結局は平均値であるため、新しいイシューに関しては人間の経験値での感の方が優れていることもある

yura_s

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NETFLIXはいつから今の形を想像するようになったのかが気になった。

hiroshi-no

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手段の目的化・イシューに注意する
AIに関するハンズオンの知識を大切にする
本質的にAIが解けるイシューか見極める

sa033018

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今まで検証しようと考えてこなかったことや、膨大すぎて無理だった検証も「お客様の必要な価値」のためにAIを用いて出来ることから「提供しようというお客様の価値」の設定の幅が大きく広がると思いました。

it024029

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AI・データ時代の価値創りに求められる重要なポイントをおさえながら、その問題解決の特徴について学ぶことができました。
前・後編を通して学ぶことで、新しい時代の価値の担い手としてこれからも学習して行きます。

ishigurokazu

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イシュー設定には現状を偏りなくフラットの状態で全体的に把握することが重要になってくるのかと思いました。

shinobu_446

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AIやデータ活用そのものを目的にするのではなく、まず「顧客がどのような課題を抱えているのか」「どのような価値を提供したいのか」を明確にすることの重要性を学んだ。
　これはAIに限った話ではなく、これまでの業務においても常に意識しながら取り組んできたつもりである。しかし、データやAIを活用することで、経験や勘だけでは見つけにくい課題やニーズを把握し、より的確で質の高い顧客体験を提供できる可能性があると感じた。
　今後は、顧客視点を大切にしながら、業務の中で蓄積されるデータを有効活用し、AIも適切に取り入れることで、より高い価値の提供につなげていきたい。

mao_noguchi

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AIの具体事例を学ぶことができ、自社にも取り入れたいと思いました。
それぞれの顧客が求める最適な美味しい材料の提供が弊社のミッションにありますが、現在はベテランの社員の感性が頼りです。これらをデータ化してAIを活用して説得力のあるレシピを提案できるようになりたいと思いました。

y_yukie

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AIの導入・活用自体が目的になってしまっているというのは、顧客サービスの提供のみならず、自身の学びでも陥ってしまっていると反省。

ten_taka

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発想やひらめきについてはまだ人間が行うものではあるが、大量データの収集や分析においてはAIを積極的に活用をしつつRAGの発生などをしっかりを見極める、AIを活用をする技術がこの先求められてくることを感じた。

nagata_1970

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イシューの設定が顧客体験に基づくものというのが、自社にとって何なのかがまだ浮かばない。
工業製品の提供を生業としているので、業務改善にAIを使うというところくらいです。

apresia

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AIの活用にあたっての注意点に共感できた

zakkyg

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顧客への価値の提供の方法は、AI時代に大きく変わっていることがわかりました。特に体感知が重要で、すぐにできる内容のため、まずは使ってみつつ、今ある顧客の困りごとも考え、AIが顧客への困りごとにどのように使えるか考えてみようと思います。

k2_nakagawa

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専門分野のため、あまり新たな学びはありませんでした。

suzuki777

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色々な会社の導入事例を知ることが出来たが、自社の仕事にどのように活用出来るかが検討出来ていない。

ren8

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AIを手段ではなく、目的化してはいけない。イシューを考え、顧客体験価値を最大化する、この過程でAIを活用していくことで、いままでの想像の域を超える新たな価値提案ができるようになる。

kamada_mas

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顧客中心の価値設計: 顧客のニーズを深く理解し、プラットフォーム経済性やデータ×AIによる個別化、外部知の活用を通じて、顧客にとって真に価値のある体験を設計すること。
ネットワーク経済性の活用: プラットフォームをハブとし、参加者間の相互作用から生まれる価値（ネットワーク効果）を最大化すること。ニワトリと卵問題の克服が鍵。
データ×AIによる体験の個別化: デジタルデータの性質を理解し、AIによる予測分析を用いて、一人ひとりの顧客に最適化された体験を提供すること。
AI・データ時代の問題解決アプローチ: 従来のアプローチに加え、データとAIの予測、仮説思考、ジェネレーティブデザインなどを活用し、より迅速かつ効果的に課題を解決する手法。

