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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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に関する学び

全1727件の振り返りを公開中

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生成AI時代のビジネス実践入門

ナノ単科で芽生えた学びの輝き

生成AIの真の役割は？生成AIは、魔法のような万能な答えを提供するものではなく、人間の思考を広げるための道具です。目的や問いを設定するのは人間であり、事実確認や判断も人が行うことが大切です。過信せず、倫理や機密保持、責任を意識しながら試行錯誤を重ねることで、その価値を引き出すことができます。業務効率はどう向上？業務においては、生成AIを下書きの作成や情報の整理、新たなアイデアの発想支援として活用しつつ、最終的な判断と責任は人間が担います。まずは、機密性の低い業務で試験的に運用し、プロンプトや検証手順を標準化することが重要です。その上で、成果とリスクを記録し、チーム内で共有・改善していくことで、生産性を段階的に向上させることが可能になります。

40代男性課長

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

全てを伝える魔法のコミュニケーション

目標設定と共有は？エンパワメントを意識していたものの、まず目標を明確に設定し、関係者と共有することが十分にできていなかったと感じました。また、６W１Hの考え方が印象に残り、全てを漏れなく伝える重要性を改めて認識しました。加えて、相手をちゃんと理解することが、特に管理スパンが広がる場合に不可欠であると痛感しました。指示の伝え方は？部下に指示を出す際や同じプロジェクトを進めるメンバーに対しては、「何のために行うのか」と「リスクと対策」という点が特に伝え忘れがちです。今後はこれらの点を意識して、的確なコミュニケーションを図りたいと考えています。また、日常的に相手を理解することに努め、共感を得られるような関係構築を心がけていきたいと思います。

30代男性保険課長

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クリティカルシンキング入門

疑問と好奇心が導く新発見

どう分類すべき？目的を明確にし、仮説に基づいてデータ分析を進めるために、どのように分類するかの切り口を考えます。その際、MECEの視点を活用し、要素が重複せず漏れがないように分けることが重要です。より良い方法は？また、分析を行う際は、常に懐疑的な姿勢を忘れず、他により良い方法がないかを探る工夫が求められます。失敗を恐れず、いろいろな視点から検討することで、新たな発見につながります。看護研究の分類は？看護研究においては、目的に応じて患者や看護師を適切に分類することが大切です。例えば、患者の場合は使用する医療機器の種類、入院日数、せん妄の有無などで分類し、看護師の場合は経験年数や役職などの基準で区別して考えることが有効です。

20代女性病院／ヘルスケア一般社員／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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クリティカルシンキング入門

正確なイシューで変わる仕事術

なぜイシューを正しく捉える？イシューを正しく捉えることの重要性を、この講座で学びました。業務において、イシューを誤認すると無駄な手間や再作業が増えるため、最初に正確に認識することが不可欠です。チーム内の認識合わせは？また、イシューがプロジェクトメンバー全体で共通認識として共有されているかどうか、最初に確認することも大切だと感じました。クライアント問題の本質は？コンサルタントとして、クライアントから「〇〇で困っている」といった相談が寄せられる場面がありますが、クライアント自身がイシューを正確に特定できていないこともあります。そのため、最初に正しいイシューを特定し、クライアントの問題解決に向けた支援を行うよう努めていきます。

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

明確な指示でAIの可能性を拓く

講義の理解をどう深める？講義は、根柢の考えを理解した上で、具体例を交えながら動画で解説される形式となっており、とても分かりやすかったです。多数のAIの使い方が示される中で、AIは幅広い作業をこなす一方で、その成果は指示を出す人間の考え方の深さに依存するという点が印象に残りました。目標やゴールに向けて、どこまで計画されているかが重要であると感じました。 AIへの指示はどう伝える？部下に対する指導や指示を行う際と同じように、AIにも期待内容や達成方法を明確に伝え、サポートを的確に行う必要があると考えています。また、もし指示がうまく出せない場合には、AIとの対話を通して改善点を見出し、より良いアウトプットが得られるようにしていきたいと思います。

40代男性化学品一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

恐れず挑む仮説実験の軌跡

未来はどう選ぶ？将来を見通せない現代では、まず実際に行動しながら問題点を発見し、改善し、再度実行するというサイクルを回すことで、効率的に目的へ到達できると実感しました。仮説はどう検討？その中で、どのような仮説を立てるかが極めて重要だと感じています。業務改善はどうすべき？一方、日々の業務では失敗が許されない場面が多く、変化を恐れる傾向が見受けられます。そこで、まずは担当者の意識改革に取り組み、影響が少ない部分で仮説検証を行うことが効果的だと考えます。これにより、業務全体をよりブラッシュアップするためのプロトタイピングを進めていきたいと思います。組織改革は何か？変化を恐れない組織の作り方についての考えをまとめました。

