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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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分析 ✕ 例
に関する学び

全827件の振り返りを公開中

分析

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例

クリティカルシンキング入門

具体から抽象へ：自分を変える視点

MECEの切り口は何？ MECEの切り口として、まず「部分集合（層に分解）」「要素（変数に分解）」「プロセス」という３パターンが存在します。分析を行う際、具体的な事実や事例に目が行きがちですが、具体から抽象への転換を意識し、上位の概念から候補を検討する習慣を身につけたいと感じました。分解は十分できた？現状の分析レポートでは、さまざまな切り口から売上につながる指標の検討がなされているものの、場合によっては十分な分解が行われず、課題が残る場面も何度かありました。定型的な手法が最適な切り口となっているのか、改めてMECEのパターンに落とし込んで検討し直す必要性を感じています。

20代男性放送・メディア一般社員／職員

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アカウンティング入門

魚屋事例で読み解く経営の極意

数字で何を学んだ？ PL・BS・CFの関連性や事業の定量的判断を、数字で表現し説明できるという点でアカウンティングの本質を学びました。魚屋の事例を通じて、基本的な財務構造を理解し、将来的に自社の財務分析に活かすための具体的なイメージが湧きました。何が業界に響く？また、自社だけでなく、競合他社の財務状況やIR、株式実務にも応用できる知識を得ることができたと感じています。これにより、経営判断をより適切に行い、学んだ内容を早期に実務へ落とし込む意欲が高まりました。今後は、本講座の内容だけでなく、他の資料と照らし合わせることで、さらに知識を深めていきたいと考えています。

30代女性事業部長／本部長

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データ・アナリティクス入門

仮説で解き明かす学びの秘密

仮説に必要な視点は？仮説を考える上で、「関心」「問題意識の向上」「分解する」という観点が非常に重要であると、改めて実感しました。また、いわゆるカラーバス効果を活用することで、通常は意識されにくい点にも気づける可能性があると感じました。拡販支援のヒントは？例えば、拡販営業支援に取り組む際、顧客の強みや市況感、他社の強みといった3C分析を行い、その可視化された情報をもとに仮説を立てると、物事がよりスムーズに整理できると考えています。さらに、成功を収めた企業がなぜその戦略で成果を上げられているのかをグラフ化することで、新たな発見につながると感じました。

30代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う？普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。背景にある要因を探る？また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

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

例題と実践で磨く学びの軌跡

勉強内容はどのように整理？今週は、これまでに学んだ内容の復習を目的として、具体例に基づいた例題に取り組む学習を行いました。WEEK01～WEEK04までの内容を改めて確認することで、知識がよりしっかり定着する良い機会になったと感じています。現場の分析はどう進む？また、システム開発の現場での実務において、不具合発生数を会社別、個人別、機能別、製造言語別など多角的な条件で分析する方法を学びました。これにより、どの部分で不具合が多いのかを把握し、品質向上のための具体的な施策を検討し実践するためのヒントを得ることができました。

40代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング係長／主任

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クリティカルシンキング入門

多角分析で見える学びの可能性

データ切り取り方は？データの断面によって得られる情報は大きく変わると実感しました。また、切り取り方次第では全く情報が得られない場合もあるため、講義で学んだ層別分析、変数別分析、プロセス別分析など、様々なデータ分析手法を活用することが重要だと感じています。評価方法はどう？プロジェクト評価の際には、費用増減の要因を多角的に分析することで、内容の深い理解と説明力の向上が期待できると認識しました。実際のデータは、参考とした先行事例よりも複雑であると感じ、分析の試行回数を増やして直感的な感覚を体得したいと思います。

20代男性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

顧客の違いを仮説で読み解く

顧客事情はどう理解する？営業や事業開発の現場では、顧客ごとに導入状況が異なる事例に直面することがあります。ある顧客には導入される一方で、別の顧客には導入されない場合、その原因を探るために仮説を立てることが非常に有効だと感じました。仮説で何が見える？仮説を立てる際は、3Cや4Pといった基本フレームワークに沿い、複数の仮説を持つとともに、その網羅性と妥当性を確認することが重要です。また、反論の可能性も排除することで、より精度の高い分析が可能となり、今後の営業戦略や事業開発に大いに活用できると実感しました。

20代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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アカウンティング入門

企業の価値観を読み解く冒険

B/LとP/Sの学びは？ 5週間にわたってB/LとP/Sについて学んだ内容を、実際の企業例をもとに総合的に理解することができました。企業が大切にしている価値観や理念が、B/LやP/Sにそのまま反映されている現実を知ることができ、大変印象的でした。将来展望はどう？今後は、今回のような予習を通して、企業の将来性や財務状態、さらにはその企業が何を重要視しているのかを正しく読み解く力を養いたいと考えています。多岐にわたる分野の企業情報に触れることで、将来的には自社の活動分析に役立てることを目指しています。

40代女性一般社員／職員

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アカウンティング入門

業界で発見！実務損益計算書の魅力

カフェ損益計算の謎は？ミノルさんとアキコさんのカフェ経営に関する損益計算書の事例を通して、各業界で求められる項目の違いを学ぶことができ、とても有意義でした。損益計算書の構成が業界によって異なる点を理解することで、実務に合わせた分析の重要性を改めて実感しました。次の学びは何から？この経験を活かし、今後は具体的な各業界の損益計算書に目を通し、さらに知識を深めたいと考えています。まずは、現在担当しているクライアント先と同じ業界の資料を中心に、多くの損益計算書を確認して勉強する予定です。

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

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す？これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。どのデータが鍵？具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

40代男性課長

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データ・アナリティクス入門

初挑戦！フレームワークで深掘り学び

どうして原因探る？問題の原因を探るため、what、where、why、howという流れを意識し、その時々に応じた適切なフレームワークを活用することで、より効率的かつ効果的に分析ができると実感しました。なぜ知識足りない？これまで体系的に経営学やマーケティングを学んだ経験がなかったため、自身のインプットが不足していると痛感しています。特に、フレームワークに関しては、その基本概念を理解していなければ活用が難しいため、具体的な活用例などと合わせながらしっかりと学んで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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