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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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考え ✕ 意味
に関する学び

全717件の振り返りを公開中

考え

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意味

マーケティング入門

ナノ単科で見つけた自分の可能性

商品体験はどう変わる？商品そのものの販売だけでなく、実際に体験してもらうことで、単に商品を支持してもらう以上に、その体験自体を付加価値としてサービスの差別化につなげることができます。この考え方では、直接的な提供が機能的価値、体験を通じた提供が情緒的価値として分類され、特に情緒的価値は時代や環境の変化に応じて提案内容が変わっていくことが分かります。伴走支援の意味は？最近、「伴走支援」というキーワードが注目を集めています。このアプローチは、情緒的価値の提供という観点から理解でき、顧客の要件に応じた機能実装や提供が機能的価値とされる一方で、保守サポートや運用支援といった部分に情緒的価値を見出すサービスの提供について検討する余地があると考えます。

50代男性情報技術/IT 部長

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アカウンティング入門

誤解だった？原価率の本当の意味

原価率の背景は？原価率が高いと収益性が悪いと一見ネガティブに捉えられがちですが、その理由や背景、具体的な数字への反映を理解することで、必ずしも悪いと断定できないことに気づきました。急激な物価上昇など、自分ではどうにもできない外部要因も踏まえた上で、企業が直面する現状や課題、さらにはその解決策を考えることが、実際の会社経営において非常に重要だと感じました。利益構造の実像は？また、売上だけに目を向けるのではなく、全体の構造を把握し、どの部分で利益が生み出されているのかを確認する姿勢が大切だと思います。自グループの主要会社の損益計算書を見直し、各社の特性や魅力をより深く理解していくことで、事業の全体像を捉える解像度を高めたいと考えています。

40代女性交通・輸送課長

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アカウンティング入門

専門用語の本質に気づく瞬間

用語の本質はどこにある？漠然と使用していた用語の意味を正確に理解できたことで、従来の認識を改めることができました。例えば、ある専門用語については、単に聞き流していたのではなく、その本質を捉えられるようになりました。売上を上げることが重要であるものの、本来伝えたかった価値が損なわれるとビジネスの本質が失われるという点も、事例を通して実感できました。プロジェクトの真価は？また、直接経営に関わる立場ではない中で、自分のプロジェクトが売上にどう寄与するか、また費用削減にどうつながるかを常に意識しています。その際、企画で提供しようとした本来の価値が損なわれないかどうか、しっかりと立ち止まって考える習慣を身につけることの重要性を改めて感じました。

30代男性初等・中等教育一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

どんどん試して見える未来

どんどん試す意味は？このクラスを通じ、一番の学びは「とにかくどんどんやってみること」の大切さだと実感しました。小さなアウトプットであっても、何かしら形にしてみることで得られる学びは非常に大きいと感じています。壁打ちで何が見える？また、クラス終了後もChatGPTを壁打ち相手として活用し、自分の中にある考えを整理したり、深堀りしたりすることで、さらなる気づきを得たいと思います。 AIの新活用、試す？生成AIの活用については、これまでの議事録要約といった既存の使い道のみならず、新たな活用方法を探求したいと考えています。先入観にとらわれず自由な発想で検討を進めることで、新しい価値を見出せるのではないかと期待しています。

40代男性自動車係長／主任

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クリティカルシンキング入門

本質に迫る！多角的洞察で解決へ

理想と現状はどう見る？まず、何をすべきかではなく、現状の課題や理想の状態について整理することで、本当に必要な行動を明確にできると再認識しました。数字を掛け合わせる意義は？次に、単に数字を分解するだけではなく、分解した数字を掛け合わせながら複数の視点で検討することが大切だと感じました。本質はどう見極める？また、目の前の課題の解決策だけに目を向けがちですが、本質的な課題を見極め、他の似た問題にも配慮することで、本当の意味での解決につながると考えました。ご相談の背景はどう考える？さらに、お客様からのご相談を解決する際にも、その背景にある原因を理解し、より広い視野を持って対策を考えることの重要性を改めて実感しました。

