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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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良い ✕ 方法
に関する学び

全373件の振り返りを公開中

良い

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方法

データ・アナリティクス入門

データで読み解く学びの軌跡

幾何平均はどう役立つ？代表的な値を評価する際に、幾何平均を用いる点について復習になる良い機会となりました。また、箱ひげ図で1/4と3/4の範囲を見る手法も、合わせて覚えておきたいと思います。さらに、データのばらつきを可視化するために散布図が見やすいことを実感し、エクセルで簡単に作成できるようにしていきたいです。売上と利益はどう評価？企業の売上高や利益率の平均を計算する際に、幾何平均をしっかりと使いこなせるように努めたいと考えています。幾何平均とCAGRでは計算式が少し異なるように見受けられたため、後で改めて確認する予定です。また、データのばらつきを分析する際に、カテゴリごとに割合を計算する方法と散布図を用いる方法とを比較し、適切な選択肢を増やしていきたいと思います。

40代女性市場調査一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

切り口で見つけるデータの魅力

データ加工の魅力は？データの加工演習を通じ、切り口を変えるだけで見えてくる内容が大きく異なることを実感しました。特に、グラフ化することでデータが読み取りやすくなり、その特徴が一層浮き彫りになる点が印象的でした。切り口変更の要点は？その一方で、むやみに切り口を変えるのではなく、目的に沿った視点と方法を考えることが重要であると学びました。分解する方法としては、層別分解、変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるという3つのパターンがあることを理解しました。私の業務では月別の記事露出件数の分析を行っており、各月の露出の変動を目的に合わせた切り口で検討し、その特徴を把握しながらより良い実績に繋げる方法を考えることに活かせると感じています。

40代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

比較が生む新たな気づき

分析比較の重要性は？今回の講義を通じて、分析の基本は「比較」にあると学びました。業務で調査データを扱う中で、過去のデータとの比較は無意識に行っていたものの、今回意識的に言語化することでその重要性を改めて実感しました。データ整理ってどう？また、データの要素を整理する方法も学び、意味のある値とそうでない値を見分けることの大切さが身に染みました。これまではその違いを意識していなかったため、新たな視点を得る良い機会となりました。比較で何が見える？今後は、業務において製品の売上や調査結果、製造パラメータなどさまざまなデータを扱う際、必ず過去の事例や他社のデータと比較し、違いを明確に伝えることを心がけていきたいと思います。

30代男性食品製造一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

工夫で見える成長の一歩

なぜ表現が変わる？同じデータを用いても、表現方法によって情報の伝わり方が大きく変わることを学びました。グラフや表は単に数多くあれば良いわけではなく、その組み合わせによって印象が変わるため、より工夫が必要だと感じました。資料改善はどうする？また、毎月の財務分析や売上分析の際には、上長への報告用に資料を作成しています。これまで引き継いだ資料をそのまま使っていましたが、もっと見やすく、伝わりやすい表現方法を工夫することで、将来的な業務効率の向上につなげたいと考えています。エクセル技能は向上？なお、個人的なエクセルでのグラフ作成にまだ慣れていないため、今後さらに学び直し、スキルを向上させる必要があると実感しています。

30代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

実務に活かす戦略思考の極意

この週で何を学んだ？今週は、これまでのWeekの振り返りを行い、戦略思考入門で学んだ内容をどのように実務に活かすかを考える良い機会となりました。戦略思考は、目的を最短かつ最も効率的に達成するためのツールであると同時に、まず目的の設定そのものが非常に重要であると改めて感じました。どう戦略立てる？日々の業務に取り組む際には、前例にとらわれず自分なりの戦略を立てる習慣を身につけたいと考えています。たとえば資料の取りまとめを依頼された際、単に情報を羅列するのではなく、誰がどのような目的で利用するのか、その目的に合わせるためにはどのような要素が必要かを慎重に考え、最も効率的に情報を収集して反映する方法を見出すよう心がけたいと思います。

20代男性政府関係一般社員／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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データ・アナリティクス入門

