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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

データ・アナリティクス入門

人それぞれの答えと自問の旅

どうして答えは異なる？グループワークの中で、同じお題であっても答えは人それぞれであるという点がとても印象に残りました。仮説検証の意味は？また、何度も仮説検証型思考や比較を意識し、何を伝えたいのかを明確にしないと、データの中に迷い込んでしまうことを痛感しました。これにより、思考の整理や論点の明確化の大切さを学びました。リサーチの焦点は？私の主な業務はリサーチであるため、最初にどの点を明らかにし、何を解決すべきかという点を強く意識する習慣を身につける必要があると感じています。成果の活かし方は？具体的な取り組みとして、自席のモニターに貼っている習慣化すべきことリストに、この学びを追記し、日々の業務に活かしていきたいと思います。

40代女性市場調査一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

基礎固めで次への一歩

データ分析の基礎は？今回の学習では、データ分析の基本に立ち返り、平均値の扱いやカテゴリ分類といった基礎定義の重要性を再認識しました。データの性質を正確に捉えることで、分析の目的が明確になり、価値ある洞察を得るための土台がしっかりと築かれると感じました。実践へ向かう準備は？現時点では、あくまで基礎の確認にとどまっていますが、この基盤が固まったことにより、次に学ぶ実践的な手法を業務に生かす準備が整ったと実感しています。今後、具体的な業務課題の解決につながる技術を一歩ずつ習得していくつもりです。応用事例はどうなる？なお、今回は具体的な応用事例や直接的な業務への連携は見出せませんでしたが、引き続き学習を進め、着実にスキルアップを目指していきます。

40代男性健康、フィットネス課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践で挑む！新時代の生成AI活用術

従来AIと生成AIはどう違う？従来のAIと近年の生成AIの違いについて学びました。生成AIは、文脈を理解しているのではなく、蓄積されたデータから次に来る言葉を確率で予測していることが分かりました。進化が著しい一方で、その仕組み上、苦手な部分も多く存在するため、注意深く理解することが重要です。最終的な判断は人間が行うべきであると感じました。実際はどう使うべき？まずは実際に使ってみることが必要だと考えています。業務においても、事実を元に仮説を立て、検証を繰り返すことで生成AIを効果的に活用するスキルを身につける必要があると思いました。さらに、プロンプト作成によって得られる回答が変化するため、目的に合わせたプロンプト作成を何度も試していきたいと感じました。

50代女性課長

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クリティカルシンキング入門

現状と理想のギャップを探る

問題の特定をどうとらえる？動画で過去を振り返る中で、問題解決の手順の一つである「問題の特定（WHERE）」について、十分に理解できていなかったことに気付きました。しかし、これは会社で言われる「現状把握」と同じ考え方であると捉え、現状やデータを細かく分解し、どこで問題が生じているのかを見極める作業だと理解しました。業務改善はどう進める？仕事上のトラブルが発生した場合や業務改善に取り組む際には、初めに理想とする姿（前提）と現状との違いを把握することが重要です。そのギャップそのものを問題と認識し、さらにどこに差が生じているのかを明確にするために要因分析を進めます。こうしたプロセスを経ることで、問題の本質に対策を講じて実行に移すことが可能になります。

30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

分解で見つける新たな気づき

なぜ分解するの？データを分析する際は、まず分解することで様々な視点から検証できる点が魅力的です。たとえ分け方に迷った場合でも、実際に手を動かして解析することで、分解前には気づかなかった新たな発見が得られます。全体をどう捉える？分解作業では、まず全体の定義を明確にし、漏れも重複もない状態で情報を整理することが不可欠です。具体的な手法として、層別分解、変数分解、そしてプロセスごとの分解が挙げられます。比較で何が分かる？月次データの分析においては、前月のデータとの比較が主流となっていますが、定例業務において手法が固定化しがちです。今後は、これまでと異なる視点からの分解方法を模索しながら、より柔軟な分析を心がけたいと考えています。

30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

データで魅せる学びの未来

平均と偏差をどう見る? データ解析では、代表値として平均値や分布の指標である標準偏差を用い、データの傾向や特性を把握します。また、平均値以外の代表値も存在するため、目的に合わせた適切な指標の選択が求められます。グラフ選びはどうなってる？さらに、データを可視化する際は、対象となるデータに合わせた最適なグラフを選ぶことで、情報がより分かりやすく整理されます。この基本的な解析手法は、事業性評価にも応用され、普段の業務に自然と役立てることができています。動画グラフは新しい？また、関連動画で紹介されていたグラフの中には、以前は使用したことがなかったものもありました。そのため、必要な際にすぐにグラフが作成できるよう、日頃から練習を重ねています。

