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。

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。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す? これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。 どのデータが鍵? 具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説×挑戦新たな仲間で未来創る

仮説設定はどう進める? 仮説を立て、検証を繰り返す具体的な取り組み方法を学べたことは、とても有意義に感じました。今後の研修を通じて、仮説設定のスキルをさらに磨き、実際の仕事現場でも取り入れていきたいと思います。 新メンバーの成長はどう促す? また、3月からプロジェクトに新たなメンバーが加わる予定です。彼らが良好な職場環境で早期に能力を発揮し、成長していけるよう、どのようなアプローチが効果的かを、模索しながら検証していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

課題解決のためのイシュー設定とその意義

イシューの設定は何が重要? イシューを見極めることの重要性を学びました。まず、何を解くべきイシューとして設定するのかを考えることが必要です。そして、そのイシューに対しての主張や根拠をセットにすることが重要です。このためには、ロジックツリーを用いて抜け漏れなくダブりなく考えることや、データを適切な形で扱うことが求められます。 提案時に
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