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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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データ ✕ 使用
に関する学び

全164件の振り返りを公開中

データ

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使用

生成AI時代のビジネス実践入門

実践から生まれる学びの革新

AI活用の課題は？ライブ講座では、AI活用における課題や障壁が明確になり、実践的な学びを得ることができました。初めて聞いたのは、GemsやGPTsだけでなく、相手のイメージをデータ化するためのペルソナや、キンドルを活用した読書の要約などの手法でした。自己成長の視点は？これからは、まずこれらのツールを活用して、自分自身のデータベースを構築し、新たな視点から思考をレベルアップさせることを目指します。過去の理論と学びを踏まえながら、自分なりの方向性を示し、現状を着実に把握し、そのコアとなる要素を見極めつつ、最適解に近づくプロセスを共有していきたいと考えています。 AI未使用の議論は？質問は特にありませんが、時にはAIを利用せずに進める方法についても、意外な角度から議論ができればと思います。

50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

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは？今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。数値の視覚化は？業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。成長率評価はどう？一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

50代女性部長

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クリティカルシンキング入門

視線を捉えるグラフ配置の極意

グラフはどう選ぶ？資料作成において、伝えたい内容とグラフの組み合わせの大切さを学びました。データが時系列なのか、変化を表現しているのか、要素ごとの違いなのかによって、選ぶべきグラフが異なるため、目的に合ったグラフを用いることが重要です。また、相手の視線の動きに注意を払い、その流れに合わせてグラフやメッセージを配置することで、より伝わりやすい資料作りができると感じました。実験結果はどう報告？実験結果の報告など、グラフを用いる場面で役立つ学びでした。これまで、視線の動きに合わせたグラフの配置を意識していましたが、2軸グラフの使用時にはどちらの軸に注目すればよいのか分かりにくいとの指摘を受けたため、今後はさらに工夫を重ね、他者にとって分かりやすい表現を心がけていきたいと思います。

20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

AIと共に切り拓く仕事の未来

AIの得意不得意は？ AIにはそれぞれ得意とする分野と不得意な分野があると実感しています。たとえば、現状会社で利用しているコパイロットでは収集できなかったデータが、有料版の他のAIなら容易に収集できる可能性があると思います。また、ルーティンワークなどの初動作業をAIに任せるなど、AIを部下のように使いこなして利用頻度を上げることが求められると感じています。仕事と私生活の使い方は？仕事ではコパイロットの使用に限定されていますが、プライベートでもさまざまなAIに触れて、その特徴を理解するよう努めています。これにより、状況に応じた最適な活用ができるようになりたいと考えています。同時に、会社においてもコパイロット利用の業務範囲をさらに拡大し、効率的な業務遂行を目指していきたいです。

40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

分解力で切り拓く未来の学び

理解のポイントは？「分かる」という行為は、物事を分解するための一つの手法として非常に興味深く感じました。データを分解するためには、まず仮説を立て、その仮説に基づいて試行錯誤を重ねることが重要であると伺い、前向きな気持ちになりました。私自身、どうしても視点が偏ったり納得感にとらわれて視野が狭くなる傾向があるため、今後はMECEの考え方を意識して取り入れたいと考えています。仮説の立て方は？また、顧客からヒアリングしたビッグワードに対し、なぜそのように発言されたのかを細かく仮説立てする際にも、MECEの考え方を具体的に活用できるのではないかと感じました。具体的な数的データはあまり使用しないものの、抽象的な話題についてもこの考え方が有効に機能するのではないかと思いました。

30代女性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

データで魅せる学びの未来

平均と偏差をどう見る? データ解析では、代表値として平均値や分布の指標である標準偏差を用い、データの傾向や特性を把握します。また、平均値以外の代表値も存在するため、目的に合わせた適切な指標の選択が求められます。グラフ選びはどうなってる？さらに、データを可視化する際は、対象となるデータに合わせた最適なグラフを選ぶことで、情報がより分かりやすく整理されます。この基本的な解析手法は、事業性評価にも応用され、普段の業務に自然と役立てることができています。動画グラフは新しい？また、関連動画で紹介されていたグラフの中には、以前は使用したことがなかったものもありました。そのため、必要な際にすぐにグラフが作成できるよう、日頃から練習を重ねています。

40代男性製薬係長／主任

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クリティカルシンキング入門

伝え方変えるグラフ選び

装飾のバランスはどう？伝えたいメッセージを視覚化する際、文章と連携して色や太字、斜線などの装飾を適度に用いることが効果的です。ただし、これらを多用するとかえって読みづらくなるため、バランスに注意する必要があります。また、複数のグラフを使用する場合は、メッセージの順番に合わせた配置を心がけることで、読み手が情報を探す手間を軽減できます。グラフ選びのポイントは？これまで、アンケート結果をまとめた発表用資料の作成時には、定番のグラフをなんとなく選んでいたことがありました。今後は、どのデータを伝えたいのか、また相手がどの情報を知りたいのかを十分に考慮し、より適切なグラフの種類を選ぶよう努めたいと思います。

30代女性人事/HR 一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

繰り返し検証で磨く納得力

仮説検証の意義は？仮説を立て、その仮説を実際に検証することが重要です。検証方法や使用するデータに誤りがないかを確かめることで、より具体的な仮説が作成でき、仮説の精度が向上していくことが分かりました。検証繰り返しは大丈夫？これまでの分析では、仮説に基づく作業は行ってきたものの、同じ仮説を繰り返し検証する取り組みは十分でなかったように感じます。仮説に誤りがないかしっかりと確認することで、具体的かつ精度の高い仮説が作成でき、説明する相手に納得感を与える報告が可能になると考えます。そのため、今後の分析作業ではこの考え方を意識し、検証作業を繰り返すことが重要です。

50代男性自動車その他

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