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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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考え ✕ 思い
に関する学び

全3706件の振り返りを公開中

考え

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思い

データ・アナリティクス入門

学びの挑戦が実務を変える

回帰分析はなぜ大事？回帰分析を利用して予測値を立て、キャンペーンの効果検証に役立てるという考え方は非常に実践的だと感じます。また、データをビジュアル化することで、単純平均では捉えきれない外れ値の影響や、散布図を使って施策の意思決定をサポートする点、そして相関関係と因果関係の違いに注意する必要性など、多くの留意点を学びました。難解な内容はどう？一方、今週の内容は非常に難解で、自己学習の時間が足りず、内容を追いつくのに苦労しました。知識習得の先は？しかし、これらの手法や知識を習得できれば、現在の業務に大いに役立つと実感しています。今後は、繰り返し動画を視聴しながらじっくりと学習を進めていきたいと思います。

50代女性医療行為課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

不安を乗り越えるAI活用の実践

最初の不安って何？最初は、上手く使いこなせないのではないかという先入観から、用途が限定されるのではないかという不安がありました。しかし、いろいろと試してみることで、実際にどのような使い方が可能なのかを体験したいと思いました。 AIと人間の役割は？一方で、AIを効果的に活用することで、人間にしかできないこととの役割分担が必要だと感じています。どの業務に時間をかけ、どの作業はAIに任せるべきかをしっかりと見極めることが求められると認識しています。業務効率向上の秘訣は？資料作成や情報整理など、AIに任せることで業務効率を向上させる点に注目し、社内で許可されているAIの活用をさらに進めていきたいと考えています。

40代女性課長

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クリティカルシンキング入門

立ち止まる勇気が仕事を変える

なぜ急がず考える？講義を通して、問題に直面した際にすぐに結論を出すのではなく、一度立ち止まり、自分の考えを客観的に見直すことの大切さを実感しました。事実と解釈を明確に区別し、前提や思い込みを疑うことで、本質的な課題に気づくことができる点が印象的でした。また、他者の視点を取り入れることが、より良い判断へと繋がるという学びも得ました。どう対処すべき？この経験を、仕事でのトラブル対応や業務改善の際に活かしたいと考えています。原因を早合点せず状況を整理し、周囲の意見を取り入れることで、判断ミスや手戻りを減らす工夫をしていきたいです。冷静かつ客観的な姿勢を保つことで、効率的で質の高い仕事の実現に繋げられると期待しています。

20代男性電気・電子機器製造一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

問い×チームで切り拓く未来

問いの意味は何か？印象に残ったのは、問いから始めるという姿勢と、その問いを残して共有する点でした。また、問いの正当性をマトリクスに当てはめて確認する手法は、問いを考える際に心強いフレームワークだと感じました。今後は、問いを立てる際にその問いが問題に対してどのような性質を持つのか、問いとして妥当かを確認しながら実践したいと思います。チームでどう進める？さらに、自分の業務に当てはめる際は、個人だけでなくチームメンバーも巻き込んで実践を進めたいと考えています。本講座で学んだ内容をアウトプットすることで、自身のスキル向上を図るとともに、チームメンバーにもクリティカルシンキングの考え方を伝える機会を作りたいと思います。

40代男性アパレル・ファッション係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生が見たAI活用と仮説の力

クリティカル思考の効果は？ AI活用にあたっては、クリティカルシンキングの重要性を改めて感じました。特に、仮説を立てることで様々な結論へ導ける反面、仮説が個人の思考に偏りすぎると、結果としてAIが肯定的な回答に偏る可能性もあるのではないかと疑問に思いました。業務効率はどう向上？また、バックオフィスの業務効率向上に向けては、AIを活用して業務管理をシステム化するアイデアが興味深いと感じています。具体的には、規程の見直しを行い、重複や判断の曖昧さ、不備や漏れがないかをチェックすることや、規程に基づいた業務フローの作成、さらには過去の申請内容のデータ化を進めることで、業務全体の効率化に繋がるのではないかと考えています。

50代女性部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説と試作とAIで未来を切り拓く

仮説と試作の意義は？仮説思考とプロトタイピングを学び、「正解」を待つのではなく「仮説」を立てて即行動することの大切さを実感しました。早期の試作は机上の空論を具体的なフィードバックに変え、致命的な失敗を防ぐ有効な手段だと感じます。完璧さよりもスピードと回数を重視する姿勢が、不確実な現代を乗り越える鍵であると強く思います。部署でのAI利用はどう？生成AIはすでに導入され、いつでも利用できる状態にありますが、利用頻度や活用シーンには部署ごとに大きな差が見られます。私の所属する部署でもその差が顕著であるため、自ら率先して活用し、利用方法や具体的な場面を共有することで、全体の生産性向上に貢献したいと考えています。

