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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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意識 ✕ データ
に関する学び

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意識

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データ

データ・アナリティクス入門

挑戦を乗り越える学びの軌跡

授業で何を感じた？ LIVE授業では、この6週間の学びを振り返り、総まとめとともにさまざまな気づきを得る貴重な時間となりました。講師の問いに即答できる時もあれば、迷いや悩みが生じる瞬間もあり、そのたびに学びと実践を繰り返す必要性を実感しました。苦手意識はどう変わる？また、データ加工においては特に関数が絡む処理に苦手意識を持っていましたが、今後は積極的に取り組むことで、苦手を克服していきたいと考えています。チーム改善はどう進む？学びを活かし、チームマネジメントや顧客の動向把握に努めることで、チーム内の業務改善やサービス向上につなげると同時に、各顧客のビジネス状況に応じた最適なサポートとサービスを提供できるよう努めたいと思います。

50代女性課長

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データ・アナリティクス入門

明確な比較が導く新たな発見

何を比較すべき？分析においては、何を何と比較するかが肝心であると改めて感じました。受講生の他のお話を伺う中で、目的を明確にし、どの要素を比較するのかを意識することが大変重要だと学びました。また、たとえ自分が分析に値しないと思っていたデータ群であっても、目的次第で有用な情報源となる可能性がある点が特に印象的でした。どの指標で判断？経営会議での分析では、従来の予算比や前年比に加え、質の向上を目指すべきだと感じています。評価や検証を行う際は、常に目的に沿ってデータを整理し、適切なベンチマークを設定することが必要です。さらに、マーケティングの視点も取り入れることで、幅広いデータの活用方法を学び、柔軟な分析ができるようになりたいと考えています。

50代男性事業部長／本部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

顧客とAIが切り拓く体験の未来

顧客視点は何を示す？工業化からデジタル化への時代変化により、従来の固定機能よりも体験の継続が価値の中心となっていることが分かりました。この変化を実現するためには、顧客中心の視点、ネットワーク経済の理解、個人データとAIの組み合わせ、そして外部の知見の活用が不可欠であると学びました。なお、理解しにくい部分もありましたが、そこに新たなビジネス機会があると感じました。 AIが切り開く未来は？これまで、私はAIを用いた調査や翻訳、分析、資料作成に取り組んできました。これらは引き続き習得していきたいと考えていますが、最後の授業では、AIによる体験価値の継続を意識した、現業の海外インフラ事業におけるビジネスモデル検討に焦点を当てるようになりました。

50代男性部長

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データ・アナリティクス入門

あなたも変われる学びの瞬間

データをどう活かす？分析を行う際は、常に目的を意識しながらデータと向き合うことが基本です。データは単なる数字ではなく、素材と捉え、適切な調理方法や飾り付けで仕上げるように結果の表現手法を工夫する必要があります。各データの特性に合わせた分析プロセスを経ることで、他社にもわかりやすく咀嚼・理解される結果を得ることができます。サポート状況はどう？また、作成されたサポートケース数の増減やカスタマーサーベイの結果を、製品、顧客、担当エンジニアなど複数の要素を組み合わせながら分析します。こうした取り組みによって、サポートチームが健全にオペレーションできているかを確認し、もし課題が見つかった場合には、その解決に向けた具体的なプランの策定も行います。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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マーケティング入門

ペインポイントがつなぐ成長のヒント

ペインポイントって何？ペインポイントという概念を初めて知り、大変参考になりました。特にタクシーのサービスが、利用者の苦労を的確に捉えていると感じた点が印象的です。また、ウォンツとニーズが「需要」と「供給」という言葉で捉えられることも、個人的には覚えやすく感じました。自動処理の悩みは？日々の業務で、月次資料の自動処理に多くの時間を要している点や、分析用の数字作成に時間がかかっている点が、企業全体のペインポイントであると実感しました。こうした背景から、経営層がデータ基盤の整備を進めようとしている理由が理解できました。今後、構築作業を進める中で、さらに具体的な点に踏み込む際にも、ペインポイントの意識を忘れずに取り組んで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

