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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4450件の振り返りを公開中

学び

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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クリティカルシンキング入門

目的と論理で道を照らす学び

目的は本当に明確？「目的は何かを意識する」という基本姿勢が、特に自分にとって重要だと実感しました。議論や行動の過程で、本来の目的を見失い、結果的に何を目標にしているか不明瞭になることが度々ありました。今後は、目標に到達する前に無駄な戻りが発生しないよう、常に目的を意識しながら取り組む所存です。意見はどう伝わる？また、会議において論理的思考の活用が効果的だと感じました。具体的には、自分の意見を伝える際に回りくどい表現となり、相手に結論を先延ばしにさせてしまうことがあると気づきました。そこで、今後はより具体的で明確な表現を用いることで、理解しやすい形で意見を伝え、会議への貢献度を高める努力をしていきたいと考えています。

40代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

小さな気づきで大きな飛躍

最初の成果はどう感じた？ 1週目の課題設定と学びの結果を振り返ると、最初に想定していた以上の成果を実感できたことに気づきました。授業の途中では新鮮さに欠けると感じる瞬間もありましたが、多くのフレームワークに触れることで、自然と目指していた方向へと収束し、無意識のうちに自分の課題を解決していたと感じます。日常の気づきは何を示す？また、仕事に限らず日常の中で「当たり前」と捉えられている事柄に立ち止まり、その本質について深く考えることが、戦略的思考の精度を高める一助になると実感しています。特に業務上は、当たり前を前提とすることが重要であると同時に、それが必ずしも必要でない場合に気づく契機ともなるのではないかと思います。

30代男性高等教育/アカデミア一般社員／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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戦略思考入門

論理で伝える選択の勇気

戦略で何を選ぶ？やることとやらないことを、勇気を持って選択することが戦略において非常に大切だと学びました。自分で判断できる範囲内ならば、決断は容易ですが、上位者や他の関係者に同意を求める際は、「やらない」という選択を具体的な判断基準に基づいて示し、その意図や理由を論理的に伝えることが不可欠だと感じました。説得の基準は？現在、業務の効率化や適正化に向けた提案活動を進めていますので、今回の学びはすぐに活かせると考えています。その中でも、相手を説得することが大きな課題となっており、具体的にどのような判断基準で「やらない」選択を行ったのか、またその結果、影響が出ないことを論理立てて説明する技術が不足していると感じています。

40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

数字が紡ぐ学びのストーリー

グラフで何が分かる？数字データをグラフで視覚化することで、数字が一目で把握できるようになりました。また、比率や年代ごとの切り口でデータを変換することで、新たな視点や発見が得られることを実感しました。さらに、データを分解し、MECEの視点でスライスすることで、そこからストーリーが見えるようになる点も学びました。業務でどう応用する？日常業務においては、企業の財務諸表などの比較分析で、単に数値を並べるのではなく、グラフや比率、分解といった方法を取り入れることが大切だと感じています。これにより、販売管理費用の内訳や労働分配率の推移、さらには他社との比較など、多角的な切り口でアウトプットする訓練ができ、分析の深みが増しています。

50代男性鉱業/金属部長

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