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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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自分 ✕ 大切
に関する学び

全1650件の振り返りを公開中

自分

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大切

生成AI時代のビジネス実践入門

成長実感！ツールを超える新発見

成長の余地はどこ？具体的な事例をもとに考えるのは難しかったものの、自分にまだ成長の余地があることを実感できました。今後もこうした事例に触れながら、思考力をより一層磨いていきたいと考えています。ツールの使い方は？また、単に作業の効率化を目指すツールではなく、アイデアを広げたり仮説を検証したりできる「思考パートナー」としてツールを活用する点に目から鱗が落ちる思いでした。自分らしさはどう活かす？さらに、生成ＡＩが出力した内容をそのまま使うのではなく、まず現実的な視点で考察し、その上で自分らしさを加えることの大切さを改めて認識しました。自分の思考力を向上させるため、ツールに頼り過ぎないよう注意する必要性も感じています。

30代男性自動車一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

クセに気づく！なぜなぜの旅

自分の思考はどこだろう？自分自身も他人も、各々に独自の思考のクセがあると感じます。そのため、まずは自分の思考の癖を見つけ出し、偏りがないかどうかを定期的に見直す必要があると思います。なぜなぜ分析は効果的？また、問題解決に取り組む際には、単なるひらめきや思いつきだけでは不十分です。なぜなぜ分析を実践し、問題の要因や対策についてより深く掘り下げることが大切です。会議で意見がすり合わせられる？会議の場面では、互いに思考のクセがあることを前提に、意見の違いを過度に気にしすぎず、相手の考え方を受け入れる姿勢が求められると考えます。正しい思考法を身につけ、共有できれば、少しずつ互いの意見をすり合わせることができるでしょう。

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

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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クリティカルシンキング入門

魅力倍増！伝わる資料デザイン

グラフの役割は？グラフを単に並べるだけではなく、資料全体の印象を左右する点に気づかされました。矢印で示された部分に自然と目が向かい、強調効果を生んでいることに驚きました。文章の分かりやすさはもちろん、フォントや色、アイコン、グラフなどの補助的な要素にも注意を払う必要があると感じました。自分の資料作成時には、これらの点を意識して、より伝わりやすい資料に仕上げたいと思います。資料伝達の工夫は？また、会議資料やマニュアルなど、作成する機会の多い資料についても、相手に正しく伝える方法を考慮して取り組むことが大切です。自分のメッセージをより明確に伝えるため、必要に応じた強調方法を工夫し、内容を効果的に整理することを心がけたいです。

30代女性情報技術/IT 一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何？仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。どんなデータが大切？さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

30代女性航空/航空宇宙一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

伝わる力が未来を変える

伝え方の工夫は？今後、仕事で自分が伝える際に大切にしたいことが明確になりました。具体的には、一つのメールやスライドを作成する際、相手に伝わりやすいよう意識する習慣が身につき、これまで言語化できなかったもやもやが解消されました。この変化は、ピラミッドストラクチャーのような枠組みを活用して自分の考えを整理する機会を得たからだと感じています。フィードバックの活用は？また、これらの気づきをノートに記録し、日々見返すことにしています。上司や先輩にフィードバックを受けることで、チーム全体にもその工夫を共有し、活性化につなげたいと考えています。そのため、週次ミーティングで書類を確認する際、イシューを明確にすることを提案する予定です。

20代女性一般社員／職員

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戦略思考入門

論理で伝える選択の勇気

戦略で何を選ぶ？やることとやらないことを、勇気を持って選択することが戦略において非常に大切だと学びました。自分で判断できる範囲内ならば、決断は容易ですが、上位者や他の関係者に同意を求める際は、「やらない」という選択を具体的な判断基準に基づいて示し、その意図や理由を論理的に伝えることが不可欠だと感じました。説得の基準は？現在、業務の効率化や適正化に向けた提案活動を進めていますので、今回の学びはすぐに活かせると考えています。その中でも、相手を説得することが大きな課題となっており、具体的にどのような判断基準で「やらない」選択を行ったのか、またその結果、影響が出ないことを論理立てて説明する技術が不足していると感じています。

