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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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大切
に関する学び

全3376件の振り返りを公開中

大切

クリティカルシンキング入門

小さな分解が生む大発見

分解と可視化って何？データ分析においては、分解と可視化が不可欠です。まず、異なる視点（3つの視）でデータを見ることで新たな気づきを得ると同時に、MECEの考え方を取り入れ、もれなくダブりなく情報を分解することが大切です。さらに、数字を単に切り分けるのではなく、意味のある切り口を仮説立てしながら設定することが求められます。売上改善の鍵は？戦略を立てる際には、既存製品の売上情報を活用し、どの製品がどの層に良く売れているのか、また、どの要素が利益を圧迫しているのかを明確にするため、データを分解・可視化してメンバーに共有します。これにより、売上拡大、利益改善、または原価低減のどれを重視するかを効果的に判断することが可能となります。

30代女性プラスチック産業係長／主任

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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

平均を極めるデータ思考

どの平均値を選ぶ？どのような状況でどの平均値を使うべきかについて学ぶことができ、非常に有益でした。今まではさまざまな種類の平均値を扱ってきましたが、加重平均や幾何平均を利用する理由については深く考えたことがありませんでした。今後は、背景にある意図を意識し、何のため、なぜその平均値を選ぶのかを明確に捉えたいと思います。また、より適切な平均値を選択できるよう努めたいと考えています。データの見方は？一方、データ分析においては定性分析の要素が多いことから、平均値を用いる際にはデータの読み解きに十分な注意が必要です。業務に活かすためには、どの視点からデータを捉えるか、そして他の視点が存在しないかを検討することが大切だと感じました。

40代女性課長

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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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データ・アナリティクス入門

現場で見つける解決のヒント

問題の場所はどこ？問題解決の基本ステップとして、まずは問題がどこで発生しているか（where）を明確に特定することが挙げられます。whereの視点では、分析の必要がない範囲を意図的に除外することが、ポイントとなります。また、MECEの原則を意識することも大切ですが、過度なこだわりは非効率になるため、適切なバランスを保つ必要があります。どう解決案を出す？目の前で起こる事象に流されがちな状況でも、問題の発生場所を起点に各要素を分解して検討すれば、迅速かつ的確な解決策を提示できると感じます。その際、相手との前提を整えながらMECEを意識し、必要に応じて深掘りを進めることで、効率的な問題解決が実現できると考えています。

40代女性係長／主任

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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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生成AI時代のビジネス実践入門

実践！仮説とAIで仕事革命

仮説実践の方法はどう？仮説を繰り返すことによって不確実性に対応する考え方は以前から頭の片隅にありましたが、具体的にどのように実践するかについてはあまり踏み込んでいませんでした。今回の学びを通じて、この手法の重要性を改めて実感し、まずは実際に試してみることが大切だと感じました。生成AIで効率化は？また、生成AIを活用した業務の効率化についても多くの示唆を得ました。予実管理や進捗管理など、細かい確認が必要な業務において、生成AIがうまく機能すればミスの防止や業務改善につながると考えています。私自身の業務改善活動の一環として、仮説を立てシミュレーションを行うことで、具体的な成果に結びつけられるよう取り組みたいと思います。

30代男性自動車一般社員／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

数字が紡ぐ学びのストーリー

グラフで何が分かる？数字データをグラフで視覚化することで、数字が一目で把握できるようになりました。また、比率や年代ごとの切り口でデータを変換することで、新たな視点や発見が得られることを実感しました。さらに、データを分解し、MECEの視点でスライスすることで、そこからストーリーが見えるようになる点も学びました。業務でどう応用する？日常業務においては、企業の財務諸表などの比較分析で、単に数値を並べるのではなく、グラフや比率、分解といった方法を取り入れることが大切だと感じています。これにより、販売管理費用の内訳や労働分配率の推移、さらには他社との比較など、多角的な切り口でアウトプットする訓練ができ、分析の深みが増しています。

50代男性鉱業/金属部長

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