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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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に関する学び

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戦略思考入門

日々の意識が未来を創る

全体振返りで何を感じる？今週は全体の振り返りを行いました。本講座では、ありたい姿に向けてどのように進め、実現の確率を上げるかについて学びましたが、既に忘れかけている項目があることに気づき、日々の意識がいかに大切かを改めて感じました。成果施策の効果は本当？数字で成果が見込みやすい施策については、現状の取り組みが本当に効果的かどうかを再評価し、その上で必要な改善を行っていきます。一方、要員の育成など成果が数値に現れにくい施策に関しては、シナリオ作りからフレームワークを再度適用する方針を明確にして取り組むこととします。日々の業務意識はどう？また、Q1の回答にも記載しましたが、使わなければ忘れてしまう内容に対しては、皆さんが日々どのような意識で業務に取り組んでいるのかを再確認することが重要だと考えます。

50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

視点を広げて苦情対応を改善する方法

MECEはどう捉える？ MECEに分解することについては言葉で知っていたものの、実際に考えると難しい部分もあると理解しました。全体像を丁寧に把握することが重要であると学びました。様々な観点から数字を分析し、漏れや重複がないか確認しながら、日々の業務に活かしたいと思います。苦情対応の現状は？私は苦情対応を業務で行っており、年間で約50～60件ほどの苦情を受け取っています。これまで、年間傾向の分析が疎かになっていたため、この分析を生かして品質改善に努めたいと考えています。改善の具体策は？まず、苦情を製品別、内容別、製造所別など、様々な観点で集計・分析します。そして、そこから改善点を見つけ出し、製品品質の向上につなげていきたいと思います。また、分析結果を基に改善計画を立て、具体的な行動に移していきます。

30代男性課長

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アカウンティング入門

B/Sから読み解く企業の未来

B/SとP/Lのつながりは？ B/SとP/Lの関連性について、まずは当期純利益がB/Sの純資産に反映されるという繋がりを理解できた点が良かったと感じています。また、B/Sは企業のビジネスモデルや投資方針を示す資料であることが分かり、例えば鉄道系のインフラ企業とソフトウェア企業では固定資産の割合など、B/Sの構成がビジネスモデルによって異なることも実感しました。今後の分析計画は？今後は、まず自社のB/Sを入手し、その内容を理解した上で、業界内の上位企業のB/Sを3社ピックアップし、構成や投資の内容を分析する予定です。さらに、自社のB/Sとこれらの企業との違いを確認し、分析結果を経理部門やチームメンバーへ共有します。6月には、P/LおよびB/Sも含めた情報を集め、企業の状況調査と内容の分析を進める計画です。

40代男性機械課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

AI検証で育む知の誠実さ

成果はどう実感する？ AIがどのような成果を出せるかは、実際に検証してみることでしか分からないと実感しました。普段の利用経験から、どのAIを使うかでアウトプットの質が大きく異なることを感じています。同じプロンプトを投げ、返答の内容を比べることで、それぞれのAIがどの分野に強みを持っているかを把握する必要があると考えています。信用はどこで危うい？また、AIを活用する際には、「批判思考」と「ファクトチェック」の重要性を改めて認識しました。AIがどんな問いにも即座に答えを導いてくれるため、知らず知らずのうちに信用しすぎてしまう危険性があります。特に、自分が全く知識を持たない専門分野では、正しい情報かどうかの確認に多くの労力がかかるため、複数のAIを利用して回答の正確性を比較検証することが必要だと痛感しました。

20代女性自動車次長

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生成AI時代のビジネス実践入門

未知を切り拓くAI活用術

生成AIに何が求められる？生成AIは、汎用性の高い分野において一定以上のレベルの回答を示してくれるため、手軽に問い合わせることで共通のテーマや特徴を抽出し、メリットやデメリット、さらには判断基準の提案を得ることができます。しかしながら、最終的な判断は必ず人間に委ねられているため、利用者自身の読解力や判断力がますます重要になります。新領域への挑戦はどのよう？また、現在業務で新しい領域に挑戦する中、未知の業界情報や技術情報に直面する機会が増えています。従来はネット検索を活用していた情報収集も、今後はまずAIに置き換えて活用することを考えています。ただし、AIが提供する情報については出典を必ず確認し、最終的に自分自身のアウトプットとして責任を持てるよう、内容を十分に精査して取り扱うことが求められます。

30代男性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

視線で魅せる！分かりやすいスライドづくり

スライドの工夫は何？スライド作成時の視覚化について、資料作成時に文章とグラフをただ配置するのではなく、読み手の目線の動きを想像しながら、伝えたい内容とその根拠となるグラフの位置を工夫することが重要だと感じました。この方法によって、スライドを見た瞬間に、読み手に余計な考察を促すことなく、要点がすぐに伝わる効果が期待できると考えています。社内視点の見直しは？今週は、普段から意識している営業や人事の視点を再確認する機会となりました。全社員向けの施策案内を作成する際、文章が多くなりすぎないよう、グラフを根拠として配置することで、より明確に内容が伝わると感じました。直近で予定している研修資料の作成においても、文章が過剰になっている部分があるため、現状を見直し、スライドの構成を再検討していきたいと思います。

