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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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に関する学び

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本

マーケティング入門

対面で引き出すお客様の真心

どうして深掘りする？顧客のニーズを正確に捉えるためには、顧客が不満に思う点を深く掘り下げる必要があると学びました。実際、顧客自身が気づいていない点も、アイスブレイクを交えながら信頼関係を築くことで、従来の不満以外の情報を引き出せる可能性がある点が印象に残りました。訪問の意義は何？自社商品の改善点を模索する中で、今後は顧客先を訪問した際に、信頼関係がすでにある方と個別にお時間をいただき、ざっくばらんに不満やご意見をお聞きしたいと考えています。また、他の社員からも、顧客先で得た不満の情報を収集して、全体の改善に役立てられればと思います。なぜ対面が必要？最近ではリモート会議で済ませるケースが増えていますが、やはり対面での会話でしか本音を引き出せないのかという疑問が残ります。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング部長

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クリティカルシンキング入門

疑問が導く、成長の軌跡

問いの本質をどう捉える？普段の業務で、単に流されるのではなく、しっかりと問いを立てて考え抜くことの大切さを学びました。急な案件が舞い込む状況でも、イシューリストを作成して自分なりに整理し、冷静に対応する意識が身についたと感じています。認識合わせの秘訣は？また、会議や資料作成の際には、常に目的や方向性、意味を問いながら認識合わせをすることで、無駄な議論を避け、効率的なコミュニケーションが実現できると実感しています。オーナーシップをもって自分の考えを疑いながら、改めて本質を追求する姿勢が重要です。成長と改善の秘訣は？さらに、考えるための時間を意識的に確保することで、自己成長や業務改善に繋がることを実感しました。これからも常に疑問を持ち続け、学びを深めていきたいと思います。

30代女性航空/航空宇宙一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の声で感じるAI進化の挑戦

AIの定義ってどう？『人間の知能を模倣し、拡張していく技術』という定義が、AIに対する理解の基本であると感じました。また、ある企業のAI発展予測では、組織のマネジメントが可能なレベルまで発展するとの見込みもあり、生成AIを取り巻く環境について常に注視していく必要性を認識しました。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルが非常に重要であると実感しています。生成AIの可能性は？また、生成AIを自社業務の効率化に活かす可能性を検討する中で、特化型を含むさまざまな生成AIツールが登場している現状に注目しました。今後も周辺情報の収集を継続し、自社や部署で実用的なツールが見つかれば積極的に共有することで、生成AIに関する情報感度を向上させ、業務改善へと繋げ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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クリティカルシンキング入門

誰もが共感する学びの瞬間

文章作成の基本は？他者にわかりやすく伝えるための文章の基本を学びました。主語と述語の正確性や一文の長さに注意することで、基本を徹底し、簡潔で明瞭な文章が作成できることを再確認しました。伝達のポイントは？文章自体をわかりやすくするだけでなく、相手にとって重要な観点を想像し、何を伝えるかを考えることも肝に銘じるべき重要なポイントだと感じました。提案改善の視点は？また、クライアントに対する改善提案を行う際には、クライアント内で役割や立場が異なる複数の方々がいることを踏まえ、それぞれの観点を整理する必要があります。そして、各観点から重要だと感じる点を網羅的に説明できるかどうかをチェックリストとして活用することで、提案の品質を高めることができると考えています。

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

事実に基づく問いの軌跡

問題設定はどう考える？実践を通じた経験から、問題設定に慎重になることの重要性を改めて感じました。すぐに手をつけた問いでは、誤った方向へ進み、後に検討・実行する対策案の効果を損なってしまう可能性があると考えています。そのため、データを丹念に分析し、事実に基づいた問いを立てることが大切だと実感しました。職場環境改善はどう考える？また、職場環境の改善を目指す会議に参加し、定期的に行っているアンケート調査を通じて取り組みを進めています。私はアンケートの実施と結果分析を担当しており、これまでは全体的な傾向のみを捉えるにとどまっていました。今後は、年代などの属性別に詳細な分析を行い、新たな課題や本質的な問題を見出すことで、より良い職場環境の実現を目指していきたいと考えています。