データを活かす！視覚化テクニック入門

データはどう活かす？データは単にビジュアル化すれば良いわけではなく、用途に応じて適切に使わなければなりません。また、単にグラフに表現された情報だけでなく、その背後や空白の部分からも情報を見つけ出すことができます。さらに、TPOに合わせて代表値の取り方や計算方法が変わりますが、その結果だけで仮説を導き出すことはできません。難業務の可視化方法は？現状、私が携わっている業務ではデータを利用したり、数値化・グラフ化する機会があまりないため、自分の業務に適用するのが非常に難しいと感じています。反対に、数値化やグラフ化が難しい業務をどのように工夫して視覚的に示すことができるのか、そうした方法について学びたいと考えています。

30代女性レジャー/旅行係長／主任

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

伝える勇気が未来を拓く

ネガティブ指摘はどう伝える？ネガティブなフィードバックを伝えることの難しさを強く感じました。リーダーとして、振り返りの際に良い点だけでなく、改善すべき点も含めて伝えることは欠かせません。これまでの講義を通じて、どのように相手に悪い点を伝えていくのが効果的か、実感する部分がありました。後輩への伝え方はどう？私自身はマネージャーの立場ではありませんが、日々後輩を指導する役割を担っています。ネガティブな点はどうしても伝えにくいですが、例えば、計画通りに進んだかどうか、もし計画通りに進まなかった場合はその理由を一緒に考えることで、相手にネガティブな印象を与えずにフィードバックできる方法があると感じました。

30代男性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

新技術の魅力を引き出す方法を学ぶ

説得で重要なのは何？説得する場面では、相手に応じた理由づけを選択することが重要です。具体的な例として、新技術開発における技術の必要性を提示する際には、味覚やコストなどの異なる要素を複数並べて説明します。これにより、説得する部署に合わせた材料を用意することができます。エクセルで伝わる説明をまた、エクセルを用いてピラミッドストラクチャー構造を作成し、上司や他部署への説明に利用する方法も有効です。報告書を作成する際には、主語と述語を明確に使用し、何がどれだけ変化したかを具体的に記載します。さらに、相手の立場に立って結論を選び、より良いコミュニケーションを取ることが求められます。

30代男性食品・飲料一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

まずは試してみよう！AI活用への一歩

生成AIの精度とリスクは？生成AIは、人間のように文脈を理解しているわけではなく、あくまで文脈を予測して最適な言葉を選んでいると感じました。その精度は予想以上に高い一方、ハルシネーションやバイアスといったリスクもあるため、得られた情報の根拠を必ず人の目で確かめる必要があると考えています。活用法はどう見つける？また、社内では「まずは試してみる」という姿勢が既に浸透している中、今後はより良い活用方法を模索し、所属部署全体にもその動きを広めていくことが課題と感じています。具体的な事例としては、議事録や社内資料の作成、そして客先への提案用営業資料の作成などが挙げられます。

40代男性建築課長

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データ・アナリティクス入門

受講生が紡ぐ学びの軌跡

要素分解の極意は？問題解決の基本は、問題を構成する要素に分け、どの部分で問題が発生しているのかを明確にすることにあります。要素の分け方としては、層別や変数ごとに分ける方法が考えられ、漏れなくかつダブりなく分解することで、効率的な問題解決が実現できます。改善にどう活かす？また、教育コンテンツ作成時にアンケートを実施する場合、今後の改善点を探るために、アンケート項目において「漏れなくダブりなく」という視点を取り入れると良いと感じます。加えて、コンテンツの満足度を層別に分析することで、より意義深いフィードバックが得られると考えられます。

30代男性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

例題と実践で磨く学びの軌跡

勉強内容はどのように整理？今週は、これまでに学んだ内容の復習を目的として、具体例に基づいた例題に取り組む学習を行いました。WEEK01～WEEK04までの内容を改めて確認することで、知識がよりしっかり定着する良い機会になったと感じています。現場の分析はどう進む？また、システム開発の現場での実務において、不具合発生数を会社別、個人別、機能別、製造言語別など多角的な条件で分析する方法を学びました。これにより、どの部分で不具合が多いのかを把握し、品質向上のための具体的な施策を検討し実践するためのヒントを得ることができました。

40代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング係長／主任

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