リーダーシップ・キャリアビジョン入門

新たな視点で挑むリーダー像

どうして理想リーダーは? 改めて自分の理想とするリーダー像を言葉にすることで、以前とは違った新たな視点を得られたと実感しています。日々メンバーと向き合う際に、どのような考え方が求められるか、そして自分自身のスキルをどの方向に伸ばすべきかが明確になり、心強く感じています。 学びはどう実践する? また、日常の1on1や目標設定・振り返り面談で、学んだ理論を実践に活かせると感じています。さらに、学び方として「明確な期限を設ける」「学びをまとめる」という方法が自分に合っていると実感し、今後の研修や読書でも同じアプローチを継続したいと考えています。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドで磨く説得の技

説明はどう整理する? 私は、日常の仕事において説明が冗長になりがちであると感じています。そのため、まずはピラミッドストラクチャーを作成し、主張したいこととその理由を明確に整理した上で説明するよう努めています。また、説明の際には主語と述語を意識し、わかりやすさを心掛けています。 議論はどうまとめる? 今週学んだ内容は、普段の打合せでの議論や上層部への事業説明にも役立ちそうです。具体的には、ディスカッションや事業説明の前に、自分の主張を整理したピラミッドストラクチャーを作成し、それに基づいて話を進めるよう意識しています。

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の現場で輝く生成AI活用法

生成AIの事例は? 生成AIの具体的な事例は、業務改善のヒントとして非常に参考になります。実際の例から、通常業務で多大な工数がかかる作業も、AIの活用により大幅な効率化が実現できる点を、本人だけでなく周囲の担当者にも理解してもらうことが重要です。 日常業務の改善策は? また、調査や文章校閲といった日常的な業務についても、より効果的な活用方法を検討すべきです。具体的には、調査などの業務を汎用化できるプロンプトを試行錯誤しながら自社向けに構築し、実務の中で最適化を図りながら継続して使用することが望ましいと考えます。

生成AI時代のビジネス実践入門

論理で拓く、AIとの共創の道

AIとどう向き合う? 普段から生成AIを利用する中で、AIが人間とは異なる思考の流れを持っていることを再認識しました。この点を踏まえ、どのようにAIと向き合い、活用していくかについて、人間側の理解や学習と同期させながら考える必要があると感じています。 正しい質問の秘訣は? 日常業務において、私はAIを全く知識がないものの優秀な新人として捉えています。何でも知っているからといって雑に質問するのではなく、明確なゴールを意識し、論理的な順序で目的に到達する方法を念頭に置いてAIに問いかけることが大切だと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説の見える力で業務進化

仮説の意味はどう変わる? 業務において戦略や施策を検討する際、これまでなんとなく仮説を立て、それを検証してきました。しかし、今回の学びを通じて、仮説の種類にまで意識を向けることで、より意味のある仮説立案が実現できると感じました。 明確な仮説の見極めはどう? 日常の業務では、無意識のうちに仮説の立案と検証を行っていましたが、今後は仮説がどのカテゴリに属するのかを明確に意識しながら取り組むことで、より効果的な業務の進め方が可能になると考えています。今後もこの学びを業務に活かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

普段の数字が広げる知の扉

代表値の理解は? 平均値や中央値など、日常的に目にする代表値は理解しやすく、復習にも非常に役立ちました。一方で、普段はあまり接する機会のない冪根といった内容を新たに学ぶことで、知識の幅を広げることができた点が大変有意義でした。 数字の裏側は? また、業務で扱う数字だけでなく、経営陣が提示する数値についても、その背景や算出方法を十分に把握する重要性を感じました。今後は、根拠をしっかりと意識しながらデータを活用することで、クライアントに対してより的確な判断や提案ができるよう努めたいと思います。

アカウンティング入門

戦略が生む魅力と利益の秘密

非日常と日常は? 今回、2つのカフェの損益計算書を通して、同じカフェでも一方は非日常感を演出し、もう一方は日常的な魅力を生み出すことで売上につなげるという異なる戦略・コンセプトがあることを学びました。また、各店舗が利益を生み出す仕組みも異なっている点に着目し、経営戦略の多様性を実感しました。 決算書は何を示す? 私が関わっているスポーツリーグでは、各クラブが毎年決算を開示しています。今回の学びを活かし、各クラブの決算書からそれぞれの戦略や利益の源泉を分析してみたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

疑問から始まる探究ストーリー

どう仮説は組み立てる? 仮説を立てる際には、さまざまな視点、すなわち異なる背景や経験を持つ人々からの意見が必要であり、MECEな仮説を構築する上で重要であることを理解しました。また、日常業務で自社や自部門の課題に目を向け、そこでの仮説立案を習慣化することの大切さも認識しています。 なぜ現象を疑う? そのため、業務の中で起こる現象やデータに対して「なぜこのようになるのだろう?」と疑問を持ち、一歩踏み込んで考察する姿勢を身につけたいと感じています。
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