30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

固定観念を打破する新視点

固定観念はどう対処すべき？今週の講義では、マーケティング分野に関して既に知っている内容も多く取り上げられましたが、知識があるがゆえに陥りがちな固定観念に注意する必要があると感じました。これまでの経験から「おそらくこれが原因」と考えてしまう傾向がありましたが、フレームワークを活用し、自分が持っていない視点から再確認することの重要性を再認識しました。多角的判断はどう進める？また、マーケティング施策の検討時には、自社や自分自身の状況だけに注目しがちですが、競合や市場といった複数の観点から総合的な判断を行うことが大切だと実感しました。さらに、複数の選択肢の中から意思決定をする場合、判断基準を点数化し合計点で評価する方法が合理的であるとの知見も得たため、今後の実践で積極的に活用していきたいと考えています。

30代女性係長／主任

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戦略思考入門

日常で磨く戦略的判断力

戦略的思考ってどうなる？戦略的思考とは、目標に向かってできるだけ短い距離で進むための考え方であると感じました。普段の何気ない行動の延長線上にあるため、決して難解なものではなく、自然な判断の積み重ねで成り立っています。取捨選択の意義は何？私は、業務を進める際に取捨選択を重視する重要性を再認識しました。特に、上司からの指示は優先順位が高く、後回しにすることなく迅速に対応したいと考えています。指示内容はどう確認？そのため、指示を実行する前には、上司と5W1Hの視点で内容を確認し、意図が正しく伝わっているかを整合することが必要だと思います。業務に取り組む中では、自分のやりたいことと上司からの要望が混在しますが、効果的に進めるためには、上司の指示を最優先に実行することが欠かせません。

40代男性課長

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

理論と感覚で切り拓く実務術

文字で感じた理論は？リーダーのパスゴール理論について、普段は感覚で行っていたことを文字や文章にすると、その難しさが実感できました。同時に、理論を実務に当てはめることの大切さを改めて認識しました。部下の環境はどう見る？また、部下の環境要因や適合要因を、単なる感覚ではなく具体的な視点で捉えながら検証していく重要性を感じました。論理で捉えた効果は？普段は感覚に頼っていた部下の適合要因も、環境要因と合わせて論理的に分析することで、より効果的なアプローチが可能になると考えます。さらに、実務において環境要因をどのように活かして問題解決につなげるかを模索することの必要性を、AIコーチングで学んだ内容から再確認しました。付け加える意見は？その他、特に付け加える意見はありません。

40代女性健康、フィットネス係長／主任

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クリティカルシンキング入門

視点を広げる！分析力向上の鍵

複数の視点で何が見える？複数の視点で分析を試みることは、新たな洞察を得るために非常に効果的であると感じました。単一の数値だけに依存せず、思い込みにとらわれることなく、漏れなく重複せずに分析を続けることの重要性を再認識しています。必須データは含まれている？私は現在、会社に対して売上や各種指標を報告する役割を担っているため、報告している内容が分析に必要なデータを含んでいるかどうかを確認する必要があります。また、不足しているデータがあるかどうかを判断するために、このフレームワークを試してみたいと考えています。フレームワーク導入で得られる効果とは？このフレームワークを導入することによって、これまで以上に精度の高い分析が可能になるだけでなく、報告の質向上にもつながると期待しています。

50代男性コンピュータ・ネットワーク課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生がつむぐ学びの軌跡

AI文章はどう評価？文章の整合性については、AIが出力する文章はヒトの評価が不可欠であると感じます。AIはアイディアの提示に優れている一方、示された情報をもとにヒトが本質に迫る思考を行うことが必要です。加えて、データの真実性を追求し、図式化などを通じて内容を理解することが求められます。 AI調査は信用できる？知的財産分野では調査業務が多くにわたり、特に特許情報の膨大なデータを対象とした調査においては、AIの活用により調査効率が向上することが見込まれます。しかしながら、出力された調査結果が本質に迫っているか、また誤りが含まれていないかを十分に検証することが重要です。そのため、調査結果に対してAIが根拠を示し、引用文献を明示するなど、ヒトが容易に確認できる環境の整備が不可欠だと考えています。

40代男性製薬課長

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データ・アナリティクス入門

知識整理で仕事のヒント発見！

再確認って何をする？今週は、これまで学習した内容を再確認する機会となりました。改めて振り返ることで、比較の本質やプロセス（仮説）、5つの視点、3つのアプローチ、そして問題解決のステップについて整理することができました。仕事でどう活かす？仕事では必ず比較や問題解決が求められるため、先人の知恵であるフレームワークや考え方、問題解決のステップをうまく活用し、効率的かつ的確な分析を行いたいと考えています。また、これらの学びを部下の育成にも生かしていきたいと思いました。知識定着は何が鍵？これまで学んできたフレームワークやステップを常に意識しながら業務に取り組むことが重要だと感じています。忘れがちな部分については、自分でまとめたメモを適宜振り返ることで、知識の定着を図っていきます。

40代男性課長

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