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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

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方法

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要？データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。分析視点はどう選ぶ？月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

20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

会議を変える！イシューの極意

学習の意義を見出す？今回の学習で、イシューを特定し組織全体で共有することの重要性を改めて認識しました。設定したイシューを分解することで、検討すべき要素を整理し、議論の方向性を明確にする必要があると感じました。イシューの留意点は？イシュー特定にあたっては、問いの形にする、具体的に考える、一貫して押さえ続けるといった点に留意することが求められます。会議進行はどう？また、会議中はイシューの設定を意識して進行を試みたものの、議題から脱線する場面がありました。今後は、具体的に考えた内容を視覚化し、議論を整理する工夫を取り入れるとともに、課題を的確に捉える問いを立てる方法を意識して進めていきたいと考えています。

40代女性環境サービス部長

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戦略思考入門

捨てる勇気が拓く戦略の未来

なぜ捨てる選択をする？限られたリソースの中では、「捨てる」決断を躊躇すると、全てが中途半端になり、結果的に競争に敗れてしまいます。そのため、多角的な視点からキーとなる要素を見極め、そこに注力することが戦略策定には不可欠です。また、普段何気なく続けていることに対しても、なぜ取り組むのか、ほかに適切な方法がないかと疑問を持ち、惰性から脱却する努力が求められます。新部署で何を考える？さらに、新たな部署で初めて取り組む業務においては、過去のやり方をそのまま踏襲するのではなく、目的や方法を一から検討する意識が重要です。これにより、業務が惰性に流されることなく、効果的かつ戦略的に進められるようになると感じます。

20代男性石油・エネルギー・ソーラー・グリーンテック係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる学びの世界

生成AIの可能性は？生成AIに関する情報がとても充実しており、その多様な活用方法に改めて驚かされました。多くの具体的な事例を通じて新たな視点を得ることができ、学びの幅が広がりました。生成AI初心者ながら、楽しくかつ深く考えることができたこの一週間は、自身でさらに活用方法を模索していきたいとの意欲にもつながりました。業務へどう活かす？現状では業務で生成AIを使う機会はありませんが、今後、業務効率化や業務負担の軽減を目的として生成AIを取り入れる際には、学んだ知識を活かしながら具体策を検討していく予定です。段階的に実践を進め、現場へ応用することで、より働きやすい環境づくりを目指していきたいと考えています。

50代女性補完医療一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

受講生が照らす学びの軌跡

分け方のポイントは？要素の分け方にはさまざまな方法があり、MECEを意識して分解することが大切です。分け方に抜け漏れがないかを確認しつつ、明確な傾向が見えてくる切り口を探す必要があります。また、ある傾向が認められた場合でも、他の切り口で改めて検証することが求められます。クレーム対応はどう進める？通訳サービスの在り方や提供内容に対してクレームや否定的な評価がある場合、噂に翻弄されることなく、まずは情報源の確認や複数の依頼者からの意見収集を行います。その上で、フィードバックを依頼の時期、対応者、事前準備の状況、会議の頻度といった要素に分解し、根本原因を探るとともに、適切な対策を検討することが重要です。

50代女性電気・電子機器製造係長／主任

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データ・アナリティクス入門

基本を磨く！A/B分析の挑戦

A/B分析はどう役立つ？日常の業務でA/B分析を活用し、基礎の復習ができた姿勢は非常に評価できます。既知の手法を再確認し、業務改善への可能性に目を向けられた点も印象的です。仮説検証の具体策は？今後は、実際の業務でA/Bテストを実施する際に、どのような仮説検証を具体的に行うのか、また予期せぬ外れ値やバイアスが発生した場合の対策についても検討すると、より実践的な分析が実現できるでしょう。成功要因は何だろう？実証実験を継続し、具体的な成功要因を明確にすることも大切です。普段から使用しているため、改めてその使用方法を見直すことは有意義ですが、現時点では具体的な案は浮かんでいないとのことでした。

