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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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方法 ✕ 手法
に関する学び

全665件の振り返りを公開中

方法

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手法

データ・アナリティクス入門

あなたも変われる学びの瞬間

データをどう活かす？分析を行う際は、常に目的を意識しながらデータと向き合うことが基本です。データは単なる数字ではなく、素材と捉え、適切な調理方法や飾り付けで仕上げるように結果の表現手法を工夫する必要があります。各データの特性に合わせた分析プロセスを経ることで、他社にもわかりやすく咀嚼・理解される結果を得ることができます。サポート状況はどう？また、作成されたサポートケース数の増減やカスタマーサーベイの結果を、製品、顧客、担当エンジニアなど複数の要素を組み合わせながら分析します。こうした取り組みによって、サポートチームが健全にオペレーションできているかを確認し、もし課題が見つかった場合には、その解決に向けた具体的なプランの策定も行います。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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戦略思考入門

捨てる決断が未来を変える

捨てる判断の意義は？捨てることを選択する重要性と、その判断基準について再確認できたと感じています。また、マイナス思考を改める必要性についても学びました。戦略を考える際には、単に利益だけでなくROIも意識し、昔からの惰性に惑わされずに判断することが大切だと考えています。さらに、苦手な分野は適切な人に任せる発想を持つことも重要です。苦手克服の手法は？一方で、捨てることや断ることが苦手な自分自身の性格や、業務が多様化している現状に直面し、優先順位を付けながら整理する必要性を改めて感じました。今後は、特に苦手な分野に関しては任せられる方法を模索し、創業前から続けている業務についても、判断基準に照らして取捨選択を進めていきたいと思います。

40代女性会長／社長

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データ・アナリティクス入門

自分でも試したくなるABテスト入門

ABテストの魅力は？インターネットマーケティングやWEBマーケティングでは、ABテストは効果的な手法として注目されています。シンプルに実施でき、コストも低く、リスクも少ない点が魅力です。テスト実施のコツは？ただし、テストを行う際は目的や仮説を明確にし、変更する要素は一つに絞ることが大切です。また、同時期・同期間で実施することで、正確な比較が可能となります。実践に取り組む方法は？これまでにABテストの実施経験はありませんが、例えば新製品の紹介ページへの誘導時に検討してみても良いでしょう。製品のキャッチコピーを2種類用意し、それぞれのページからの移行率や購入率の違いを検証することで、有用なデータが得られるかもしれません。

50代女性化粧品スペシャリスト

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データ・アナリティクス入門

仮説が拓く学びの扉

仮説の意義は？上司から「仮説と検証」の基本原則を再認識する機会を得ました。闇雲に分析を進めるのではなく、明確な仮説を立てることが、効果的な分析の第一歩であると感じました。数値で見る説得力？また、具体的な数値指標や基準の設定方法、会員システムを用いたデータ比較において、どの項目が最も説得力を持つかという点について、詳細を知る必要があると考えています。これらの疑問を解決することが、今後の分析に大いに役立つでしょう。フレーム整理は？さらに、フレームワークに関する知見も示されており、様々な手法に飛びつく前に、一度整理して考えることの重要性を実感しました。納得がいくまで試行錯誤を重ね、着実に理解を深めていきたいと思います。

40代女性飲食店課長

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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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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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クリティカルシンキング入門

分解で発見！データの真実

全体をどう定義する？データ分析の基本は、まず全体を定義することから始まります。その上で、対象となるデータを複数の切り口で分解する必要があります。具体的には、階層別、変数分解、プロセス分解といった方法があり、思い込みに頼らずに進めることが重要です。また、比率やグラフを用いることで、データの内容がより明確に把握できる点も魅力的です。実践で感じる効果は？実際に集患のためのデータ作成に取り組む際も、この手法の有効性を実感しました。全体数だけに着目していた時には見えなかった傾向も、分解することで新たな発見がありました。特に、時間帯ごとの分布を把握することにより、待ち時間のコントロールが可能になるのではないかと感じています。