30代女性情報技術/IT 一般社員／職員

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戦略思考入門

数字で見極める捨て方改革

なぜ捨てるのが難しい？これまで、自分は捨てることを非常に難しく考えていたという実感を改めて持ちました。過去からの関係性を重視するあまり、本当に必要なものとそうでないものを見極めることが難しかったのだと思います。どうやって選び取る？しかし、今回、明確な判断基準として数値やデータを用い、何を優先し何を捨てるのかを選択することが可能であると気付きました。売上拡大や利益率向上を目指して多くの改善テーマに取り組む中で、従来から掲げてきた改善テーマについても、意味を再検証する必要性を感じています。具体的には、以前から実施していた特定のコスト削減策について、他の施策と数値やデータで比較し、優先順位の低いテーマは見直す判断に至りました。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

小さな分解が生む大発見

分解と可視化って何？データ分析においては、分解と可視化が不可欠です。まず、異なる視点（3つの視）でデータを見ることで新たな気づきを得ると同時に、MECEの考え方を取り入れ、もれなくダブりなく情報を分解することが大切です。さらに、数字を単に切り分けるのではなく、意味のある切り口を仮説立てしながら設定することが求められます。売上改善の鍵は？戦略を立てる際には、既存製品の売上情報を活用し、どの製品がどの層に良く売れているのか、また、どの要素が利益を圧迫しているのかを明確にするため、データを分解・可視化してメンバーに共有します。これにより、売上拡大、利益改善、または原価低減のどれを重視するかを効果的に判断することが可能となります。

30代女性プラスチック産業係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

未来に羽ばたく学びの力

生成AIはどう予測する？生成AIは、人間と同じように意味を理解しているのではなく、次に続く単語を統計的に予測していると考えられます。一方で、文脈を読み取り、推論を行う能力もあるため、生成AIに何ができるか、何が苦手かを検証するためには、どのような問いかけが適切かを自ら考える必要があります。その過程では、物事を分解し、比較するという思考力が重要な役割を果たします。問いかけの進め方は？このような生成AIの本質を理解した上で問いかけを行うことが求められます。単に疑問に思ったことをそのまま質問するのではなく、生成AIの長所と短所を把握し、自ら分解と比較を意識することで、より精度の高いプロンプトを作成することが可能となります。

30代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

グラフで魅せる平均の真実

どの平均を採る？平均という言葉一つをとっても、その状況にふさわしい計算方法を採用しなければ、意味をなさないと感じています。どの平均値を用いるべきか、またどの数値を算出すべきかを十分に理解し、それぞれに合った平均値を出すことが大切だと思います。さらに、グラフを活用することで、視覚的にわかりやすい情報提供ができると考えています。ビッグデータの平均は？実際のところ、現在の業務においては平均値を用いる場面はあまりありません。しかし、扱うデータ量が多いビッグデータの現場では、いずれ必要になると予想されます。その際には、どの平均を選択すべきかを慎重に検討し、わかりやすいグラフによってデータを効果的に提示していきたいと思います。

40代女性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

問い×チームで切り拓く未来

問いの意味は何か？印象に残ったのは、問いから始めるという姿勢と、その問いを残して共有する点でした。また、問いの正当性をマトリクスに当てはめて確認する手法は、問いを考える際に心強いフレームワークだと感じました。今後は、問いを立てる際にその問いが問題に対してどのような性質を持つのか、問いとして妥当かを確認しながら実践したいと思います。チームでどう進める？さらに、自分の業務に当てはめる際は、個人だけでなくチームメンバーも巻き込んで実践を進めたいと考えています。本講座で学んだ内容をアウトプットすることで、自身のスキル向上を図るとともに、チームメンバーにもクリティカルシンキングの考え方を伝える機会を作りたいと思います。

40代男性アパレル・ファッション係長／主任

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戦略思考入門

ROIの数字で実務を再考する

数字評価の意味は？ ROIを数字で評価することで、状況が非常に理解しやすくなったと感じます。特に、技術戦略提案書などの背景構築にどのように反映できるか、実務で検討してみたいと思います。投資対効果ってどう？一方、ROI「投資対効果」だけで優先を決めるのは、必ずしも最適とは言えないという疑問も残りました。自身の業務については、これまで投資対効果を意識したことがなかったため、改めて工数実績から計算し、優先順位を見直す必要があると考えています。捨てる選択はどう？また、ROIは捨てる選択を判断する際には有用だと感じた一方で、ROIのみで優先すべき項目を決めた場合に上手くいくかどうかには、やはり懸念が残りました。

40代男性医療機器一般社員／職員

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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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