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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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生成AI時代のビジネス実践入門

未知を切り拓くAI活用術

生成AIに何が求められる？生成AIは、汎用性の高い分野において一定以上のレベルの回答を示してくれるため、手軽に問い合わせることで共通のテーマや特徴を抽出し、メリットやデメリット、さらには判断基準の提案を得ることができます。しかしながら、最終的な判断は必ず人間に委ねられているため、利用者自身の読解力や判断力がますます重要になります。新領域への挑戦はどのよう？また、現在業務で新しい領域に挑戦する中、未知の業界情報や技術情報に直面する機会が増えています。従来はネット検索を活用していた情報収集も、今後はまずAIに置き換えて活用することを考えています。ただし、AIが提供する情報については出典を必ず確認し、最終的に自分自身のアウトプットとして責任を持てるよう、内容を十分に精査して取り扱うことが求められます。

30代男性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

視線で魅せる！分かりやすいスライドづくり

スライドの工夫は何？スライド作成時の視覚化について、資料作成時に文章とグラフをただ配置するのではなく、読み手の目線の動きを想像しながら、伝えたい内容とその根拠となるグラフの位置を工夫することが重要だと感じました。この方法によって、スライドを見た瞬間に、読み手に余計な考察を促すことなく、要点がすぐに伝わる効果が期待できると考えています。社内視点の見直しは？今週は、普段から意識している営業や人事の視点を再確認する機会となりました。全社員向けの施策案内を作成する際、文章が多くなりすぎないよう、グラフを根拠として配置することで、より明確に内容が伝わると感じました。直近で予定している研修資料の作成においても、文章が過剰になっている部分があるため、現状を見直し、スライドの構成を再検討していきたいと思います。

30代女性一般社員／職員

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マーケティング入門

現場で磨く！顧客視点の極意

体験で何が学べた？自らが同じ環境に身を置くことで、真のニーズを引き出すという学びがありました。その経験から、自分が自然に心掛けていた考え方が正しいと再確認できた一方、ペインをゲインに変える視点が欠けていたことに気づかされました。何に注力すべき？顧客のニーズを把握するため、カスタマージャーニーを丁寧に実施し、これまで見落としていたペインポイントを洗い出すことの重要性を感じています。その上で、見つけたゲインポイントに基づいて、今後どの方向に力を注ぐべきかを提言していきたいと思います。どのデータが鍵？また、マーケティングでは裏付けとなる指標やデータを収集し、分析を行うことが不可欠です。これらの情報をどのように効果的に収集しているのか、その方法と手法についてさらに学んでいきたいと考えています。

50代男性情報技術/IT 部長

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データ・アナリティクス入門

固定観念を打破する新視点

固定観念はどう対処すべき？今週の講義では、マーケティング分野に関して既に知っている内容も多く取り上げられましたが、知識があるがゆえに陥りがちな固定観念に注意する必要があると感じました。これまでの経験から「おそらくこれが原因」と考えてしまう傾向がありましたが、フレームワークを活用し、自分が持っていない視点から再確認することの重要性を再認識しました。多角的判断はどう進める？また、マーケティング施策の検討時には、自社や自分自身の状況だけに注目しがちですが、競合や市場といった複数の観点から総合的な判断を行うことが大切だと実感しました。さらに、複数の選択肢の中から意思決定をする場合、判断基準を点数化し合計点で評価する方法が合理的であるとの知見も得たため、今後の実践で積極的に活用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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データ・アナリティクス入門

データ分析をもっと身近に感じよう

比較分析の考え方とは？分析とは比較であるという考え方には改めて納得しました。特にビジネスの現場では、目的に応じて分析のアウトプットが変わるため、前提条件の確認を怠らないよう心がけたいと思います。データ分析の意識法は？日常業務でデータに触れる機会が多いですが、まずは仮説や問いを立て、目的に沿った分析を意識したいです。データ分析自体を目的とせず、次の提案につながるアウトプットを目指します。仮説を立てる重要性について正しい仮説や問いを立てるためには、現状把握や周りとの意見交換を徹底し、怠らないようにします。ビジネスのゴールから逆算してデータ分析を行い、常に目的を忘れないようにします。また、データの整理や可視化についても学び、分析の全体的な流れをスムーズに進められるようにしていきたいです。

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

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは？今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。数値の視覚化は？業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。成長率評価はどう？一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

