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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3535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

生成AIの講義で業務改革のヒント発見

授業内容はどう理解？ライブ授業の講義を通じて、生成AIの成り立ちや進化の過程を順を追って理解することができました。また、ブレイクアウトルームでは受講生同士が生成AIの活用方法について意見を交換することで、自分の利用以外の新たな気づきを得ることができました。業務効率は向上？自分の業務では、時間がかかる単純な作業に生成AIを活用してみたいと考えています。たとえば、メールの返信、経費精算、会計データの入力など、繰り返し発生する業務をある程度まで自動化する方法を模索しています。ただし、最終的な判断は自分で行うように留意しています。生成AIの活用法は？今後は、より具体的な生成AIの活用法についても実践的な気づきを得る機会を求めています。

40代男性情報技術/IT 会長／社長

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マーケティング入門

伝わる学びで未来を切り拓く

PR工夫で差は出る？ある有名食品メーカーの商品を例にとると、同じ商品であっても、いかにPRやキャッチコピーを工夫するかによって、顧客への訴求効果が大きく異なることがわかります。また、販売が振るわない原因を徹底的に追求することで、商品の仕様自体を見直すべきか、あるいは伝え方に工夫が必要なのかが明確になってきます。不振原因は何だろう？市場のトレンドや競合の状況を踏まえ、自社商品の売上不振の理由を探る際には、アンケート調査や数値分析、現場視察などの方法を用いることが重要です。その結果に基づき、商品の内容そのものを変更すべきか、現状のままでより効果的なプロモーション戦略を実施すべきか、慎重に検討し、具体的な改善策を実行していく必要があります。

50代女性課長

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アカウンティング入門

誤解だった？原価率の本当の意味

原価率の背景は？原価率が高いと収益性が悪いと一見ネガティブに捉えられがちですが、その理由や背景、具体的な数字への反映を理解することで、必ずしも悪いと断定できないことに気づきました。急激な物価上昇など、自分ではどうにもできない外部要因も踏まえた上で、企業が直面する現状や課題、さらにはその解決策を考えることが、実際の会社経営において非常に重要だと感じました。利益構造の実像は？また、売上だけに目を向けるのではなく、全体の構造を把握し、どの部分で利益が生み出されているのかを確認する姿勢が大切だと思います。自グループの主要会社の損益計算書を見直し、各社の特性や魅力をより深く理解していくことで、事業の全体像を捉える解像度を高めたいと考えています。

40代女性交通・輸送課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

明確な指示でAIの可能性を拓く

講義の理解をどう深める？講義は、根柢の考えを理解した上で、具体例を交えながら動画で解説される形式となっており、とても分かりやすかったです。多数のAIの使い方が示される中で、AIは幅広い作業をこなす一方で、その成果は指示を出す人間の考え方の深さに依存するという点が印象に残りました。目標やゴールに向けて、どこまで計画されているかが重要であると感じました。 AIへの指示はどう伝える？部下に対する指導や指示を行う際と同じように、AIにも期待内容や達成方法を明確に伝え、サポートを的確に行う必要があると考えています。また、もし指示がうまく出せない場合には、AIとの対話を通して改善点を見出し、より良いアウトプットが得られるようにしていきたいと思います。

40代男性化学品一般社員／職員

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアアンカーで見える本当の自分

キャリア自己理解の鍵は？キャリアアンカーという言葉は以前から耳にしていたものの、実際に学んだのは今回が初めてでした。そのため、どのような概念なのかという基本から自分自身に当てはめて考える過程がとても刺激的でした。また、自分が何をモチベーションにしているのかを再確認できたことは、部下のモチベーション管理においても大いに役立つと感じています。集団の動機は何だろう？さらに、所属している集団全体はモチベーションが高いものの、個々のメンバーが持つ細かなモチベーションは異なるはずです。これを機に、一人ひとりが何に動かされるのかを改めて考える必要性を感じました。また、具体的な時間を確保して改めて話し合うことが、良い振り返りの機会となると思います。

30代男性病院／ヘルスケア一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

あなたも変われる学びの瞬間

データをどう活かす？分析を行う際は、常に目的を意識しながらデータと向き合うことが基本です。データは単なる数字ではなく、素材と捉え、適切な調理方法や飾り付けで仕上げるように結果の表現手法を工夫する必要があります。各データの特性に合わせた分析プロセスを経ることで、他社にもわかりやすく咀嚼・理解される結果を得ることができます。サポート状況はどう？また、作成されたサポートケース数の増減やカスタマーサーベイの結果を、製品、顧客、担当エンジニアなど複数の要素を組み合わせながら分析します。こうした取り組みによって、サポートチームが健全にオペレーションできているかを確認し、もし課題が見つかった場合には、その解決に向けた具体的なプランの策定も行います。

