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〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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活用 ✕ 方法
に関する学び

全1176件の振り返りを公開中

活用

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方法

データ・アナリティクス入門

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは？今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。数値の視覚化は？業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。成長率評価はどう？一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

50代女性部長

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クリティカルシンキング入門

多面的理由で心を動かす説得

説得理由の整理はどうする？相手を言葉で説得する際、説得理由によって「勝ち筋」が変わると実感しています。論理的な説明だけでは、相手の懸念や関心に対する理由付けが十分でなければ納得を得ることは難しいため、多面的な理由の検討が必要です。説明活動の課題は何？これまでの説明活動では、上長や他部署に対して、結論部分は大筋で合意を得られたものの、理由の部分で相手の懸念を解消できず、説明をやり直すケースが多くありました。原因は、相手の立場や考えを十分に考慮せず、単一の視点で理由付けをしていた点にあると考えています。実践改善の方法は？今後は、ピラミッドストラクチャーなども活用し、幅広い理由を整理することで、相手に伝えるべきポイントを的確に選別し、より効果的な説明を実現していきたいと考えています。

30代男性係長／主任

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アカウンティング入門

B/Sで読み解く企業の今と未来

B/Sで企業の実情は？ B/Sを通じて、企業がどのような取り組みに力を入れているのか、また今後どのような施策に注力しようとしているのかを把握できることが理解できました。同じ業態の会社でも、分野やサービスが異なるためにB/S上で差異が見られる点が印象深かったです。取引にどう活かす？今後、新たなサプライヤーや顧客と取引を行う際には、各企業の財務状況や注力している施策を知ることで、商談や交渉の際の資料として活用できると考えています。まずは、さまざまな企業のB/Sに目を通し、個々の特性を的確に理解できるよう努めていきたいと思います。公表方法の違いは？また、各企業ごとに書き方や情報の公表方法が異なるため、その違いに惑わされることなく、正確に読み解く力を身につけることが重要だと感じました。

40代女性一般社員／職員

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戦略思考入門

理論と実践で磨く戦略力

戦略思考はどこに効く？戦略的な思考方法を体系的に学ぶことができ、実践を重ねることでフレームワークの理解が深まりました。講座で得た知識は、単にビジネスシーンだけでなく、自己分析にも有効であり、今後のビジネスプランを構築する際に大いに役立てていきたいと感じています。部署立て直し戦略は？まずは、自分の部署の立て直しにこのフレームワークを活用する計画です。自社の理解を深め、企業のゴールを踏まえた上で、部署の目標設定と現状把握を行います。自分自身で課題を見つけ、解決策を考えた上で、その考えをスタッフとも共有し、各自に現状把握から課題発見と解決策の検討を促していきます。工数削減効率向上は？また、契約上の人月がマイナスである現状を踏まえ、工数を削減することで業務の効率化に取り組む予定です。

40代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

なぜから始まる問題解決の旅

なぜ問題を多角的に見る？何か問題を見つけたとき、私はまず「なぜ」から考え始める習慣がありました。しかし、目についた問題だけにとどまらず、「何が問題か」や「どこに問題があるのか」を俯瞰的に把握することで、より適切な判断へとつながると感じています。そのため、ロジックツリーを活用し、全体を漏れなく整理する方法を取り入れることで、原因や最適な解決策を見出す意識を持つようにしています。どう改善策を探る？また、たとえば営業利益が想定を下回っている新サービスについては、結果を細かく分解して原因を探る試みを行いたいと考えています。販促に過度な投資が行われているのか、客単価が低いのか、固定費が目標値を超えているのかなど、広い視点で状況を確認することで、改善すべき点を具体的に見つけ出すことを目指しています。

30代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

AIコーチングで広がるグループ学び

グループの雰囲気はどう感じた？初回は緊張しましたが、グループワークでは話しやすい雰囲気で進行できたため、大変助かりました。また、AIコーチングによる問いかけが非常に面白く、考えるきっかけとなりました。研修効果は本当に測れた？研修効果の測定に向けては、既存の受講アンケートで収集した定性・定量データを十分に活用できていないと感じています。今後は、受講者の満足度アンケートや受講前後の評価、テストスコアの推移を分析し、研修プログラムが成果につながっているのかを検証していきたいと考えています。業界のデータはどう活かす？さらに、各業界におけるデータの利活用方法や、これからの取り組み動向についても知りたいと思っています。その情報を基に、自社や業務への取り入れ方を検討する参考にしたいです。