tarokin

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従来のアプローチに加え、データとAIの予測などを活用したアプローチを学んだ。

axa090353

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AIの活用を目的として捉えないようにすることが重要ですね。AIの活用はあくまで手段であって、目的は別にあるということを理解する必要があります。

yukikookamoto

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Netflixの成功例はとてもわかりやすかった
職人技でしかできないと実現できなかったようなノウハウが、AIによって実現できるとはすばらしい
AIの助けによって、人間のアイディアのかけらから、成功ビジネスにつながる可能性がある、というのがわかった

andy_4567

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イシュー設定と顧客中心の価値設計の重要さを理解した

saya99

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自分の経験あることに生かせると思いました。

y_tsuihiji

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イシュー設定をしっかりする必要がある。

t-kambara

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わかりやすかったです

manabu_0110

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AIができること
関わり方を知ることで
学ぶ分野に優先順位をつけていきたい

kaida05

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手段先行の製品・サービスの提供にならないように注意する
イシューを大切にして価値を提供できるようにする

yoshi-takemura

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ビジネス面でもプライベート面でもAIとの共存は不可欠ですね。データ蓄積の重要性とそれを活かしたAI活用を私の部門（業界）でも考えていきたいと思います。

aaa108512

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『ＡＩを導入すること、が目的になってはいけない』という部分にハッとさせられました。まさに、ＡＩ導入さえすれば業務が楽になる…と考えていたからです。ＡＩに業務を手伝わせることは間違いではないが、それでは『手伝ってくれる人が増えた』のとあまり変わらないこと。業務の効率化にとどまらず、顧客に提供できる価値を高めることを見据えていくべきと思いました。

tomoyach

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Netflixの事例がとても分かりやすかったです。

kata_shi

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AIを使う目的を明確にして、手段と目的が混同しないようにしたい。

t_ladder

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AIを導入することが前提（目的）になりがちではあるが、そうしないと導入が進めない現状もある。

kazuho0526

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業務活用する事を参考したい内容が多々あった。

mhmr0505

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「AI・データを活用することが目的ではない」という大前提を決して忘れてはいけないと改めて感じた。
顧客の体験価値を高める為に、うまくAI・データを活用する手法を実践を積みながら習得していきたい。

taku-21

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製品を出荷した後も、収集したデータとAIを活用することで、顧客ごとの要求を確認して対応し、アフターサービスを向上させ顧客満足度を高めることができると感じた。またアフタービジネスの開拓にも活用できると感じた。

shimizu-yuya

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まさに「これからはAIの時代だ！DXに乗り遅れるな！」と言う言葉には聞き覚えがあります。
目的を間違えず顧客ニーズの理解と得られる効果を考えて取り組む事が大切であると感じた。

narumi020528

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課題解決においてAiがなぜどのように有用なのかを理解することができた。

y-chida

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ネットフリックスやコマツ、テスラなどの具体例がとても興味深かった。

jy_wong

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今日移動中通信状況がわるく、体感はよくなかった。やはり通信状況のいいところで勉強すべきでした。

chinoe

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きっと勝つとぉ＝キットカットの考察は面白かったよ。

naru0113

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顧客中心の価値設計は新しいものではないが、売り切りではなくバージョンアップにより体験価値を向上させるのがこれからの世界であることを理解できた。
いままでもやもやしていた「何か」を予測し、形にするツールとしてAIは良いアイテムと感じた。

yunchanman

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すでに活用している人はすごいなぁと思います。活用できていないからますます不安。

kinkin-kids

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顧客が何を求めているかを深く理解し、それを満たすことが重要。
そのためにプラットフォームを構築し、データ分析とAI予測によって、個人個人に最適な価値を提供する

