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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 ✕ 課題
に関する学び

全1162件の振り返りを公開中

業務

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課題

クリティカルシンキング入門

核心を突く学びの軌跡

イシューとは何か？表面的な事象だけでなく、根本にある課題―イシュー―を捉えることが、対策の効果を最大化し成功確率を高める鍵であると理解しました。状況に合わせてイシューを変化させることが、より効果的な対策につながると実感しています。対症療法だけで満足？実際の業務で課題に直面する際、しばしば一時的な対症療法に終始しがちですが、もっと深く掘り下げ、的確な核心を見定めることで、本質的な対応策が生まれ、広範な効果をもたらすのではないかと感じています。組織で実践すべき？この考え方は個人に限らず、組織全体で実践すべきだと思います。問題に直面したとき、深く掘り下げた上で課題や対応策を見出す姿勢を習慣化することで、たとえ時間がかかっても、着実な成果へと結びつくと信じています。

50代男性取締役／役員

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デザイン思考入門

実務に効く！学びの発見術

経営戦略って何かな？今回の講義では、普段気付かなかった経営の視点や戦略の考え方を学ぶことができ、とても充実した時間を過ごすことができました。講義内容が実践的で、自分自身の業務や考え方にすぐに取り入れられる点が特に印象的でした。教材はどのように活かす？また、受講中に提供される資料や課題を通じて、問題解決のプロセスを具体的かつ体系的に理解することができました。講師の話し方や解説も分かりやすく、内容が自然に頭に入ってくる工夫が随所に感じられました。学びはキャリアにどう？個々の事例や演習を通じて、自らの業務への応用可能性を実感できたことは、今後のキャリア形成に大いに役立つと確信しています。今後もこうした学びの場を通じて、自己成長を続けていきたいと感じました。

40代男性金融サービス課長

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データ・アナリティクス入門

焦らずじっくり、物語で解決

どの結果を目指す？分析に取り組む際、すぐに手をつけがちですが、まずは結果をイメージし、どのようなストーリーで進めるかを考えることが非常に大切だと感じています。What、Where、Why、Howの各視点を意識することで、問題解決へのアプローチが明確になると思います。焦らず目的は何？また、分析業務の増加に伴い、結果を急ぐあまり焦ることがありました。しかし、焦るのではなく、目的を明確にし、ストーリー構築に十分な時間をかけるべきだという考えに至りました。これまでは十分な計画を立てずに作業を進めた結果、自分の苦手な部分が露呈していたと実感しています。広い視野で挑む？今後は、課題解決に向けた仮説の設定やストーリーの構築を、より広い視野で取り組んでいきたいと考えています。

30代女性食品・飲料係長／主任

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データ・アナリティクス入門

自ら選ぶデータ分析の真髄

データ分析から何が学べる？データ分析を通じて、体系的な課題解決方法を学びました。実際に扱うデータは自ら補完する必要があるため、比較意識を持って必要な情報を選定するスキルを高めたいと考えています。応用力はどこから来る？また、業務全般に応用可能なフレームワークや思考パターンを習得できたと感じています。単一の業務でなく、思考が求められる多くの場面で今回の学びを実践し、常に意識を持って取り組んでいきたいと思います。課題対策は具体的に？違和感や課題に直面した際は、確認を含む仮説の立案やプロセスの細分化を意識して行いたいです。分析フェーズでは、比較を通じて実証を目的としたデータ抽出や多角的な視点からの提案を心掛け、より具体的な検証ができるようになりたいと考えています。

20代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

業務の壁、ロジックツリーで突破

現状の課題は何？現状の業務はマンパワーに依存しており、その結果としてメンバーが常に疲弊していると感じています。これまでいろいろ検討してきましたが、改めて状況を客観的に把握するため、今回学んだロジックツリーを用いて現状の課題を書き出そうと思いました。また、問題点が十分に認識されず、日々のルーチン業務に流されがちなため、what/where/why/howを意識し、積極的に問題提起を行いたいと考えています。解決策はどう考える？すぐに業務に結び付けるためには訓練が必要だと感じています。そのため、教材で示されたコツや留意点を参考に、身近な問題解決にロジックツリーを活用する取り組みを始めます。さらに、解決の切り口となる項目をできるだけ多く洗い出すよう努めていきたいと思います。

40代女性保険一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

論点で切り拓く未来への挑戦

講義の反省点は？講義全体を振り返る中で、自己の意識に偏りがあったことを改めて実感しました。今後は、常に論点（イシュー）を意識し問い続けるとともに、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを活用し、MECEの原則に基づいて課題や問題を漏れなく、かつ重複せず整理しながら論理的に解決することを心がけたいと思います。日常業務の課題は？また、日常業務で直面する問題や課題については、経験や勘に頼るのではなく、データと事実に基づいた論理的な思考を徹底する必要があると感じました。そのため、常に論点を念頭に置き、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを用いて体系的に整理し、根本原因や真因にまでたどり着けたかを振り返りつつ、再発防止の仕組みを確実に運用していきたいと考えています。

