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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 ✕ 例
に関する学び

全771件の振り返りを公開中

業務

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例

クリティカルシンキング入門

切り口で紡ぐ成長の軌跡

分析は何から始まる？データ分析を進める上では、複数の切り口で情報を分解することが不可欠です。まずは、どの視点や単位で分けると、顕著な傾向が見えてくるのかといった仮説を立て、その仮説に基づいて検証していく必要があります。一度出した結論を鵜呑みにするのではなく、再度見直し、本当に正しいかどうかを考えることが大変重要です。どこで時間がかかる？また、業務にかかる時間を明らかにするためには、事業部、貨物の種類、輸出入の分類、対応時期、業務工程、さらには特定の協定に基づく業務（例としてEPA関連の場合など）といった複数の切り口で工数（時間）のデータを分解し、どの部分で時間がかかっているのか、その顕著な傾向を探すことが求められます。

30代女性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

裏付けで広がるAI活用の未来

AI活用の精度は？普段の業務では、要約や翻訳、資料作成に生成AIを利用しており、AIの確からしさの検証は自分の目で行っていました。しかし、回答の根拠や情報ソースを確認することで、アウトプットの精度が向上することに気づきました。根拠確認はどうする？品質保証や法令遵守の観点から、判断や評価の根拠となるレギュレーションの出典元や該当規定を確認することで、より信頼性と説得力のあるアウトプットが可能になります。最終的には、複数の人によるレビューを踏まえて判断や意思決定を行うことが大切だと感じています。検証の失敗はある？なお、検証を行わずにAIの判断のみで意思決定を実施した結果、失敗した事例は存在するのでしょうか。

50代女性製薬次長

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クリティカルシンキング入門

問いを深掘り、未来を拓く一歩

原因分析の進め方は？現状の結果をそのまま可視化できる問題や課題にすぐに飛びついてしまいがちですが、正しく「問い」を立てるためには、原因をMECEの原則に基づいて分解する必要があると感じました。そのプロセスを経ることで、精度の高い解決策を導けると実感しています。採用現場で注意すべきは？採用業務は、候補者の属性、業務内容、組織状況、市況感など複合的な要素が絡み合うため、個々の事例ごとに高い個別性を持ち、難易度が高いものです。そのため、目の前の事象に盲目的になる危険があります。だからこそ、既成概念にとらわれず、一つひとつの問題に対して丁寧に問いを立て、その解決に向けた行動を実行していくことが重要だと考えました。

30代男性情報技術/IT 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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データ・アナリティクス入門

単純平均を超える比較の妙技

平均以外の指標は？比較の重要性は以前から感じていましたが、これまでは単純平均しか利用していませんでした。今回、単純平均以外にも比較に役立つ指標があると知り、大きな学びとなりました。 95％の背景は？特に、標準偏差の「95％」という数字の背景について、コインの表が何回連続で出た場合に疑わしく感じるかという例えで理解が深まりました。平均の活用はどう？今後は、加重平均や幾何平均がどのような状況で用いられるかを事例を通して調査し、具体的な業務への落とし込みを目指していきたいと思います。また、アンケートの結果のばらつきを標準偏差で確認することで、データ分析の精度向上にも努めたいと考えています。

30代男性小売業係長／主任

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アカウンティング入門

カフェでひも解く経営の裏側

P/L構造の違いは？カフェの事例を通じてP/Lの構造について学びました。WEEK02と同様に、同じカフェであっても経営コンセプトが異なると、P/Lに表れる数字が大きく違うことが分かります。これにより、P/Lを見ることで経営主体が大切にしているポイントをある程度把握できるという新たな知見を得ました。競合分析はどうする？現時点では業務上の必要性が高くないため、P/Lの詳細な分析を行ってこなかったものの、今後はまず競合他社とのP/L構造を比較し、自社との違いを明確にしたいと考えています。また、自分の業務が自社のP/Lにどのように影響しているのかについても、合わせて検証していく予定です。

30代男性金融サービス一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

講義が教えてくれた生成AIの相棒術

生成AI活用の意識は？生成AIは、業務でもプライベートでも自分なりに活用していたものの、講義を通じてその仕組みや今後の発展について学ぶことができ、向き合い方に変化が生まれました。何でも任せるのではなく、自分で考え、良い相棒として生産性向上に繋げていきたいと感じています。講義学びをどう生かす？今後、生成AIを活用した業務改革に携わる中で、講義で学んだ考え方を積極的に取り入れていきたいと思います。動画講義で紹介された、ある生成AIが作成した資料を別の生成AIで再構成する事例のように、各モデルの得意な作業を把握した上で、効果的に業務に組み込むことが重要だと考えています。

20代女性教育管理一般社員／職員

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アカウンティング入門

再確認で見つけた経営のヒント

どの視点が大切？まだ全体の理解には至っていないものの、具体的な事例を通して概略を把握できたと感じています。たとえば、「使い道から見るのか、調達の視点から見るのか」という考え方は、自分の業務にも適用しやすく、学びを進めるにつれて理解が深まるイメージがつかめました。基礎知識はどうする？その上で、まずは基礎知識の強化が必要だと感じたため、一度教材を読み返し、再度確認するつもりです。以前に読んだときよりも理解が進んだと実感しています。経営状況はどう見る？さらに、自社およびグループ会社の経営状況を把握し、知識の定着を図るため、現状を確認していきたいと思います。

40代女性交通・輸送課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仕事効率革命！AI使いこなしのヒント

特徴をどう活かす？生成AIは、それぞれ得意な分野があり、利用者がその特徴を理解して適切に使い分けることで、業務毎のアウトプットの質が向上することが実感できました。また、どの業務でどのように活用し、合理化を図っていくかといった具体的なイメージを持つことが重要だと感じています。どう具体化する？例えば、プレゼンテーション資料においてメッセージ性を強化することや、会議議事録から次回のアジェンダを提案する業務に活用できる点が魅力的です。さらに、営業の顧客カルテで時系列の振り返りを行ったり、商談議事録から顧客の困りごとを抽出する作業も、より効率的に実施できると感じました。

40代男性部長

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う？普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。背景にある要因を探る？また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

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

現場で見つけた学びのヒント

イシューはどう見極める？日々の業務で発生する問題に対しては、その時々の状況や環境認識を踏まえ、適切なイシューを設定することが重要だと考えています。目的や立場を明確にしつつ、ピラミッドストラクチャー的思考と組み合わせることで、より効果的な意思決定と行動が実現できると思います。環境反映はどんな状況？また、提案資料の作成や意思決定の場面では、どのようにイシューが設定され、それが環境にどの程度反映されているかを確認しています。必要に応じて、環境認識や情報が不足している場合は、的確なアドバイスを行い、明日の定例会議から実践していく予定です。

50代男性自動車次長

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データ・アナリティクス入門

多角視点で捉えるデータの魅力

データ理解の原点は？今週は、データの理解を出発点とする学習に取り組みました。データとは、ひとつの側面だけでなく多角的に捉えるべきものであり、個人的な偏りを排して客観的に扱う難しさがあると感じました。判断の落とし穴は？また、データそのものの意味を正確に把握することと同様に、データを活用する目的を明確にすることも非常に重要だと思いました。迅速かつ効率的な業務が求められる場面では、あまりにも素早く判断しようとすると、過去の経験や似た事例に頼りがちになり、その結果、重要な要素を見落としてしまうリスクがあると実感しました。

50代男性情報サービス一般社員／職員

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