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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〜

(148ページ目)

目的
に関する学び

全1834件の振り返りを公開中

目的

データ・アナリティクス入門

目的で切り拓くapple to appleの実践

目的は何が重要？分析においては、まず「目的」が最も重要です。目的に応じてどのデータを使用し、どのように比較するかを明確にしなければ、全く異なる結果が導かれてしまう可能性があります。比較条件はどう設定？また、比較対象のデータは前提条件が同じであることが求められ、「apple to apple」の視点を常に意識する必要があります。たとえば、売上分析を行う際にも、各データがどの目的のために活用されているのかを理解し、再設定することが大切だと感じました。実務はどう進める？実務において実際に「apple to apple」を実践するのは、思った以上に難しい面が多々あると実感しています。

40代女性課長

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クリティカルシンキング入門

MECEで磨く！論理的思考の秘訣

MECEとは何か？ MECEは、物事を「漏れなく・ダブりなく」整理するための一つの手法です。論点の抜けや重複を防止することで、複雑なトピックも整理しやすくなります。また、目的・プロセス・対象・時間軸など、様々な切り口で分解することが求められますが、その際、分類軸の一貫性が非常に重要であると感じました。作業効率の向上は？この手法を活用することで、課題や業務を漏れなく、重複なく整理し、論点を明確にすることができます。結果として、意思決定の精度が向上し、作業実施時にも範囲や対応事項が整理されるため、優先順位の付けやチーム内での分担がしやすく、作業効率の向上にも大いに役立つと実感しました。

40代男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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戦略思考入門

費用対効果が鍵！資料改革のすすめ

資料の利用目的は？従来から続いている業務の中には、その資料が誰に向けて作成され、どのように活用されているのかが不明なものがあります。確かに、これらの資料は必要な際に参照したり、説明の補助として利用できる場合もありますが、頻繁に使用されるものではないため、必要となった時点で新たに作成しても十分に対応可能と考えられます。定期作成資料の整理は？そこで、まず定期的に作成されている資料を一覧にまとめ、利用対象者や活用内容、利用頻度などを整理し、費用対効果を検証することが重要です。不要と判断される資料については、廃止の方向で検討していくことで、より効率的な業務運営が実現できると感じています。

30代男性石油・エネルギー・ソーラー・グリーンテック一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

曖昧さを味方にする議事録術

主語・目的はどう把握？議事録作成時、主語や目的が明確でないケースにどのように対応されているか、お伺いしたいです。通常は文脈や前後関係から推測することが多いですが、特に関係の浅い方や異なる領域の方とディスカッションを行う際には、推測が難しくなる場合もあります。内容補完の留意点は？そのような場合、議事録では安易に内容を補完するのではなく、「○○もしくは△△を意図して発言していると推測するが、特定はできなかった」といったコメントを残す方法が有効です。他の対策は何？この方法以外にも、会議において意識されている工夫や対応策があれば、ぜひお教えいただければと思います。

30代女性病院／ヘルスケア一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

軸を変えるデータの魔法

計算法はどう選ぶ？単純平均は日常的に使っていたものの、加重平均や幾何平均、標準偏差といった手法についてはあまり馴染みがなく、データに合わせた適切な方法で数値を捉えることの重要性を改めて認識しました。何を明らかにしたいのかという目的を明確にし、その目的に合った手段を選ぶことが大切だと感じました。グラフで現状を把握？また、平均値にばかり注目していた自分に気づき、縦軸と横軸に異なる値を設定して分布のばらつきを視覚的に捉えることで、新たな発見が得られる可能性を感じました。リード獲得チャネルごとの成約率や成約までの期間を、見やすいグラフで表現することで現状の把握に役立てたいと思いました。

30代女性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

工夫で伝える！振り返りの軌跡

どうやって視覚化する？視覚化のプロセスでは、まず伝える相手や伝えたい内容を明確にすることが重要だと学びました。資料作成時には、内容が伝わりやすくなるように、丁寧に進める工夫が必要です。特に、期間や目的、相手にとって知りたい情報を整理し、適切な表現で伝えることが大切であると感じました。どう資料作成を改善する？以前、売上分析の資料を作成する際は、単にデータを羅列するだけにとどまり、何を伝えたいのかがぼやけていました。今後は、毎月の資料作成において、伝えたいメッセージを意識し、グラフなどの視覚的要素も適切な形式で丁寧に作り込むことで、より効果的な資料作成を目指していきます。