50代女性部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

未来を切り拓く学び体験談

文章印象はどう変わる？生成AIで作成した文章の印象を変える際、印象や感覚の違いを明確に言語化する指示が重要であると再認識しました。最終確認では、自分自身の評価視点を持ち、目的に即した適切な文章表現に仕上がっているかを確かめることが大切です。リサーチはどう進む？また、リサーチにおいては、情報収集の具体的方法を指示することで、時間の短縮と目的に沿ったアウトプットを実現できると実感しました。学習プランはどう評価？研修テーマに沿った学習プラン（シラバス等）の迅速な作成も、納得のいく成果に直結していると感じています。職場活性はどう役立つ？さらに、キャッチコピーの案を複数提案してもらえるだけでなく、実際の職場活性化にも役立つ具体的な実践プランが示される点が非常に魅力的でした。

50代男性電気・電子機器製造次長

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クリティカルシンキング入門

伝わる秘訣は論理の整理

論理整理の秘訣は？正しい日本語を用い、論理的な構造で情報を整理することが、相手に伝わりやすい文章や説明を作成する上で非常に大切だと理解できました。自分の思考において、論理が飛躍してしまう原因は、情報の構造化が十分にできていないためであると改めて実感しました。実例で何が見える？この気づきは、プレゼン資料の作成、メール文の作成、会議での説明、質疑応答、さらには意思決定の際にも大いに役立つと感じています。特に、目的に沿った課題設定を行い、批判的な視点も交えながら情報を整理することの重要性を強く意識するようになりました。今後の展開は？今後は、アウトプットの結果を通じて相手の反応をしっかり確認し、正しく考えが伝わっているかどうかを判断しながら、さらなる発展を目指していきたいと思います。

40代男性情報技術/IT 係長／主任

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データ・アナリティクス入門

なぜから始まる問題解決の旅

なぜ問題を多角的に見る？何か問題を見つけたとき、私はまず「なぜ」から考え始める習慣がありました。しかし、目についた問題だけにとどまらず、「何が問題か」や「どこに問題があるのか」を俯瞰的に把握することで、より適切な判断へとつながると感じています。そのため、ロジックツリーを活用し、全体を漏れなく整理する方法を取り入れることで、原因や最適な解決策を見出す意識を持つようにしています。どう改善策を探る？また、たとえば営業利益が想定を下回っている新サービスについては、結果を細かく分解して原因を探る試みを行いたいと考えています。販促に過度な投資が行われているのか、客単価が低いのか、固定費が目標値を超えているのかなど、広い視点で状況を確認することで、改善すべき点を具体的に見つけ出すことを目指しています。

30代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

整理の魔法！ロジックツリー術

全体像はどう把握？ロジックツリーを用いることで、全体を俯瞰して物事を捉え、抜け漏れなく整理する手法を学びました。同時に、細かく分割する過程で目的そのものに偏らず、重要な要素を見逃さないバランス感覚の大切さも実感しました。学びをどう応用する？これらの学びは、データ移行のプランニング時のプロセス分割や、データ分析において対象項目の洗い出しと重要度付け、プロジェクト体制の整理、また予算計画時の項目洗い出しなど、業務のさまざまな場面で応用できると考えています。具体策はどう実行？具体的な行動としては、まずスコープを決定する際にチェックツールを活用して抜け漏れがないかを確認し、プロセス整理の際にはロジックツリーを使って複雑な要素を分かりやすく簡素化する取り組みを行っていきたいと思います。

30代男性病院／ヘルスケア課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生がつむぐ学びの軌跡

AI文章はどう評価？文章の整合性については、AIが出力する文章はヒトの評価が不可欠であると感じます。AIはアイディアの提示に優れている一方、示された情報をもとにヒトが本質に迫る思考を行うことが必要です。加えて、データの真実性を追求し、図式化などを通じて内容を理解することが求められます。 AI調査は信用できる？知的財産分野では調査業務が多くにわたり、特に特許情報の膨大なデータを対象とした調査においては、AIの活用により調査効率が向上することが見込まれます。しかしながら、出力された調査結果が本質に迫っているか、また誤りが含まれていないかを十分に検証することが重要です。そのため、調査結果に対してAIが根拠を示し、引用文献を明示するなど、ヒトが容易に確認できる環境の整備が不可欠だと考えています。

40代男性製薬課長

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

理論と感覚で切り拓く実務術

文字で感じた理論は？リーダーのパスゴール理論について、普段は感覚で行っていたことを文字や文章にすると、その難しさが実感できました。同時に、理論を実務に当てはめることの大切さを改めて認識しました。部下の環境はどう見る？また、部下の環境要因や適合要因を、単なる感覚ではなく具体的な視点で捉えながら検証していく重要性を感じました。論理で捉えた効果は？普段は感覚に頼っていた部下の適合要因も、環境要因と合わせて論理的に分析することで、より効果的なアプローチが可能になると考えます。さらに、実務において環境要因をどのように活かして問題解決につなげるかを模索することの必要性を、AIコーチングで学んだ内容から再確認しました。付け加える意見は？その他、特に付け加える意見はありません。

40代女性健康、フィットネス係長／主任

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