50代男性課長

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クリティカルシンキング入門

具体力で伝える文章の秘訣

読み手理解の近道は？ビジネス文書は、読み手が内容を理解するまでの時間をいかに短縮できるかを意識して作成する必要があると実感しました。そのため、視覚化や文章配置などの工夫を惜しまないことが非常に大切だと感じています。学びはどう役立つ？今回学んだ観点は、今後の業務に実践的に活かしていきたいと思います。伝え方はどう変える？管理部門に所属する私にとって、社員全体に同じ行動を促すことは日常的な業務です。誰が見ても同じ内容で理解できるようにするため、具体的な期限や目的、理由などを明確に伝えることが不可欠です。また、アイキャッチなどを効果的に活用し、リードで概要が把握できるような文章構成に努めたいと考えています。

40代女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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アカウンティング入門

固定資産の迷宮を超える一歩

固定資産の基準は？問題の中で、居抜き物件を利用する際、家具や設備が流動資産になると思い込んでいましたが、実際は固定資産として扱われるため、回答を誤りました。どの規模までが固定資産に該当するのか、または価格や使用期間などで決められているのか、その基準が分かりにくいと感じました。中長期計画の活用は？また、今後は中長期計画を策定するプロセスに携わる予定があるため、今回学んだ知識を実際の業務で活かしていきたいと考えています。区別の疑問は？さらに、固定資産と流動資産の区別が曖昧な点は、問題に取り組む際の大きな悩みどころでした。グループ討議の中では、他の方々の意見を聞くことで、新たな視点を得られればと思います。

50代男性次長

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データ・アナリティクス入門

多角的思考で拓く仮説の極意

全体視点は必要？仮説は、全体を見渡す視点を持って立てる必要があります。複数の仮説を構築し、網羅性のある状態を維持することが重要だと感じました。反省にどう向き合う？しかし、仮説が一度立てられた時点で、それで満足してしまうことがあると反省しています。今後は、複数の観点から仮説を組み立て、観点の漏れがないよう努めたいと思います。検討のポイントは？具体的には、課題解決のプロセスにおいて「ヒト・モノ・カネ」や「業務プロセス」といった基本の観点を軸に仮説を検討していくことが効果的だと考えています。また、一度仮説を立てた後には、他に見落とすべき観点がないかどうかを常に問い直す姿勢を持つように心がけたいです。

30代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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戦略思考入門

ROIの数字で実務を再考する

数字評価の意味は？ ROIを数字で評価することで、状況が非常に理解しやすくなったと感じます。特に、技術戦略提案書などの背景構築にどのように反映できるか、実務で検討してみたいと思います。投資対効果ってどう？一方、ROI「投資対効果」だけで優先を決めるのは、必ずしも最適とは言えないという疑問も残りました。自身の業務については、これまで投資対効果を意識したことがなかったため、改めて工数実績から計算し、優先順位を見直す必要があると考えています。捨てる選択はどう？また、ROIは捨てる選択を判断する際には有用だと感じた一方で、ROIのみで優先すべき項目を決めた場合に上手くいくかどうかには、やはり懸念が残りました。

40代男性医療機器一般社員／職員

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戦略思考入門

直感と数字が導く新たな判断

なぜ断れないの？頼まれたら断れない性格の影響か、自分が何かを捨てることが苦手だと改めて感じました。数値化して優先順位をつけると整理しやすいのは確かですが、勘や予感に基づいた優先順位付けによって、良い結果に結びついた経験も多々あったため、自分の判断基準を再定義する必要があると考えています。優先順位の決め方は？ ERP導入案件の商談では、顧客や競合に関する情報を幅広く収集し、適切に優先順位をつけることが可能だと感じています。また、各商談で作成する提案書は100ページを超えることが常ですが、必要な部分と無駄な部分を見極め、意図的に書かない部分を設けることで、重要なポイントがより際立つ提案書にしていきたいと思います。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング取締役／役員

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クリティカルシンキング入門

問いとグラフで見える改善のコツ

集めたデータはどう見る？雑多なデータを受け取ったとき、まず何に手をつけるべきかを考えることの大切さを実感しました。問いを立てることから始め、データをグラフなどで視覚的に整理する工夫をすることで、分析すべき論点が見えてくると感じています。分析のキーはどこ？また、数字やグラフだけでは「売り上げが下がっているのか、上がっているのか」といった直感では判断しにくい面もあると気づきました。さまざまな切り口で考察を重ねることで、本当に改善すべき点が、行動量なのか単価なのか、もしくは案件数なのかが明確になってくると思います。実際に、RawデータをMECEの視点で整理し、グラフ化しながら分析する意欲が高まっています。

40代女性一般社員／職員

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