40代女性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

論理的プレゼンで成功する秘訣

ピラミッドストラクチャーの効果は？新規企画の社内説明の際、ピラミッドストラクチャーを意識しました。まず、決裁を取りたい内容をはじめに記載し、その理由付けを行い、さらにその根拠を示しました。この手法を用いることで、論理的に整理されたプレゼンテーション資料を作成できました。社内説明での活用法は？社員向け説明の際も同様にこの方法を活用できると感じました。次回の社内説明のプレゼンテーション資料を作成する際も、同じようにピラミッドストラクチャーを意識した設計図を作成する予定です。情報を伝えるコツは？各理由付けや根拠の説明スライドについて、1スライド1キーフレーズを基本として、一文を長くしないよう注意しました。これにより、情報が具体的で理解しやすいプレゼンテーションが可能となりました。

30代男性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

イシュー活用で未来を創る

イシューはどう見極める？問題や課題を解決するには、まずイシューを特定することが大切だと学びました。イシューは、見る角度や考え方によって様々な切り口で設定できるため、目の前にある問題を多角的に分析し、考えうるイシューを洗い出すことが重要です。その上で、状況や環境、優先事項を踏まえ、どのイシューに注力すべきかを見極める必要があると実感しました。直感に頼らない方法？また、チームの管理職として日々の業務で課題に直面する中、これまでは自身の経験や直感に頼った対応が多く、時としてその効果に限界があることを感じていました。今回の学びを活かし、今後はクリティカルシンキングの手法を用いて、多角的に要因を分析・洗い出し、上司や部下と議論しながら、最も効果的な解決策を選定して実践していきたいと考えています。

40代男性一般社員／職員

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アカウンティング入門

B/Sで感じた企業戦略の鼓動

B/Sで何を判断？ B/Sは、企業がどのように資金を調達し、それをどのように運用しているかを理解する上で重要です。また、資産と負債の割合から、その企業が資金面で安定しているかどうかを判断することができます。さらに、業界ごとに必要なコストが大きく異なるため、B/Sの構造自体も業界ごとの差異が見られます。企業戦略はどう見る？ B/Sを読む際には、その企業の業種や提供しているサービス内容を考慮し、どの分野にコストをかけているのかをイメージすることで、企業の戦略を考える手がかりとなります。加えて、企業の利益構造を示すP/Lで目先の事業状況を把握し、その上で資金の調達および活用方法を示すB/Sと組み合わせることで、短期的な事業の発展可能性と長期的な経営の安定性の双方を考慮できるようになります。

20代男性行政一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践が輝く！初めてのAI体験

初体験はどう感じる？画像生成AIを用いた体験は、初めての試みで新鮮でした。これまで作成したことがなかったため、ツールごとの特徴や指示方法の違いを実際に試すことで理解できた点が大きな収穫です。他者の視点はどう活かす？また、相談しながら具体的なプロンプト作成を進める中で、自分のアイディアに加えて他の視点からの提案が次々と出てくるという、非常に実践的で魅力的なプロセスを体験しました。業務改善の鍵は何？今後は、業務プロセスの改善にあたって、判断が必要な部分と単純作業の部分を明確に区別し、整理していくことが重要だと感じています。まずは周囲のメンバーにも同様のアプローチを呼びかけ、特に生成AIを活用している方々と積極的に意見交換し、互いに提案し合える時間を確保したいと思います。

50代男性電気・電子機器製造次長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説より行動！AIが拓く新未来

生成AIはどう動く？現在の生成AIは、膨大なデータの中から次に来る可能性が最も高い言葉を選んで出力していることが分かりました。このため、こちらの意図に沿わない回答が出た場合には、指示の方法も含めて改めて検討する必要性を感じました。また、仮説を立てる作業に時間をかけすぎず、まずは実際に仮説に基づいた行動を試みることの重要性も学びました。仮説とAIの使い分けは？今後は、データ分析の分野でさらにAIを活用したいと考えています。ただし、単に手元のデータを漠然と分析させるのではなく、私自身が明確な仮説を立て、何を比較、どのような指示で何を出力させたいのかを整理することが大切だと思います。AIに任せる部分と自分で行う部分をしっかり区別し、業務の迅速化に繋がる仕組み作りを目指していきます。

30代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

不確実性を超えた生成AI挑戦

生成AIの課題は？生成AIに取り組む際、ビジネス環境の不確実性の高さに直面することが意外でした。ビジネスの複雑さについては既に理解していたものの、生成AIの効果的な適用にはこの点を十分に考慮し、試行錯誤を重ねながら進める必要があると感じました。活用条件は何？また、生成AIの活用やプロンプト作成においては、具体的な目的や仕様、期待される効果を明確に理解し、前提条件をきちんと設定することが重要と考えています。こうした認識を持つことで、より効果的な活用が可能になると実感しています。検証過程はどう？さらに、仮説検証の過程では、設定方法や検証期間などについて具体的に考えを共有できればと考えています。これにより、取り組み全体の透明性と実効性が向上すると期待しています。

40代男性製薬課長

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