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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〜

(102ページ目)

現状
に関する学び

全1286件の振り返りを公開中

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クリティカルシンキング入門

学びが未来を拓く瞬間

グラフの選び方はどう？グラフを用いる際は、伝えたい内容とグラフ自体、そしてその見せ方との整合性を意識することが重要です。メッセージに沿ったグラフ選びと表現で、伝えたい情報がより明確に伝わるよう心がけています。スライド構成は整ってる？また、スライド作成の際は、ただなんとなく文章を並べるのではなく、読み手の立場に立ち、流れと構成を重視して情報を整理することが求められます。文章だけでなく、必要なグラフを効果的に活用することで、内容の理解が一層深まります。伝えたいポイントは？現状の報告やプレゼン資料を作成する場合、これまで情報を盛り込みすぎてしまうことがありました。しかし、真に伝えたいポイントを事前に整理し、情報の具体性を保った上で、説得力のある資料作りを目指しています。

50代女性金融サービス課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

触れて感じる生成AIのリアル

生成AIの仕組みはどうなってる？生成AIの仕組みや、現状で可能となっていることについて学びました。その中で、生成AIは人間のように意味を理解しているわけではないと改めて認識しました。一方で、生成AIがどのような点で制約を持つかを明確にするためには、どのような問いを立てるべきかを考える必要があると感じました。まずは、より多くの時間をAIに触れることで、その動作や特性を深く理解していこうと思います。文章作成はどう工夫した？また、文章の修正・作成においては、数十ページに及ぶ技術報告書のドラフトや、口語体や箇条書きの内容をもとに、既存の文書と組み合わせて新しい報告書を作成してみました。その結果、目的が明確であり、内容の添削が行いやすい部分では大幅な時間短縮が実現できることを実感しました。

40代男性ガラス・セラミックス・コンクリート課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の声で感じるAI進化の挑戦

AIの定義ってどう？『人間の知能を模倣し、拡張していく技術』という定義が、AIに対する理解の基本であると感じました。また、ある企業のAI発展予測では、組織のマネジメントが可能なレベルまで発展するとの見込みもあり、生成AIを取り巻く環境について常に注視していく必要性を認識しました。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルが非常に重要であると実感しています。生成AIの可能性は？また、生成AIを自社業務の効率化に活かす可能性を検討する中で、特化型を含むさまざまな生成AIツールが登場している現状に注目しました。今後も周辺情報の収集を継続し、自社や部署で実用的なツールが見つかれば積極的に共有することで、生成AIに関する情報感度を向上させ、業務改善へと繋げていきたいと考えています。

30代男性一般社員／職員

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マーケティング入門

逆境から生まれる新たな価値

どうして工夫が大切？ある企業の事例から、どんな困難な状況でも工夫次第で新たなチャンスを見出せる可能性を実感しました。コロナ禍で自社の商品に需要がなくなった中、既存のお客様とのつながりを活かして新たなニーズを発掘し、それを自社のノウハウと結びつけたプロセスは、革新的なアイディアや商品だけが成功の鍵ではなく、日常の小さな気づきからもビジネスチャンスが生まれることを教えてくれます。顧客との関係をどう強化？また、現状の顧客との関係をさらに深めるため、人材業界におけるニーズをアンケートなどを通じて把握することが有効だと感じています。まずは、利用者アンケートの実施や、直接対話しているエージェントの声を集める仕組みを確立することで、より実態に即したサービス改善を進めたいと考えています。

40代女性人材派遣・人材紹介部長

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クリティカルシンキング入門

データが描く学びの軌跡

データ分解の必要性は？データを分解することで、現状の解像度を高めることができると感じています。そのため、データの加工や分割、そして分解の際に複数の切り口を検討する工夫が必要です。MECE（What、Where、Why、How）の視点に基づいて、データを漏れなく重複なく捉えることで、現状と課題が見えてくると実感しました。製薬業界の実態はどう？また、製薬業界のように、医療従事者の職種が多岐にわたり、患者さんの背景も多様な分野では、MECEの考え方を活用することがマーケティング業務にとって有用であると考えています。視点拡大の具体策は何？さらに、視座・視野・視点を広げる方法や、データを漏れなく重複なく捉えるための具体的なコツがあれば、ご教示いただけますと幸いです。

30代男性製薬一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く仕事の未来

AIの得意不得意は？ AIにはそれぞれ得意とする分野と不得意な分野があると実感しています。たとえば、現状会社で利用しているコパイロットでは収集できなかったデータが、有料版の他のAIなら容易に収集できる可能性があると思います。また、ルーティンワークなどの初動作業をAIに任せるなど、AIを部下のように使いこなして利用頻度を上げることが求められると感じています。仕事と私生活の使い方は？仕事ではコパイロットの使用に限定されていますが、プライベートでもさまざまなAIに触れて、その特徴を理解するよう努めています。これにより、状況に応じた最適な活用ができるようになりたいと考えています。同時に、会社においてもコパイロット利用の業務範囲をさらに拡大し、効率的な業務遂行を目指していきたいです。

