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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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質問
に関する学び

全304件の振り返りを公開中

質問

マーケティング入門

本質を引き出すデプスの力

なぜ表面に頼る？ある企業の事例をもとに探求しても、表面的な分析に陥る可能性があると感じました。今回の事例説明の中では、デプスインタビューという手法が特に印象に残りました。本当のニーズは何？浅く広く情報を収集しても、真の顧客ニーズを引き出すことは難しい場合があります。そこで、狭く深くヒアリングするデプスインタビューへの切り替えによって、より正確に顧客のニーズを把握できると感じました。深い質問の意義は？これまで展示会で説明員を担当していた際、短時間で質問者の話を伺っていたため、どうしても表面的な情報しか得られなかったと実感しています。今後は、相手の立場に立って、真の課題を引き出すために深い質問を心がけていきたいと思います。

30代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

エクセルで紐解く学びのヒント

どんな分析で進める？これまでの業務で、約100名を対象とした分析を行う機会がありました。エクセルを用いたビジュアル化が簡単にできるため、基本的には中央値と標準偏差を中心にデータの分布を確認していました。しかし、平均値など他の代表値も併せて計算し、データ全体を多角的に眺めた上で仮説を立て、分析を進めるフローが重要だと感じています。どう観察すれば精度？また、サンプル数が少ない場合であっても決めつけず、平均値などを算出してデータをしっかりと観察することで、より精度の高い分析が可能になると考えています。このようなフローを週に1回以上実施し、標準偏差などの統計値は適宜AIに質問したり、エクセルの関数を活用するなどして算出しています。

40代女性高等教育/アカデミア係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

AIの真実に気づいた瞬間

AIの回答は統計的？生成AIは、人間の感情の微妙な機微や前後の文脈を踏まえて判断しているわけではなく、あくまで大量のデータに基づいて最もらしい回答を統計的に導き出していることが理解できました。質問の力量、影響は？そのため、こうした仕組みを認識した上で、質問を投げかける側の力量が回答の質に大きく影響することを実感しました。事実確認は必須？また、生成AIから提供された回答については、従来以上にファクトチェックを徹底する必要性を感じています。統計学的な根拠に基づいた回答であるにすぎないため、質問の際には5W1Hなど、網羅性と具体性を意識した表現を用いることで、AIがより正確な回答を導き出しやすくなると考えています。

40代男性情報技術/IT 課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

未来に羽ばたく学びの力

生成AIはどう予測する？生成AIは、人間と同じように意味を理解しているのではなく、次に続く単語を統計的に予測していると考えられます。一方で、文脈を読み取り、推論を行う能力もあるため、生成AIに何ができるか、何が苦手かを検証するためには、どのような問いかけが適切かを自ら考える必要があります。その過程では、物事を分解し、比較するという思考力が重要な役割を果たします。問いかけの進め方は？このような生成AIの本質を理解した上で問いかけを行うことが求められます。単に疑問に思ったことをそのまま質問するのではなく、生成AIの長所と短所を把握し、自ら分解と比較を意識することで、より精度の高いプロンプトを作成することが可能となります。

30代男性係長／主任

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

気づきを引き出す3ステップ

原因はどこにある？モチベーションが低い人の原因を見極める際、マズローの5段階欲求やハーズバーグの動機づけ・衛生要因のフレームワークが有効です。これらの理論を用いることで、どのレベルに問題があるのかを具体的に整理できます。面談で何が見つかる？個別面談では、フィードバックの質問を3ステップで行うと効果的です。まず、実際に起こった出来事や状況を確認し、次に自分自身の考えや行動について振り返ります。そして、そこから得た気づきや教訓をもとに、今後の対応策について決める場とします。事前にこれらのフレームワークを活用して職員の要因を分析することで、面談時の目標設定や振り返りがより具体的かつ実践的なものとなります。

50代男性行政課長

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クリティカルシンキング入門

論理で切り拓く説得の未来

受講で何を発見した？クリティカルシンキング受講を通じて、学んだことや今後目指す姿について言語化する機会がありました。自分が理想とする姿に足りないもの、また習得すべき知識やスキルを筋道立てて考えることができ、問いを分解して整理することが論理的な思考の基礎であると気付かされました。提案はどこで躓いた？一方、社内提案の際にゴールばかりを重視してしまい、結果として必要な質問に適切に答えられなかった経験があります。この原因は、問いを十分に検討しないまま進めていた点にあると感じました。今後は、なぜそのように考えたのかを明確に言語化し、説得力のある提案ができるよう、引き続き学習に努めたいと思います。

