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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822件の振り返りを公開中

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生成AI時代のビジネス実践入門

対話で磨く実践学習の魅力

AIの体感はどう？ AIは、実際に触れてみることが何よりも大切だと実感しました。座学で学ぶのも良いですが、実際の対話を通じてAIからのレスポンスを体感することで、理解がより深まり、活用への抵抗感が軽減されました. 議事録作成はどう進む？最初に、議事録の作成に取り組んでみました。初めはしっくりとした成果物が得られなかったものの、対話を繰り返しながら追加の指示を加えることで、徐々に内容が改善されつつあります. 組織変更への対応は？また、期末に伴い社内での組織変更や新任者の増加により、育成や若手の対応についての相談が増えてきました。一般的な意見かもしれませんが、現代の状況にマッチした回答が得られ、大いに参考にさせてもらっています.

40代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

課題解決の新たな羅針盤

プロセス分解で発見は？課題解決のプロセス（what, where, why, how）について学ぶ中で、総合演習などであまり意識していなかったプロセス分解の手法に新たな気づきを得ました。A/Bテストに関しては、IT業界での知識はあったものの、今後は条件を整えてしっかり活用したいと考えています。複数仮説の真価は？また、日常的に様々な判断を迫られる中ですぐに課題への対応策を考えてしまう傾向があるため、今回の研修を通じて問題や課題に対して、明確なプロセスを意識して複数の切り口からデータを分析する重要性を再認識しました。今後は、複数の仮説を検証して得られた知見を実際の管理業務に活かすことで、より効果的に課題解決へと繋げていきたいと考えています。

40代男性情報サービス部長

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アカウンティング入門

実践に生きるナノ単科の学び

ライブ授業で何を実感した？ライブ授業を通じて、ナノ単科の期間中に学んだ知識が実践的に活用できると実感できたため、受講して本当に良かったと感じています。人件費の整理方法は？また、人件費のP/L計上について、「売上に直接かかわる人は原価、バックオフィスなど基盤を支える人材は一般管理費」という整理の仕方を学ぶことができました。これにより、社内の新規事業開発における競合分析や収益計画の立案に、より実践的な視点で取り組むための基礎が整ったと感じています。これからは、事業内容と提供価値をしっかり理解し、財務諸表上でどのように反映されるのかを読み解きながら、競合との差異を分析し、提供価値に紐づいた収益計画が立てられるよう努めていきたいと思います。

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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データ・アナリティクス入門

グループで磨く分析力

受講を通して何を感じた？ 6週間の受講を通じ、思っていた以上にデータ分析の考え方を学ぶことができ、私自身の行動指針に影響を与える貴重な気づきを得ることができました。普段業務で扱っている技術系のデータ分析とは異なるプロセスながら、ビジネス課題に対してデータを根拠に仮説を立て、検証し、原因を特定して示唆を導く流れに強い興味を持ちました。学びをどう実務へ？一方で、学んだ知識を実務にどのように落とし込むかという点では難しさも感じました。しかし、グループワークを通して自分の考えを整理し、他の受講生の意見を取り入れる経験は、どのような業務においても非常に大切だと実感しています。今後も議論を楽しめる環境を積極的に作り出していきたいと考えています。

30代男性土木工学一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

データが拓く未来への挑戦

壁に挑む心は？総合演習では長期戦に挑戦し、途中で何度も壁にぶつかった印象です。事例を通じて学ぶうちに、自分自身がどのような場面でデータ分析を行うのかを想像することが難しく、実際に自分の業務に応用する際には、どのステップで何を使えばよいのか悩むことが多かったです。この経験から、自分の理解がまだ十分でないと感じざるを得ませんでした。データ活用の工夫は？どの業務においても、データを活用することは重要だと実感しています。数値で示される情報は直感的に理解しやすい一方で、それ以外の情報もアンケートなどを活用して定量的に評価する努力が求められると確信しました。今後は、さらにデータと向き合い、適切に扱う手法を身につけていきたいと考えています。

30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

生成AIで拡がる学びと働きの未来

生成AIの進化をどう学ぶ？生成AIの進化の歴史や、その背後にある技術の進展について学ぶ機会があり、非常に有意義でした。また、グループワークを通じてほかの受講生がどのように生成AIを活用しているかを知ることができ、参考になりました。学んだ知識をどう活かす？今回学んだ基礎知識を今後の業務に生かし、引き続きさまざまな生成AIに触れて、それぞれの特徴を活用できるようにしたいと考えています。業務の効率化を図るだけでなく、壁打ちや資料作成以外の活用場面を見つけ、さらに広い視点で活用を模索していきたいです。働き方の未来はどうなる？生成AIが進化する中で、人間の働き方がどのように変化していくのか、今後も注視していきたいと思います。

