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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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業務 ✕ 手法
に関する学び

全695件の振り返りを公開中

業務

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手法

戦略思考入門

捨てる決断が未来を変える

捨てる判断の意義は？捨てることを選択する重要性と、その判断基準について再確認できたと感じています。また、マイナス思考を改める必要性についても学びました。戦略を考える際には、単に利益だけでなくROIも意識し、昔からの惰性に惑わされずに判断することが大切だと考えています。さらに、苦手な分野は適切な人に任せる発想を持つことも重要です。苦手克服の手法は？一方で、捨てることや断ることが苦手な自分自身の性格や、業務が多様化している現状に直面し、優先順位を付けながら整理する必要性を改めて感じました。今後は、特に苦手な分野に関しては任せられる方法を模索し、創業前から続けている業務についても、判断基準に照らして取捨選択を進めていきたいと思います。

40代女性会長／社長

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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

4P×視点で挑む企画実践

仮説構築はなぜ必要？フレームワークの学びとして、単に概念を理解するだけでなく、複数の視点からの仮説構築が重要である点が印象に残りました。特に、3Cや4Pといったフレームワークを活用しながら、問題解決の4つのステップに沿って企画を推進する手法は、今後の業務に活かしたいと感じています。 4P要素をどう捉える？日々のコンテンツ企画業務においては、4Pの各要素を具体的に捉え、製品＝コンテンツの内容、場所＝コンテンツの掲載場所、プロモーション＝コンテンツのデリバリーと定義することで、より広範な仮説を洗い出す取り組みが重要だと考えています。これにより、問題解決に向けたアプローチが一層明確になり、実践的な企画作成に繋がると実感しています。

30代女性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

切り口一変！売上管理の新戦略

傾向をどう確認する？データ分析を行う際は、まずデータを細かく区切り、傾向が明確に見えるかどうかを確認します。傾向を捉えやすくするためには、区切る幅を調整したり、切り口を変える工夫が必要です。また、データの分類には、もれなくダブりなくという意味のMECEの原則を適用し、数値を的確に解釈できるようにしています。新製品の売上はどう？私の業務では、新事業製品の売上管理を担当しています。過去の売上データがないため、従来は目標に基づく売上金額の合計や案件ごとの進捗状況のみを把握していましたが、今回学んだ分析手法を活用することで、新製品に関する各項目や顧客属性、売上金額など複数の視点から、売上向上のための考察が可能になると感じています。

20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

生成AIで広がる自分の可能性

プロンプトの精度は？ AIのアウトプットの質は、入力するプロンプトの精度に大きく依存することを改めて実感しました。今回の講座では、業務だけでなく日常生活においても自分の言葉で答えを整理し、考えることの大切さを学びました。これにより、生成AIの活用方法をより具体的にイメージできるようになり、実践に移していきたいと考えています。競合分析の工夫は？また、競合他社分析においては、複数のデータを組み合わせることで多角的な視点から分析を行い、従来のアイデアとは一線を画す解決策を検討する手法が有効であると感じています。さらに、各業務の本質を見直しながら生成AIを取り入れることで、より良い業務改善に繋げる可能性を秘めていると実感しました。

30代男性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

意図が伝わる資料作りの極意

どう伝えるのが正しい？ SEとしてお客様向けの資料を作成する際、認識の齟齬が生じないよう合意を得る機会が多いことから、今回学んだ手法は大いに役立つと感じています。相手に伝えたい内容を正しく表現するため、適切なグラフやメッセージを用いて丁寧に資料を作成することで、自身の業務をより効率的に遂行できるでしょう。情報整理はできていますか？資料作成にあたっては、まず何を伝えたいのかを明確にし、必要な情報を十分に収集することが重要です。その上で、作成した資料が伝えたい内容と見せ方とで整合性が取れているかを念入りに確認する必要があります。決してなんとなく資料を作成せず、意図をしっかりと盛り込んだ丁寧な作業を心掛けることが求められます。

50代女性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践！仮説とAIで仕事革命

仮説実践の方法はどう？仮説を繰り返すことによって不確実性に対応する考え方は以前から頭の片隅にありましたが、具体的にどのように実践するかについてはあまり踏み込んでいませんでした。今回の学びを通じて、この手法の重要性を改めて実感し、まずは実際に試してみることが大切だと感じました。生成AIで効率化は？また、生成AIを活用した業務の効率化についても多くの示唆を得ました。予実管理や進捗管理など、細かい確認が必要な業務において、生成AIがうまく機能すればミスの防止や業務改善につながると考えています。私自身の業務改善活動の一環として、仮説を立てシミュレーションを行うことで、具体的な成果に結びつけられるよう取り組みたいと思います。

30代男性自動車一般社員／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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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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データ・アナリティクス入門

問題解決に挑むロジックの魔法

基本プロセスは何？今回の学びは、問題解決の基本プロセスを理解する良い機会となりました。特に「何が」「どこで」「なぜ」「どうする」という一連のステップが欠かせないことを改めて認識し、ロジックツリーを用いた「階層別分解」や「変数分解」の手法についても詳しく学びました。また、MECEという考え方は初めて耳にし、図解により抜け・もれ・ダブりの問題が明瞭に整理される様子から、理解が一層深まりました。分析で気づいた点は？実際の業務においては、退職増加に関する分析を進める中で、抜け漏れの存在に気付くことができました。限られたデータの中から問題の全体像を捉えるため、今後は抜けている部分に対して階層分析を実施する予定です。

50代女性部長

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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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データ・アナリティクス入門

数学感覚と実践が生む提案力

数学の感覚はどう？今週の学習では、数学の問題に取り組むような感覚で、データを加工し、原因を定量的に特定する手法について学びました。すでにWebマーケティング戦略の一環として学習済みのAB分析に関しては、今回は新たな発見はありませんでした。実践で効果はどう？実際の業務においても、今回の実践演習のようなわかりやすいデータが存在すると、分析が楽しくなると同時に、説得力のある提案につながると感じました。これを機に、より具体的で定量的なデータの収集を心がけたいと思います。動画学習の意図はどう？また、動画学習の内容は、データ分析というよりもマーケティング戦略に重点が置かれていると実感しました。

30代男性機械係長／主任

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