40代女性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

分析の迷路で見つけた光

原因項目をどう抽出？考えられる原因項目は、できるだけ抜け漏れなく抽出したいと考えましたが、パーセンテージが低いものはある程度省く方針です。しかし、すべてを漏れなく網羅するのは容易ではなく、現状では項目の抽出だけにも時間がかかりそうだという不安を感じています。売上動向をどう捉える？また、顧客分析や売上不振店舗の分析にこの手法が活用できる可能性を見出しました。具体的には、会員システムのデータを年代別や再来店回数別に切り分けて売上の動向を把握することが有効と考えています。単に広告や媒体の整理だけでなく、会員システムの効果的な利用も売上向上のポイントになると感じました。抜け漏れの要素は？ただ、他に漏れている要素がないかどうかの抽出が、引き続き課題として残っています。

40代女性飲食店課長

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マーケティング入門

学びが生む仕組みと現場の声

仕組み作りの極意は？マーケティングがしっかりしていれば、顧客から買ってもらえる仕組み自体を整えることができ、その結果、極端なケースでは営業活動が不要になるという考え方もあります。しかし実際は、仕組みを構築した上で、その運用フローを各部門に割り当てる必要があるのが現状です。製薬市場の両面は？製薬業界は、最終顧客である患者が直接見えないというリスクを抱えている特殊な市場です。医師を顧客と見なすと考え方が偏ってしまうため、実際に患者が使用することを見越した仕組みが求められます。また、医師がお金を出して購入する際には効果よりも安全性が重視される一方、患者側はある程度副作用があっても効果を求める場合があるため、両者のニーズに応じた製品開発が難しさを伴う点となっています。

40代男性製薬係長／主任

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データ・アナリティクス入門

業務の壁、ロジックツリーで突破

現状の課題は何？現状の業務はマンパワーに依存しており、その結果としてメンバーが常に疲弊していると感じています。これまでいろいろ検討してきましたが、改めて状況を客観的に把握するため、今回学んだロジックツリーを用いて現状の課題を書き出そうと思いました。また、問題点が十分に認識されず、日々のルーチン業務に流されがちなため、what/where/why/howを意識し、積極的に問題提起を行いたいと考えています。解決策はどう考える？すぐに業務に結び付けるためには訓練が必要だと感じています。そのため、教材で示されたコツや留意点を参考に、身近な問題解決にロジックツリーを活用する取り組みを始めます。さらに、解決の切り口となる項目をできるだけ多く洗い出すよう努めていきたいと思います。

40代女性保険一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

学び整理で未来に挑む

自分の成果は何？全体を振り返る中で、自分にできている点と十分に理解できていない点、あるいは理解しているにも関わらず実践できていない理由について、改めて考える機会となりました。問題と解決はどうなる？また、問題とは何か、そしてその解決方法について学ぶ中で、常に実行手段に焦点を当てがちな自分の傾向に気づくことができました。提案の伝え方は？今後は、お客様への提案時に現状、理想、および問題点や課題を体系的に整理し、仮説も交えてまとめる際に、今回の学びを十分に活かす所存です。分かりやすい資料作りは？さらに、資料作成時に長文になりがちな点を改善し、分かりやすく整理するとともに、デザイン面でも工夫を凝らして、魅力ある資料作りに努めたいと考えています。

30代女性一般社員／職員

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アカウンティング入門

数字が語る企業戦略の秘密

企業の財務はどう？企業の目的や理念、ビジネスモデルが財務諸表に如実に表れていることを、今回の学びを通じて実感しました。特に、損益計算書（P/L）や貸借対照表（B/S）を読み解くことで、企業がどのような狙いや戦略を持っているのかが明確に浮かび上がると感じました。費用増加の背景は？また、現状では売上に比べ販管費のコストが大きく、営業利益を圧迫している問題が存在しています。具体的には、在庫が積み上げられることで固定資産の割合が増し、その結果、減価償却費が膨らみ、販管費も増加してしまっている状況です。見込んだ売上が達成できないことが根本原因と考えられるため、この状況を打破するためには、値上げや利益率の低いサービスの見直しといった対策が有効だと考えています。

30代男性病院／ヘルスケア課長

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データ・アナリティクス入門

仮説とデータで見える学びの裏側

データとマーケティングの関係は？マーケティングとデータ分析は、これまで別々のものと考えていましたが、実際には密接な関係があることが分かりました。そのため、新鮮かつ実用的な視点で取り組むことができ、非常に楽しい体験となりました。仮説を立てる際には、自分の思い込みや考えに囚われず、まずは目の前のデータを正確に読み解くことの重要性を改めて実感しました。原因探索の進め方は？日頃から行っている原因探索についても、データを読み込みながらフレームワークを活用することで、より効率的に進められると感じました。また、仮説を設定することで、現状の問題に対してどのように対応し、どのような行動を取るかの選択肢が増え、結果として改善や解決に繋がる可能性が高まると感じました。

50代女性課長

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