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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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実際
に関する学び

全1774件の振り返りを公開中

実際

戦略思考入門

戦略思考の土台を築く挑戦

戦略ツールで何を学ぶ？ SWOT分析、3C分析、PESTなどのフレームワークを学んだことで、内外の環境を捉える視点が広がり、戦略の土台構築について理解が深まりました。どのようなツールが戦略策定に役立つのか、具体的なイメージを持つことができました。技術戦略の意義は何？さらに、担当領域における技術戦略の基盤作りにこれらのフレームワークが有用であると感じ、どのような課題やチャンスが存在するのか、改めて考えるきっかけとなりました。実践の展望はどう？今後は、実際に3C分析、SWOT、PESTを活用し、業務改善や具体的なシナリオの構築に挑戦することで、技術開発提案書作成の背景となる土台づくりを進めていきたいと考えています。

40代男性医療機器一般社員／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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データ・アナリティクス入門

グラフで魅せる平均の真実

どの平均を採る？平均という言葉一つをとっても、その状況にふさわしい計算方法を採用しなければ、意味をなさないと感じています。どの平均値を用いるべきか、またどの数値を算出すべきかを十分に理解し、それぞれに合った平均値を出すことが大切だと思います。さらに、グラフを活用することで、視覚的にわかりやすい情報提供ができると考えています。ビッグデータの平均は？実際のところ、現在の業務においては平均値を用いる場面はあまりありません。しかし、扱うデータ量が多いビッグデータの現場では、いずれ必要になると予想されます。その際には、どの平均を選択すべきかを慎重に検討し、わかりやすいグラフによってデータを効果的に提示していきたいと思います。

40代女性マーケティング、広告、販売一般社員／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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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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戦略思考入門

実践×協働で描く未来図

どのフレームワークを選ぶ？学んだ知識を実践に生かす際、どのフレームワークを選ぶべきか悩むこともあります。そのため、実際の場数を通じて自然と適切なアプローチが身につくことが大切だと感じました。また、個人だけで取り組むのではなく、複数のメンバーとステークホルダーが協力することで、より精度の高い結果が得られると実感しています。どう変革の影響を考える？一方、観光業においては、AI普及がもたらす大きな変革をシナリオプランニングのトレーニングを通じて具体的に想像することができました。今後、職場でも様々なメンバーとワークショップを実施し、議論を重ねることで、どのような対策を講じるべきか具体策に落とし込んでいきたいと考えています。

40代男性レジャー/旅行部長

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アカウンティング入門

B/Sの数字が語る経営のヒント

数字から何が見える？ B/Sの学習を通して、負債項目と純資産項目の割合や、資産・負債の中で流動性のあるものと固定性のあるものの割合など、各数字の現れ方から企業のビジネスモデルがどのようになっているかを読み解く方法を学びました。実務ではどう活かす？実際の業務では、必ずしも自社や他社のB/Sを詳細に分析する機会はありませんが、当初の目的であった「投資などの経営判断の際に、P/LやB/Sの構成要素を理解し、説明に活かす」という考えに今後つなげることができると考えています。自社B/Sの影響は？まずは、自社のB/Sを分析し、日々の業務がどの項目にどのような影響を与えているのかを見直してみたいと思います。

30代男性金融サービス一般社員／職員

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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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生成AI時代のビジネス実践入門

不安を乗り越えるAI活用の実践

最初の不安って何？最初は、上手く使いこなせないのではないかという先入観から、用途が限定されるのではないかという不安がありました。しかし、いろいろと試してみることで、実際にどのような使い方が可能なのかを体験したいと思いました。 AIと人間の役割は？一方で、AIを効果的に活用することで、人間にしかできないこととの役割分担が必要だと感じています。どの業務に時間をかけ、どの作業はAIに任せるべきかをしっかりと見極めることが求められると認識しています。業務効率向上の秘訣は？資料作成や情報整理など、AIに任せることで業務効率を向上させる点に注目し、社内で許可されているAIの活用をさらに進めていきたいと考えています。

40代女性課長

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データ・アナリティクス入門

問題解決に挑むロジックの魔法

基本プロセスは何？今回の学びは、問題解決の基本プロセスを理解する良い機会となりました。特に「何が」「どこで」「なぜ」「どうする」という一連のステップが欠かせないことを改めて認識し、ロジックツリーを用いた「階層別分解」や「変数分解」の手法についても詳しく学びました。また、MECEという考え方は初めて耳にし、図解により抜け・もれ・ダブりの問題が明瞭に整理される様子から、理解が一層深まりました。分析で気づいた点は？実際の業務においては、退職増加に関する分析を進める中で、抜け漏れの存在に気付くことができました。限られたデータの中から問題の全体像を捉えるため、今後は抜けている部分に対して階層分析を実施する予定です。

50代女性部長

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クリティカルシンキング入門

数字が明かす解約者の真実

グラフ化の意義は何？数字をグラフ化することで、視覚的に状況が把握しやすくなります。与えられた数字そのものだけでなく、必要に応じて自ら手を加えることで、より分かりやすく整理することができます。また、どのような切り口で分けるのか、事前に仮説を立てることも重要です。分解作業はどう見る？一方で、実際には切り口を分けて複数の分解が十分に行われていなかった現状があります。表面的には従来のやり方に則って実施していたものの、疑問を持つことなく進められていたと言えます。特に、解約者の傾向や解約理由をあらゆる視点で分解することは、施策の内容に大きな影響を与えるため、今後は全体を定義し、MECEを意識した分解を進める必要があります。

40代女性部長

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