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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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流れ
に関する学び

全554件の振り返りを公開中

流れ

データ・アナリティクス入門

復習が実践に！成長の一歩

即興アウトプットはなぜ？当日のグループワークでは、これまで学んできた内容をメンバーと共有し合い、互いに成長を実感できた一方で、課題に直面した際の即興でのアウトプットの難しさを痛感しました。頭で理解していたり、復習で自覚できていても、流れの中で実践に結びつけるためには、多くの場数を積む必要があると感じました。復習はどう実践につなぐ？また、中期計画の進捗管理やKPI達成に向けた施策検討、年度ごとの予算編成に向けた調整、新たな施策の課題整理と具体化など、さまざまな議論の中でこれまでの学びが自然と行動に表れるよう、引き続き復習を繰り返しながら実践に生かしていきたいと思います。

50代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

条件が磨く！アウトプットの極意

プロセスの流れはどうなる？指示されたアウトプットを作成する過程で、データパターンを繰り返し適用し、完成度を高めるプロセスが理解できました。文脈の前後をより具体的に指示することで、アウトプットがより精緻に生成される点が印象的でした。また、人間が適正に活用するための前提条件の重要性も感じました。経営指標はどう整理する？営業や経理の業務においては、売上や利益といった経営指標の変化を正確に捉えるために、具体的な条件設定が不可欠だと思います。社会やビジネス環境のスコープや変化点を明確にすることで、求めるアウトプットがより具体的かつ実践的な内容となると感じました。

50代男性電気・電子機器製造次長

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データ・アナリティクス入門

実践で磨くデータ分析の扉

データ分析の全体像は？ 6週間の全体講義を通じて、データ分析の一連の流れを学ぶことができました。問題の整理、仮説の設定、データ分析（収集）、検証、そして振り返りといった各ステップについて、ライブ授業で改めてその重要性を実感しました。業務でどう活かす？また、講義で学んだ基礎を実際の業務で活かすためには、繰り返し実践してアウトプットすることが肝心だと感じています。日々の業務で直面する課題に対して、学んだ分析の流れを意識的に取り入れ、問題整理や仮説立案、データ収集の重要性を念頭に置きながら取り組むことで、データ分析のスキルを自身のものにしていきたいと思います。

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

一連の流れが未来を創る

データリテラシーの大切さは？講義全体を通して、データのリテラシーを土台に、問題整理、仮説設定、データ収集、検証といった一連の流れの重要性を学びました。この一貫した思考プロセスは、今後の業務においても大いに役立つと感じています。分析と検証の要点は？また、データリテラシーの観点からは、収集したデータをそのまま分析に活用したくなる反面、本当に比較可能なデータかどうかを常に見極める必要があると実感しました。さらに、問題解決プロセスや分析設計において、ステップが抜け落ちることがあるため、普段から全体を一貫して考える姿勢を意識的に鍛えていきたいと考えています。

20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

平均だけじゃない！データの真実

平均と偏差の活用は？データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。仮説と切り口は？業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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クリティカルシンキング入門

実務直結！刺激的な学び経験

講座で得た視点は？ナノ単科のオンライン講座を受講する中で、実践的な知識と具体的な事例をもとに、経営判断に役立つ視点を得ることができました。講義の流れは体系的に構成され、複雑な内容も分かりやすく整理されていましたので、知識の吸収が非常にスムーズに進みました。課題解決のコツは？また、受講することで実際のビジネスシーンを想定した問題解決のプロセスに触れることができ、自身の課題に対するアプローチ方法や判断力の向上を実感できました。講師陣の丁寧な説明や具体的な事例を通じて、学びが実務に直結するという安心感も感じました。

40代女性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

論理で拓く、AIとの共創の道

AIとどう向き合う？普段から生成AIを利用する中で、AIが人間とは異なる思考の流れを持っていることを再認識しました。この点を踏まえ、どのようにAIと向き合い、活用していくかについて、人間側の理解や学習と同期させながら考える必要があると感じています。正しい質問の秘訣は？日常業務において、私はAIを全く知識がないものの優秀な新人として捉えています。何でも知っているからといって雑に質問するのではなく、明確なゴールを意識し、論理的な順序で目的に到達する方法を念頭に置いてAIに問いかけることが大切だと考えています。

40代男性化学品一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

Whatで切り拓く業務改善の一歩

各週の学びを見直す？ week1からweek5までは、分析のステップであるWhat、Where、Why、Howをそれぞれ学びました。そして、week6の講義では、一連の流れを再確認することで、これまでの振り返りと定着具合を実感することができました。議論から実務はどう反映？議論の中では、特に「どのように」が多く取り上げられていました。そのため、今回学んだことを職場に反映させ、まずは「What」から考え着手していきたいと思います。これにより、分析の精度だけでなく、業務改善にも大いに役立てていけると感じています。

30代男性係長／主任

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アカウンティング入門

数字で読み解く会計の世界

なぜ中間決算が重要？ライブ授業で先生が「11月は上場企業の中間決算の発表時期」とおっしゃっていたため、数字に慣れる目的で、今後は同業他社やニュースで気になった企業の決算書を分析し、考察を重ねながら理解を深めたいと考えています。資金流れってどう読む？また、まだ学びの途中ではありますが、PLやBSの読み方に少しずつ慣れてきたことから、次はキャッシュフロー計算書にも挑戦し、資金の流れをより具体的に把握できるようになりたいと思います。そのため、会計に関する専門書を購入し、知識をさらに広げる予定です。

40代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング取締役／役員

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アカウンティング入門

一目でわかるお金と事業の流れ

図解で何が分かる？図解によってお金の流れと事業の全体像が示され、各帳票がどの領域を表しているのかが理解しやすくなりました。ただ、実際に使った経験がないため、数値が変化した際にどのように考察すべきか、読み解く力をさらに身につけたいと感じています。会計流れはどう考える？また、現在の主業務では会計に直接携わっていませんが、組織の上層部の方向性や定期的な会計報告書を受け取る際に、なぜそのような流れになっているのかを、事業全体のお金の流れも踏まえて理解し、業務に活かしていきたいと考えています。

40代女性自動車課長

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データ・アナリティクス入門

初挑戦！フレームワークで深掘り学び

どうして原因探る？問題の原因を探るため、what、where、why、howという流れを意識し、その時々に応じた適切なフレームワークを活用することで、より効率的かつ効果的に分析ができると実感しました。なぜ知識足りない？これまで体系的に経営学やマーケティングを学んだ経験がなかったため、自身のインプットが不足していると痛感しています。特に、フレームワークに関しては、その基本概念を理解していなければ活用が難しいため、具体的な活用例などと合わせながらしっかりと学んで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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データ・アナリティクス入門

ロジックで掴む成長のヒント

MECEってどう使うの？ MECEの考え方は、必要以上に厳密に適用せず、優先度の高い事項をクリアにするための一助として活用することが大切だと感じました。分析の軸がぶれず、本来の目的に沿って問題点の整理ができる点が魅力です。ロジックツリーは何？また、ロジックツリーを用いて要素を段階的に分解する流れは、問題解決における鍵となる要素の特定に非常に役立ちました。当初の計画値通りに進まない理由について、よりロジカルに原因を洗い出すことができたため、示唆出しの納得感が一層高まりました。

20代女性経営コンサルティング一般社員／職員

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