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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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改善 ✕ 手法
に関する学び

全330件の振り返りを公開中

改善

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手法

データ・アナリティクス入門

仮説で魅せる数値の物語

どの視点で分析？分析とは、ただ数字を集計するだけではなく、何と比較するかという視点が不可欠だと再認識しました。目的に基づいた仮説を立て、どの視点で比較・検証するかを明確にすることで、ただのデータ集積ではなく、有意義な分析に繋がると感じます。集計や加工だけで「分析」と思い込むことなく、次のアクションへ結び付く示唆を導き出すことが重要だと改めて実感しました。営業改善の秘訣は？私自身は、営業活動の可視化を通じて、効率的かつ効果的な施策による受注促進と新規売上拡大を目指しています。単なるデータ化に留まらず、商材や手法、営業担当者ごとの活動とその成果を比較し、成功要因と課題を把握することが求められます。その上で、結果に直結する施策を見出すため、今後も具体的な比較分析に努めていきたいと考えています。

40代女性アウトソーシング/オフショア課長

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戦略思考入門

顧客視点で極める差別戦略

顧客ニーズを考えるには？今回の学習を通じて、まず顧客が求めるものを念頭に置いた上で、いかに差別化を図るかが重要であることを学びました。また、自社の最大の資源を活かす手法としてVIRO分析（VRIO分析）の考え方を取り入れる必要性も感じました。同業界だけでなく、他業種にも目を向けた分析の視点を持つことが大切だと実感しました。旅行業界の未来は？特に旅行業界では、提供する商品が似通っているため、どのようにして他社と差別化を図るかが長年の課題となっています。今回学んだVRIO分析を含め、分析手法そのものを再考し、異なる業界の知見も取り入れることで新たな発見を得たいと考えています。また、組織内のマネジメントにおいても改善の余地があると感じ、内部で再び意見交換の場を設ける提案をしたいと思いました。

40代女性課長

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アカウンティング入門

企業財務の奥深い物語

各企業の数字はどう？総合演習では、Zoom、Netflix、ANA、ZOZOの各企業について考察する中で、業界特有の損益計算書や貸借対照表の内訳に気づくことができました。各企業ならではの数字の動きが明確に表れており、経営状態を左右する要因が浮き彫りになりました。財務影響をどう捉える？また、各業界の財務諸表から経営に与える影響についても、より深く考察したいと考えています。特に、貸借対照表の各項目の中で、どの項目が経営状態の転換に大きな影響を与えるのか、その気づきを自社の経営分析にどう活かすかを具体的に検討していく予定です。改善提案をどう築く？この経験を通じて、業界特性を踏まえた分析手法を自社やクライアントの改善提案に結びつけるための基盤を構築したいと考えています。

30代女性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

センターピンで磨く問いの力

そもそもの問いとは？これまで学んできた知識を、イシューを中心に組み立てる手法を通じて、「仕事で使うクリティカルシンキング」のイメージが少しつかめたと感じています。そもそもの問いが何であるか、「問いを問う」力を養わなければ、その後に積み上げる仮説や施策の効果が十分に期待できないことを改めて意識しました。チーム研修の進め方は？今後、まずはチーム内で「センターピン（何に向かって仕事をするのか）」を明確にするための研修を企画・提案し、実施していこうと思います。仕組みやマニュアルの改善に取り組む際には、そのセンターピンに即して「イシュー」を定められるよう、チーム内で意見を交わしながら、導入のリーダー役を果たすよう努めたいと考えています。

50代女性不動産/モーゲージ一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる自分の可能性

プロンプトの精度は？ AIのアウトプットの質は、入力するプロンプトの精度に大きく依存することを改めて実感しました。今回の講座では、業務だけでなく日常生活においても自分の言葉で答えを整理し、考えることの大切さを学びました。これにより、生成AIの活用方法をより具体的にイメージできるようになり、実践に移していきたいと考えています。競合分析の工夫は？また、競合他社分析においては、複数のデータを組み合わせることで多角的な視点から分析を行い、従来のアイデアとは一線を画す解決策を検討する手法が有効であると感じています。さらに、各業務の本質を見直しながら生成AIを取り入れることで、より良い業務改善に繋げる可能性を秘めていると実感しました。

30代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践！仮説とAIで仕事革命

仮説実践の方法はどう？仮説を繰り返すことによって不確実性に対応する考え方は以前から頭の片隅にありましたが、具体的にどのように実践するかについてはあまり踏み込んでいませんでした。今回の学びを通じて、この手法の重要性を改めて実感し、まずは実際に試してみることが大切だと感じました。生成AIで効率化は？また、生成AIを活用した業務の効率化についても多くの示唆を得ました。予実管理や進捗管理など、細かい確認が必要な業務において、生成AIがうまく機能すればミスの防止や業務改善につながると考えています。私自身の業務改善活動の一環として、仮説を立てシミュレーションを行うことで、具体的な成果に結びつけられるよう取り組みたいと思います。

