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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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学び
に関する学び

全3752件の振り返りを公開中

学び

データ・アナリティクス入門

仮説が拓く学びの扉

仮説の意義は？上司から「仮説と検証」の基本原則を再認識する機会を得ました。闇雲に分析を進めるのではなく、明確な仮説を立てることが、効果的な分析の第一歩であると感じました。数値で見る説得力？また、具体的な数値指標や基準の設定方法、会員システムを用いたデータ比較において、どの項目が最も説得力を持つかという点について、詳細を知る必要があると考えています。これらの疑問を解決することが、今後の分析に大いに役立つでしょう。フレーム整理は？さらに、フレームワークに関する知見も示されており、様々な手法に飛びつく前に、一度整理して考えることの重要性を実感しました。納得がいくまで試行錯誤を重ね、着実に理解を深めていきたいと思います。

40代女性飲食店課長

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

傾聴が変えた、私の未来設計

傾聴と問いのステップは？この講座では、相手の話を丁寧に聞くための「傾聴力」や、相手に寄り添いながらも自分の意見を適切に伝えるための「問いのステップ」の重要性を学びました。普段、自分から話しがちであったため、対話のバランスを意識する機会となり、相手の気持ちを理解しながらも、明確に伝えることの大切さを再認識しました。キャリアの時間意識は？また、日々の業務に取り組む中で、自分自身のキャリア実現のための時間を意識的に確保する重要性にも気づかされました。中長期的な成長スケジュールを具体的に描き、テクニカル、コンセプチュアル、ヒューマンスキルそれぞれの向上を目指すアクションを実践することで、今後の成長につなげていけると感じています。

40代男性飲食店その他

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クリティカルシンキング入門

多角的視点で紡ぐ学びの軌跡

自分の偏見は本当に正しい? 自分の考えが絶対に正しいと思い込む危険性を実感しています。そのため、さまざまな立場や多角的な視点から物事を考える重要性を感じました。先日、リソース再配分の通知を受けた際、反射的に感情的になってしまいましたが、管理職の立場に立って考えれば、その決断には理由があったと納得できます。一旦感情を置いて考えることが、クリティカルシンキングのトレーニングになると感じました。どうして進捗が滞る？また、現在参加している部署横断のプロジェクトにおいて、なかなか思うように進捗が進まない状況に直面しています。そこで、各メンバーの視点や立場から状況を分析し、プロジェクトを円滑に進めるための具体策を検討したいと考えています。

30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

生成AIで拓く学びの新世界

検証はどう変わる？既存の要素を組み合わせることで、新たなものが生み出せるという考えは昔からあります。しかし、これまでは実際の検証に一定の制約があったと感じています。一方で、生成AIの登場により、構想の検討や検証の立案といったサイクルが大幅に高速化しているのを実感しています。業界はどう再検討？私の業界では、従来当たり前とされていた事柄を、改めて本来の目的に照らし合わせながらプロセスを再検討する業務を日々行っています。そのため、既存の解決策を他の分野に展開・応用するケースが多いと感じています。今後は、業界に限定せず様々な分野の情報に触れながら知識をアップデートし、生成AIの優れたリサーチ能力を有効に活用していきたいと思います。

30代男性エンターテインメント/映画制作一般社員／職員

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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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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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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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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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生成AI時代のビジネス実践入門

未来に羽ばたく学びの力

生成AIはどう予測する？生成AIは、人間と同じように意味を理解しているのではなく、次に続く単語を統計的に予測していると考えられます。一方で、文脈を読み取り、推論を行う能力もあるため、生成AIに何ができるか、何が苦手かを検証するためには、どのような問いかけが適切かを自ら考える必要があります。その過程では、物事を分解し、比較するという思考力が重要な役割を果たします。問いかけの進め方は？このような生成AIの本質を理解した上で問いかけを行うことが求められます。単に疑問に思ったことをそのまま質問するのではなく、生成AIの長所と短所を把握し、自ら分解と比較を意識することで、より精度の高いプロンプトを作成することが可能となります。

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

数値で魅せる！伝わるプレゼン

資料作成の本質は？今回の学びで印象に残ったのは、プレゼンテーションにおける数値の見せ方が伝わりやすさに大きく影響するという点です。これまでは「何となく必要だから」という感覚で資料を作成していましたが、授業を通じて、形式を選ぶことの重要性に気づかされました。また、どんな場合でも前準備をしっかり行い、常に聞き手の存在を意識する必要があると再認識しました。説明の準備は何？来週は研修のベンダー選定を行い、役員への説明の機会があるため、学んだことを実践すべく、視覚的に訴える資料の作成に取り組みます。年間で数回プレゼンを行う立場として、聞き手に伝えたいメッセージや意図がより明確に伝わるよう、資料作成に工夫を重ねていきたいと思います。

40代女性課長

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クリティカルシンキング入門

学びの軌跡が未来を変える

ライブ授業の振り返りは？ライブ授業では、これまで学んだ内容を振り返ることで、自分に定着している点とまだ十分に身についていない点が明確になりました。その過程で、考えを言語化することで、自分自身の理解を整理し、今後どのように学びを深めるべきか、また新たな方向性についても考えることができました。知識をどう伝える？今回の振り返りを通して、まずは学んだ考え方を実践し、自然と使えるレベルまで身につける必要性を改めて感じました。そのため、今後も繰り返し意識して取り組むことで、日々の学びを自分のものにしていきたいと思います。また、自分がインプットしてきた知識を、部下にも同様に伝えることで、同じような視点や考え方を共有できるよう努めます。

30代男性自動車係長／主任

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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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