30代女性情報技術/IT 一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

問いが生む深い気づき

問いはどんな役割？どのような「問い」を立てるかが、その後の思考プロセスを決定する基盤となります。これまで、何となく考えることが多かったと感じる部分もありましたが、今後は常に「問い」を意識して、具体的かつ体系的な考え方に取り組んでいきたいと思います。報告はどう準備する？役員や上司への報告・説明の際は、事前に「問い」を立て、細部まで詰めて準備しておくことが重要です。こうすることで、どの角度から質問されても冷静に対応できると感じています。また、対外的なミーティングや社内会議では、議論がイシューから脱線しがちになることがあるため、その際には基本に立ち返ることを常に心がけています。

50代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで業務革新への挑戦

検証で見えた精度は？生成AIを業務に活用する中で、常に結果が正しいとは限らないという知識は以前からありましたが、実際に複数のAIを用いて検証を行うことで、その精度や得意分野について学ぶ貴重な機会となりました。最適なAI選びは？この経験を踏まえ、どのAIエンジンが自分の業務に最適かを、実際に試しながら確認したいと考えています。現在は社内推奨のエンジンのみを利用していますが、今後は個人的にトライアルとして、課金しながら複数のエンジンの性能を比較する予定です。また、検索履歴をもとに自分の質問傾向を分析し、強みや弱みを明確にすることで、更なる業務の改善に役立てたいと思います。

50代男性家電部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

試行錯誤から生まれる学びの光

プロンプトの解決策は何？うまくいかなかったプロンプトについては、問題解決のため、別の質問をＡＩに投げたり、ＡＩ同士で対話させたりすることで、本来求める回答レベルに近づけるように試行錯誤を重ねています。数字分野の活用法は？また、数字分野については業務でのＡＩ利用を拡大する意向から、先週すでに具体的な取り組みを実施しました。今週は、証憑書類のＮＧ判定について、ＡＩが細部まで読み込まずに、いかに迅速にＮＧを判断できるかを検証中です。現状では、ＡＩがすべての情報をいちいち解析するため、人間の目のように瞬時の判断が難しく、その利用価値を十分に引き出せていないと感じています。

40代女性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践で磨くAI活用の問い力

AI活用に必要な思考とは？今回の講座で学んだ中心的な内容は、AIを活用するうえで思考力が非常に重要であるという点でした。どんな仮説を立て、その仮説に基づいて質問するかが、得られる回答の質を左右すると感じました。また、動画で紹介されていたように、実際に手を動かして経験を積むことが、AI利用の質の向上につながると実感しました。言語化の壁は何？一方、講座の振り返りでは自分の考えを言語化することに苦労しました。現職場ではAIの導入が進んでいないため、今後は日常的にAIを活用し、問いを立てる力を養いながら、思考の幅を広げる取り組みを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

問いで見つける成長のヒント

問いにどう向き合う？問いの捉え方次第で、思考の方向性が大きく変わるという学びがありました。まず、課題や原因を解決するために、どのような問いを設定すべきかを意識することの大切さを感じました。今ここで答えを出すべき問いは、しばしばズレてしまうため、問いは具体的に考える必要があると実感しています。依頼はどんな工夫？また、業務を他の社員に依頼する際、まず問いから依頼内容を組み立てる方法を取り入れるようになりました。その結果、依頼した相手からの質問が減り、業務タスクの途中で生じる課題に早期に気づき、解決策を見出すことができるようになったと考えています。

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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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

見つめる自分、磨かれるリーダーシップ

リーダーシップとは何？ 6週間の受講を通じて、第一週の講義で議論した自分のリーダーシップ像が大きく広がりました。議論の結果、リーダーシップとは自分自身の言動が他者にどう認識されるかという点にあることを具体的に理解でき、今後の業務において意識的に取り組むべきスキルであると実感しています。エンパワメントをどう考える？また、エンパワメントを促す方法や、的確な質問を用いた振り返りの実践にも強い関心を持っています。現在担当している業務について振り返る際にも、エンパワメントの視点を取り入れ、失敗やミスの反省を通して改善に活かしていきたいと考えています。

40代金融サービス課長

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