比較が生む新たな気づき

分析比較の重要性は？今回の講義を通じて、分析の基本は「比較」にあると学びました。業務で調査データを扱う中で、過去のデータとの比較は無意識に行っていたものの、今回意識的に言語化することでその重要性を改めて実感しました。データ整理ってどう？また、データの要素を整理する方法も学び、意味のある値とそうでない値を見分けることの大切さが身に染みました。これまではその違いを意識していなかったため、新たな視点を得る良い機会となりました。比較で何が見える？今後は、業務において製品の売上や調査結果、製造パラメータなどさまざまなデータを扱う際、必ず過去の事例や他社のデータと比較し、違いを明確に伝えることを心がけていきたいと思います。

30代男性食品製造一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

データが語る学びのワクワク発見

どう切り口を見極める？数字の分析において、与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、細かく分解し、どの切り口が有効であるかを見極める重要性を再認識しました。複数の視点でデータを分解すると、異なる結果が導かれることが印象に残っており、分析の際にはMECE（漏れなく、重複なく）を意識することが大切だと感じました。実務はどう評価する？実際の業務では、データ分析を行う機会は少ないものの、マーケターの提案内容を確認する際には、情報を細分化し、複数の切り口で評価する手法を取り入れています。また、トラブル対応においても、確認すべき事項がMECEになっているかを念頭に置きながら進めることで、より確実な対策を講じることができると考えています。

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

比較が導く成長のヒント

比較の本質を問う？分析の基本は「比較」にあると認識しました。以前は、予算と実績や先月と今月、さらには異なるセグメント同士の比較を無意識に行っていたものの、本質的な意味を正しく理解していたとは言い難いと気づきました。今後は、比較する対象を明確にし、その結果として目的が達成できることを確実に担保しながら進めたいと感じています。どの比較が課題解決？また、実務においても、目標との比較やその内訳の分解を行う機会は非常に多いです。単にデータを提示するのではなく、何を比較すれば課題改善に向けて一歩前進できるのかをはっきりさせながら進めることが重要です。さもなければ、データを示すだけで満足してしまい、何も判断できない状態に陥る恐れがあります。

30代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

分解×比較で切り拓くAI活用

仮説検証の可能性は？これまで、メールの翻訳や要約など、限られた用途でしかAIを活用していなかったものの、「分解」と「比較」を取り入れることで仮説検証にも応用でき、データ指向の仕事の進め方に繋がると感じました。データ整備は進んでる？私が所属している会社では、売上データが商品、金額、個数といった最低限の情報しか整備されていません。そのため、まずは必要なデータ項目について社内で検討を重ねる必要があると考えました。また、生成AIの活用に関する意識も十分でないため、社内啓蒙活動が不可欠だと感じています。成功事例はどう見る？実際に、データ分析や仮説検証にAIを利用している方の事例を伺えると非常に参考になると思います。

50代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均を極めるデータ思考

どの平均値を選ぶ？どのような状況でどの平均値を使うべきかについて学ぶことができ、非常に有益でした。今まではさまざまな種類の平均値を扱ってきましたが、加重平均や幾何平均を利用する理由については深く考えたことがありませんでした。今後は、背景にある意図を意識し、何のため、なぜその平均値を選ぶのかを明確に捉えたいと思います。また、より適切な平均値を選択できるよう努めたいと考えています。データの見方は？一方、データ分析においては定性分析の要素が多いことから、平均値を用いる際にはデータの読み解きに十分な注意が必要です。業務に活かすためには、どの視点からデータを捉えるか、そして他の視点が存在しないかを検討することが大切だと感じました。

40代女性課長

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データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何？仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。どんなデータが大切？さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

30代女性航空/航空宇宙一般社員／職員

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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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