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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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事例 ✕ 例
に関する学び

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事例

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例

戦略思考入門

見逃せない経済のヒミツ

経済性の本質は何？規模の経済性について体系的に学ぶ中で、日頃なんとなく理解していた内容の本質をしっかり捉え、納得することができました。さらに、習熟効果、範囲の経済性、ネットワークの経済性についても学び、成功している事例はこれらの経済メカニズムが本質的な成功を支える仕組みになっていることを理解できました。異動時にどう輝く？また、製造業に限らず、範囲の経済性やネットワークの経済性はどの分野でも活用できる仕組みであると実感しました。動画の事例を通して、自分が新しい部署に異動した時や転職した時などに、どのように自らのバリューを最大限に発揮できるのかを考える良い機会となりました。

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

講義が教えてくれた生成AIの相棒術

生成AI活用の意識は？生成AIは、業務でもプライベートでも自分なりに活用していたものの、講義を通じてその仕組みや今後の発展について学ぶことができ、向き合い方に変化が生まれました。何でも任せるのではなく、自分で考え、良い相棒として生産性向上に繋げていきたいと感じています。講義学びをどう生かす？今後、生成AIを活用した業務改革に携わる中で、講義で学んだ考え方を積極的に取り入れていきたいと思います。動画講義で紹介された、ある生成AIが作成した資料を別の生成AIで再構成する事例のように、各モデルの得意な作業を把握した上で、効果的に業務に組み込むことが重要だと考えています。

20代女性教育管理一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

具体から抽象へ：自分を変える視点

MECEの切り口は何？ MECEの切り口として、まず「部分集合（層に分解）」「要素（変数に分解）」「プロセス」という３パターンが存在します。分析を行う際、具体的な事実や事例に目が行きがちですが、具体から抽象への転換を意識し、上位の概念から候補を検討する習慣を身につけたいと感じました。分解は十分できた？現状の分析レポートでは、さまざまな切り口から売上につながる指標の検討がなされているものの、場合によっては十分な分解が行われず、課題が残る場面も何度かありました。定型的な手法が最適な切り口となっているのか、改めてMECEのパターンに落とし込んで検討し直す必要性を感じています。

20代男性放送・メディア一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

まずは試してみよう！AI活用への一歩

生成AIの精度とリスクは？生成AIは、人間のように文脈を理解しているわけではなく、あくまで文脈を予測して最適な言葉を選んでいると感じました。その精度は予想以上に高い一方、ハルシネーションやバイアスといったリスクもあるため、得られた情報の根拠を必ず人の目で確かめる必要があると考えています。活用法はどう見つける？また、社内では「まずは試してみる」という姿勢が既に浸透している中、今後はより良い活用方法を模索し、所属部署全体にもその動きを広めていくことが課題と感じています。具体的な事例としては、議事録や社内資料の作成、そして客先への提案用営業資料の作成などが挙げられます。

40代男性建築課長

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アカウンティング入門

再確認で見つけた経営のヒント

どの視点が大切？まだ全体の理解には至っていないものの、具体的な事例を通して概略を把握できたと感じています。たとえば、「使い道から見るのか、調達の視点から見るのか」という考え方は、自分の業務にも適用しやすく、学びを進めるにつれて理解が深まるイメージがつかめました。基礎知識はどうする？その上で、まずは基礎知識の強化が必要だと感じたため、一度教材を読み返し、再度確認するつもりです。以前に読んだときよりも理解が進んだと実感しています。経営状況はどう見る？さらに、自社およびグループ会社の経営状況を把握し、知識の定着を図るため、現状を確認していきたいと思います。