40代男性製薬係長／主任

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データ・アナリティクス入門

課題解決の新たな羅針盤

プロセス分解で発見は？課題解決のプロセス（what, where, why, how）について学ぶ中で、総合演習などであまり意識していなかったプロセス分解の手法に新たな気づきを得ました。A/Bテストに関しては、IT業界での知識はあったものの、今後は条件を整えてしっかり活用したいと考えています。複数仮説の真価は？また、日常的に様々な判断を迫られる中ですぐに課題への対応策を考えてしまう傾向があるため、今回の研修を通じて問題や課題に対して、明確なプロセスを意識して複数の切り口からデータを分析する重要性を再認識しました。今後は、複数の仮説を検証して得られた知見を実際の管理業務に活かすことで、より効果的に課題解決へと繋げていきたいと考えています。

40代男性情報サービス部長

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マーケティング入門

ペインポイントがつなぐ成長のヒント

ペインポイントって何？ペインポイントという概念を初めて知り、大変参考になりました。特にタクシーのサービスが、利用者の苦労を的確に捉えていると感じた点が印象的です。また、ウォンツとニーズが「需要」と「供給」という言葉で捉えられることも、個人的には覚えやすく感じました。自動処理の悩みは？日々の業務で、月次資料の自動処理に多くの時間を要している点や、分析用の数字作成に時間がかかっている点が、企業全体のペインポイントであると実感しました。こうした背景から、経営層がデータ基盤の整備を進めようとしている理由が理解できました。今後、構築作業を進める中で、さらに具体的な点に踏み込む際にも、ペインポイントの意識を忘れずに取り組んでいきたいと思います。

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

切り口で見つけるデータの魅力

データ加工の魅力は？データの加工演習を通じ、切り口を変えるだけで見えてくる内容が大きく異なることを実感しました。特に、グラフ化することでデータが読み取りやすくなり、その特徴が一層浮き彫りになる点が印象的でした。切り口変更の要点は？その一方で、むやみに切り口を変えるのではなく、目的に沿った視点と方法を考えることが重要であると学びました。分解する方法としては、層別分解、変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるという3つのパターンがあることを理解しました。私の業務では月別の記事露出件数の分析を行っており、各月の露出の変動を目的に合わせた切り口で検討し、その特徴を把握しながらより良い実績に繋げる方法を考えることに活かせると感じています。

40代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

数値活用で切り拓く未来への道

平均値と標準偏差は？数字に関する理解がさらに深まりました。データ分析では、平均値と標準偏差を算出することで、より正確な分析が実現できると再認識しました。また、これまであまり触れることのなかった幾何平均という数式にも興味を持ち、今後は日常業務の中で使いこなせるよう取り入れていきたいと考えています。自動車市況はどう読み解く？さらに、担当している自動車市況に関して、輸入先やエンジンの種類（電気自動車やハイブリッド車など）を軸にデータを可視化することで、トレンドが明確になり、社内でも分かりやすい資料作成が可能になると感じています。グラフの種類についても、円グラフや棒グラフなど、最も伝わりやすい方法を工夫しながら進めていく所存です。

40代女性一般社員／職員

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戦略思考入門

データで支える勇気ある一歩

優先判断の秘密は？優先順位を明確にし、不要なものは思い切って捨てる判断が非常に大切だと感じました。不要な選択を行う際、経営陣への説得にエネルギーが必要になるものの、冷静な判断と勇気を持って一歩踏み出すことが求められると思います。また、やめる決断を下す場合は、データなど固い根拠を用いてしっかり裏付ける必要があると考えています。効率化の秘訣は？実際、他部署で実施している取り組みや、会議の議事録の活用、そしてAIの導入により従来の手作業を見直す事例などを参考に、自部署でも効率化に取り組みたいと思います。専門分野に依頼することで、本来必要のない業務を削減し、その分自分の業務効率を高める取り組みを進めていくことができると感じました。

40代女性課長

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データ・アナリティクス入門

比較が生む新たな気づき

分析比較の重要性は？今回の講義を通じて、分析の基本は「比較」にあると学びました。業務で調査データを扱う中で、過去のデータとの比較は無意識に行っていたものの、今回意識的に言語化することでその重要性を改めて実感しました。データ整理ってどう？また、データの要素を整理する方法も学び、意味のある値とそうでない値を見分けることの大切さが身に染みました。これまではその違いを意識していなかったため、新たな視点を得る良い機会となりました。比較で何が見える？今後は、業務において製品の売上や調査結果、製造パラメータなどさまざまなデータを扱う際、必ず過去の事例や他社のデータと比較し、違いを明確に伝えることを心がけていきたいと思います。

30代男性食品製造一般社員／職員

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