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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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可能
に関する学び

全2443件の振り返りを公開中

可能

データ・アナリティクス入門

比較で広がる学びの可能性

どうして比較が鍵？分析の鍵は「比較」にあると認識しました。まずは目的を明確にし、どの基準に焦点を当てるかが結果に与える影響を理解することが大切だと感じました。このアプローチにより、誤った結果を導くリスクを低減できます。なぜ復習が必要？また、次回の学習が非常に楽しみになりました。併せて、復習をしっかりと行うことが知識の定着に欠かせないと実感しています。日々の業務では、数値だけでなく、結果から客観的な情報を抽出し、目的に応じた基準を設定することで、より精度の高い比較分析が可能になると考えています。

50代男性次長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説の見える力で業務進化

仮説の意味はどう変わる？業務において戦略や施策を検討する際、これまでなんとなく仮説を立て、それを検証してきました。しかし、今回の学びを通じて、仮説の種類にまで意識を向けることで、より意味のある仮説立案が実現できると感じました。明確な仮説の見極めはどう？日常の業務では、無意識のうちに仮説の立案と検証を行っていましたが、今後は仮説がどのカテゴリに属するのかを明確に意識しながら取り組むことで、より効果的な業務の進め方が可能になると考えています。今後もこの学びを業務に活かしていきたいと思います。

40代男性化学品一般社員／職員

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戦略思考入門

戦術から戦略へ転換の瞬間

戦略と戦術の違いは？戦略と戦術の違いが明確になり、これまで営業員として日々実践してきた取り組みが実は戦術に過ぎなかったことに気づきました。マーケティング部門に異動し、これからは戦略策定が求められるため、数々の戦術の策定や実行経験が大いに役立つと感じています。製品戦略はどう？また、製品のポジショニングやメッセージングに関するプランニングは、戦略的思考が非常に重要だと実感しました。戦術の具体的な実行を逆算しながら、実装可能な戦略を設計するためには、業界のトレンドや幅広い情報収集が欠かせません。

30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

AIと共に描く成長ストーリー

6週間で学んだAIの可能性は？この6週間で、生成AIの無限の可能性を学ぶと同時に、AI活用において自分自身のスキルや知識をさらに高める重要性に改めて気付かされました。今後も、いつどのような指示を出し、最適な生成AIを活用すべきかを追求していきたいと感じています。業務改善の理想は？また、自分が目指す理想の業務改善について、ディスカッションを通じてブラッシュアップしました。改善後のイメージを明確に固めた上で、現実とのギャップを埋める手段と、その実現に必要な要素をAIと共に検討していく予定です。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

多角切り口で読み解く顧客戦略

データ分割の意義は？データ分析では、複数の切り口からデータを分割することの重要性を学びました。1、2つの切り口だけでは、誤った解釈に陥る可能性があることを、サンプルデータを通して実感しました。また、切り口を検討する手法として「MECE」を学んだことも印象に残っています。顧客分析の工夫は？この考え方は、顧客分析にも応用できると感じました。自社製品を利用する顧客と利用しない顧客を、さまざまな切り口で分類し、それぞれの原因を追究することで、有効な顧客アプローチの立案に繋がると実感しています。

30代女性スペシャリスト

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アカウンティング入門

B/Sで読み解く企業の本質

財務の指標はどう見る？ B/SやP/Lを分析することで、その会社のビジネスモデルを推測できると学びました。特に、B/Sの負債が資金の調達方法を、資産が調達した資金の使い方を示している点に着目し、簿記資格取得のための暗記ではなく、知識としてしっかり理解することができました。 B/Sの分析はどう？また、通常業務ではB/Sに触れる機会はほとんどありませんでしたが、今後は企業のB/Sを読み解くことで、取引先のビジネスモデルや同業他社との違いを確認しながら、より深い分析が可能になると考えています。

50代男性部長

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クリティカルシンキング入門

絞り込みで見える本質のカタチ

分析対象を絞る理由は？分析の初期段階において、分析対象を絞り込む重要性を強く実感しました。全体を網羅するのではなく、分析領域の範囲を限定することで、不要なノイズが排除され、核心となる課題を捉えやすくなることを具体的に学びました。 KPI分析で得た知見は？また、日々の週次や月次のKPI数値分析においても効果を感じました。データを一度に捉えるのではなく、対象者を特定のセグメントに絞ることで、全体平均では見えてこなかった新たな課題や本質的な要因が浮かび上がる可能性があると感じています。

50代女性機械一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

対話で見えたAIの新たな可能性

AIパートナーの意義は？ AIは単なるツールとして扱うのではなく、共に歩むパートナーとしてアウトプットを高める重要性を感じました。さらに、他者との対話を通じて、AIとの関わり方について新たな気づきを得ることができました。企業価値はどのように？また、多くの企業が抱える課題として、AIのどう使うかだけでなく、どのような価値を企業に提供するかを考える必要があると感じました。個人としても、企業の方針を策定する際に、異なる視点からAIとの関わり方について提言することが求められると考えています。

40代男性製薬課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

気づきと挑戦：プロンプト活用術

プロンプトは何故重要？これまで主に対話形式で活用していたため、プロンプトという概念とその作り方の重要性に気づきました。多くの方が資料作成や情報収集に活用しているのを見て、私もさらに一段階進んだAIの利用法を習得したいと考えるようになりました。 AI活用はどう考える？また、自分の業務において何が常に引っかかっているのか、AIをどのように活用して解決へと導くのかを見極める必要性も感じました。既にパッケージ化されたツールとAIの可能性との違いについて、じっくり考えていきたいと思います。

50代女性部長

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デザイン思考入門

本質を捉える提案の極意

顧客課題の見える化って？企業向け研修を提案する際は、バリュープロポジションのフレームを用い、顧客が抱える課題や困りごとを一緒に可視化することが重要だと感じました。これにより、誤った想像に基づく解釈を防ぎ、的確な提案につながる可能性が高まると考えています。ブレストで本質を探す？また、ブレーンストーミングには複数の種類があることを学びました。発想を広げる際には、さまざまなフレームを活用しながら、発散と収束を繰り返すことで、本質的な課題を見極めるアプローチが有効だと感じています。

50代男性情報サービス課長

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データ・アナリティクス入門

平均値だけじゃ見えない本質

平均だけで判断？これまで会社内のデータが平均値で提示されることが多く、自分でも平均値だけで判断していた点を反省しました。平均値に加え標準偏差も確認することで、より正確な分析が可能になると考えています。群ごとに違いは？市場データを分析する際は、まずヒストグラムを用いてデータのばらつきを把握し、いくつかの群に分けることにしました。各群の標準偏差も確認し、群間での差が出ないよう注意しています。また、各群の平均値や中央値を算出することで、従来の分析との違いを明確にしていくつもりです。

40代男性一般社員／職員

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アカウンティング入門

貸借対照表で広がる経営の未来

学びの成果は何？貸借対照表（B/S）と資金調達の概念を学ぶことで、基礎力がしっかり身についたと感じています。実務に直結させるため、さらに理解を深めていきたいと思います。また、今回の学びから企業経営への応用可能性を感じ、とても有意義な内容でした。経営にどう活かす？今後は、B/Sの各項目が経営状態の変化にどのような影響を与えるかを考察し、実務に活かす方法を模索していきます。さらに、資金調達の知識を具体的な経営戦略の提案へ結び付けるため、引き続き学習を進めていく所存です。

30代女性一般社員／職員

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