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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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高い
に関する学び

全829件の振り返りを公開中

高い

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

巻き込む力で未来を切り拓く

どんな学びがあった？ 6週間の学びを振り返ることで、頭の整理ができました。変革を推し進めるリーダーになるために、周囲を巻き込む方法や必要な素養について再確認できたのも大きな収穫です。特に、エンパワメントに苦手意識があったため、ロールプレイでの評価面談での振る舞いが貴重な経験となりました。チームの可能性はどう？プロジェクト開始時には、メンバーのスキルや過去の経験を把握するヒアリングを実施していましたが、その際にキャリア観や今回の案件を通じて得たいスキルについてもすり合わせを行いました。さらに、メンバーの要望を聞くだけでなく、自分の視点から選択肢を提案することで、彼らの可能性を広げ、より高い視座を持ってもらえるよう支援していきました。

30代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

学びも仕事もAIで変革

AIの可能性は？ AIの具体的な活用方法の例が示されたことで、実際にAIを使ってみようというハードルが下がったと感じています。まずは、メールの下書き作成やリサーチでの論点整理など、身近な作業から試してみようと思います。また、創作活動においても趣味の一環として楽しめる可能性が広がったと実感しています。会議の課題にどう？現在、私は新しい業務要件をシステム化して導入するプロジェクトに携わっています。複数の業務システムの担当者が関わるため、会議が非常に多く、会議調整や議事録作成、論点整理、課題抽出などの負荷が高い状況です。こうした中で、生成AIを活用して情報の周知や議事録、論点整理を効率化し、より効果的な運用を目指していきたいと考えています。

40代男性係長／主任

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戦略思考入門

本当の強み、ここに見える

顧客ターゲットの見直しは？差別化について考える際、まず自社が対象とする顧客を明確にし、その顧客にとって価値のある施策を実施する必要があります。こうした施策は、競合他社が簡単には模倣できない点が重要であり、同時に自社のコスト構造や持続可能性についても十分に検討する必要があります。組織力向上は可能？また、初めて知ったVRIOというフレームワークですが、よく考えてみると既に活用している部分があると感じました。自社の強みをVRIOの観点から見直すと、「模倣困難性」には高い評価が得られる一方で、「組織」の部分が弱いと捉えられます。組織力を向上させることができれば、一気に成長が期待できるものの、その実現は非常に難しい課題だと考えます。

40代女性取締役／役員

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データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める？これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。どう観察すれば精度？また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

40代女性高等教育/アカデミア係長／主任

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マーケティング入門

顧客の声で開く未来のヒット戦略

既存の戦略はどう？企業の成長は新商品の開発だけでなく、既存商品のターゲット層を見直すことで新たなヒットを生み出す可能性に気づかされました。そのため、自社商品の強みや特徴を正確に把握するだけでなく、顧客の声や具体的な使用シーンを丁寧に観察・分析することが不可欠であると感じます。これらの知見をもとに、ターゲットに合わせたプロモーションを一貫して展開することの重要性を改めて実感しました。顧客視点で改善は？また、自身の業務においても、顧客視点を徹底する必要性を感じました。商品企画の段階から「誰に、どのようなシーンで響くのか」を考え、顧客の声や利用シーンを深く観察・分析することで、より確度の高い企画立案に活かしていきたいと思います。

30代女性食品・飲料一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

未来に羽ばたく学びの力

生成AIはどう予測する？生成AIは、人間と同じように意味を理解しているのではなく、次に続く単語を統計的に予測していると考えられます。一方で、文脈を読み取り、推論を行う能力もあるため、生成AIに何ができるか、何が苦手かを検証するためには、どのような問いかけが適切かを自ら考える必要があります。その過程では、物事を分解し、比較するという思考力が重要な役割を果たします。問いかけの進め方は？このような生成AIの本質を理解した上で問いかけを行うことが求められます。単に疑問に思ったことをそのまま質問するのではなく、生成AIの長所と短所を把握し、自ら分解と比較を意識することで、より精度の高いプロンプトを作成することが可能となります。

