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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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データ
に関する学び

全1943件の振り返りを公開中

データ

生成AI時代のビジネス実践入門

条件が磨く！アウトプットの極意

プロセスの流れはどうなる？指示されたアウトプットを作成する過程で、データパターンを繰り返し適用し、完成度を高めるプロセスが理解できました。文脈の前後をより具体的に指示することで、アウトプットがより精緻に生成される点が印象的でした。また、人間が適正に活用するための前提条件の重要性も感じました。経営指標はどう整理する？営業や経理の業務においては、売上や利益といった経営指標の変化を正確に捉えるために、具体的な条件設定が不可欠だと思います。社会やビジネス環境のスコープや変化点を明確にすることで、求めるアウトプットがより具体的かつ実践的な内容となると感じました。

50代男性電気・電子機器製造次長

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データ・アナリティクス入門

分析で気づく新たな視点: データ比較の重要性

データ分析での思考法とは？「分析は比較なり」という言葉が印象的でした。これまで、データ分析といえばすぐに数値を操作してパーセンテージを計算し、グラフを作成することだと思い込んでいました。ですが、何より思考の部分が重要であることを教えてもらい、とても参考になりました。オープンデータの課題はどう洗い出す？現在、私は行政のオープンデータから課題を洗い出す仕事に取り組んでいます。規模が大きいデータを前にして、どこから手を付ければよいのか途方に暮れることもありました。しかし「まずは比較」のアプローチを念頭に置き、データを俯瞰して眺めることを実践してみようと思います。

40代女性放送・メディア一般社員／職員

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戦略思考入門

捨てる勇気で見える新たな学び

どんな視点で判断？戦略的に「捨てる」という意識を持つことが重要です。その判断を行う際には、すぐに手に入る目の前のデータだけでなく、見えていない部分も様々な視点から評価し、目的に照らして判断する必要があると感じました。既存のやり方や慣れを疑うことも、大切なポイントです。人的作業の見直しは？また、人的作業の見直しやシステムの導入を考えるとき、この「捨てる」という選択は非常に有効だと感じました。作業が本当に必要なのか、なぜ必要なのかをしっかりと考え、必要な要素を洗い出すことで、これまでのルールを一度手放して新たに構成し直す決断を実践していきたいと思います。

40代女性保険係長／主任

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データ・アナリティクス入門

仮説の罠を超える学び

仮説の固執はどう？これまでの経験から、仮説を立てる際に一方的に「決め打ち」してしまっていたことが反省点として浮かび上がりました。たとえば、部署としての方針を説明する資料作成時に、特定の仮説に固執し、その仮説に合わせたデータ収集に偏ってしまう傾向がありました。多角的検証はどんな感じ？これからは、まず複数の視点からフレームワークを活用して仮説の網羅性を確認し、自分自身で異なる可能性を批判的に検証することを心がけたいと考えています。また、データ収集に際しては、どのように集計し、どのようなグラフや指標で示して分析を進めるかを意識することの重要性も再認識しました。

30代女性国際貿易・開発一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

実情を活かす多角的分析のすすめ

目的や進め方は整っていますか？分析に取り組む際は、まず目的や進め方を明確にし、関係者と認識を合わせることが重要だと学びました。また、1人で行う場合でも、フレームワークを活用して多角的な視点から分析し、偏りのない結果を目指すことが大切だと感じています。今後の計画は具体的？今後は、目的と求めるアウトプットをしっかりと定めた上で、データだけでなく現場の実情も踏まえた多角的な分析を実施していきたいです。各部門の意見を取り入れながら、What・Where・Why・Howの各ステップを丁寧に行き来することで、根拠ある改善提案へとつなげていくことを目指します。

20代女性一般社員／職員

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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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データ・アナリティクス入門