40代女性交通・輸送課長

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アカウンティング入門

魚屋事例で読み解く経営の極意

数字で何を学んだ？ PL・BS・CFの関連性や事業の定量的判断を、数字で表現し説明できるという点でアカウンティングの本質を学びました。魚屋の事例を通じて、基本的な財務構造を理解し、将来的に自社の財務分析に活かすための具体的なイメージが湧きました。何が業界に響く？また、自社だけでなく、競合他社の財務状況やIR、株式実務にも応用できる知識を得ることができたと感じています。これにより、経営判断をより適切に行い、学んだ内容を早期に実務へ落とし込む意欲が高まりました。今後は、本講座の内容だけでなく、他の資料と照らし合わせることで、さらに知識を深めていきたいと考えています。

30代女性事業部長／本部長

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クリティカルシンキング入門

図に見る、心に響く学び

どのようにデータ整理？具体的な事例に基づいた演習を通じ、データを細分化して視覚的に整理することの重要性を再確認しました。同じデータでも、グラフの表現方法を変えることで読み取れる傾向が異なるため、図にする前に「何を知りたいのか」をしっかりと理解することが大切だと感じました。顧客ニーズはどう特定？お客様向けの資料作成については、まず相手のニーズを正確に特定し、必要な情報やデータを整理することが重要です。その上で、上司と認識合わせを行いながら作業を進めることで、手戻りを減らし、最終的にお客様にとって価値のあるアウトプットを提示できるようになると考えています。

30代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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アカウンティング入門

実例で体感！会計知識の深掘り

コスト内訳はどう見る？これまで「売上」「利益」「資産」「負債」などの大きな項目だけでコストを捉えていましたが、その内訳や割合を理解することで、会計領域の知識がしっかりと定着すると実感しました。今後は、具体的な事例を用いながら検証する習慣を身につけ、学びを形骸化させないよう努めたいと考えています。実例をどう活かす？また、アカウンティング領域全体のまとめを通して、過去5週間にわたる学びを整理し、知識が確固たるものになったと感じました。一方でまだ不明点もあり、自身の勤務先など、身近な企業のP/LやB/Sを具体的に見ながら、理解をより一層深めていきたいと思います。

30代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う？普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。背景にある要因を探る？また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

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

事例から実践へ！反復が導く成長

どう抽象化できる？具体的な事例を抽象化して整理する手法が非常に印象的でした。この考え方は、実際にできるようになりたいポイントでもあり、まずは知識として理解する段階を経た後、実践できるレベルへと昇華させるために、意識的な反復練習が必要だと感じています。会議でどう進む？また、チームミーティングにおけるファシリテーションでは、迅速な判断とクリティカルシンキングの活用が求められるため、常に意識して実践することが大切だと思います。さらに、プレゼンテーションの場では、さまざまな立場の人々にとってわかりやすい内容にすることが重要であると改めて認識しました。

30代女性食品・飲料一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

多角視点で捉えるデータの魅力

データ理解の原点は？今週は、データの理解を出発点とする学習に取り組みました。データとは、ひとつの側面だけでなく多角的に捉えるべきものであり、個人的な偏りを排して客観的に扱う難しさがあると感じました。判断の落とし穴は？また、データそのものの意味を正確に把握することと同様に、データを活用する目的を明確にすることも非常に重要だと思いました。迅速かつ効率的な業務が求められる場面では、あまりにも素早く判断しようとすると、過去の経験や似た事例に頼りがちになり、その結果、重要な要素を見落としてしまうリスクがあると実感しました。

50代男性情報サービス一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

共に拓くAIの未来への一歩

AI活用の広がりって何？様々な業界や立場の参加者が実際のAI活用事例を共有する中で、身の回りのシステムがどのようにAIを取り込み発展していくのか、その一端を感じることができました。特に、AIを活用する視野が広がった点が大きな学びとなりました。 NotebookLMで学ぶコツは？また、NotebookLMを用いた自己学習の取り組みや、エージェント機能を持つツールによる業務効率化の適用が、第一歩としてすでに実践されている点も印象深かったです。これらの取り組みによって、今後の学習や業務改善に寄与する可能性を感じました。

40代女性電気・電子機器製造事業部長／本部長

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