20代女性一般社員／職員

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マーケティング入門

忙しくても学べる！効率的オンライン学習の魅力

「ナノ単科」の教材はどんな内容？オンライン学習サービス「ナノ単科」を受講した感想です。分かりやすい教材と実践的な内容で、多忙な毎日の中でも効率的に学習できました。特に、具体的な事例や課題を通じて学ぶことで、自分の仕事に直結する知識を得ることができました。講師のアドバイスが意識を高める？また、講師の方々の説明が非常に分かりやすく、意識を高めるためのアドバイスやフィードバックが励みになりました。グループディスカッションもとても有意義で、他の受講生の意見から新しい視点を得ることができました。忙しいビジネスパーソンに最適？この「ナノ単科」は、忙しいビジネスパーソンにも最適な学びの場であり、今後も活用していきたいと思います。

30代男性食品・飲料係長／主任

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アカウンティング入門

実例で学ぶ企業数字の秘密

具体例の意義は？オリエンタルランドという身近な企業を具体例として教えていただいたおかげで、実際の数値と比較しながら、非常にイメージしやすく学ぶことができました。これにより、自分が想像していた通りの点と、異なる部分の理解が深まり、学びに繋がったと感じています。今後の進む道は？今後の取り組みとして、まずはオリエンタルランドだけでなく、他の身近な企業の財務諸表も参考にしながら、さらに知見を高めたいと考えています。また、自社の財務諸表を正しく読み解けるよう、知識とスキルをしっかりと身につけることを目指します。そして、まずは月次締め後、翌月初旬までに必要な数値を算出できる仕組みを構築し、財務諸表の作成に取り組んでいきたいと思います。

40代男性スポーツ会長／社長

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戦略思考入門

戦略思考の土台を築く挑戦

戦略ツールで何を学ぶ？ SWOT分析、3C分析、PESTなどのフレームワークを学んだことで、内外の環境を捉える視点が広がり、戦略の土台構築について理解が深まりました。どのようなツールが戦略策定に役立つのか、具体的なイメージを持つことができました。技術戦略の意義は何？さらに、担当領域における技術戦略の基盤作りにこれらのフレームワークが有用であると感じ、どのような課題やチャンスが存在するのか、改めて考えるきっかけとなりました。実践の展望はどう？今後は、実際に3C分析、SWOT、PESTを活用し、業務改善や具体的なシナリオの構築に挑戦することで、技術開発提案書作成の背景となる土台づくりを進めていきたいと考えています。

40代男性医療機器一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

平均を極めるデータ思考

どの平均値を選ぶ？どのような状況でどの平均値を使うべきかについて学ぶことができ、非常に有益でした。今まではさまざまな種類の平均値を扱ってきましたが、加重平均や幾何平均を利用する理由については深く考えたことがありませんでした。今後は、背景にある意図を意識し、何のため、なぜその平均値を選ぶのかを明確に捉えたいと思います。また、より適切な平均値を選択できるよう努めたいと考えています。データの見方は？一方、データ分析においては定性分析の要素が多いことから、平均値を用いる際にはデータの読み解きに十分な注意が必要です。業務に活かすためには、どの視点からデータを捉えるか、そして他の視点が存在しないかを検討することが大切だと感じました。

40代女性課長

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アカウンティング入門

数字に秘めたビジネスの真実

どこが学び深い？授業や動画を通じて、原価や販管費の考え方、フレームワークの理解とその汎用性について、文面だけでは伝わりにくい部分を多く学ぶことができました。フレームワークやビジネスモデル、そして各数値から生じる違和感について、競合との比較や経時変化を通して感じ取っていきたいと考えています。現業で何を確認？また、現業においては、ディストリビューターの選定や機器購買時のメーカー選定などで、新たに接点を持つ企業だけでなく、長年の取引先についてもP/LやB/Sを通じて違和感がないか確認する必要があると実感しています。新たなアライアンスを進める際は、担当者や提案内容のみならず、全体像をしっかりと把握していきたいと思います。

40代男性医療機器スペシャリスト

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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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