40代男性健康、フィットネス課長

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データ・アナリティクス入門

多角的視点で拓く仮説の世界

仮説の検討ポイントはどう？仮説を立てる際には、決め打ちにせず複数の切り口から検討し、最終的に絞り込むことが大切だと学びました。これまで経験や感覚に頼って仮説を組み立てがちでしたが、具体的な切り口を示された項目を取り入れることで、抜け漏れなく考察できると実感しています。また、実験における仮説とビジネス上の仮説の違いについても触れられ、理解がより深まりました。今後の視点はどうする？今後は、各切り口ごとに書き出し検討するプロセスを重視し、複数の可能性を広く考慮した上で仮説を選ぶ方法を実践していきたいと思います。自分自身はもちろん、他者の意見を尊重しながら、幅広い視点を活かすことに努めたいと考えています。

40代女性課長

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アカウンティング入門

P/Lの視点で挑む新規事業

P/Lの基本理解は？ WEEK2では、P/Lに関する基本的な知識―営業利益、経常利益、当期純利益の違い―を再確認することができました。提供価値を意識しながら財務諸表を読むことで、売上拡大やコスト削減のために何をすべきか、また何を控えるべきかという点が明確になりました。新事業P/Lの挑戦は？具体的には、まず①では新規事業のP/Lを作成し、競合との比較分析を行う手法について学びました。次に②では、事業の提供価値に合わせた売上や利益の仕組みを構築する方法と、コストに関してかけるべき点と見送るべき点の判断基準を理解しました。そして、③では現在検討中の新規事業のP/L作成に挑戦する意欲が高まりました。

30代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

分布学習で開く新たな扉

計算方法の意義は？今週は、データの分布に関する知識を深めることができました。これまで何気なく使っていた計算方法について、その名称や意味を認識しながら理解できたことが大きな収穫でした。平均や中央値などの各指標が持つ特徴や、どのような場面で適用すべきかを意識できるようになり、データの文脈に応じた計算方法の選択ができるようになったと実感しています。分析の選択肢は？難しい計算方法や高度な概念が登場したわけではありませんが、分析手段として複数の選択肢を持てたことは大きな前進です。今後、業務の中で分析手法を選ぶ際には、一度立ち止まっていろいろなアプローチを検討してから実行に移していきたいと思います。

20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

全体像で広がる仮説の世界

仮説はどう考える？分析にあたっては、まずどのような仮説が考えられるかを整理することが重要だと学びました。もし、思い浮かんだ仮説が誤っている場合でも、一つに固執せず、複数の仮説を検討するために全体像を把握することが大切だと実感しました。課題解決の進め方は？また、業務で課題が発生した際は、まず全体像を整理して原因となり得る仮説を複数立てます。その上で、各仮説に対応した切り分け方法を検討し、優先順位を付けながら検証を進めます。検証結果が想定と異なる場合は、仮説を見直し、新たな仮説を立て直すことが不可欠です。このプロセスを繰り返すことで、論理的かつ効率的に課題解決を図る姿勢が身につきました。

20代男性電気・電子機器製造一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

単純平均だけじゃない！学びの深層

代表値選びのポイントは？あまりにも多くの消費者データを見る際、単純平均だけで全体を判断してしまう傾向にあると改めて感じました。そのため、代表値の計算方法を再検討する必要があると実感しています。代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4つの方法があること、またそれぞれのばらつきを標準偏差で評価するプロセスが欠かせない点を改めて認識しました。標準偏差の意義は？また、標準偏差の公式は覚える必要がないといわれていますが、その理由についてより深く理解したいと考えています。√の記号に初めて触れたのは高校生の頃のことだったので、改めてその意味や背景について興味を持つようになりました。

50代男性食品・飲料部長

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない、ばらつきの真実

データの比較法は？データを比較する方法として、「数字に集約する」や「ビジュアル化する」方法があります。数字で表す際は、単に平均値だけを見るのではなく、ばらつきも合わせて確認することが重要です。また、ビジュアル化することで、特徴的な箇所に着目しながらデータ全体の傾向を視覚的に把握でき、問題の検討がしやすくなります。業務データはどう見る？私自身、業務で扱うデータの数が少ないため、これまで平均値や推移に注目することが多く、ばらつきには十分注意していませんでした。今後は、問題解決のためにばらつきの観点からもデータを見直し、何か特徴的な事象がないかを探っていこうと考えています。

50代女性放送・メディア部長

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