マーケティング入門

瞬発で伝える、価値のかたち

ライブ授業で何を学ぶ? 今週は、ライブ授業でこれまでの振り返りを行い、各自が短時間で自分の考えをまとめ、発言できたことが印象的でした。自己紹介が十分にできなかった点を反省し、身近なテーマを短時間で整理して表現する訓練に努めていきたいと感じています。 IT企業の見せ方は? また、IT企業では、無形のソフトウェアという具体的に形が見えにくい商品を、どのように顧客に効果的に伝えていくかという課題に直面しています。商品のポジショニングや顧客ニーズの検討に加え、見せ方や体験型の価値を意識したアプローチを今後も探求していく所存です。

クリティカルシンキング入門

データが語る、勝利のヒント

データで現状把握は? マクドナルドの現状分析を通して、市場や競合環境の把握において、データの可視化がいかに重要かを学びました。事実を明らかにすることで、正しいイシューの設定が可能となり、相手にも理解してもらいやすい情報提供ができることを実感しました。 業務改善の方法は? また、基本的な業務においても「分析を使ってイシューの方向性を決める」「グラフにして視覚的に示す」「表をひと手間かけて加工する」といった取り組みが役立つと感じています。今後、イシューを明確に共有しながら、より良い資料作りに活かしていきたいと考えています。

アカウンティング入門

実践!三表で読み解く経理の真実

三表の関係をどう見る? 財務三表の相互関係や、各資料の意味と役割について学ぶ中で、これまで以上に意識が高まりました。粉飾決算のリスクがあること、そしてそのリスクを見抜くためには、三表すべてを確認することが必要だと理解できたのは大きな収穫です。 経理資料をどうチェック? また、これまでただ転送していた監査法人向けの経理資料も、今後は自ら経理部員の立場になったつもりでしっかりとチェックしていこうと考えています。さらに、同じ会社の3カ年分の決算書の比較や、他社との比較分析を自分なりに進め、答えを見出していきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

驚きと発見のGemini体験記

Gemini活用初体験は? 生成AIを初めて本格的に活用したのはGeminiでした。AIがどのように回答を導き出すのか、その仕組みを目の当たりにして驚きました。人と同様の理解ができていると感じたことで、AIを使いこなすためには、仕組みを理解し工夫することが大切だと実感しました。 データ分析をどう活かす? 業務面では、データの分析とその評価に生成AIを利用する場面が増えています。従来は話し言葉のような指示を用いていましたが、今後は分離や比較がより明確になるように、命令文を工夫して提示することが必要だと考えています。

マーケティング入門

心が動く魅力の設計

顧客感情はどう変わる? 今後は、性能や技術的優位性だけでなく、「顧客が実際に利用する際にどのような感情が生まれるか」や「購入前後の体験がどのように設計されているか」といった視点を意識していきたいと考えています。 設計で安心感は? また、製品の設計時には、単に仕様や機能面だけでなく、導入時の心理的なハードルや安心感、満足感といった情緒的な価値を生み出すことが重要であると感じました。顧客にとって本当に魅力的に映るかどうかを常に念頭に置き、技術的な差別化に偏らず、顧客が使いたい、選びたいと思える設計を目指していきたいです。

クリティカルシンキング入門

問いと挑戦で未来を拓く

どうして自己問いを持つ? クリティカル・シンキングのフレームワークを学んだおかげで、自分自身の在り方に問いを立てることができるようになりました。それにより、今後は自ら設けた問いに対していかに近づいていくかを常に意識し、自己成長に努めていこうと考えています。 なぜ変化を追求する? 採用の仕事は常に変化と隣り合わせながら、あらゆる手法が試され尽くされているとも言われています。だからこそ、昔ながらの方法に頼るのではなく、常に新たな問いを探求し、正しい解決策を実行するための意識的な取り組みが求められると感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIツールで企画革命を実感

目標とAIの使い分けは? それぞれの目的やゴールを明確に設定すれば、達成までに必要な各分野に強みを持つAIツールを組み合わせて活用することが効果的だと感じました。現時点では一つのツールを使用していますが、今後は分野ごとに柔軟に取り入れることも検討したいと思います。 メインツールで何が変わる? また、会社で使用しているメインツールを活かしながら、今回学んだ分野特化のAIツールも一度試してみたいと考えています。自分自身で軸を持ちつつ、AIツールとの相互作用を通じて、企画立案にかかる時間を短縮できると実感しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く業務改革

生成AIの活用はどう? 生成AIは、ある程度のことについては的確な回答をしてくれるため、思考の整理や複雑な事項の理解に役立つと感じました。ただし、最終的な判断や自分ならではの表現を求める場合には、何かしら自分で手を加える必要があるとも実感しました。 業務改善の進め方は? 業務改善に取り組む中で、具体的な方法やそれを実際に落とし込む手段を見出すのに苦労しています。そのため、まずは業務プロセスの一部をAIに置き換えて進めてみたいと思います。また、今後はAIを活用して具体策を提示できるよう練習を積み重ねていく予定です。

データ・アナリティクス入門

実践で磨くMECEの極意

ロジックツリーの学びは? 今週の学習では、ロジックツリーにおける「もれなく・だぶりなく(MECE)」の考え方が特に印象に残りました。実際の業務でよく活用する手法であり、意味のある分け方や階層別の整理法を実践的に学べたことが大きな収穫です。自分のスキルとして定着させていきたいと感じました。 MECEの使い道は? また、MECEの考え方は新しいサービスの企画や目標値の設定、議論の収束、売上分析など、さまざまな状況で役立つと実感しました。今後も学んだ内容を業務に活かし、より実践的なレベルに昇華させていきたいと思います。

アカウンティング入門

数字で描く経営ストーリー

数値は何を示す? これまで、売上、費用、利益といった各項目を個別に「高い」「安い」と評価してきました。しかし、これらの数値を一体的に捉えることで、事業の背景やストーリーが浮かび上がる点に魅力を感じました。 ビジネスはどう進む? また、社内ではこれまでも、なんとなくビジネスモデルのイメージをもとに業務を進めていました。今後は、各プロジェクトのP/Lを丹念に読み解き、イメージが数値として反映されているかをしっかり確認することで、もしズレが生じている場合は、その理由をさらに掘り下げて理解を深めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

目的と仮説で描く成功戦略

目的はどう設定? これまでの学習を振り返り、分析作業に入る前に目的と仮説を立てるプロセスがいかに重要かを再認識しました。また、問題解決に向けて「What、Where、Why、How」の4ステップに沿って進める手法が印象的でした。 業務にどう生かす? 普段の業務においても、まずは問題解決のストーリーをしっかりと組み立て、その上で分析を進めることを意識して取り組みたいと考えています。今後は、各種フレームワークを活用しながら論理的な思考力の向上に努め、より迅速に多くの施策のPDCAサイクルを回していくことを目指します。

クリティカルシンキング入門

自分を変える論理の魔法

発想の限界をどう感じる? 改めて、自分の意識に偏りがあったことと、発想時に制限がかかっている可能性に気付くことができました。ロジックツリーやMECEなどのフレームワークを活用し、課題を整理・分解する方法を、今後の考察に取り入れていきたいと考えています。 説明はどう伝える? まずは、相手に確実に理解してもらうために、論理的な枠組みを整えることを意識し、根拠に基づいた説明や資料作りに努めます。これにより、自分自身の生産性向上だけでなく、チームメンバーへの知識共有を進め、チーム全体の能力アップを目指していきたいです。
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