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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

全2014件の振り返りを公開中

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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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戦略思考入門

捨てる決断が未来を変える

捨てる判断の意義は？捨てることを選択する重要性と、その判断基準について再確認できたと感じています。また、マイナス思考を改める必要性についても学びました。戦略を考える際には、単に利益だけでなくROIも意識し、昔からの惰性に惑わされずに判断することが大切だと考えています。さらに、苦手な分野は適切な人に任せる発想を持つことも重要です。苦手克服の手法は？一方で、捨てることや断ることが苦手な自分自身の性格や、業務が多様化している現状に直面し、優先順位を付けながら整理する必要性を改めて感じました。今後は、特に苦手な分野に関しては任せられる方法を模索し、創業前から続けている業務についても、判断基準に照らして取捨選択を進めていきたいと思います。

40代女性会長／社長

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データ・アナリティクス入門

数字のばらつきが描く成功のヒント

標準偏差の重要性は？実績分析ではこれまで、平均値を求めることで状況を把握していましたが、標準偏差を算出してデータのばらつきを確認することはできていませんでした。課題解決に必要な問題の特定には、データのばらつきを捉えることが重要であると気づいたため、今後はまずデータ全体のばらつきを算出し、大まかな傾向を把握してから詳細な分析に取り掛かるようにしたいと思います。エリア別売上の差は？また、営業実績の把握においては、従来は主に各時点の数値の差を比較する方法を採用してきました。今後は、売上が特定のエリアに偏っているかどうか、そしてその要因が何であるかをデータからしっかりと導き出すために、ばらつきにも注目しながら分析を進めていく考えです。

50代女性金融サービス課長

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クリティカルシンキング入門

データが語る学びのワクワク発見

どう切り口を見極める？数字の分析において、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、細かく分解し、どの切り口が有効であるかを見極める重要性を再認識しました。複数の視点でデータを分解すると、異なる結果が導かれることが印象に残っており、分析の際にはMECE（漏れなく、重複なく）を意識することが大切だと感じました。実務はどう評価する？実際の業務では、データ分析を行う機会は少ないものの、マーケターの提案内容を確認する際には、情報を細分化し、複数の切り口で評価する手法を取り入れています。また、トラブル対応においても、確認すべき事項がMECEになっているかを念頭に置きながら進めることで、より確実な対策を講じることができると考えています。

30代男性一般社員／職員

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アカウンティング入門

数字の裏にある成長戦略

財務の本質は何？財務状況を理解するためには、最終的な利益などの数字の増減だけでなく、その背景にある提供価値や事業内容の特性を正しく把握することが大切だと実感しました。これまでは、単に「増えた」「減った」といった数値の動きに目がいきがちでしたが、なぜそのような結果になったのか、しっかりと分析することの重要性を再認識しました。戦略はどう考える？また、自社の成長戦略や財務戦略を考える際には、自社が目指す将来像に加え、経済状況や世界の情勢も視野に入れて、最適な戦略を練る必要があると感じています。目標と実績の乖離については、わからないままにせず、現場の状況を確認して課題を明確にし、適切な修正策を導き出していくことが重要だと理解しました。

50代女性機械部長

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クリティカルシンキング入門

切り口一変！売上管理の新戦略

傾向をどう確認する？データ分析を行う際は、まずデータを細かく区切り、傾向が明確に見えるかどうかを確認します。傾向を捉えやすくするためには、区切る幅を調整したり、切り口を変える工夫が必要です。また、データの分類には、もれなくダブりなくという意味のMECEの原則を適用し、数値を的確に解釈できるようにしています。新製品の売上はどう？私の業務では、新事業製品の売上管理を担当しています。過去の売上データがないため、従来は目標に基づく売上金額の合計や案件ごとの進捗状況のみを把握していましたが、今回学んだ分析手法を活用することで、新製品に関する各項目や顧客属性、売上金額など複数の視点から、売上向上のための考察が可能になると感じています。

20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

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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クリティカルシンキング入門

振り返りが切り拓く未来への一歩

学びの成果を確認してる？ライブ授業では、6週間にわたる学びを総括することができました。一方、演習では、これまで習得した知識を効果的に応用しきれていないと実感しました。講義での指摘にもあったように、学びを真に身につけるためには、今後も反復トレーニングと振り返りが欠かせないと感じています。提案と自己成長はどう？また、顧客の課題を聞き、解決策を検討した上で提案・提言していく立場として、本講座で得た知識を十分に活かすことができると考えています。どの問いにどう答えるか、なぜその結論に至ったのかを意識してアウトプットし、それを周囲に伝える取り組みを続けたいと思います。日々の行動の結果を振り返りながら、継続的な成長を目指していきます。

40代男性情報技術/IT 係長／主任

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アカウンティング入門

数字が紡ぐ企業ストーリー

決算資料はどう読む？企業や事業の全体像、過去、未来について、損益計算書と貸借対照表を通じて十分に読み解けると実感しました。ニュースを見た際も、決算発表に意識的にアクセスし、具体的な数字を自分の目で確認することで、納得感が得られ、分析の精度を高めることができると感じました。また、一次情報に当たることの重要性を改めて認識する機会となりました。同業他社とどう比較？決算資料を基に、その企業の過去からの流れを紐解いたり、同業他社との比較を行うことで、立体的な理解を深めていきたいと考えています。その際、まずは自分自身でしっかりと考え、言語化することに大きな意義があると、今回の一連の演習やグループワークを通じて感じることができました。

50代女性スペシャリスト

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データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何？仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。どんなデータが大切？さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

30代女性航空/航空宇宙一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

伝わる力が未来を変える

伝え方の工夫は？今後、仕事で自分が伝える際に大切にしたいことが明確になりました。具体的には、一つのメールやスライドを作成する際、相手に伝わりやすいよう意識する習慣が身につき、これまで言語化できなかったもやもやが解消されました。この変化は、ピラミッドストラクチャーのような枠組みを活用して自分の考えを整理する機会を得たからだと感じています。フィードバックの活用は？また、これらの気づきをノートに記録し、日々見返すことにしています。上司や先輩にフィードバックを受けることで、チーム全体にもその工夫を共有し、活性化につなげたいと考えています。そのため、週次ミーティングで書類を確認する際、イシューを明確にすることを提案する予定です。

20代女性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践！仮説とAIで仕事革命

仮説実践の方法はどう？仮説を繰り返すことによって不確実性に対応する考え方は以前から頭の片隅にありましたが、具体的にどのように実践するかについてはあまり踏み込んでいませんでした。今回の学びを通じて、この手法の重要性を改めて実感し、まずは実際に試してみることが大切だと感じました。生成AIで効率化は？また、生成AIを活用した業務の効率化についても多くの示唆を得ました。予実管理や進捗管理など、細かい確認が必要な業務において、生成AIがうまく機能すればミスの防止や業務改善につながると考えています。私自身の業務改善活動の一環として、仮説を立てシミュレーションを行うことで、具体的な成果に結びつけられるよう取り組みたいと思います。

30代男性自動車一般社員／職員

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