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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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に関する学び

全1388件の振り返りを公開中

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生成AI時代のビジネス実践入門

対話で磨く実践学習の魅力

AIの体感はどう？ AIは、実際に触れてみることが何よりも大切だと実感しました。座学で学ぶのも良いですが、実際の対話を通じてAIからのレスポンスを体感することで、理解がより深まり、活用への抵抗感が軽減されました. 議事録作成はどう進む？最初に、議事録の作成に取り組んでみました。初めはしっくりとした成果物が得られなかったものの、対話を繰り返しながら追加の指示を加えることで、徐々に内容が改善されつつあります. 組織変更への対応は？また、期末に伴い社内での組織変更や新任者の増加により、育成や若手の対応についての相談が増えてきました。一般的な意見かもしれませんが、現代の状況にマッチした回答が得られ、大いに参考にさせてもらっています.

40代男性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

恐れず挑む仮説実験の軌跡

未来はどう選ぶ？将来を見通せない現代では、まず実際に行動しながら問題点を発見し、改善し、再度実行するというサイクルを回すことで、効率的に目的へ到達できると実感しました。仮説はどう検討？その中で、どのような仮説を立てるかが極めて重要だと感じています。業務改善はどうすべき？一方、日々の業務では失敗が許されない場面が多く、変化を恐れる傾向が見受けられます。そこで、まずは担当者の意識改革に取り組み、影響が少ない部分で仮説検証を行うことが効果的だと考えます。これにより、業務全体をよりブラッシュアップするためのプロトタイピングを進めていきたいと思います。組織改革は何か？変化を恐れない組織の作り方についての考えをまとめました。

50代男性その他の産業課長

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マーケティング入門

受講生が語る！伝わる名前の魔法

名前で売上は変わる？実際の事例から、同じ商品でも名称を変えるだけで売上に大きな変化が生じることを学びました。商品の特徴やサービスについて、どのように顧客とコミュニケーションを取るかは、何を作るか、誰に売るかと同様に重要だと感じています。たとえば、カレーライスの場合、ルーとご飯が一体となったイメージを伝えるために商品の名前を工夫する必要があると理解しました。タイトルはどう変える？また、Webアプリやブログ記事のタイトルがやや堅苦しい印象を与えるため、利用者目線での再検討が求められると感じました。今後は、背景にある理論を踏まえながら、より親しみやすい表現に改善していくために、ChatGPTと相談してタイトルの再考を進めたいと思います。

50代男性情報技術/IT 係長／主任

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クリティカルシンキング入門

課題発見！みんなで解決への一歩

課題はどう定める？課題を明確にすることが、解決策を決定するための最初のステップだと感じました。課題を漠然と広く捉えてしまうと、今後何をすべきかが曖昧になり、望む結果を得にくくなるためです。まずは、課題をはっきりと定め、同じ課題に取り組むメンバーと共有することで、より具体的な意見が出やすくなると思います。改善策はどう実現？また、製品の改善やコストダウンにもこのアプローチが有効であると実感しました。さまざまなアプローチがある中で、なかなか方針が決まらない場面に直面することもあります。そうした場合、課題を明確にし、何ができるかを分解して調査、最終的に方針を決定し全体に共有することで、効果的で迅速な改善やコスト削減につながると考えています。

30代男性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

センターピンで磨く問いの力

そもそもの問いとは？これまで学んできた知識を、イシューを中心に組み立てる手法を通じて、「仕事で使うクリティカルシンキング」のイメージが少しつかめたと感じています。そもそもの問いが何であるか、「問いを問う」力を養わなければ、その後に積み上げる仮説や施策の効果が十分に期待できないことを改めて意識しました。チーム研修の進め方は？今後、まずはチーム内で「センターピン（何に向かって仕事をするのか）」を明確にするための研修を企画・提案し、実施していこうと思います。仕組みやマニュアルの改善に取り組む際には、そのセンターピンに即して「イシュー」を定められるよう、チーム内で意見を交わしながら、導入のリーダー役を果たすよう努めたいと考えています。

50代女性不動産/モーゲージ一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

目的達成！データの活かし方

データの活用法は？データを見ると、低い指標や原因そのものは一目で把握できるものの、その背景や改善策を考えるのが難しいと実感しました。データ分析自体は非常に重要ですが、それはあくまで目的達成のための手段であると感じています。今後は、どのように目的達成に向けて効果的に活用すべきかを学び、スキルを磨いていきたいと思います。離職率改善と顧客獲得は？離職率の低下を目指す際には、原因の調査とその対策、また迅速な対応策の立案に今回の学びが大いに役立つと感じています。また、新規顧客の獲得においても、既存顧客が魅力に感じるポイントや、プレゼンテーション時の評価に注目し、その分析から得られた知見をリード獲得の改善に活かすことができると考えています。

