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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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業務 ✕ データ
に関する学び

全848件の振り返りを公開中

業務

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データ

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説より行動！AIが拓く新未来

生成AIはどう動く？現在の生成AIは、膨大なデータの中から次に来る可能性が最も高い言葉を選んで出力していることが分かりました。このため、こちらの意図に沿わない回答が出た場合には、指示の方法も含めて改めて検討する必要性を感じました。また、仮説を立てる作業に時間をかけすぎず、まずは実際に仮説に基づいた行動を試みることの重要性も学びました。仮説とAIの使い分けは？今後は、データ分析の分野でさらにAIを活用したいと考えています。ただし、単に手元のデータを漠然と分析させるのではなく、私自身が明確な仮説を立て、何を比較、どのような指示で何を出力させたいのかを整理することが大切だと思います。AIに任せる部分と自分で行う部分をしっかり区別し、業務の迅速化に繋がる仕組み作りを目指していきます。

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

情報を分解！部署活性化のヒント

データ加工の意義は？データは、一次データそのままに頼るのではなく、加工や分解を通じて活用するべきです。加工することで、異なる事象の違いがより明確に見えるようになり、視覚的に理解しやすくなります。また、一度の分解に留まらず、MECEなどの手法を使って多面的に分析することが求められます。現場の情報提供は？私の勤務先では、関係企業に関する情報を収集し、社内へ提供する業務を担当しています。これらの情報が、実際にどの部署でどのように活用されているのかを分解して分析してみたいと考えています。たとえば、全体の部署の中でどの程度の部署が利用しているのか、また意思決定者や実務者など、どの層の関係者が関わっているのか、さらには情報の粒度についてまで、具体的に検証してみる必要があると感じています。

20代男性政府関係一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

仮説と実践が導く成果の道

成果をどう目指す？データ分析を行う際、まず数字やデータに飛びつくのではなく、最終的にどのような成果を出したいのか、何を比較すればよいのかといったアウトプットのイメージを明確にし、客観的に整理することが重要だと感じました。実務での実践力と、学問としての知識習得の両立を意識する必要性も再認識しました。論点はどう整理する？また、コンサル業務においては、定量分析を進める中で迅速に論点を明確にし、全体の論点を中論点・小論点に分解することで、検証しやすい構造を作ることが求められます。そのため、まず仮説を立て、正しい比較対象に基づいたデータ分析を実施することが大切だと考えています。さらに、このような思考法やプロセスをジュニアメンバーにも積極的に共有し、育成に役立てていきたいと思います。

40代男性病院／ヘルスケア一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

悩まず行動！分析が導く業務改善

分解とMECEはどう見直す？分解の切り口を考える中で、特にHowの視点が不足していたことに気づきました。また、MECEについては、これまで感覚的にとらえていたものが、言語化されることで他者にも分かりやすく伝えられる形で理解できたと感じています。どこで躓いている？プロセスのどこで問題が発生しているのかを明確にする視点は、社内の申請システムなどで躓くポイントを把握し、全員が理解できるマニュアル作成やシステム変更による効率化の検討に役立つと実感しました。行動に移すタイミングは？さらに、分析を始める前に様々な考察に没入してしまう傾向があることを認識しました。まずは悩まずに行動し、データを集めながら多角的に分析するという姿勢を、来週からの業務に活かしていきたいと思います。

40代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

明日へ繋がる学びの種

【伝えたいポイントを効果的に伝える方法】効果はどう示す？まず、重要な文言については、フォントの種類、文字サイズ、色などを工夫し、際立たせることで、伝えたいメッセージを効果的に表現できます。同時に、データを示す際にも、適切なグラフの種類や表示する順番を考慮し、見やすさや理解しやすさを向上させることが大切です。タイトルはどう伝わる？また、一番伝えたい内容は、冒頭のタイトルや最初の段落に配置することで、読者に与える印象を強め、全体の文章がスムーズに伝わるよう工夫できます。実際の業務では、今期の課の目標を会社に説明する際、前年と今年の課全体の売上高、プロジェクト数、一人当たりの売上高（またはその予想）をグラフで比較する方法が、分かりやすさを高める効果的な手段となると考えました。

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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生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く仕事の未来

AIの得意不得意は？ AIにはそれぞれ得意とする分野と不得意な分野があると実感しています。たとえば、現状会社で利用しているコパイロットでは収集できなかったデータが、有料版の他のAIなら容易に収集できる可能性があると思います。また、ルーティンワークなどの初動作業をAIに任せるなど、AIを部下のように使いこなして利用頻度を上げることが求められると感じています。仕事と私生活の使い方は？仕事ではコパイロットの使用に限定されていますが、プライベートでもさまざまなAIに触れて、その特徴を理解するよう努めています。これにより、状況に応じた最適な活用ができるようになりたいと考えています。同時に、会社においてもコパイロット利用の業務範囲をさらに拡大し、効率的な業務遂行を目指していきたいです。