me-aoki

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ネットワーク経済性を活用する上で、「ニワトリと卵問題」が考えらる。それをどのように克服できるのかが課題。

take_k_a

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AI・データ時代はAIの活用スキルが重要だと感じた

s_tamura

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AIを活用するにあたっては、イシューの設定が重要なこと、また、AIによる予測モデルを使う方が良い場合と、従来の仮説モデルを使い分けることがポイントであることも理解した。

masato-kaneko

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今回学んだ「顧客中心の価値設計」の考え方は、私が担当しているファクタリング事業においても非常に重要だと感じた。これまで資金調達サービスは「資金を早く提供すること」が価値と考えられがちだったが、顧客視点で考えると本質的なニーズは企業ごとに異なる。例えば、一時的な資金ショートを回避したい企業、事業拡大のための運転資金を確保したい企業、銀行融資が難しく代替手段を求める企業では、求める価値がそれぞれ違う。そのため、顧客の財務状況や取引履歴、相談内容などのデータを活用し、顧客ごとの状況に応じた提案を行うことで、単なる資金提供ではなく資金繰り改善のパートナーとしての価値提供が可能になると考える。

また、データとAIの活用においては倫理的な側面への配慮も欠かせない。特に重要なのは、AIの予測結果を盲信しないことである。AIは過去データを基に予測を行うため、学習データに偏りがあれば不公平な判断につながる可能性がある。ファクタリングの審査や与信判断においても、AIによる評価だけで結論を出すのではなく、人間が最終的に内容を確認し、合理性や公平性を担保する必要がある。また、顧客情報や財務データを取り扱う以上、個人情報保護や情報管理の徹底、判断根拠の透明性確保も重要であると考える。

さらに、ネットワーク経済性の観点では、ファクタリングプラットフォームを構築する際に「ニワトリと卵問題」が発生すると考えられる。利用企業が増えれば提携先や金融機関も集まりやすくなる一方で、提携先が充実していなければ利用企業も増えにくい。この課題を克服するためには、まず特定の業種や地域に対象を絞り、初期段階で利用企業を集中的に獲得することが有効だと考える。また、既存の提携先やマイナビグループの顧客基盤を活用し、早期にネットワーク効果を生み出すことも重要である。今回の学びを通じて、AIやデータは目的ではなく、顧客により大きな価値を提供するための手段であることを改めて認識した。今後は顧客中心の視点を持ちながら、データとAIを効果的に活用し、より高い付加価値を提供できるよう取り組んでいきたい。

sayuri_zenna

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現プロジェクトでも活用できそうです
。

chiaki_odakura

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最近よく耳にする「イシュー」の意味を理解することができた。顧客にどのようなサービス（体験＝価値）を提供できるか？というイシューからはじめる。我が社はNetflixにはなれないと思うが、どのようなサービスをすれば顧客満足度を向上させることができるのか、考え続け続けることは必要であり、その一助としてAIを活用することは必須であると感じた。

kkkkkk_k

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Netflixの説明がとてもわかりやすかった

murakami-hiro

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AIを活用する事が目的では無い。いかに周りが参加出来る仕組みを作り、活用させていきたい

ttts-shin1

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プラットフォームが顧客の体験価値につながることを理解できた

kinoshitayoshio

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イシュー設定が非常に重要だと思いました。

gorosayama

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よくわかりました。ｙｙｙｙ

arakawa03

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日々の業務改善や問題解決の際の考え方やAIをどのように活用することが適切かイメージすることができた

veveura

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自分で仮設を立ててからAIのイシューを設定しなければ
意味がないと思う。

jun2014

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まずは顧客のニーズがどこにあるのか把握することが重要、その課題を解決するためにどうAIを活用して価値の最大化を図ることが大切である

a-miyawa

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AIの活用で顧客への価値提供（顧客の体験価値向上）を最大化したい

om11412

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AI活用の進め方について勉強になった

showsk

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顧客が満足することを実現するために、妄想、想像を人間の頭で考え、それらを最速で実現する手段としてAIを活用したいと思う。

