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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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積極
に関する学び

全699件の振り返りを公開中

積極

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

共に育む自然なリーダーシップ

リーダーの本質はどうなる？リーダーシップは、特別な才能ではなく誰にでも備わっているものであり、状況に応じて自然に発揮されるものだと実感しました。何よりも、リーダーとなるためにはフォロワーが存在し、共通の目標を持って行動することが必須であると感じます。方向性はどう共有する？私自身は、まず自分が思い描くイメージをできるだけ具体的に示し、部下や同僚と同じ方向性を共有することを心がけています。その結果、皆が何をすべきかが明確になり、各自が行動に移しやすくなると考えています。障害はどう解決する？また、共有した目標に対して生じる困難や不明点があった場合は、積極的に意見を聞くようにしています。これにより、障害となる要因を迅速に取り除き、スムーズな業務遂行につなげることができると実感しています。

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

挑む！基礎からデータ分析の道

基礎知識は足りる？今週のライブ講義で、データ分析における基礎知識の不足を痛感しました。言葉の意味やプロセスの理由といった基本的な部分をしっかり理解しなければならないと強く感じました。また、グループワークを通じてアウトプットする際には心理的な負担を感じる一方、その学びの効果の大きさにも気づかされました。学びを深めるには？今後は、関われるデータ分析の領域がいくつもあることから、積極的に勉強を進めていきたいと考えています。さらに、職場で自主的に勉強会を開催し、他者への伝達を通じて自身の学びを深めるとともに、部署全体のレベルアップを図りたいと思います。データ分析に熟練した先輩方の知識やノウハウも積極的に共有し、将来的には「データ分析に強い職場のメンバー」として成長していくことを目指します。

50代女性自動車一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

情報集めで挑む仮説実験室

仮説ってどう検証する？ VUCAの時代においては、仮説検証型のアプローチが求められます。生成AIの活用方法としては、まず仮説を立て、その後、仮説を検証するための情報収集や反証データの収集（活用方法②）、さらには解決策のプロトタイプ作成（活用方法③）が考えられます。情報と試作はどう活かす？今回、私は特に情報収集とプロトタイピングに重点を置いて活用していきたいと考えています。具体的には、自身が立てた仮説を検証するため、さまざまな視点から情報を広く集め、反証となるデータも積極的に取り入れることで、仮説をより洗練させる狙いです。また、画像や動画、プレゼン資料を効率的に生成し、プロトタイピングの手法を用いて顧客のフィードバックを迅速に取り入れることで、検証サイクルを加速させたいと考えています。

30代男性化学品一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

納得！平均の使いこなし術

加重平均と幾何平均はどんな違い？加重平均と幾何平均の考え方は非常に興味深く、説明を聞いて納得できました。ただし、実際にどちらを使い分けるかの判断基準はまだ掴みきれておらず、特にルートが絡む部分には少し抵抗を感じています。今後は使いこなせるように、知識を深めていきたいと考えています。部門間売上分析は？部門間での売上分析においては、加重平均が有効だと感じています。現在業務で部門別の売上分析を行っているため、今後は加重平均を積極的に取り入れていく予定です。また、幾何平均についても自己学習を進め、どのように業務に活かせるかを検討していきたいと思います. 適用例はどうすべき？グループ内でも幾何平均の適用例や利用場面について話し合い、理解を深める機会を持ちたいと考えています。

50代女性一般社員／職員

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

現場に根ざす愛と経営のカタチ

アンカーの意味は？シャインの「キャリア・アンカー（自己の譲れない価値観）」とスーパーの価値観について学び、自身の仕事における判断軸やモチベーションの源泉を客観的に把握する重要性を実感しました。これらの価値観は特定の職業に限定されるものではなく、日々の業務やキャリア形成、マネジメントに幅広く活かせる視点であると気づきました。現場支援の道は？私自身のアンカーである「奉仕・社会貢献」と「愛他性」を、現在担当している経営企画の業務に積極的に活かしていきたいと考えています。数字や全社方針の管理に留まらず、現場の感情に寄り添った経営支援に努めます。具体的には、施策導入時に現場の声に耳を傾ける対話の場を設け、複数の選択肢を提示することで、現場が納得し自己決定できる環境作りを心がけたいと思います。

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

目的と手段を見極めた新たな挑戦

目的と手段は本当に合ってる？色々な技を学んできましたが、振り返ると重要なのは「目的」と「手段」を混同しないことだと実感しました。目的がはっきりしていれば、今回のセミナーで学んだ内容を活用することで具体的な成果が得られるというイメージが湧きました。ただ、実際にその知識を活かす機会は自ら作り出さないとあまり得られないため、意識的に活用の場を設けようと考えています。業務課題はどう捉える？新年度を迎え、新たな業務や課題が現れました。これらの課題を解決するため、今回学んだフレームワークを積極的に活用し、分析に取り組んでいく予定です。また、使用したフレームワークやその理由を記録として残すことで、後々の振り返りがしやすい仕組みを作り、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