20代男性課長

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データ・アナリティクス入門

比較が導く成長のヒント

比較の本質を問う？分析の基本は「比較」にあると認識しました。以前は、予算と実績や先月と今月、さらには異なるセグメント同士の比較を無意識に行っていたものの、本質的な意味を正しく理解していたとは言い難いと気づきました。今後は、比較する対象を明確にし、その結果として目的が達成できることを確実に担保しながら進めたいと感じています。どの比較が課題解決？また、実務においても、目標との比較やその内訳の分解を行う機会は非常に多いです。単にデータを提示するのではなく、何を比較すれば課題改善に向けて一歩前進できるのかをはっきりさせながら進めることが重要です。さもなければ、データを示すだけで満足してしまい、何も判断できない状態に陥る恐れがあります。

30代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

工夫で見える成長の一歩

なぜ表現が変わる？同じデータを用いても、表現方法によって情報の伝わり方が大きく変わることを学びました。グラフや表は単に数多くあれば良いわけではなく、その組み合わせによって印象が変わるため、より工夫が必要だと感じました。資料改善はどうする？また、毎月の財務分析や売上分析の際には、上長への報告用に資料を作成しています。これまで引き継いだ資料をそのまま使っていましたが、もっと見やすく、伝わりやすい表現方法を工夫することで、将来的な業務効率の向上につなげたいと考えています。エクセル技能は向上？なお、個人的なエクセルでのグラフ作成にまだ慣れていないため、今後さらに学び直し、スキルを向上させる必要があると実感しています。

30代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

数字で見極める捨て方改革

なぜ捨てるのが難しい？これまで、自分は捨てることを非常に難しく考えていたという実感を改めて持ちました。過去からの関係性を重視するあまり、本当に必要なものとそうでないものを見極めることが難しかったのだと思います。どうやって選び取る？しかし、今回、明確な判断基準として数値やデータを用い、何を優先し何を捨てるのかを選択することが可能であると気付きました。売上拡大や利益率向上を目指して多くの改善テーマに取り組む中で、従来から掲げてきた改善テーマについても、意味を再検証する必要性を感じています。具体的には、以前から実施していた特定のコスト削減策について、他の施策と数値やデータで比較し、優先順位の低いテーマは見直す判断に至りました。

40代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる自分の可能性

プロンプトの精度は？ AIのアウトプットの質は、入力するプロンプトの精度に大きく依存することを改めて実感しました。今回の講座では、業務だけでなく日常生活においても自分の言葉で答えを整理し、考えることの大切さを学びました。これにより、生成AIの活用方法をより具体的にイメージできるようになり、実践に移していきたいと考えています。競合分析の工夫は？また、競合他社分析においては、複数のデータを組み合わせることで多角的な視点から分析を行い、従来のアイデアとは一線を画す解決策を検討する手法が有効であると感じています。さらに、各業務の本質を見直しながら生成AIを取り入れることで、より良い業務改善に繋げる可能性を秘めていると実感しました。

30代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

戦略思考の土台を築く挑戦

戦略ツールで何を学ぶ？ SWOT分析、3C分析、PESTなどのフレームワークを学んだことで、内外の環境を捉える視点が広がり、戦略の土台構築について理解が深まりました。どのようなツールが戦略策定に役立つのか、具体的なイメージを持つことができました。技術戦略の意義は何？さらに、担当領域における技術戦略の基盤作りにこれらのフレームワークが有用であると感じ、どのような課題やチャンスが存在するのか、改めて考えるきっかけとなりました。実践の展望はどう？今後は、実際に3C分析、SWOT、PESTを活用し、業務改善や具体的なシナリオの構築に挑戦することで、技術開発提案書作成の背景となる土台づくりを進めていきたいと考えています。

40代男性医療機器一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践！仮説とAIで仕事革命

仮説実践の方法はどう？仮説を繰り返すことによって不確実性に対応する考え方は以前から頭の片隅にありましたが、具体的にどのように実践するかについてはあまり踏み込んでいませんでした。今回の学びを通じて、この手法の重要性を改めて実感し、まずは実際に試してみることが大切だと感じました。生成AIで効率化は？また、生成AIを活用した業務の効率化についても多くの示唆を得ました。予実管理や進捗管理など、細かい確認が必要な業務において、生成AIがうまく機能すればミスの防止や業務改善につながると考えています。私自身の業務改善活動の一環として、仮説を立てシミュレーションを行うことで、具体的な成果に結びつけられるよう取り組みたいと思います。

30代男性自動車一般社員／職員

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