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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2319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

生成AIで切り拓く業務改革

生成AIの仕組みを理解？生成AIは、事前に学習した膨大なデータをもとに、次に続く言葉を確率的に予測して回答を返す仕組みです。そのため、必ずしも正確な回答が得られるとは限らないという点に改めて気づかされました。資料作成の工夫は？資料作成や文書作成、さらにはアイデア出しの壁打ちツールとして活用したいと考えています。また、分析結果をもとにした改善策の検討にも利用したいと思います。業務効率化の秘策は？現在の業務では、顧客からのコスト削減の要求があるため、効率化できる業務や無駄な作業の洗い出しに役立てる意向です。

40代男性次長

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クリティカルシンキング入門

グラフでひらく新発見の扉

グラフ選びの意図は何？データをグラフ化する際には、何を見たいのか、何を伝えたいのかを明確に意識してグラフを選ぶことが大切であると認識しています。しかし、実際の現場では、意図がはっきりしていないまま時間の制約の中で作業を進めるケースも多いように感じます。複数グラフで新発見は？そのような状況では、生のデータを複数のグラフで表現することで、思いがけない発見が生まれることがあります。こうした新しい気付きから、伝えたい内容を具体化していく方法は、スピード感を持ってデータ分析や資料作成を進める上で非常に有効だと考えました。

50代男性自動車課長

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クリティカルシンキング入門

データが語る、勝利のヒント

データで現状把握は？マクドナルドの現状分析を通して、市場や競合環境の把握において、データの可視化がいかに重要かを学びました。事実を明らかにすることで、正しいイシューの設定が可能となり、相手にも理解してもらいやすい情報提供ができることを実感しました。業務改善の方法は？また、基本的な業務においても「分析を使ってイシューの方向性を決める」「グラフにして視覚的に示す」「表をひと手間かけて加工する」といった取り組みが役立つと感じています。今後、イシューを明確に共有しながら、より良い資料作りに活かしていきたいと考えています。

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

MECEが切り拓くデータの本質

データ分析は何を考える？データをただ眺めるのではなく、因数分解を行ったり、どのようなデータを追加すべきかを検討する習慣が求められると感じました。初期の分類段階からMECE（漏れなく、ダブりなく）の視点を持つことの重要性を学んだのです。分類作業はどこを重視？これまで、従業員を分類して休職率を分析する際、漏れはなかったもののダブりが散見され、どの従業員をどのカテゴリーに当てはめるかに迷い、正確なデータが得られなかった可能性がありました。この経験から、まず最初に行う分類作業の段階が非常に大切であると実感しました。

30代男性医療行為スペシャリスト

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生成AI時代のビジネス実践入門

驚きと発見のGemini体験記

Gemini活用初体験は？生成AIを初めて本格的に活用したのはGeminiでした。AIがどのように回答を導き出すのか、その仕組みを目の当たりにして驚きました。人と同様の理解ができていると感じたことで、AIを使いこなすためには、仕組みを理解し工夫することが大切だと実感しました。データ分析をどう活かす？業務面では、データの分析とその評価に生成AIを利用する場面が増えています。従来は話し言葉のような指示を用いていましたが、今後は分離や比較がより明確になるように、命令文を工夫して提示することが必要だと考えています。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

ひと工夫で伝わる説得力

どうして結果が違う？同じデータでも、どの切り口で処理するかによって得られる結果や示唆は大きく変わることを実感しました。どうやって説得する？また、単にクオリティの高い分析を行うだけでなく、分析結果をもって相手を納得させるための説得力あるアウトプット作成が重要だと感じています。伝え方は正しく？さらに、業務においては分析を実施するだけでなく、その結果を踏まえて伝えたい内容を納得のいく形で資料化することが求められます。本講座で学んだ図解の手法を活かし、読み手に違和感のない成果物作成に努めたいと思います。

20代女性経営コンサルティング一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

多角分析で見える学びの可能性

データ切り取り方は？データの断面によって得られる情報は大きく変わると実感しました。また、切り取り方次第では全く情報が得られない場合もあるため、講義で学んだ層別分析、変数別分析、プロセス別分析など、様々なデータ分析手法を活用することが重要だと感じています。評価方法はどう？プロジェクト評価の際には、費用増減の要因を多角的に分析することで、内容の深い理解と説明力の向上が期待できると認識しました。実際のデータは、参考とした先行事例よりも複雑であると感じ、分析の試行回数を増やして直感的な感覚を体得したいと思います。

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

イシューが切り拓く実践成長

なぜイシューを重視する？これまでの学習を通して、実践に入る前にイシューを明確にすることが実践結果の向上につながるという点が非常に印象に残りました。単に課題の内容だけを見るのではなく、実際に行動に移す際にイシューに合わせた手法を選択する重要性を再認識しています。どうして準備が重視される？また、自分の業務では実験の報告やプロジェクトの進捗報告が頻繁に求められるため、事前にイシューを明確に整理し、その上で最適な手法を意識してデータ整理やスライド作成に取り組む姿勢を今後も大切にしたいと考えています。

20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

多角的仮説で導く最適解への道

仮説をどう見極める？私は、思い込みや決め打ちで仮説を立てるのではなく、複数の仮説を比較するためのデータを適切に収集することの重要性を学びました。各種フレームワークを活用することで、分析に説得力を持たせることができると考えています。 ITの課題解決は？また、ITを通じて顧客に提供する際には、不具合の原因調査や課題解決に対して様々な解決法が存在することが分かりました。そのため、フレームワークを用いて複数の仮説を網羅的に整理することで、その場に応じた最適な結論を導き出すことができると感じています。

40代男性情報サービス部長

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データ・アナリティクス入門

対話が見せる未来のヒント

なぜ意見交換が大切？ライブ配信では多くの参加者と意見を交わすことで、普段気づかない視点を得ることができました。一人で考えるのとは異なり、誰かと意見を出し合うことで新たな発見があったため、今後も結論を出す前に相談する習慣を続けたいと感じています。将来設計はどのように？また、自分が将来どうなりたいのかを考え整理する良い機会となりました。業務の環境が多様で、求められるデータや分析の粒度も変わるため、他者の意見を取り入れながら、スピード感を持って要望に応えていけるよう努めたいと思います。

40代女性人材派遣・人材紹介係長／主任

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クリティカルシンキング入門

多角切り口で読み解く顧客戦略

データ分割の意義は？データ分析では、複数の切り口からデータを分割することの重要性を学びました。1、2つの切り口だけでは、誤った解釈に陥る可能性があることを、サンプルデータを通して実感しました。また、切り口を検討する手法として「MECE」を学んだことも印象に残っています。顧客分析の工夫は？この考え方は、顧客分析にも応用できると感じました。自社製品を利用する顧客と利用しない顧客を、さまざまな切り口で分類し、それぞれの原因を追究することで、有効な顧客アプローチの立案に繋がると実感しています。

30代女性スペシャリスト

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す？これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。どのデータが鍵？具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

40代男性課長

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