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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データ・アナリティクス入門

学びをひらく分析の秘訣

どう分析を進める？分析は比較作業であるという視点が印象的でした。まず、Whatで現状と目標を整理し、Whereで問題箇所を洗い出し、Whyで原因を明らかにし、Howで対策を検討する流れが一連のプロセスとして分かりやすく整理されており、非常に有効だと感じました。また、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった多様な視点を取り入れることで、より具体的な分析が可能となる点も参考になりました。なぜ応用が広がる？さらに、このWhat～Howのロジックは分析作業以外の業務全般にも応用できると感じました。特に、営業における顧客提案では、顧客の課題を特定し、最適な解決策を提示するプロセスにこの手法が役立つのではないかと思います。

20代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

伝わる文章の秘密

何が文章をよくする？よい文章とは、目的が明確で読み手のことを十分に考慮し、内容に具体性があること、そして読者に読んでもらえるよう配慮されている点が非常に大切だと実感しています。これら4つの要素は一見当たり前に感じられるものですが、実際にビジネス文書やメールを書く際にどれだけ実践できるかで評価が分かれると思います。どう書けば伝わる？報告書やメール作成時には、相手との関係性によって文章の堅さや柔らかさを調整しながら、4つの要素を意識して書くことが重要です。また、グラフや表を用いて「何を伝えたいか」を明確に示し、各文書に目的や意図をしっかりと持たせた企画書やスライドを作成していくことも、読みやすい文章の実践方法の一つだと考えています。

40代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

学びも仕事もAIで変革

AIの可能性は？ AIの具体的な活用方法の例が示されたことで、実際にAIを使ってみようというハードルが下がったと感じています。まずは、メールの下書き作成やリサーチでの論点整理など、身近な作業から試してみようと思います。また、創作活動においても趣味の一環として楽しめる可能性が広がったと実感しています。会議の課題にどう？現在、私は新しい業務要件をシステム化して導入するプロジェクトに携わっています。複数の業務システムの担当者が関わるため、会議が非常に多く、会議調整や議事録作成、論点整理、課題抽出などの負荷が高い状況です。こうした中で、生成AIを活用して情報の周知や議事録、論点整理を効率化し、より効果的な運用を目指していきたいと考えています。

40代男性係長／主任

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マーケティング入門

ペインポイントがつなぐ成長のヒント

ペインポイントって何？ペインポイントという概念を初めて知り、大変参考になりました。特にタクシーのサービスが、利用者の苦労を的確に捉えていると感じた点が印象的です。また、ウォンツとニーズが「需要」と「供給」という言葉で捉えられることも、個人的には覚えやすく感じました。自動処理の悩みは？日々の業務で、月次資料の自動処理に多くの時間を要している点や、分析用の数字作成に時間がかかっている点が、企業全体のペインポイントであると実感しました。こうした背景から、経営層がデータ基盤の整備を進めようとしている理由が理解できました。今後、構築作業を進める中で、さらに具体的な点に踏み込む際にも、ペインポイントの意識を忘れずに取り組んでいきたいと思います。

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

課題発見！みんなで解決への一歩

課題はどう定める？課題を明確にすることが、解決策を決定するための最初のステップだと感じました。課題を漠然と広く捉えてしまうと、今後何をすべきかが曖昧になり、望む結果を得にくくなるためです。まずは、課題をはっきりと定め、同じ課題に取り組むメンバーと共有することで、より具体的な意見が出やすくなると思います。改善策はどう実現？また、製品の改善やコストダウンにもこのアプローチが有効であると実感しました。さまざまなアプローチがある中で、なかなか方針が決まらない場面に直面することもあります。そうした場合、課題を明確にし、何ができるかを分解して調査、最終的に方針を決定し全体に共有することで、効果的で迅速な改善やコスト削減につながると考えています。

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

実践で切り拓く分析の新世界

どう問題解決する？問題解決のためのステップと手法について学び、視野を広げるとともに、段階的なアプローチの重要性を再認識しました。分析手法を活かしながら、反復して問題に取り組むことで、着実に解決へと導けることを実感しました。仮説はどう検証する？また、これまでの業務では、机上の分析に留まっていたと感じる部分があったため、仮説に基づいた実践的な取り組みが必要だと痛感しています。具体的には、仮説の検証や要因の洗い出しを行うために、ABテストのような活動を積極的に実施することで、分析結果を実践に反映し、さらなる理解を深めるプロセスを構築していきたいと考えています。次のステップを意識しながら、迅速な問題解決を目指して取り組んでいきます。

30代男性一般社員／職員

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