DXマナビクエストに参加して学んだこと 〜分析麻痺からの気づき〜
はじめまして、“へのへのもへじ”こと、もへじです。
私はこれまで「DX」という言葉を耳にすることはあっても、深く理解することなく「DXって何だろう？」と思いながらスルーしていました。
しかし、前々から興味があったデータサイエンスの勉強を今年1月から始める中で、DXとデータサイエンスが密接に関係していることを知り始めました。
DXマナビクエストとの出会い
5月に「DXマナビクエスト」の存在を知り、他のコミュニティに比べてかなりお手頃なこと、そして経済産業省の支援があるという点に惹かれ、興味本位で挑戦してみようと思い参加しました。
演習1からすでに情報量が想像以上で、正直かなり驚きました。
それでも、ジェネレーティブAI――特に ChatGPT-5 や Gemini に助けられながら、何とか進めることができました。
演習1〜3の振り返りと反省
演習1〜3では時間が足りず、仮説思考ではなく 完璧主義 に陥ってしまいました。
その結果、分析麻痺 にハマってしまったのが一番の反省点です。
特に「分析麻痺」という言葉は初めて聞いたので、CM主催の 「要求分析と要件定義」 のお話は非常に新鮮で、衝撃的な気づきがありました。
演習4〜5に向けた改善
次の演習4と5では、同じ失敗を繰り返さないように、早めに資料の読み込みを始めました。
また、「仮説思考」と「優先順位」を意識しながら取り組むようにしました。
ただ、本業でへろへろになっていたこともあり、まとまった時間が取れたのは主に土日や連休が続いた週だけでした。
そのため、10月11日から13日にかけてラストスパートをかけました。
資料作成との格闘とAIとの出会い
11日の午前から12日の午後5時ごろまで、ChatGPT-5 と壁打ちしながら資料の内容を整理。
同時に、Udemyで学んでいたPowerPoint講座や、CMの方が主催された 「プレゼン資料作りの軸（神回）」 を参考に資料を作成していました。
しかし途中で手が止まり、思考もまとまらず、てんやわんや。
「もうここまでか…」と諦めかけたその時、
「資料作成を支援してくれるAIツールがあれば…」 と思い、ネットで情報を探し始めました。
そこで出会ったのが、Genspark というジェネレーティブAIです。
試しにプロンプトを入力してみると、コミュニティで成績上位の方が作っていそうな、見やすい資料が出力されました。
「これだ！」と思い、1ヶ月プラン（24.99ドル／約4000円）を購入しました。
ただし、細かいデザイン修正をプロンプトで行っても思うように反映されず、Creditsポイントを約2000ポイントも消費 してしまいました。
今後は、生成した資料を Microsoft 365 PowerPoint や Googleスライド にアップロードし、手動で修正していこうと思います。
metalifeでの学びと気づき
特に metalife では、先人の方々から以下のようなことを学びました。
- Kaggleの有効活用方法
- ジェネレーティブAIと資料作成プロンプトの活用法
- PowerPointツールの効率的な使い方
まさに 共感と学びの嵐 でした！
学びのまとめ
今回のDXマナビクエストを通じて、私は多くの気づきを得ました。
💡 学びポイント
- DXとデータサイエンスの関係性を実感できた
- 仮説思考と優先順位づけの大切さを理解した
- ジェネレーティブAIとプレゼン資料ツールの活用が、効率を飛躍的に高めると実感した
DXマナビクエストでの3ヶ月間は、まさに プライベートでもビジネスでも活きる「宝の山」 のような体験でした。
将来、この記事を読み返して懐かしい気持ちになれる日を楽しみにしています。
参加された皆さん、3ヶ月間ありがとうございました。
今後ともよろしくお願いします！
ご覧いただきありがとうございました！
この記事が、これからDXマナビクエストに参加される方や、学びに悩んでいる方の参考になれば幸いです。