50代男性その他の産業課長

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クリティカルシンキング入門

伝わる文章で心をつなぐ

主語や視点はどう直す？これまで、主語と述語のずれや一方的な視点による発信が、読み手に混乱を与えていたことに気づきました。今後は、まず主語と述語の正しい対応を重視し、一文一文を整理することで、誤解の生じない正確な内容の伝達を目指します。また、自分の視点だけでなく、相手の立場や状況を考慮した理由付けを行うことで、より説得力のある情報共有を図ります。共有方法は何が大事？さらに、チームメンバーへ共有する際には、受け手の状況に合わせた選択を心がけるとともに、同じ提案でも解釈が異なる点を踏まえて、相手にとってのメリットや懸念点を客観的に示すよう努めます。加えて、ピラミッドストラクチャ―の理論を活かし、情報をより構造化して整理することを意識します。

30代男性課長

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データ・アナリティクス入門

明確な比較が導く新たな発見

何を比較すべき？分析においては、何を何と比較するかが肝心であると改めて感じました。受講生の他のお話を伺う中で、目的を明確にし、どの要素を比較するのかを意識することが大変重要だと学びました。また、たとえ自分が分析に値しないと思っていたデータ群であっても、目的次第で有用な情報源となる可能性がある点が特に印象的でした。どの指標で判断？経営会議での分析では、従来の予算比や前年比に加え、質の向上を目指すべきだと感じています。評価や検証を行う際は、常に目的に沿ってデータを整理し、適切なベンチマークを設定することが必要です。さらに、マーケティングの視点も取り入れることで、幅広いデータの活用方法を学び、柔軟な分析ができるようになりたいと考えています。

50代男性事業部長／本部長

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クリティカルシンキング入門

多角的視点で見つけた自分の宝物

自分の癖、把握できる？人の思考には独自の癖があり、自分の考え方の傾向を理解することが、偏った判断を避けるために重要です。議論や意思決定を行う際は、視点、視座、視野という三つの切り口を柔軟に広げたり絞ったりすることで、多角的な分析が可能となります。また、分析のために情報を分類する際は、重複や抜け漏れがないように注意する必要があります。議題、どう検討する？打ち合わせの準備段階では、議題についてさまざまな角度から検討することが求められます。同時に、自分の思考が特定の方向に偏らないよう心掛けることが大切です。さらに、他の参加者の意見を聴く際、その人がどのような視点を持っているのかに気付くことで、議論をより円滑に進めることができるでしょう。

30代男性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

あなたも変われる学びの瞬間

データをどう活かす？分析を行う際は、常に目的を意識しながらデータと向き合うことが基本です。データは単なる数字ではなく、素材と捉え、適切な調理方法や飾り付けで仕上げるように結果の表現手法を工夫する必要があります。各データの特性に合わせた分析プロセスを経ることで、他社にもわかりやすく咀嚼・理解される結果を得ることができます。サポート状況はどう？また、作成されたサポートケース数の増減やカスタマーサーベイの結果を、製品、顧客、担当エンジニアなど複数の要素を組み合わせながら分析します。こうした取り組みによって、サポートチームが健全にオペレーションできているかを確認し、もし課題が見つかった場合には、その解決に向けた具体的なプランの策定も行います。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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データ・アナリティクス入門

実践で切り拓く分析の新世界

どう問題解決する？問題解決のためのステップと手法について学び、視野を広げるとともに、段階的なアプローチの重要性を再認識しました。分析手法を活かしながら、反復して問題に取り組むことで、着実に解決へと導けることを実感しました。仮説はどう検証する？また、これまでの業務では、机上の分析に留まっていたと感じる部分があったため、仮説に基づいた実践的な取り組みが必要だと痛感しています。具体的には、仮説の検証や要因の洗い出しを行うために、ABテストのような活動を積極的に実施することで、分析結果を実践に反映し、さらなる理解を深めるプロセスを構築していきたいと考えています。次のステップを意識しながら、迅速な問題解決を目指して取り組んでいきます。

30代男性一般社員／職員

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