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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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業務 ✕ 知識
に関する学び

全502件の振り返りを公開中

業務

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知識

アカウンティング入門

問い直しで拓く新事業の未来

本当に何が重要なの？ビジネスプランニングの基礎が簡潔にまとめられており、改めて自身の思考を整理する機会となりました。特に「誰に」「何を」「どのように」という価値の提供方法の問いは非常に重要であり、新規事業の場合にはその点を徹底的に追求している印象です。一方で、既存事業においても環境の変化に応じてこの問いを見直す機会を持つことが大切だと感じました。シミュレーション再考は？また、普段から業務で行っている財務シミュレーションについて、今回の講義で学んだ思考のステップに沿って再検討してみようと思います。チーム内で新たな視点を発掘し、その視点を取り入れることで個人の成長にもつながると考え、得た知識を活かしていきたいと思います。

50代女性自動車部長

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アカウンティング入門

苦手を克服！未来を拓く財務知識

財務諸表の意味は？かつては「財務諸表」という言葉だけで苦手意識を抱いていました。しかし、講習を通じて、財務諸表が事業そのものであり、どの業務区分においても必要な知識であると理解しました。具体的な事業イメージを持つことで、その苦手意識は徐々に払拭され、前向きな印象へと変わりました。経営知識の活かし方は？今後は、日々の経営管理において、財務知識を有効に活用していきます。単に数字を記録・まとめるのではなく、その構造や要因を理解し、適切にアウトプットすることを心がけます。経営層へ現状を正しく伝え、スムーズな事業判断に寄与できる状態を目指し、講習で得た知識を業務に落とし込み、数字の変化をしっかり説明できる資料作成に努めます。

40代男性建築一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

学びの挑戦が実務を変える

回帰分析はなぜ大事？回帰分析を利用して予測値を立て、キャンペーンの効果検証に役立てるという考え方は非常に実践的だと感じます。また、データをビジュアル化することで、単純平均では捉えきれない外れ値の影響や、散布図を使って施策の意思決定をサポートする点、そして相関関係と因果関係の違いに注意する必要性など、多くの留意点を学びました。難解な内容はどう？一方、今週の内容は非常に難解で、自己学習の時間が足りず、内容を追いつくのに苦労しました。知識習得の先は？しかし、これらの手法や知識を習得できれば、現在の業務に大いに役立つと実感しています。今後は、繰り返し動画を視聴しながらじっくりと学習を進めていきたいと思います。

50代女性医療行為課長

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アカウンティング入門

固定資産の迷宮を超える一歩

固定資産の基準は？問題の中で、居抜き物件を利用する際、家具や設備が流動資産になると思い込んでいましたが、実際は固定資産として扱われるため、回答を誤りました。どの規模までが固定資産に該当するのか、または価格や使用期間などで決められているのか、その基準が分かりにくいと感じました。中長期計画の活用は？また、今後は中長期計画を策定するプロセスに携わる予定があるため、今回学んだ知識を実際の業務で活かしていきたいと考えています。区別の疑問は？さらに、固定資産と流動資産の区別が曖昧な点は、問題に取り組む際の大きな悩みどころでした。グループ討議の中では、他の方々の意見を聞くことで、新たな視点を得られればと思います。

50代男性次長

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データ・アナリティクス入門

気づきから始まるビジネス改革

何のための分析？グループワーク後に、何のために資料やデータを分析するのか、そして誰に伝えるのかという二点を改めて考える機会となりました。また、ビジネスでは知識と経験が積み重ねられ、その両方が生かされることを実感しました。業務への心構えはどう？今週の気づきは、具体的な行動計画こそ生まれなかったものの、日々の業務に向き合う心構えを改めて固めるきっかけとなりました。これは、所信表明の意味も込めて記しておきます。データ確認は何が大事？さらに、提示されたデータに対しては、「分析前のデータに必要な項目が揃っているのか」と「成果物としてのデータの形が適切か」の二点を確認することの重要性を感じました。以上です。

40代その他の産業一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く成長の道

生成AIの可能性は？生成AIの可能性については十分に理解できましたが、一方で膨大なデータからの予測に依存する側面があると実感しました。そのため、生成AIの使い方やその能力を学ぶだけでなく、自分自身のスキルや知識の向上に努めることが重要だと感じています。業務方向性の見直しは？現在取り組んでいる業務の方向性について、何度も壁打ちを行いながら具体化していきたいと思います。次のステップとしては、市場分析のために具体的な数字を取り入れながら計画をブラッシュアップする予定です。現状、Excelを用いて計画数字の達成に向けた目標値を分析していますが、前提条件を整えた上で生成AIの力も積極的に活用していくつもりです。

