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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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重要 ✕ データ
に関する学び

全1771件の振り返りを公開中

重要

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データ

クリティカルシンキング入門

分解でひらく学びの新視点

なぜMECEが不可欠？分解の考え方について、MECEの視点が重要だと感じました。もれなくダブりなく分けないと、重複や抜け漏れが発生し、結果として偏ったり恣意的な判断につながる可能性があるという点に気づきました。また、分解の方法として、時系列に沿ったプロセスで分けるという手法もあることから、新たな視点を得ることができました。分解で何が明確？さらに、この考え方はアンケートの作成や集計作業においても有用だと思います。単純に平均値や最大・最小値を求めるのではなく、適切な分解を行うことで、データの意味する切り口が明確になりそうです。また、回答項目を設計する際には、重複や漏れがないよう注意することが重要であると実感しました。

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

疑問の先に見える理想像

なぜ原点に立ち返る？ボトルネックの洗い出しに向けた状況整理は非常に重要です。なぜその手法をとるのか、原点に立ち返ることで再度考える機会となり、思わぬ発見や改善点に気付くことができます。また、多角的な視点からあらゆる可能性を仮説として検討し、それらを一つひとつ検証することで、あるべき理想像が明確になってくると感じています。なぜ問いを徹底する？さらに、データ利活用を推進したいと考える企業に対しては、ただ漠然と取り組むのではなく、「なぜ？」という問いを徹底することが必要です。このプロセスを通じて、企業が追求すべき目的やビジネス上の価値が明確になり、担当者自身も気付いていなかった本来の課題が浮き彫りになると考えています。

40代女性その他

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データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要？データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。分析視点はどう選ぶ？月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

20代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

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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データ・アナリティクス入門

気づきから始まるビジネス改革

何のための分析？グループワーク後に、何のために資料やデータを分析するのか、そして誰に伝えるのかという二点を改めて考える機会となりました。また、ビジネスでは知識と経験が積み重ねられ、その両方が生かされることを実感しました。業務への心構えはどう？今週の気づきは、具体的な行動計画こそ生まれなかったものの、日々の業務に向き合う心構えを改めて固めるきっかけとなりました。これは、所信表明の意味も込めて記しておきます。データ確認は何が大事？さらに、提示されたデータに対しては、「分析前のデータに必要な項目が揃っているのか」と「成果物としてのデータの形が適切か」の二点を確認することの重要性を感じました。以上です。

40代その他の産業一般社員／職員

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マーケティング入門

現場で気づく隠れた顧客の声

どうしてニーズに注目？売れる商品を考える上で最も大切なのは、顧客のニーズに着目することであると改めて実感しました。その中でも、顧客自身が気づいていない欲求を捉えることが特に重要であることを学びました。一方で、その気づいていない欲求を見つける難しさも感じ、いろいろな手法を学んだものの、簡単にはいかないと実感しました。現場観察はどう役立つ？現在取り組んでいる新製品開発やブランドマネージャーの業務に直結する部分でもあり、現場に出て顧客の行動を直接観察することの重要性を強く感じています。これまで手元のデータとにらめっこしながら顧客のニーズを探してきましたが、今後は現場での観察にも注力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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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く成長の道

生成AIの可能性は？生成AIの可能性については十分に理解できましたが、一方で膨大なデータからの予測に依存する側面があると実感しました。そのため、生成AIの使い方やその能力を学ぶだけでなく、自分自身のスキルや知識の向上に努めることが重要だと感じています。業務方向性の見直しは？現在取り組んでいる業務の方向性について、何度も壁打ちを行いながら具体化していきたいと思います。次のステップとしては、市場分析のために具体的な数字を取り入れながら計画をブラッシュアップする予定です。現状、Excelを用いて計画数字の達成に向けた目標値を分析していますが、前提条件を整えた上で生成AIの力も積極的に活用していくつもりです。

40代男性課長

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戦略思考入門

数字とデータで説得！優先順位術

根拠はどう示す？優先順位を設定すること自体には誰もが納得するものの、その根拠や道筋を誰もが理解できるように示すのは非常に難しいと感じました。特に、高い視野で数値的に判断できると説得力が増すため、数値だけで判断に結びつかない場合には、客観的なデータなどをいかに提示できるかが重要だと実感しています。優先順位の複雑さは？また、自社においてはサービスやデータの範囲が広いため、複数の部門にまたがる状況では優先順位の付け方自体が一層複雑になります。そのため、単に収益性の視点だけでなく、模倣されにくい独自性の観点など、様々な視点を取り入れることで、多くの人が納得できる判断基準を構築する必要があると改めて考えました。

40代女性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

新たな視点で迫る分析の魅力

分析の意味は何でしょうか？今週は、分析の基礎部分を学びました。分析とは、比較を通じて数値の意味を浮き彫りにし、単に平均を出すだけではなく、目的に合ったアプローチが求められることを実感しました。また、データの性質を見極め、適切なカテゴリ分けを行う重要性にも気づかされました。調査で何を見出す？アイスブレイクで実施した、PCを購入する際の調査では、「どう使うか」という観点からの検討がとても新鮮に感じられました。この経験を踏まえ、いきなり分析に取りかかるのではなく、まず何を知りたいのか、どこまで詳しく調べるのか、そしてその情報をどのように活用するかを具体的にイメージすることが大切だと考えるようになりました。

30代男性小売業係長／主任

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クリティカルシンキング入門

層別で切り拓く問題解決のヒント

層別の新発見は何？問題を層別する手法として、足し算、かけ算、プロセスに分ける方法を学びました。特に、プロセスに分けるという考え方は従来にはなく、新鮮な発見でした。また、層別のアプローチによって明らかになる課題が全く異なることから、複数回層別して真の問題を見極めることの重要性を再認識しました。分析手法はどう活かす？データ分析の手法は、担当している労務分野の就業規則改定に活かせると感じました。これまで従業員の不満の声を集め、あまり深く分析することなく、対応可能な部分から改善を進めていましたが、今後は年代別、職能別、プロセス別に分けて複数回層別分析を実施し、課題をより明確にしていきたいと思います。

30代男性自動車係長／主任

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データ・アナリティクス入門

目的で切り拓くapple to appleの実践

目的は何が重要？分析においては、まず「目的」が最も重要です。目的に応じてどのデータを使用し、どのように比較するかを明確にしなければ、全く異なる結果が導かれてしまう可能性があります。比較条件はどう設定？また、比較対象のデータは前提条件が同じであることが求められ、「apple to apple」の視点を常に意識する必要があります。たとえば、売上分析を行う際にも、各データがどの目的のために活用されているのかを理解し、再設定することが大切だと感じました。実務はどう進める？実務において実際に「apple to apple」を実践するのは、思った以上に難しい面が多々あると実感しています。

40代女性課長

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データ・アナリティクス入門

単純平均を超える比較の妙技

平均以外の指標は？比較の重要性は以前から感じていましたが、これまでは単純平均しか利用していませんでした。今回、単純平均以外にも比較に役立つ指標があると知り、大きな学びとなりました。 95％の背景は？特に、標準偏差の「95％」という数字の背景について、コインの表が何回連続で出た場合に疑わしく感じるかという例えで理解が深まりました。平均の活用はどう？今後は、加重平均や幾何平均がどのような状況で用いられるかを事例を通して調査し、具体的な業務への落とし込みを目指していきたいと思います。また、アンケートの結果のばらつきを標準偏差で確認することで、データ分析の精度向上にも努めたいと考えています。

30代男性小売業係長／主任

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