kaminaga_s

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個別の状況に最適化
ユーザーの使用状況を分析し、価値創りを更新

nekoringo

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AI活用することで、どのようにビジネスが推進してきたのかを確認することが出来た

katsymzk

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ありがとうございました。

natsu26

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自部署でもAI OCRの導入に踏み切ったが、運用に関してはまだまだ検討が必要な段階です。
イシューは会社から示されてはいますが、メンバーが腑に落ちているところまではいってません。手段が目的化しやすい状況下にいるのかもしれません。
目指すものをしっかりイメージさせて取り組んでいきたいです。

ta5624

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AIの活用を自分の仕事にどう生かせるかは常に考える必要はあると思いました

cpi_inoue

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AI時代の妄想と構想、人間の力が益々発揮される時になると考える。

aya_nakashima

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体験価値の提供、を軸においてAIを活用して何ができるのか事例も多く勉強になった。

k_tokida

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「AIはすごい」「AIはなんでもできる」「AIでなんでもできる」みたいなイメージを抱かれがちだけれど、あくまでただの道具・手段でしかなく、ちゃんと頭を使って、いままでどおり普通に、やらないといけませんね。
具体的と言われると困るけど、こうこうこういうことをしたいけど、こういう問題があって、どうやって解決しようねえ、という段階でAIに頼るみたいなね。

mk__mk

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Netflixについては知らなかったので聞いていて面白かったです。
また、イシュー設定で気を付けるべき３点はそうだなと思い、自分も気を付けようと思いました。

matsumoto_katsu

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新しいものを作り上げる上で、過去のデータの蓄積とAIを用いて、改善すべきこと、注意が必要な事を盛り込むことができる

justin_teppei

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顧客視点のサービス最適化は、今後も変わらないですね。AIを用いた価値の最大化に寄与すると感じました。

bri4160

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AIを用いた価値創造ビジネスは、体験というものを顧客にコストを掛けずに提供できるものだと理解した。
特に、一度システムを構築した後は、自社プラットフォームに連結させることでユーザーの情報を取り込みさらに精度を上げてサービスを提供するという循環ができているという点は興味深かった。
一方でユーザー側の目線に立つとサービスを体験しに行くのではなく体験させられるという状況になっていくため、サービスの沼にはまり込む可能性があることから、仕組みを理解することで適切に付き合っていきたいと思った。

min_beerlove

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AI活用に限らず、手段の目的化は発生しがちな事象だと感じます。
その問題は本当にAIを活用する必要があるのか、本当に解決したい問題は別の場所にあるのか等、自身の思考力は時代が変わっても必要であると思いますので、思考力を深めていきたいと感じました。

syuto_k

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ビックデータの用いたAI予測は今後も主流になっていくと思われるので、どのようなデータを何に使うか、といったことを常々意識していきたい。

ryouta_oomine

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「イシュー設定のためには、体験知が必要」このことから経験も重要だと感じました。

shosegawa

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データの利活用の参考になりました

hitoshi01

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AIの特性を理解して業務に適用していきたい

moonya

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自分自身の問題解決にもAIに多くのサポートをしてもらっている事で業務のスピードと質が格段に上がっている。特にディスカッションの元になる資料の作成（細かい点がざっくりとした内容でも問題ないようなもの）はそのように対応している

sig_sakamoto

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価値あるイシュー設定は非常に重要だと感じた。特に自分自身による気づきや共感は意味のあるイシューになりそう。

yoshio-sato

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ビジネスの根幹は顧客にどのような価値を提供できるか
AIやデータはあくまで手段であり、目的化しないことが重要。
常に顧客にとっての価値を起点に考えることが大事。
AIが解ける課題なのか、それとも人間の柔軟な思考力が必要な課題なのかを見極めることも大切。

kminatoya

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AIデータの活用は人間の創造性に伴う進化も継続的に必要になる。