50代女性病院／ヘルスケア事業部長／本部長

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クリティカルシンキング入門

日本語の壁を乗り越える！伝わる文章術

文章の伝達で何を感じた？自分の書く文章が、誤解を招く表現になっていることや、相手に正確に伝わっていない点があると再認識しました。文章を書く際に、日本語の難しさや主語と述語の関係の重要性を改めて実感しています。どう書けば誤解は無くなる？相手に確実に伝えるためには、無理に一つの文にまとめず、必要に応じて文を分けることが大切です。誰が何をするのか、主語を明確にし、文章が論理的に展開されるよう注意を払っています。指示伝達の改善方法は？さらに、職場でチームメンバーに指示を出す際は、迅速かつ正確な意思伝達が求められます。そのため、余計な複雑な表現を避けて、箇条書きなど具体的な手法を用いることも有効です。

40代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

データから見える新たな発見

どこを軸に切る？標準偏差や統計、ヒストグラムは普段使うことがなく、なんとなく知っている程度でした。しかし、実際に図を作成する過程では、その難しさを強く感じました。特に、ばらつくデータの中からどの部分を軸として切り取るかという点で、現場では戸惑いが生じるのではないかと思いました。こうした点について、多くの学びを得ることができました。平均の見直しは？また、データを活用する際に平均値を求める場合、これまで単純な平均しか用いてこなかったため、加重平均や幾何平均などの手法を取り入れることで、新たな視点が得られると感じました。さらに、データの表現方法としてヒストグラムを用いる可能性についても、今後検討していきたいと思います。

40代女性人材派遣・人材紹介係長／主任

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マーケティング入門

自社強みで挑む新たな市場攻略

どうすれば強みを生かす？自社商品の強みを維持しながら新たなターゲット層にアプローチする場合、ターゲット層内での競合に勝つための戦略を同時に考える必要があると感じました。特に、自社商品の強みを徹底的に理解することが重要だと再認識しました。自社戦略は何が鍵？また、セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニングの各手法を自社商品に当てはめ、自分なりの分析を進めていきたいと考えています。若者層に響く方法？具体例として、かつては富裕層に受け入れられていたお酒について、飲み方やシチュエーションを変えることで、かっこいいモノやコトを好む若者層に受け入れられる方法がないかを探求してみたいと思います。

50代女性課長

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データ・アナリティクス入門

基本を磨く！A/B分析の挑戦

A/B分析はどう役立つ？日常の業務でA/B分析を活用し、基礎の復習ができた姿勢は非常に評価できます。既知の手法を再確認し、業務改善への可能性に目を向けられた点も印象的です。仮説検証の具体策は？今後は、実際の業務でA/Bテストを実施する際に、どのような仮説検証を具体的に行うのか、また予期せぬ外れ値やバイアスが発生した場合の対策についても検討すると、より実践的な分析が実現できるでしょう。成功要因は何だろう？実証実験を継続し、具体的な成功要因を明確にすることも大切です。普段から使用しているため、改めてその使用方法を見直すことは有意義ですが、現時点では具体的な案は浮かんでいないとのことでした。

40代男性健康、フィットネス課長

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クリティカルシンキング入門

層別で切り拓く問題解決のヒント

層別の新発見は何？問題を層別する手法として、足し算、かけ算、プロセスに分ける方法を学びました。特に、プロセスに分けるという考え方は従来にはなく、新鮮な発見でした。また、層別のアプローチによって明らかになる課題が全く異なることから、複数回層別して真の問題を見極めることの重要性を再認識しました。分析手法はどう活かす？データ分析の手法は、担当している労務分野の就業規則改定に活かせると感じました。これまで従業員の不満の声を集め、あまり深く分析することなく、対応可能な部分から改善を進めていましたが、今後は年代別、職能別、プロセス別に分けて複数回層別分析を実施し、課題をより明確にしていきたいと思います。

30代男性自動車係長／主任

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