30代男性自動車一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

実例でわかる抜け漏れゼロの分析術

抜け漏れチェックはどうする？分析の要素を検討する際、抜け漏れや重複がないかどうかを意識することがとても重要だと感じました。これまで、何気なく分析要素を挙げていたため、知らないうちに抜け落ちたり、同じ内容が重複してしまったりするケースがあったと思います。今後は、ロジックツリーなどの手法を活用し、適切かつ網羅的な分析要素を抽出できるよう努めたいです。売上向上に本当に効く？また、離職率の改善や売上増加といった課題に対して、今回の学びが有効に活かせると感じています。動画で紹介されていたように、離職の原因分析や売上向上のために何がネックになっているのかを明確にすることで、具体的な対応策を検討する際の手助けになると考えています。

20代男性課長

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クリティカルシンキング入門

日本語の壁を乗り越える！伝わる文章術

文章の伝達で何を感じた？自分の書く文章が、誤解を招く表現になっていることや、相手に正確に伝わっていない点があると再認識しました。文章を書く際に、日本語の難しさや主語と述語の関係の重要性を改めて実感しています。どう書けば誤解は無くなる？相手に確実に伝えるためには、無理に一つの文にまとめず、必要に応じて文を分けることが大切です。誰が何をするのか、主語を明確にし、文章が論理的に展開されるよう注意を払っています。指示伝達の改善方法は？さらに、職場でチームメンバーに指示を出す際は、迅速かつ正確な意思伝達が求められます。そのため、余計な複雑な表現を避けて、箇条書きなど具体的な手法を用いることも有効です。

40代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

疑問の先に見える理想像

なぜ原点に立ち返る？ボトルネックの洗い出しに向けた状況整理は非常に重要です。なぜその手法をとるのか、原点に立ち返ることで再度考える機会となり、思わぬ発見や改善点に気付くことができます。また、多角的な視点からあらゆる可能性を仮説として検討し、それらを一つひとつ検証することで、あるべき理想像が明確になってくると感じています。なぜ問いを徹底する？さらに、データ利活用を推進したいと考える企業に対しては、ただ漠然と取り組むのではなく、「なぜ？」という問いを徹底することが必要です。このプロセスを通じて、企業が追求すべき目的やビジネス上の価値が明確になり、担当者自身も気付いていなかった本来の課題が浮き彫りになると考えています。

40代女性その他

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クリティカルシンキング入門

文章の骨組みが伝える説得力

文章構造はしっかり組めてる？文章は勢いで書くのではなく、主語と述語の一致や理由づけの視点を意識し、全体の骨組みを整えてから進めることで、伝わりやすさが大きく向上すると感じました。構造を重視することで、結果として読み手に優しい文章が生まれると実感しています。誤解なく伝える秘訣は？また、こうした手法は会議のファシリテーションや業務改善の際に、営業現場への依頼文作成にも応用できると感じました。主語と述語を揃えて誤解を避け、複数の視点から理由付けを整理して根拠を示すこと、そして全体の骨組みと流れを整えることを意識しながら、アウトプットを重ねることでコミュニケーションの質を向上させていきたいと思います。

40代男性食品・飲料係長／主任

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データ・アナリティクス入門

基本を磨く！A/B分析の挑戦

A/B分析はどう役立つ？日常の業務でA/B分析を活用し、基礎の復習ができた姿勢は非常に評価できます。既知の手法を再確認し、業務改善への可能性に目を向けられた点も印象的です。仮説検証の具体策は？今後は、実際の業務でA/Bテストを実施する際に、どのような仮説検証を具体的に行うのか、また予期せぬ外れ値やバイアスが発生した場合の対策についても検討すると、より実践的な分析が実現できるでしょう。成功要因は何だろう？実証実験を継続し、具体的な成功要因を明確にすることも大切です。普段から使用しているため、改めてその使用方法を見直すことは有意義ですが、現時点では具体的な案は浮かんでいないとのことでした。

40代男性健康、フィットネス課長

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クリティカルシンキング入門

層別で切り拓く問題解決のヒント

層別の新発見は何？問題を層別する手法として、足し算、かけ算、プロセスに分ける方法を学びました。特に、プロセスに分けるという考え方は従来にはなく、新鮮な発見でした。また、層別のアプローチによって明らかになる課題が全く異なることから、複数回層別して真の問題を見極めることの重要性を再認識しました。分析手法はどう活かす？データ分析の手法は、担当している労務分野の就業規則改定に活かせると感じました。これまで従業員の不満の声を集め、あまり深く分析することなく、対応可能な部分から改善を進めていましたが、今後は年代別、職能別、プロセス別に分けて複数回層別分析を実施し、課題をより明確にしていきたいと思います。

30代男性自動車係長／主任

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