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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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活用 ✕ 利用
に関する学び

全504件の振り返りを公開中

活用

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利用

データ・アナリティクス入門

実務に繋がる問題解決ストーリー

問題解決の基本は？今回の総合演習では、「問題の明確化→問題箇所の特定→原因の分析→解決策の立案」という基本プロセスに立ち返り、学習に取り組むことができました。また、解決策を検討する際には複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもって評価することをあらためて意識しました。とはいえ、実務で実際に取り組む際には、まだ自然に活用できていない部分もあるため、クラス終了後も学んだことを繰り返し復習する努力が必要だと感じました。実務への活用はどう？私の担当業務ではA/Bテストの利用が難しいと感じる一方で、今回のナノ単科を通じて知識こそが武器であると改めて実感しました。今後、活用の機会が訪れた際には、今回得た知識をしっかりと身につけ、実務に積極的に生かし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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戦略思考入門

学びで実感！規模と範囲経済

規模経済ってどうなる？これまで「規模の経済性」や「範囲の経済性」という言葉は耳にしていたものの、内容まで理解していなかったので、今回の学習でその仕組みを把握することができました。また、規模の経済性が必ずしも働かないケースも学び、実践演習で示されたように「毎月の生産量にばらつきがある場合」には、生産量を増やしてもコストが下がらないという点を忘れないようにしたいと感じました。自社資源はどう活かす？現在は新規事業・サービスのアイディアを考えるフェーズにあり、自社のアセットやリソースをどのように活用できるかは当然の視点ですが、今後はそれらを利用することによって「規模の経済性」や「範囲の経済性」が発揮されるかどうかという観点も加えながら検討していきたいと思います。

40代女性レジャー/旅行その他

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データ・アナリティクス入門

数字が語るナノ単科の魅力

数字の意味はどう？分析は単なる比較ではなく、真の理解を得るための手法です。目の前にある数字や、手軽に試せる方法に飛びつくのではなく、常に分析の目的を意識することが大切です。比較する際は、対象となるデータ以外の条件をできるだけ同じにする必要があり、同じ数字でも、その役割や背景によって意味が異なる点を理解することが求められます。ユーザーの反応はどう？また、ユーザーからの問い合わせ情報を集計することで、FAQの拡充やメール案内のテンプレート見直しに役立てる取り組みが行われています。さらに、利用開始後のユーザーのアクセス状況を計測し、サービスを十分に活用しているユーザーの割合を増やすことで、ロイヤリティの向上につなげようとする努力もなされています。

20代女性情報技術/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の講義で業務改革のヒント発見

授業内容はどう理解？ライブ授業の講義を通じて、生成AIの成り立ちや進化の過程を順を追って理解することができました。また、ブレイクアウトルームでは受講生同士が生成AIの活用方法について意見を交換することで、自分の利用以外の新たな気づきを得ることができました。業務効率は向上？自分の業務では、時間がかかる単純な作業に生成AIを活用してみたいと考えています。たとえば、メールの返信、経費精算、会計データの入力など、繰り返し発生する業務をある程度まで自動化する方法を模索しています。ただし、最終的な判断は自分で行うように留意しています。生成AIの活用法は？今後は、より具体的な生成AIの活用法についても実践的な気づきを得る機会を求めています。

40代男性情報技術/IT 会長／社長

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生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共創する学びのひらめき

生成AIは何ができる？生成AIは、単なる作業の効率化ツールに留まらず、アイデアの拡充や仮説検証の支援といった面で、信頼できる思考パートナーとして活用できる点に気づきました。具体的な目的や条件を与えることで、多様な視点や新たなアイデアが短時間で引き出され、企画の解像度を飛躍的に高める効果を実感しています。本当に自分で判断する？また、AIが出力した内容をそのまま利用するのではなく、現実性や顧客価値の観点から自分自身で検証する重要性にも改めて気づかされました。今後は、AIを情報整理やアイデア創出のパートナーとして活用しながら、最終的な判断や価値の検証は自分自身が行うことで、業務全体の質とスピードをさらに向上させていきたいと考えています。

50代男性その他

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生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く未来の学び