50代男性自動車課長

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クリティカルシンキング入門

急がず見極める本質の力

本質はどう見抜く？今週の学習を通じて、課題解決の前に「本質的な課題（イシュー）」が何であるかを正確に見極める重要性を改めて認識しました。これまで、相手からの指摘に対してすぐに解決策を考えてしまうことが多かったのですが、まずは「なぜその問題が発生しているのか」「本当に解決すべきポイントは何か」を問い直すことが必要だと理解しました。本来の目標は何？クライアントや関係者から依頼を受けた際には、即座に対策を講じるのではなく、「本来達成すべき目標は何か」「その目的に至る理由は何か」を丁寧に確認する姿勢を大切にしていきたいです。また、日々の業務においても、問題発生時に感覚だけに頼るのではなく、データや事実を整理しながらイシューを見極める習慣を身につけることが大切だと感じました。

30代女性契約／委託／派遣など

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データ・アナリティクス入門

段階が描く学びの軌跡

最初の仮説検証はどう？分析は段階ごとに整理することで、その精度を高めることができます。まずは、最初のステップを省略せずに、丁寧な仮説検証に努めることが重要です。また、様々な視点や比較を数値に落とし込むことで、表面的な評価に留まらず、説得力のある評価が可能となります。無意識の偏見は何？どんな分析においても、正しいステップを踏むことで、適切な仮説が得られ、さらなる検証や分析精度の向上につながります。しかし、実際の業務では無意識のバイアスが影響を及ぼすことが課題となりがちです。例えば、消費者が自社製品に対して抱く世間的なイメージは、その一例です。成長の鍵は何か？今後は、いかに冷静に正しいインサイトを導き出すかが、自身の成長にとって重要な課題となるでしょう。

50代女性小売業課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

人の目が光るAI活用術

ハルシネーションの原因は？ハルシネーションは、AIが単に間違っているのではなく、予測に基づいて文章を作成するという仕組みに起因しています。このため、AIが出力する文章が一見正確に見えたとしても、最終的な意思決定を行う前に必ず人間が確認することが求められます。 AIで業務改善はどう？また、各AIの得意分野を正しく理解し使い分けることが、業務効率を向上させる鍵であると認識しています。たとえば、営業先の情報リサーチにおいては、ニーズや課題に関するエビデンスを交えた分析をAIに依頼し、その結果を人間が最終確認してリスト化するという役割分担を実践したいと考えています。偏りのない分析を実現するため、AIとの対話を通じて最適なプロンプトの形式を作り上げる工夫も欠かせません。

30代男性小売業一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り開く新時代の学び

生成AIはビジネス革新？今回の学習を通じ、生成AIが単なる便利なツールではなく、ビジネスを変革し加速させるパートナーであるとの認識に至りました。ビジネスの価値がモノからコトへとシフトしている背景の中で、デジタルやAIを活用した新たなビジネスモデルが増加しています。その中で、AIの特性を活かしつつ、人がどの場面で価値を発揮できるかを今後も継続して考えていく必要性を強く感じました。生成AIで業務改善？また、生成AIは日常業務の意見交換の相手としてだけでなく、自身や所属部署の価値を高めるための手段としても有効であると実感しています。これを受け、まずは自分や自部署の業務における課題を再認識し、生成AIをどのように活用できるかについて改めて検討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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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの試行錯誤に迫る魅力

AI判断の秘訣は？生成AIがどのように判断を下し、結果を抽出するかというフローの仕組みを理解できたことは大変有意義でした。この仕組みを把握した上で、どのような問いかけをAIに行うべきかを考える重要性が、特に印象に残りました。協調問題は何？また、生成AIの判断プロセスは、人間の思考プロセスと似た部分がある一方で、まだ十分に協調できない点もあると感じました。こうした特徴を見極めながら、実際の業務にどう活用していくかが今後の課題だと考えています。試行の軌跡は？さらに、これまでの開発過程で多くの試作が重ねられてきたとの記述にも興味を抱きました。そこで、生成AIがどのような試行錯誤を経て現在の形になったのか、その歴史についても詳しく知りたいと思っています。

40代男性会長／社長

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データ・アナリティクス入門

仮説検証で見つけた新発見

原因の解明方法は？問題の原因を明らかにするため、さまざまなフレームワークを用いてプロセスに分解し、仮説を立てる手法の重要性を実感しています。普段の業務ではA/Bテストを使う機会が少ないものの、プレゼン資料の内容を少し変えたパターンを作成し、それぞれの反応を確認する際に活用したいと考えています。課題整理の秘訣は？また、ファンドの投資検討やポートフォリオ戦略の見直しの際、課題の洗い出しが不足し、MECEの原則が十分に守られていないと感じることがあります。そのため、プロセスに分解して仮説を立てる方法を早速取り入れ、課題解決に活かしていきたいと思います。ところで、デジタルマーケティング以外の分野でA/Bテストを活用できる場面について、どのようにお考えでしょうか？

50代男性金融サービス課長

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