実践で磨くデータ分析の扉

データ分析の全体像は？ 6週間の全体講義を通じて、データ分析の一連の流れを学ぶことができました。問題の整理、仮説の設定、データ分析（収集）、検証、そして振り返りといった各ステップについて、ライブ授業で改めてその重要性を実感しました。業務でどう活かす？また、講義で学んだ基礎を実際の業務で活かすためには、繰り返し実践してアウトプットすることが肝心だと感じています。日々の業務で直面する課題に対して、学んだ分析の流れを意識的に取り入れ、問題整理や仮説立案、データ収集の重要性を念頭に置きながら取り組むことで、データ分析のスキルを自身のものにしていきたいと思います。

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

一連の流れが未来を創る

データリテラシーの大切さは？講義全体を通して、データのリテラシーを土台に、問題整理、仮説設定、データ収集、検証といった一連の流れの重要性を学びました。この一貫した思考プロセスは、今後の業務においても大いに役立つと感じています。分析と検証の要点は？また、データリテラシーの観点からは、収集したデータをそのまま分析に活用したくなる反面、本当に比較可能なデータかどうかを常に見極める必要があると実感しました。さらに、問題解決プロセスや分析設計において、ステップが抜け落ちることがあるため、普段から全体を一貫して考える姿勢を意識的に鍛えていきたいと考えています。

20代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

断捨離で生み出す業務効率革命

捨てる判断はどう見る？捨てる選択は、ただ単にマイナスなことではなく、成果を上げるために必要な判断であると理解できました。限られたリソースを有効活用するためには、捨てるという選択をする前に基準を設け、データなどを用いて実行することが重要だと学びました。断捨離の効果は現実？自分自身の業務においても、限られたリソースを最大限に活かすために断捨離を進めています。実践した内容は部下にも伝え、施策目標に向けてリソースを効果的に活用していく方針です。また、断捨離によって削減できた時間を数値化することで、捨てる選択の重要性をより明確に実感できると感じています。

40代男性課長

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データ・アナリティクス入門

数字だけじゃ語れない学び

複数仮説を考える？問題の原因を分析する際、データをもとに「なんとなくこうではないか」と推測しがちですが、仮説を組み立てるときは一つに決めつけないことの重要性を学びました。「本当にそうか」を証明するためには、多角的な視点から複数の仮説を検討する必要があります。数値の真意は？また、人に関する業務が多い中で、調整や面談などの場面では、業務の結果として出た数字を単に決め打ちしてしまう傾向があると感じました。今後は、出た数値をもとに幅広い仮説を立て、本当に改善が必要なポイントはどこかを見極め、より効果的な改善策につなげていきたいと考えています。

50代女性放送・メディア部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

ナノ単科で見つけた未来のヒント

現代情報の驚きは何？情報量が有史から2003年までのデータが、わずか2日間で生み出される現代は驚きを隠せません。これにより、何をインプットするかが重要なだけでなく、何をあえてインプットしないかという選択も大切な時代であると改めて感じました。学びや感じたことは？今回のナノ単科を通して学んだことや感じたことは、社内グループウェア向けにアウトプットしていきたいと思います。特に、Gemをはじめとするマネージャー機能の重要性を再認識できたことは大きな収穫でした。また、公私ともに複数のプロジェクトを並行して構築し、業務の効率化を進める意欲が高まりました。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

数字で読み解く未来への気づき

どんな切り口が有効？データはそのままでは価値を見いだすことができません。まずは全体像を把握し、いくつもの切り口から分解することで、グラフ化するなどして視覚的に整理してみる必要があると感じます。その上で、どういった単位で分解すればより意味のある情報になるのか、仮説を立てながら試行錯誤していくことが重要です。数字で見直しは？また、これまで経験則で行ってきた業務を、数字という具体的な形で捉え直すことで、いくつかの切り口から再度分析する機会が得られると思います。そうすることで、新たな気づきが生まれ、業務の質の向上や効率化につながる可能性を感じました。

30代女性係長／主任

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