30代男性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で切り拓く未来

不確実性はどう捉える？ VUCAの定義を学ぶ中で、不確実性が高い環境ではプロトタイピングを通じた仮説検証が学習サイクルの高速化につながり、成功確度を高めることに気づきました。AI活用においては、壁打ちとしての一過性の意見に留まりがちな点が見受けられ、今後の学びのポイントとして意識する必要があると感じています。新規投資の仮説検証は？また、比較的大型のインフラ案件を扱う現場では、不確実性が全く無いわけではありませんが、他業界ほどのスピード感は求められません。たとえば、プロジェクトの新規投資検討においては、優先仮説を立て、その仮説が検証されることでさらに検討を進めるという仕組みで、AIを有効に活用していきたいと思います。

50代男性部長

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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。

40代男性レジャー/旅行部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

学びが未来を開く瞬間

AI生成の確認は？ AI生成文章は、情報の整理や下書き作成において高い精度を発揮する一方で、文脈の誤解や事実の誤りが生じる可能性があります。そのため、創造性や専門的な判断が求められる場合は、必ず人の確認を経て補完することが品質向上につながります。すなわち、そのまま使用するのではなく、必ず人の目でチェックし、必要に応じて手直しを行うべきです。政策資料の見極めは？また、政策資料は情報量が膨大なため、必要な部分を抽出するのが困難です。しかしながら、法案の要約や論点の整理、想定Q&Aの作成など、様々な場面で有効に活用できます。情報収集と下書き作業を迅速化することで、最終的な判断や対外対応に専念することが可能になるでしょう。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

立ち止まる勇気が仕事を変える

なぜ急がず考える？講義を通して、問題に直面した際にすぐに結論を出すのではなく、一度立ち止まり、自分の考えを客観的に見直すことの大切さを実感しました。事実と解釈を明確に区別し、前提や思い込みを疑うことで、本質的な課題に気づくことができる点が印象的でした。また、他者の視点を取り入れることが、より良い判断へと繋がるという学びも得ました。どう対処すべき？この経験を、仕事でのトラブル対応や業務改善の際に活かしたいと考えています。原因を早合点せず状況を整理し、周囲の意見を取り入れることで、判断ミスや手戻りを減らす工夫をしていきたいです。冷静かつ客観的な姿勢を保つことで、効率的で質の高い仕事の実現に繋げられると期待しています。

20代男性電気・電子機器製造一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説が切り拓く試作の挑戦

プロトタイピングの意義は？仮説をもとにプロトタイピングを進める重要性が身にしみました。仮説を立てる力と、適切な時間と労力をかけてプロトタイピングすることの両面が大切ですが、特に後者の取り組みには高いハードルを感じました。仮説の活かし方は？また、「仮説」という表現が非常にしっくりきました。これまでの業務では、担当者が変わるたびに過去の検討から一度切り離されることが多かったのですが、仮説とプロトタイピングの考え方を取り入れることで、過去から現在までの検討の流れを継続して活用できると感じました。具体的には、事実と仮説を明示し、仮説の検証結果を振り返りながら、新たな仮説を立てて試作に取り組むことが重要だと思います。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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戦略思考入門

数字とデータで説得！優先順位術

根拠はどう示す？優先順位を設定すること自体には誰もが納得するものの、その根拠や道筋を誰もが理解できるように示すのは非常に難しいと感じました。特に、高い視野で数値的に判断できると説得力が増すため、数値だけで判断に結びつかない場合には、客観的なデータなどをいかに提示できるかが重要だと実感しています。優先順位の複雑さは？また、自社においてはサービスやデータの範囲が広いため、複数の部門にまたがる状況では優先順位の付け方自体が一層複雑になります。そのため、単に収益性の視点だけでなく、模倣されにくい独自性の観点など、様々な視点を取り入れることで、多くの人が納得できる判断基準を構築する必要があると改めて考えました。

40代女性一般社員／職員

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