40代女性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

目的に響く！資料作成の実践レッスン

表現方法はどうする？資料作成にはさまざまなテクニックがあるものの、相手や伝えたい情報に合わせた最適な表現方法が存在することを再認識しました。これまで直感に頼っていた中で、グラフを視覚化する際は、そのグラフが何を示しているのかを十分に考え、タイトルなどの要素を際立たせるためにテーマに沿った適切な手法を選ぶべきだと学びました。誰に伝えるべき？業務で顧客向けのプレゼン資料を作成する機会が多いため、データの扱いや情報の順序に一層気を配る必要があると感じています。たとえば、導入価格と費用対効果を説明する場面で、利用人数や事業規模の話をしても伝えたい内容から逸れてしまう恐れがあることを考えると、今後はまず誰に何を伝えるべきかを明確にし、目的に沿った資料作成に努めたいと思います。

30代男性プログラム開発一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

振り返りで開く未来への扉

データ分析の意義は？データ分析のプロセスや考え方の重要性を改めて理解することができました。自分が何を目指し、そのために何を把握し、どのように行動すべきかという点を再考するきっかけとなりました。フレームワークはどう？今後は、学んだフレームワークや考え方をビジネスの現場で積極的に活用していく必要があると感じています。以前業務で行ったデータ分析を、今回習得した知識をもとに再挑戦し、実践を通して理解を深めたいと思います。知識を共有する？また、自分の理解度を確かめるためにも、学んだ内容を他のメンバーに伝えることが重要だと考えています。まずは、自身が学んだことを共有する場を設け、さらに他のメンバーもスキルアップできるよう、実践の機会を増やしていくつもりです。

30代男性金融サービス次長

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データ・アナリティクス入門

仮説×4W1Hで開く思考の扉

なぜ仮説が必要？データ分析の基礎として、仮説設定と4W1Hを意識した分析の重要性を改めて認識しました。特に、仮説設定はつい忘れがちであるため、意識的に仮説を立てることが重要だと感じ、今後の業務に積極的に活かしていきたいと思います。 4W1Hをどう捉える？また、データを活用した分析の機会が多い中で、仮説思考を特に大切にしていく必要があると考えています。これまで漠然と4W1Hを当てはめるだけに留まっていた部分を見直し、意識的に4W1Hを活用した分析を進めるよう心がけたいと思います。思考力はどう磨く？そのために、まずは論理的思考力の向上が不可欠と感じています。関連書籍を読み進めることで知識を深め、さらにビジネスフレームワークの習得にも努めていきたいと考えています。

50代女性会計その他

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データ・アナリティクス入門

自ら選ぶデータ分析の真髄

データ分析から何が学べる？データ分析を通じて、体系的な課題解決方法を学びました。実際に扱うデータは自ら補完する必要があるため、比較意識を持って必要な情報を選定するスキルを高めたいと考えています。応用力はどこから来る？また、業務全般に応用可能なフレームワークや思考パターンを習得できたと感じています。単一の業務でなく、思考が求められる多くの場面で今回の学びを実践し、常に意識を持って取り組んでいきたいと思います。課題対策は具体的に？違和感や課題に直面した際は、確認を含む仮説の立案やプロセスの細分化を意識して行いたいです。分析フェーズでは、比較を通じて実証を目的としたデータ抽出や多角的な視点からの提案を心掛け、より具体的な検証ができるようになりたいと考えています。

20代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

論点で切り拓く未来への挑戦

講義の反省点は？講義全体を振り返る中で、自己の意識に偏りがあったことを改めて実感しました。今後は、常に論点（イシュー）を意識し問い続けるとともに、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを活用し、MECEの原則に基づいて課題や問題を漏れなく、かつ重複せず整理しながら論理的に解決することを心がけたいと思います。日常業務の課題は？また、日常業務で直面する問題や課題については、経験や勘に頼るのではなく、データと事実に基づいた論理的な思考を徹底する必要があると感じました。そのため、常に論点を念頭に置き、ピラミッドストラクチャーやロジックツリーを用いて体系的に整理し、根本原因や真因にまでたどり着けたかを振り返りつつ、再発防止の仕組みを確実に運用していきたいと考えています。

50代男性自動車課長

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データ・アナリティクス入門

Excel実践で磨くデータ思考

データ分析の意味は？データ分析では、比較と独自の観点が価値を生むと感じました。基本的な内容でありながら、Excelでの実践的な手法を学ぶ中で、自分の思考プロセスが整理され、視野が広がったと実感しています。フレームワーク活用の秘訣は？今回学んだフレームワーク、たとえばファネル分析や3C、4Pなどを中心に活用したいと考えています。定期的に振り返りを行うことで、より効果的な比較ができるよう意識して取り組むつもりです。転職後の展望は？さらに、業務においても今回の学びを基礎として活用します。今後、データマーケティング職への転職が決まっているため、壁にぶつかったときは学んだフレームワークや思考プロセスに立ち返り、より広い視野で問題に取り組む方針です。

20代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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