30代女性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

根本原因に気づく学びの瞬間

なぜ根本原因を追究する？今週のクリティカルシンキングの講座では、問題解決において表面的な対策ではなく、なぜ問題が発生しているのかという根本原因に注目する重要性を学びました。単に一時的な解決策に飛びつくのではなく、問題の背景をしっかりと分析し、再発防止につながる本質的な対策を考える必要性を実感しました。どうして改善が必要なの？また、人事や労務の実務においても、たとえば「残業が多い」「有休が消化されない」といった相談に対して、単に働き方の調整を促すだけでなく、部署別や業務内容、従業員の属性などさまざまな要素を細かく見直すことが求められます。それぞれの要素を分解して根本原因に基づく改善策を提案することで、より効果的で持続可能な職場環境の改善が実現できると感じました。

50代女性一般社員／職員

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戦略思考入門

計画と挑戦が未来を変える

目標達成の秘訣は？視野を広げ遠いゴールを設定することは、目標達成において非常に重要です。最終的なゴールに向かっては、最短かつ最速で到達する努力が欠かせません。進む途中で障害が現れた場合は、避けるか乗り越えるかの判断が必要になり、時には独自性を発揮することも大切です。限界がある中で、何を実行するかを取捨選択することが成功への鍵となります。問題解決の道筋は？また、業務改善の現場やQCサークルでは、自分自身や自部門に留まらず、問題が発生している全体の状況を見渡すことが求められます。短絡的な対策に終始せず、根本原因から問題を解決できる方法を模索する姿勢が重要です。実行に移す際には、対策に優先順位をつけ、計画的に取り組むことで効果が最大限に発揮されます。

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

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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データ・アナリティクス入門

比較が導く成長のヒント

比較の本質を問う？分析の基本は「比較」にあると認識しました。以前は、予算と実績や先月と今月、さらには異なるセグメント同士の比較を無意識に行っていたものの、本質的な意味を正しく理解していたとは言い難いと気づきました。今後は、比較する対象を明確にし、その結果として目的が達成できることを確実に担保しながら進めたいと感じています。どの比較が課題解決？また、実務においても、目標との比較やその内訳の分解を行う機会は非常に多いです。単にデータを提示するのではなく、何を比較すれば課題改善に向けて一歩前進できるのかをはっきりさせながら進めることが重要です。さもなければ、データを示すだけで満足してしまい、何も判断できない状態に陥る恐れがあります。

30代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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戦略思考入門

数字で見極める捨て方改革

なぜ捨てるのが難しい？これまで、自分は捨てることを非常に難しく考えていたという実感を改めて持ちました。過去からの関係性を重視するあまり、本当に必要なものとそうでないものを見極めることが難しかったのだと思います。どうやって選び取る？しかし、今回、明確な判断基準として数値やデータを用い、何を優先し何を捨てるのかを選択することが可能であると気付きました。売上拡大や利益率向上を目指して多くの改善テーマに取り組む中で、従来から掲げてきた改善テーマについても、意味を再検証する必要性を感じています。具体的には、以前から実施していた特定のコスト削減策について、他の施策と数値やデータで比較し、優先順位の低いテーマは見直す判断に至りました。

40代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる自分の可能性

プロンプトの精度は？ AIのアウトプットの質は、入力するプロンプトの精度に大きく依存することを改めて実感しました。今回の講座では、業務だけでなく日常生活においても自分の言葉で答えを整理し、考えることの大切さを学びました。これにより、生成AIの活用方法をより具体的にイメージできるようになり、実践に移していきたいと考えています。競合分析の工夫は？また、競合他社分析においては、複数のデータを組み合わせることで多角的な視点から分析を行い、従来のアイデアとは一線を画す解決策を検討する手法が有効であると感じています。さらに、各業務の本質を見直しながら生成AIを取り入れることで、より良い業務改善に繋げる可能性を秘めていると実感しました。

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

実例でわかる抜け漏れゼロの分析術

抜け漏れチェックはどうする？分析の要素を検討する際、抜け漏れや重複がないかどうかを意識することがとても重要だと感じました。これまで、何気なく分析要素を挙げていたため、知らないうちに抜け落ちたり、同じ内容が重複してしまったりするケースがあったと思います。今後は、ロジックツリーなどの手法を活用し、適切かつ網羅的な分析要素を抽出できるよう努めたいです。売上向上に本当に効く？また、離職率の改善や売上増加といった課題に対して、今回の学びが有効に活かせると感じています。動画で紹介されていたように、離職の原因分析や売上向上のために何がネックになっているのかを明確にすることで、具体的な対応策を検討する際の手助けになると考えています。

20代男性課長

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