【事例7】組織課題の根本原因を探るプロンプト

組織課題の把握と解決に役立つ、データ分析に基づくプロンプトの作り方を紹介します。

定量・定性データを組み合わせて根本原因を特定するアプローチをご説明します。

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組織が抱える課題に対する適切な
改善策を立案するには、
その根本原因を明らかにすることが
不可欠です。

しかし、組織内の複雑な構造や
業務プロセスを把握するのは、
容易ではありません。

この際、
AIチャットボットの力を活用すれば、
組織診断の質を大幅に
高められるでしょう。

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組織課題の根本原因を
探るプロンプトの
ポイントは以下の
3つです。

1. 定量データから課題を特定する

2. 定性データで背景を探る

3. 改善策を立案する

まず、
数値データに基づいて
課題の所在を明らかにしましょう。

「過去3年間の部門別業績指標
(生産性、コスト効率、顧客満足度等)
を分析し、問題のある部門や指標を
洗い出してください」

このように、客観的な
データから課題を特定するのが
肝心です。

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次に、課題の背景にある要因を、
定性的な分析で探っていきます。

「上記の問題部門の従業員への
ヒアリングを行い、業務上の課題や
阻害要因を具体的に
把握してください。
また、改善アイデアも
引き出してください」

量的データと質的データを
組み合わせることで、
根本原因が見えてくるはずです。

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そして最後に、
具体的な改善策を提案させましょう。

「課題の定量・定性分析
結果を総合し、3つの
改善施策を立案してください。
それぞれの施策の効果と
実現可能性を評価した上で、
優先順位も示してください」

AIに改善策の作成をさせることで、
現実的で具体的なアクションプランが
得られるはずです。

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このように、プロンプトの設計を通じて、
組織課題の本質的な問題点を
浮き彫りにすることができます。

定量と定性の両面から掘り下げて
分析することが、カギとなります。

組織の健全性を高めるには、
正しい課題認識が不可欠。

AIの力を最大限に活用し、
課題解決への道筋を見出していきましょう。

次は、市場動向の洞察につながる
プロンプトをご紹介します。

お楽しみに!

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