40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

読むと勇気が湧く学びの記録

情報伝達はどう？グラフや図形は相手に与える印象を大きく左右します。そのため、自分が伝えたい内容をまずしっかりと考え、的確に表現することが重要です。相手にどのように伝わるのか、情報を探させる余地がないかを意識して資料を構成する必要があります。報告書の伝え方は？また、報告書作成時には、伝えたいことを具体的かつ明確に意識しながら資料をまとめることが大切です。表現の工夫ひとつで伝わり方は大きく変わるため、適切な表現と不適切な表現の違いを常に意識して作成するよう心がけています。メールの工夫は？さらに、メール作成時には、受け取る側の興味を引くキャッチーなフレーズから始めることで、相手の心を掴む工夫を行っています。

30代男性係長／主任

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アカウンティング入門

数値と言葉で描く経営の未来

なぜアウトプットが大切？実務に近い内容の授業で、頭で理解しているだけではなく、実際に言語化してアウトプットすることで、数字を用いた説明の重要性や納得度が向上すると実感しました。どの点に意識を向ける？また、以下の点について意識するようになりました。まず、現状不採算の店舗やブランドがあるため、ブランドコンセプトに基づいて事業のPLを読み解き、数値で課題を説明する必要性を感じています。次に、実際にコンセプトに沿った施策なのか、もしくはコンセプト自体が価格構造とズレているのかについて、自分なりに納得のいく回答ができるようになりました。そして、該当店舗のPLを改めて確認することで、より具体的な改善策の提案を目指しています。

50代女性飲食店次長

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データ・アナリティクス入門

日常で磨く仮説力のカタチ

どこに着目する？問題解決のフレームワーク「What→Where→Why→How」について復習しました。自分は特に「Where」のプロセスを大切にしており、どの段階においても仮説力が解決へのスピードアップに大きく寄与すると感じています。また、「関心を高める」という考え方が非常に腑に落ちました。仮説の力って何？実際、問題解決において「仮説」を持つことは、解決プロセスにおいてターボのような効果を発揮すると実感しています。この仮説力を磨くためには、日常の中でさまざまな事象に触れ、関心の幅を広げることが重要だと感じました。これからの挑戦は？今後も日々の経験を通して、仮説力と広い視野を培っていきたいと思います。

50代男性化学品次長

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データ・アナリティクス入門

直感を超えて論理で拓く未来

論理とプレゼンはどう？私は、自分の考えに対して、論理的な分析を用いた根拠をしっかりと示し、わかりやすく簡潔に表現できるようになりたいと考えています。特にプレゼンテーションは、短い時間内にポイントを明確に伝えられるよう工夫したいと思います。また、他者からの意見や、自分では気づかなかった視点を大切にしています。人事施策はどう分析する？これまで直感やなんとなくの判断で行っていた人事施策、特に離職者の分析や離職防止、モチベーションアップのための施策においても、今後は論理的な分析手法を導入していきたいと考えています。さらに、同僚とともに、どのような分析が問題解決に繋がるかを議論し、より効果的な施策を模索していきたいです。

50代女性事業部長／本部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

裏付けで広がるAI活用の未来

AI活用の精度は？普段の業務では、要約や翻訳、資料作成に生成AIを利用しており、AIの確からしさの検証は自分の目で行っていました。しかし、回答の根拠や情報ソースを確認することで、アウトプットの精度が向上することに気づきました。根拠確認はどうする？品質保証や法令遵守の観点から、判断や評価の根拠となるレギュレーションの出典元や該当規定を確認することで、より信頼性と説得力のあるアウトプットが可能になります。最終的には、複数の人によるレビューを踏まえて判断や意思決定を行うことが大切だと感じています。検証の失敗はある？なお、検証を行わずにAIの判断のみで意思決定を実施した結果、失敗した事例は存在するのでしょうか。

50代女性製薬次長

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