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

異業種交流で磨く説得と成長

基礎知識の実践は？今回の受講を通じて、会社の将来を担うための基礎知識を学べたと感じています。特に、誰かを説得する際の根拠の作り方やデータの視覚化は、顧客対応や社内の組織作りに直結するため、実践的で効果的な学びとなりました。交流で何を感じ？また、受講生同士の意見交換の機会は非常に有意義でした。自分とは異なる職種の方々との交流を通じ、各々が直感的に問題点を捉えるプロセスの違いに気づかされ、大きな刺激となりました。他者の意見交換は？この経験を踏まえ、今後は社内でも他者との意見交換のセッションを積極的に設けたいと考えています。普段は部署内でのやりとりに限られているため、さまざまな角度からの意見を取り入れることで、メンバーの検討プロセスの幅をさらに広げることを目指します。

30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

実践が輝く！初めてのAI体験

初体験はどう感じる？画像生成AIを用いた体験は、初めての試みで新鮮でした。これまで作成したことがなかったため、ツールごとの特徴や指示方法の違いを実際に試すことで理解できた点が大きな収穫です。他者の視点はどう活かす？また、相談しながら具体的なプロンプト作成を進める中で、自分のアイディアに加えて他の視点からの提案が次々と出てくるという、非常に実践的で魅力的なプロセスを体験しました。業務改善の鍵は何？今後は、業務プロセスの改善にあたって、判断が必要な部分と単純作業の部分を明確に区別し、整理していくことが重要だと感じています。まずは周囲のメンバーにも同様のアプローチを呼びかけ、特に生成AIを活用している方々と積極的に意見交換し、互いに提案し合える時間を確保したいと思います。

50代男性電気・電子機器製造次長

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の声で感じるAI進化の挑戦

AIの定義ってどう？『人間の知能を模倣し、拡張していく技術』という定義が、AIに対する理解の基本であると感じました。また、ある企業のAI発展予測では、組織のマネジメントが可能なレベルまで発展するとの見込みもあり、生成AIを取り巻く環境について常に注視していく必要性を認識しました。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルが非常に重要であると実感しています。生成AIの可能性は？また、生成AIを自社業務の効率化に活かす可能性を検討する中で、特化型を含むさまざまな生成AIツールが登場している現状に注目しました。今後も周辺情報の収集を継続し、自社や部署で実用的なツールが見つかれば積極的に共有することで、生成AIに関する情報感度を向上させ、業務改善へと繋げ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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クリティカルシンキング入門

本質が見える！イシュー活用術

イシュー設定で何を学ぶ？今回の講座では、まず「イシューを設定すること」の重要性を学びました。多くの情報から本質を見極めるため、ピラミッドストラクチャーというフレームワークが有効であると実感しました。この手法により、自分自身の思考のクセを把握し、物事を俯瞰して見ることで新たな気づきや視点を得ることができました。これを現業でも積極的に活用していきたいと思います。研修で何を問う？また、現場で行っている研修では、目的や獲得目標などの定性的なイシュー設定が求められるため、こうした方向性を明確に保つことが重要だと感じました。明確なイシュー設定があることで、議論や思考の軸がぶれることなく、より質の高い議論ができると考えています。今後も実践を重ね、設定の精度をさらに高めて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

仮説と実践が導く成果の道

成果をどう目指す？データ分析を行う際、まず数字やデータに飛びつくのではなく、最終的にどのような成果を出したいのか、何を比較すればよいのかといったアウトプットのイメージを明確にし、客観的に整理することが重要だと感じました。実務での実践力と、学問としての知識習得の両立を意識する必要性も再認識しました。論点はどう整理する？また、コンサル業務においては、定量分析を進める中で迅速に論点を明確にし、全体の論点を中論点・小論点に分解することで、検証しやすい構造を作ることが求められます。そのため、まず仮説を立て、正しい比較対象に基づいたデータ分析を実施することが大切だと考えています。さらに、このような思考法やプロセスをジュニアメンバーにも積極的に共有し、育成に役立てていきたいと思います。

40代男性病院／ヘルスケア一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

デジタル進化×柔軟発想で未来開拓

デジタル進化はどう向き合う？デジタル技術の進化が、不確実性の高い環境を作り出している大きな要因だと感じます。生成AIなどの新たなサービスが次々と登場する中、従来の価値観や常識が急速に変わっていくのが実感されます。これからも日々アンテナを張り、新しいサービスを積極的に生活に取り入れる柔軟な姿勢が必要だと再認識しています。仮説検証はどう進む？また、what、where（問題の所在）、what（原因追求）、How（対策）という問題解決の仮説は、日常のあらゆる業務ですぐに実践できる有用な考え方だと感じました。特に、対策に対して何をどのように検証し、何をもって成功と判断するのかを明確にするために、whereとwhatの部分は重要なポイントとしてしっかり押さえておきたいと思います。

50代女性グラフィックデザイン、ウェブデザイン一般社員／職員

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