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。

データ・アナリティクス入門

実例でわかる抜け漏れゼロの分析術

抜け漏れチェックはどうする? 分析の要素を検討する際、抜け漏れや重複がないかどうかを意識することがとても重要だと感じました。これまで、何気なく分析要素を挙げていたため、知らないうちに抜け落ちたり、同じ内容が重複してしまったりするケースがあったと思います。今後は、ロジックツリーなどの手法を活用し、適切かつ網羅的な分析要素を抽出できるよう努めたいです。 売上向上に本当に効く? また、離職率の改善や売上増加といった課題に対して、今回の学びが有効に活かせると感じています。動画で紹介されていたように、離職の原因分析や売上向上のために何がネックになっているのかを明確にすることで、具体的な対応策を検討する際の手助けになると考えています。

データ・アナリティクス入門

直感を超えて論理で拓く未来

論理とプレゼンはどう? 私は、自分の考えに対して、論理的な分析を用いた根拠をしっかりと示し、わかりやすく簡潔に表現できるようになりたいと考えています。特にプレゼンテーションは、短い時間内にポイントを明確に伝えられるよう工夫したいと思います。また、他者からの意見や、自分では気づかなかった視点を大切にしています。 人事施策はどう分析する? これまで直感やなんとなくの判断で行っていた人事施策、特に離職者の分析や離職防止、モチベーションアップのための施策においても、今後は論理的な分析手法を導入していきたいと考えています。さらに、同僚とともに、どのような分析が問題解決に繋がるかを議論し、より効果的な施策を模索していきたいです。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で感じるAIの可能性

AIで視座をどう広げる? 自身の視野を広げ、視座を高めるためのツールとして、今後AIは欠かせない存在になると実感しました。また、企業顧客に価値を提供するためには、個別の状況に最適化されたサービスが必要であること、そして物自体ではなくサービスとして提供する重要性を学びました。 業務効率はどう実現する? AIは現代においてなくてはならない技術です。私の業務では、投資構想設計や生産再編などの大規模な業務に加え、ルーティン化した作業でも活用しています。今後は、AIをさらに多くの分野で取り入れ、業務内容を拡大していく予定です。たとえば、Outlookに情報を取り込み会議の設定に活用するなど、応用範囲を広げていきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIが導く新たな顧客体験の扉

AIで何が変わる? 生成AIの活用により、企業のビジネスモデルを革新し、顧客体験の価値を高めることの重要性を学びました。これまでは「もの」から「こと」へとビジネスを転換する必要性が指摘されてきましたが、AIの登場により実現困難だった最適化が可能となり、業界全体の成功要因を再評価することが戦略上必須であると実感しました。 顧客体験の未来は? また、自社が製造業を営む中で、AIを活用した新たな顧客体験価値の創出方法について考える機会を得ました。これまで主に製造工程の効率化や企画部門のデータ分析の向上に利用されてきたAIですが、今後は製品販売という顧客との接点においても、AIの力を活かす可能性を模索していきたいと考えています。

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。

アカウンティング入門

苦手を克服!未来を拓く財務知識

財務諸表の意味は? かつては「財務諸表」という言葉だけで苦手意識を抱いていました。しかし、講習を通じて、財務諸表が事業そのものであり、どの業務区分においても必要な知識であると理解しました。具体的な事業イメージを持つことで、その苦手意識は徐々に払拭され、前向きな印象へと変わりました。 経営知識の活かし方は? 今後は、日々の経営管理において、財務知識を有効に活用していきます。単に数字を記録・まとめるのではなく、その構造や要因を理解し、適切にアウトプットすることを心がけます。経営層へ現状を正しく伝え、スムーズな事業判断に寄与できる状態を目指し、講習で得た知識を業務に落とし込み、数字の変化をしっかり説明できる資料作成に努めます。

クリティカルシンキング入門

伝わる資料づくりの秘訣

色と字体はどう変わる? 資料の色や字体によって印象や理解度が大きく変わることを体感しました。これまで相手のことを考慮して資料を作成していたものの、主観的で偏った考え方になっていたと気づかされました。 主張の裏付けは? 今後は、視覚的な見やすさだけでなく、何を伝えたいのかという主張を根拠とともに意図的に表現する資料作りを心がけます。具体的には、提案や説明資料作成時に以下の点を意識して進めます: 情報配置のコツは? まず、伝える相手に対して複数の視点から思考を広げ、明確な主張を定めます。次に、その主張に沿った意図を持つ図を選定し、最後に相手が情報を探し回る手間を省くために、視点の流れを意識して情報を配置します。

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。

クリティカルシンキング入門

学びの視点が変わる瞬間

他の受講者の意見は? 講義を通して、これまで動画やゲイルで一方的に学んでいた内容をアウトプットし、他の受講者の意見をタイムリーに知ることができました。そのため、自分の思考の偏りや、他の受講者の異なる考え方を直接感じる機会となりました。 伝え方はどう変わる? また、講義の初回から行ったおさらいを通じて、意外にも内容が忘れられている、つまり定着していない点に気づかされました。日頃からデータの加工やグラフ化は行っていますが、これまでは自分にとって理解しやすい方法でしか考えていませんでした。今回の学びでは、「誰に伝えるのか」という視点で言葉やグラフの選び方が変わることを実感し、今後の資料作りに活かしていきたいと強く感じました。

データ・アナリティクス入門

学びの挑戦が実務を変える

回帰分析はなぜ大事? 回帰分析を利用して予測値を立て、キャンペーンの効果検証に役立てるという考え方は非常に実践的だと感じます。また、データをビジュアル化することで、単純平均では捉えきれない外れ値の影響や、散布図を使って施策の意思決定をサポートする点、そして相関関係と因果関係の違いに注意する必要性など、多くの留意点を学びました。 難解な内容はどう? 一方、今週の内容は非常に難解で、自己学習の時間が足りず、内容を追いつくのに苦労しました。 知識習得の先は? しかし、これらの手法や知識を習得できれば、現在の業務に大いに役立つと実感しています。今後は、繰り返し動画を視聴しながらじっくりと学習を進めていきたいと思います。

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。
AIコーチング導線バナー

「今後」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right