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で広がる学びの世界

生成AIの可能性は？生成AIに関する情報がとても充実しており、その多様な活用方法に改めて驚かされました。多くの具体的な事例を通じて新たな視点を得ることができ、学びの幅が広がりました。生成AI初心者ながら、楽しくかつ深く考えることができたこの一週間は、自身でさらに活用方法を模索していきたいとの意欲にもつながりました。業務へどう活かす？現状では業務で生成AIを使う機会はありませんが、今後、業務効率化や業務負担の軽減を目的として生成AIを取り入れる際には、学んだ知識を活かしながら具体策を検討していく予定です。段階的に実践を進め、現場へ応用することで、より働きやすい環境づくりを目指していきたいと考えています。

50代女性補完医療一般社員／職員

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戦略思考入門

戦略思考で切り拓く新しい日常

学びの目的は何でしょうか？今回の課題を通して、自分がなぜ戦略思考を学びたいのかを改めて考える機会になりました。現状、日常のさまざまな場面で感じている課題と、戦略思考の学びに対する期待を言語化することができたのは大きな収穫です。一方で、学びを進める中で、当初の目的にとらわれすぎず、幅広い視点から貪欲に知識を吸収していく姿勢が必要だと感じています。グループで何を感じましたか？また、グループディスカッションを通じて、戦略思考の考え方が多くの場面で応用できる汎用性の高さを強く実感しました。今後は、具体的な学びを深めるとともに、それを日常の業務に生かし、実践的な力として確実に身につけていきたいと考えています。

30代男性高等教育/アカデミア一般社員／職員

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アカウンティング入門

経営者視点で磨く三表術

自分の視点はどう変わる？財務三表をビジネスリーダーの視点から捉える重要性を学びました。これまで作り手としてPLに注力し、各ステークホルダーへの説明を中心に考えていましたが、自分が意思決定を担う立場となる以上、その視点をどう取り入れるかを改めて意識するようになりました。月次レビューは機能する？具体的には、①月次の予実管理、②ビジネスリーダーの視点でのPLの見方、③学んだ知識と考え方を活かし、担当領域のPLに合わせた論点を自分の言葉で整理してアウトプットする、という三つの点を実践しています。これらの要素を月次の予実レビューに反映させ、次月以降の業務に役立てるためのテンプレートとして型化する計画です。

40代女性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

分布学習で開く新たな扉

計算方法の意義は？今週は、データの分布に関する知識を深めることができました。これまで何気なく使っていた計算方法について、その名称や意味を認識しながら理解できたことが大きな収穫でした。平均や中央値などの各指標が持つ特徴や、どのような場面で適用すべきかを意識できるようになり、データの文脈に応じた計算方法の選択ができるようになったと実感しています。分析の選択肢は？難しい計算方法や高度な概念が登場したわけではありませんが、分析手段として複数の選択肢を持てたことは大きな前進です。今後、業務の中で分析手法を選ぶ際には、一度立ち止まっていろいろなアプローチを検討してから実行に移していきたいと思います。

20代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

実践で磨く論理と専門性

戦略的な学びとは？今回はの講座では、戦略的思考を学ぶとともに、講座最終盤に提示された論理的思考力や経営の基礎知識、高度な専門性の重要性が印象に残りました。受講生に対して、これらのスキルを継続して学ぶよう促される内容でした。論理性はどう育つ？実践においても、会議で感覚的に発言してしまい、論理性に欠ける部分があると感じています。そのため、今後はより論理的な思考力を磨く必要があると考えています。専門性はどう磨く？また、現在の業務では専門性が求められる場面が多いですが、これまで培った知識に加え、環境の変化を常に取り入れながらスキルを進化させることが重要だと感じています。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング取締役／役員

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データ・アナリティクス入門

平均に頼らない賢い分析

手法をどう選ぶ？データの比較にあたっては、平均値だけに頼るのではなく、目的に応じた手法の選択が重要です。例えば、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の手法があり、これらの偏りを確認するためには標準偏差を用いてデータのばらつきを把握する必要があります。評価はどのように見る？業務への活用例としては、まず営業担当者の知識量や企業戦略の理解度といった数値データの評価に役立つと感じました。また、各営業担当者の活動量を分析する際、どの分析手法が適切かを検討することや、外れ値とされたデータが本当に異常かどうかを論理的に説明するためにも、この手法が利用できると考えています。

30代女性一般社員／職員

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