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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

戦略思考入門

断捨離で生み出す業務効率革命

捨てる判断はどう見る？捨てる選択は、ただ単にマイナスなことではなく、成果を上げるために必要な判断であると理解できました。限られたリソースを有効活用するためには、捨てるという選択をする前に基準を設け、データなどを用いて実行することが重要だと学びました。断捨離の効果は現実？自分自身の業務においても、限られたリソースを最大限に活かすために断捨離を進めています。実践した内容は部下にも伝え、施策目標に向けてリソースを効果的に活用していく方針です。また、断捨離によって削減できた時間を数値化することで、捨てる選択の重要性をより明確に実感できると感じています。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

数字で読み解く未来への気づき

どんな切り口が有効？データはそのままでは価値を見いだすことができません。まずは全体像を把握し、いくつもの切り口から分解することで、グラフ化するなどして視覚的に整理してみる必要があると感じます。その上で、どういった単位で分解すればより意味のある情報になるのか、仮説を立てながら試行錯誤していくことが重要です。数字で見直しは？また、これまで経験則で行ってきた業務を、数字という具体的な形で捉え直すことで、いくつかの切り口から再度分析する機会が得られると思います。そうすることで、新たな気づきが生まれ、業務の質の向上や効率化につながる可能性を感じました。

30代女性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

ナノ単科で見つけた未来のヒント

現代情報の驚きは何？情報量が有史から2003年までのデータが、わずか2日間で生み出される現代は驚きを隠せません。これにより、何をインプットするかが重要なだけでなく、何をあえてインプットしないかという選択も大切な時代であると改めて感じました。学びや感じたことは？今回のナノ単科を通して学んだことや感じたことは、社内グループウェア向けにアウトプットしていきたいと思います。特に、Gemをはじめとするマネージャー機能の重要性を再認識できたことは大きな収穫でした。また、公私ともに複数のプロジェクトを並行して構築し、業務の効率化を進める意欲が高まりました。

40代男性課長

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データ・アナリティクス入門

数字だけじゃ語れない学び

複数仮説を考える？問題の原因を分析する際、データをもとに「なんとなくこうではないか」と推測しがちですが、仮説を組み立てるときは一つに決めつけないことの重要性を学びました。「本当にそうか」を証明するためには、多角的な視点から複数の仮説を検討する必要があります。数値の真意は？また、人に関する業務が多い中で、調整や面談などの場面では、業務の結果として出た数字を単に決め打ちしてしまう傾向があると感じました。今後は、出た数値をもとに幅広い仮説を立て、本当に改善が必要なポイントはどこかを見極め、より効果的な改善策につなげていきたいと考えています。

50代女性放送・メディア部長

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クリティカルシンキング入門

多角的視点で掘り下げる学び

複数視点ってなぜ大切？一つの切り口だけでなく、層別や変数、プロセスといった複数の視点からデータや現象を分類することの重要性を学びました。自分一人で思いつく切り口には限りがあるため、複数人で意見を出し合いながら、さまざまな切り口を共有していくことが大事だと感じます。開発現場でどう活かす？また、開発職として業務に取り組む際に、得られたデータや現象の原因を洗い出すプロセスで、この手法を活用できると実感しました。一人の視点では見落としがちな要因も、他者とのディスカッションを通じて幅広い視点を取り入れることで、より深く理解できると考えています。

20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

心に響くスライドの秘訣

スライドの意図は？グラフとメッセージが連動するスライド作成のプロセスや考え方が非常に印象的でした。通常、スライドはどうしても作成者の主観が反映されがちですが、各ページのメッセージと目的に注目し、聞き手にスムーズに伝わるための多角的な準備や第三者目線を意識することの重要性を再認識しました。ルーチン作業の意味は？業務においては、スライド作成やメールでのアナウンスといったルーチンワークが多くあります。特にスライド制作では、結論と背景、データやグラフ、仮説の考察など、各局面で伝えたい内容を聞き手が自然に受け入れられるよう努めたいと思います。

50代男性鉱業/金属部長

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クリティカルシンキング入門

問いの力で見える解決のヒント

解くべき本質は？今回のケースでは、分析に入る前に「本当に何が解くべき問題か」を明確に設定することの重要性を学びました。データをただ眺めるのではなく、目的や意思決定につながる問いを先に定めることで、分析の無駄が省かれ、その結果、解決策の質が向上することを実感しました。業務改善の鍵は？自分の業務でも、売上分析やCRM施策を検討する際、まず「何を解くべきか」を明確にする必要性を感じました。表面的な数字を見るだけでなく、「原因をどの要素に求めるか」という視点でイシューを設定することで、分析の効率が上がり、改善策も的確になると実感しています。

40代男性アパレル・ファッション係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない！データの真実

平均と偏差の活用は？データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。仮説と切り口は？業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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データ・アナリティクス入門

多角視点で捉えるデータの魅力

データ理解の原点は？今週は、データの理解を出発点とする学習に取り組みました。データとは、ひとつの側面だけでなく多角的に捉えるべきものであり、個人的な偏りを排して客観的に扱う難しさがあると感じました。判断の落とし穴は？また、データそのものの意味を正確に把握することと同様に、データを活用する目的を明確にすることも非常に重要だと思いました。迅速かつ効率的な業務が求められる場面では、あまりにも素早く判断しようとすると、過去の経験や似た事例に頼りがちになり、その結果、重要な要素を見落としてしまうリスクがあると実感しました。

50代男性情報サービス一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く業務改革

生成AIの仕組みを理解？生成AIは、事前に学習した膨大なデータをもとに、次に続く言葉を確率的に予測して回答を返す仕組みです。そのため、必ずしも正確な回答が得られるとは限らないという点に改めて気づかされました。資料作成の工夫は？資料作成や文書作成、さらにはアイデア出しの壁打ちツールとして活用したいと考えています。また、分析結果をもとにした改善策の検討にも利用したいと思います。業務効率化の秘策は？現在の業務では、顧客からのコスト削減の要求があるため、効率化できる業務や無駄な作業の洗い出しに役立てる意向です。

40代男性次長

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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。

30代男性一般社員／職員

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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。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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