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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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活用
に関する学び

全3707件の振り返りを公開中

活用

データ・アナリティクス入門

実践で磨くMECEの極意

ロジックツリーの学びは？今週の学習では、ロジックツリーにおける「もれなく・だぶりなく（MECE）」の考え方が特に印象に残りました。実際の業務でよく活用する手法であり、意味のある分け方や階層別の整理法を実践的に学べたことが大きな収穫です。自分のスキルとして定着させていきたいと感じました。 MECEの使い道は？また、MECEの考え方は新しいサービスの企画や目標値の設定、議論の収束、売上分析など、さまざまな状況で役立つと実感しました。今後も学んだ内容を業務に活かし、より実践的なレベルに昇華させていきたいと思います。

30代男性マーケティング、広告、販売係長／主任

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データ・アナリティクス入門

目的と仮説で描く成功戦略

目的はどう設定？これまでの学習を振り返り、分析作業に入る前に目的と仮説を立てるプロセスがいかに重要かを再認識しました。また、問題解決に向けて「What、Where、Why、How」の4ステップに沿って進める手法が印象的でした。業務にどう生かす？普段の業務においても、まずは問題解決のストーリーをしっかりと組み立て、その上で分析を進めることを意識して取り組みたいと考えています。今後は、各種フレームワークを活用しながら論理的な思考力の向上に努め、より迅速に多くの施策のPDCAサイクルを回していくことを目指します。

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

論理で拓く、AIとの共創の道

AIとどう向き合う？普段から生成AIを利用する中で、AIが人間とは異なる思考の流れを持っていることを再認識しました。この点を踏まえ、どのようにAIと向き合い、活用していくかについて、人間側の理解や学習と同期させながら考える必要があると感じています。正しい質問の秘訣は？日常業務において、私はAIを全く知識がないものの優秀な新人として捉えています。何でも知っているからといって雑に質問するのではなく、明確なゴールを意識し、論理的な順序で目的に到達する方法を念頭に置いてAIに問いかけることが大切だと考えています。

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

受講生の現場で輝く生成AI活用法

生成AIの事例は？生成AIの具体的な事例は、業務改善のヒントとして非常に参考になります。実際の例から、通常業務で多大な工数がかかる作業も、AIの活用により大幅な効率化が実現できる点を、本人だけでなく周囲の担当者にも理解してもらうことが重要です。日常業務の改善策は？また、調査や文章校閲といった日常的な業務についても、より効果的な活用方法を検討すべきです。具体的には、調査などの業務を汎用化できるプロンプトを試行錯誤しながら自社向けに構築し、実務の中で最適化を図りながら継続して使用することが望ましいと考えます。

40代男性製薬課長

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クリティカルシンキング入門

多角分析で見える学びの可能性

データ切り取り方は？データの断面によって得られる情報は大きく変わると実感しました。また、切り取り方次第では全く情報が得られない場合もあるため、講義で学んだ層別分析、変数別分析、プロセス別分析など、様々なデータ分析手法を活用することが重要だと感じています。評価方法はどう？プロジェクト評価の際には、費用増減の要因を多角的に分析することで、内容の深い理解と説明力の向上が期待できると認識しました。実際のデータは、参考とした先行事例よりも複雑であると感じ、分析の試行回数を増やして直感的な感覚を体得したいと思います。

20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

自分を変える論理の魔法

発想の限界をどう感じる？改めて、自分の意識に偏りがあったことと、発想時に制限がかかっている可能性に気付くことができました。ロジックツリーやMECEなどのフレームワークを活用し、課題を整理・分解する方法を、今後の考察に取り入れていきたいと考えています。説明はどう伝える？まずは、相手に確実に理解してもらうために、論理的な枠組みを整えることを意識し、根拠に基づいた説明や資料作りに努めます。これにより、自分自身の生産性向上だけでなく、チームメンバーへの知識共有を進め、チーム全体の能力アップを目指していきたいです。

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

仲間と共に広がる発見の輪

異なる視点になぜ注目？グループワークを通して、自分では気付かなかった切り口や別の視点からの意見を得ることができ、その重要性を実感しました。一人で考えるよりも、多角的なアプローチで知見を広げることが大切だと感じています。多角的整理の意義は？また、個人で企画や分析を進める際には、フレームワークを活用し、抜け漏れなく複数の視点から情報を整理することを意識したいと思います。特定の仮説に固執せず、他部署の意見や異なる分野の知見を取り入れることで、より幅広い視野に立った判断ができるように努めたいと考えています。

30代女性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説で切り拓く未来への一歩

仮説の大切さって？不確実性の高い環境下で、仮説を立てて検証を重ねることが、前に進むために非常に大切だと感じました。生成AIはどう活用？生成AIを活用する際にも、まず一定の仮説を設定し、その方向に進みながらアウトプットを検証していくことで、検討の幅が広がると実感しています。戦略の進歩はどこ？また、自社のマーケティング戦略などにおいても、何が正しいか判断できないからといって動かずに放置するより、仮説をもとに戦略を検討し、その結果をフィードバックすることで、着実な進歩が得られると思います。

40代男性情報技術/IT 会長／社長

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データ・アナリティクス入門

顧客の違いを仮説で読み解く

顧客事情はどう理解する？営業や事業開発の現場では、顧客ごとに導入状況が異なる事例に直面することがあります。ある顧客には導入される一方で、別の顧客には導入されない場合、その原因を探るために仮説を立てることが非常に有効だと感じました。仮説で何が見える？仮説を立てる際は、3Cや4Pといった基本フレームワークに沿い、複数の仮説を持つとともに、その網羅性と妥当性を確認することが重要です。また、反論の可能性も排除することで、より精度の高い分析が可能となり、今後の営業戦略や事業開発に大いに活用できると実感しました。

20代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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戦略思考入門

広い視野で挑む戦略現場

広い視野の重要性は？業務における施策や方針について議論する際、広い視野を持つことの重要性を実感しました。これまで3C分析やSWAT分析を活用した経験がなかったため、担当業務にこれらの手法を当てはめることで、何を調査する必要があるのかが明確になってきました。受注拡大のための対策は？新規受注に伴い導入する製品加工設備については、初めは自社内での要件達成だけに注目していました。しかし、今後さらなる受注拡大を目指すためには、他社の動向や顧客のニーズを分析し、広い視野で調査を進める必要があると感じています。

40代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

議論でひも解くAI進化の鍵

AIはどう進化する？ AIが単に次の言葉を予測するだけのシステムから、文脈を理解し、一定の推論を行える技術へと進化していると感じています。分解と比較を行いながら、どのような業務に活用できるかを探る中で、的確な対立軸や切り口を導き出すことが課題となっています。議論内容はどう整理？また、議論の中から複数の論点を抽出し、それぞれの主張と根拠を整理、対比する形で議事録を作成する手法についても検討しています。この方法により、短時間で関係者に情報を配布し、次回の議論までの準備時間を短縮できる効果が期待されます。

60代非営利団体/ボランティア取締役／役員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIとの共創で拓く未来

生成AIはどう動く？生成AIは、次に続く単語を予測しながら文章を作成する技術です。従来のAIと比べ、より高度なプロセスを経て多様な文章を生成できる点が魅力です。しかしながら、出力内容の信頼性や特定のニッチな情報に関する精度については、依然として注意が必要です。人間の判断は必須？ビジネスへの活用においては、生成AIの結果を過信せず、最終的な判断は人間が行うことが非常に重要だと感じています。そのため、生成AIの特性を十分に理解しながら、文章や資料作成に取り入れて業務の効率化を図りたいと思います。

20代女性一般社員／職員

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