HBR Article:テクノロジー「生成AIと分析AIは何が違い、どう使い分けるべきなのか」
本論文では、AIの活用について特に生成AI(Generative AI)と分析AI(Analytical AI)の違いに焦点を当てている。多くの企業は、2022年のChatGPTの登場を契機にAIに注目し始めたが、実際には以前からAI(特に分析AI)は広く活用されてきた。
本論文では、AIの活用について特に生成AI(Generative AI)と分析AI(Analytical AI)の違いに焦点を当てている。多くの企業は、2022年のChatGPTの登場を契機にAIに注目し始めたが、実際には以前からAI(特に分析AI)は広く活用されてきた。
近年のパンデミック、戦争、社会不安、物価上昇などの大規模な出来事は、職場における従業員の主体性に大きな影響を与えている。このような状況下で、従業員は「自分にはどうにもできない」という無力感を抱きやすくなっている。職場における無力感は従業員の同類志向を強め、多様性やイノベ
現代では従業員の仕事への忠誠心が希薄になり、優秀な人材の確保がビジネスリーダーにとって大きな課題となっている。多くの企業がメンタリングプログラムを導入しているがその恩恵を受けている従業員は少なく、このギャップがリテンション(従業員の定着)の問題を悪化させている。メンタリ
職場における「優れたコミュニケーター」としてプレゼンが得意な人が想起されがちだが、実際には「聞く力(リスニングスキル)」が重要であり、職場のエンゲージメントや心理的安全性の向上に寄与することを本論文は指摘している。筆者はスタンフォード大学のMBAプログラムやビジネス・軍事リーダ
近年、従業員のエンゲージメントが低下し孤独を感じる人も多いことが問題視されている。活力のない従業員は生産性が低下し企業の収益にも悪影響を及ぼすため、マネジャーはチームの状況を適切に把握し迅速に対応する必要がある。表面的な会話を超え従業員の本音を引き出す質問をすることで信頼関係が
米国はイノベーションの分野で世界をリードしているが都市のスマート化では後れを取っている。世界のスマートシティランキングでは米国の都市がトップ30に入っておらず、トップ50にもわずか3都市(ニューヨーク、ボストン、ワシントンDC)のみがランクインしている。この遅れの主な要
AIの急速な進歩によって企業の意思決定が変革されつつあるがそれだけでは真に価値ある判断には至らない、と本論文では主張している。AIやデータ分析が有効である一方で人間の判断にはデータやアルゴリズムを超えた側面があり、それが最終的な意思決定に大きな影響を与える。これを「データイズム
本稿では不安に対処するための実践的なアプローチについて述べている。筆者は現代社会における不安の普遍性を認識し、HBRの過去記事を参考に、特に不安を強く感じる時期を乗り切るためのヒントを紹介している。不安は何かを大切に思う気持ちや不確実な未来を理解することから生じる。完全に克服す
本論文では生成AIの活用方法についての一般的な考え方を超えて、より創造的で革新的な成果を得るためのアプローチが論じられている。主なポイントは以下の通り。予測可能な思考の限界多くの人は生成AIを利用する際に既存の枠組みの中で予測可能な結果を求める傾向がある。例えば、検索
ジェンダー平等の実現には時間の経過だけでなく意図的かつ持続的な努力が不可欠である。企業や社会は、過去の楽観的な姿勢を見直し積極的な行動を起こすべきである。ジェンダー平等は自然には実現しない米国における男女の賃金格差は2023年に拡大し、社会が自動的に進歩するという一般的