50代女性病院／ヘルスケア事業部長／本部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説の先に広がる未来

仮説検証で成果は？不確実性の高い環境では、明確な正解が存在しないため、目的を設定し仮説と検証を迅速に繰り返すことが成果創出に繋がると実感しました。特に、結論や問題解決に向けた仮説を時間軸で整理する視点は有効であり、生成AIを活用して検証の幅と速度を高めることで、思考の質や意思決定の精度が向上すると感じています。将来像はどうなる？また、設備投資の構想や実行の承認可否判断の資料作成においても、仮説を立て検証する手法が有用であると確信しました。不確実な部分を具体的に分析して活用することで、将来の在りたい姿をより明確に描くことができ、ぼやけた将来像がクリアになると実感しています。

50代男性機械部長

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データ・アナリティクス入門

目的意識で切り拓く学びの軌跡

分析の目的は何？まず、「分析とは比較なり」というフレーズを意識しながら、今後6週間の学びを継続していきたいと考えています。学びを進める中で、分析する際にはまず目的が何か、分析結果を伝える相手が何を求めているか、そしてどのような意思決定に役立てる分析なのかを明確にすることの重要性を改めて実感しました。ターゲットはどう捉える？また、ターゲティングにおいては目的を意識することで、自分が求める適切なターゲティングへと繋がると感じています。自分の活動がどのような成果をあげたかを言語化するための根拠となるデータ分析を整理し、効率的に分析を進めるための枠組みを構築していきたいと思います。

30代男性製薬一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

なぜを問い、未来を創る決断

目的共有のコツは？私は、最終意思決定者として、視点や視座、視野が異なるメンバーに対して、まずプロジェクトの目的をしっかりと共有することを重視しています。メンバー各々が「なぜ」を繰り返し問い、物事を適切な方法・適切なレベルで考えるよう働きかけることで、議論の土台を整えています。どうして多意見が必要？その上で、できるだけ多くの意見を引き出し、十分に議論を尽くしたうえで最終判断を下すよう努めています。最終判断のプロセスを明確に説明することで、メンバーの納得感を高めるとともに、自分自身のファシリテーションスキルの向上や、プロジェクトメンバーの教育・育成へと繋げる努力を続けています。

50代男性食品製造会長／社長

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データ・アナリティクス入門

具体でわかるデータ活用術

データ加工の意義は？データ加工の目的と、その結果をどのように提示すれば相手にとって有益かという点について学ぶことができました。また、データ利活用を進めるにあたっては、何のために、どのデータを用いて、どのような分析を行い、どのような結果を得たいのかを明確にすることが重要だと感じました。データ活用の鍵は？特に、データ利活用に対するイメージがまだ不明確な顧客に対しては、目的や分析対象、さらには必要となるデータの粒度を具体的に示すことが、顧客がイメージをつかみやすくなる鍵であると考えています。このようなアプローチにより、データ利活用の推進がより一層加速するのではないかと思いました。

40代女性その他

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データ・アナリティクス入門

実践で磨く具体的思考習慣

練習はどうあるべき？振り返りを通して、学びを「習得」と呼べる状態にするためには、実践を重ねる練習が不可欠だと感じました。また、学んだことを仕事に活かすためには、否定された場合に再び嫌悪感に陥らないような工夫が必要だとも思いました。具体的思考の習慣は？今後、業務で活かし、身につけていきたいことは、問いに対して具体的なアプローチをイメージする習慣をつけることです。抽象的な考えに留まらず、選択肢や判断軸をもって思考するクセを養いたいと考えています。その一方で、分析を手段とする際にも、分析自体が目的にならないよう、常に俯瞰する視点を持つ意識も忘れないようにしたいと思います。

40代女性建築・企画課長

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データ・アナリティクス入門

平均に頼らない賢い分析

手法をどう選ぶ？データの比較にあたっては、平均値だけに頼るのではなく、目的に応じた手法の選択が重要です。例えば、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の手法があり、これらの偏りを確認するためには標準偏差を用いてデータのばらつきを把握する必要があります。評価はどのように見る？業務への活用例としては、まず営業担当者の知識量や企業戦略の理解度といった数値データの評価に役立つと感じました。また、各営業担当者の活動量を分析する際、どの分析手法が適切かを検討することや、外れ値とされたデータが本当に異常かどうかを論理的に説明するためにも、この手法が利用できると考えています。

30代女性一般社員／職員

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