AI評価はどうする？ AIの出力内容を適切に評価する能力が、プロンプトを適切に指示する力と同様に重要であると学びました。AIは文章を確率的に生成するため、細かな表現やニュアンスが意図と異なる場合があり、その際には人間のチェックが必須です。議事録や情報はどうなる？議事録のまとめや意見の抽出のみならず、情報収集にもAIを活用できる点に気づきました。今後は、業界の最新情報を取得するために、Deep search機能などを積極的に利用していく予定です。他の工夫は何だろう？また、言語情報だけでなく、指示内容を明確に伝えるためのイラスト作成など、他の表現方法にもAIを活用し、出力確認にかかる時間の効率化を図りたいと考えています。

40代男性製薬部長

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クリティカルシンキング入門

表の魔法で伝える新発見

グラフの使い方は大丈夫？業務での資料作成においては、これまでグラフの利用は補助的な役割と考え、あまり意識して作成していませんでした。しかし、伝えたいメッセージや情報の配置を工夫する上で、シンプルな表であっても読み手が混乱しない仕組みや表現の重要性に気づかされました。どんな表が伝わる？今後は、単に表を作るのではなく、その表から伝わるメッセージを大切にしていきたいと考えています。情報量が過度にならず、適切に表現されるよう、特定の分析資料や集計結果などのひな型を作成し、効果的に活用していきたいです。また、どの表現にどのグラフやテクニックを用いるかを、常に読み手の視点に立って工夫することで、より分かりやすい資料作りを目指します。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

分解×比較で切り拓くAI活用

仮説検証の可能性は？これまで、メールの翻訳や要約など、限られた用途でしかAIを活用していなかったものの、「分解」と「比較」を取り入れることで仮説検証にも応用でき、データ指向の仕事の進め方に繋がると感じました。データ整備は進んでる？私が所属している会社では、売上データが商品、金額、個数といった最低限の情報しか整備されていません。そのため、まずは必要なデータ項目について社内で検討を重ねる必要があると考えました。また、生成AIの活用に関する意識も十分でないため、社内啓蒙活動が不可欠だと感じています。成功事例はどう見る？実際に、データ分析や仮説検証にAIを利用している方の事例を伺えると非常に参考になると思います。

50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

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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生成AI時代のビジネス実践入門

AIが導く新たな顧客体験の扉

AIで何が変わる？生成AIの活用により、企業のビジネスモデルを革新し、顧客体験の価値を高めることの重要性を学びました。これまでは「もの」から「こと」へとビジネスを転換する必要性が指摘されてきましたが、AIの登場により実現困難だった最適化が可能となり、業界全体の成功要因を再評価することが戦略上必須であると実感しました。顧客体験の未来は？また、自社が製造業を営む中で、AIを活用した新たな顧客体験価値の創出方法について考える機会を得ました。これまで主に製造工程の効率化や企画部門のデータ分析の向上に利用されてきたAIですが、今後は製品販売という顧客との接点においても、AIの力を活かす可能性を模索していきたいと考えています。

30代男性化学品一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

Excelで挑戦！学びが広がる統計

視覚化は助けになる？単純平均や中央値は、日常の業務でもよく使っていますが、ヒストグラムなどのグラフを併用することで、さらに大きなメリットが得られると実感しました。視覚化することで現状を把握しやすくなり、そこから問題点に着目して仮説を立てやすくなりました。 Excelで計算は簡単？一方、幾何平均や標準偏差の計算は難しく感じる部分もあり、Excelの機能を利用して取り組んでみようと思います。具体的には、幾何平均を用いてお客様のビジネス成長率を把握したり、スタッフのKPI評価の手段として活用できる可能性を感じています。√が含まれる計算には少し抵抗がありますが、まずはExcelでシンプルな例から挑戦していくつもりです。

50代女性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説と試作とAIで未来を切り拓く

仮説と試作の意義は？仮説思考とプロトタイピングを学び、「正解」を待つのではなく「仮説」を立てて即行動することの大切さを実感しました。早期の試作は机上の空論を具体的なフィードバックに変え、致命的な失敗を防ぐ有効な手段だと感じます。完璧さよりもスピードと回数を重視する姿勢が、不確実な現代を乗り越える鍵であると強く思います。部署でのAI利用はどう？生成AIはすでに導入され、いつでも利用できる状態にありますが、利用頻度や活用シーンには部署ごとに大きな差が見られます。私の所属する部署でもその差が顕著であるため、自ら率先して活用し、利用方法や具体的な場面を共有することで、全体の生産性向上に貢献したいと考えています。

50代男性課長

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