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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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実際 ✕ 例
に関する学び

全473件の振り返りを公開中

実際

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例

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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マーケティング入門

心に響く顧客体験の学び

商品の価値は変わる？ある企業の事例から、商品の本来の価値に加え、良好な顧客体験を提供することで顧客満足度を向上させることが重要であると学びました。単に商品自体の魅力を伝えるだけでなく、顧客のニーズをしっかり把握し、要望を反映した商品化や迅速な納品といったプロセスを通じて「うれしい」「すごい」と感じさせる体験を提供することが、顧客に新たな価値をもたらすと実感しました。 Web体験向上の秘訣は？また、自社の商品情報を求めてWebサイトを訪れた顧客が、実際に商品に触れなくとも十分な情報を得られる体験が重要だと感じています。今後は、Webページの操作性やユーザーインターフェースに一層注力し、訪れるすべての顧客にとって分かりやすく、心地よい体験が提供できるよう努めていきたいと考えています。

20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

分解で見つける新たな気づき

なぜ分解するの？データを分析する際は、まず分解することで様々な視点から検証できる点が魅力的です。たとえ分け方に迷った場合でも、実際に手を動かして解析することで、分解前には気づかなかった新たな発見が得られます。全体をどう捉える？分解作業では、まず全体の定義を明確にし、漏れも重複もない状態で情報を整理することが不可欠です。具体的な手法として、層別分解、変数分解、そしてプロセスごとの分解が挙げられます。比較で何が分かる？月次データの分析においては、前月のデータとの比較が主流となっていますが、定例業務において手法が固定化しがちです。今後は、これまでと異なる視点からの分解方法を模索しながら、より柔軟な分析を心がけたいと考えています。

30代男性一般社員／職員

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マーケティング入門

受講生が語る！伝わる名前の魔法

名前で売上は変わる？実際の事例から、同じ商品でも名称を変えるだけで売上に大きな変化が生じることを学びました。商品の特徴やサービスについて、どのように顧客とコミュニケーションを取るかは、何を作るか、誰に売るかと同様に重要だと感じています。たとえば、カレーライスの場合、ルーとご飯が一体となったイメージを伝えるために商品の名前を工夫する必要があると理解しました。タイトルはどう変える？また、Webアプリやブログ記事のタイトルがやや堅苦しい印象を与えるため、利用者目線での再検討が求められると感じました。今後は、背景にある理論を踏まえながら、より親しみやすい表現に改善していくために、ChatGPTと相談してタイトルの再考を進めたいと思います。

50代男性情報技術/IT 係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

学びも仕事もAIで変革

AIの可能性は？ AIの具体的な活用方法の例が示されたことで、実際にAIを使ってみようというハードルが下がったと感じています。まずは、メールの下書き作成やリサーチでの論点整理など、身近な作業から試してみようと思います。また、創作活動においても趣味の一環として楽しめる可能性が広がったと実感しています。会議の課題にどう？現在、私は新しい業務要件をシステム化して導入するプロジェクトに携わっています。複数の業務システムの担当者が関わるため、会議が非常に多く、会議調整や議事録作成、論点整理、課題抽出などの負荷が高い状況です。こうした中で、生成AIを活用して情報の周知や議事録、論点整理を効率化し、より効果的な運用を目指していきたいと考えています。

40代男性係長／主任

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戦略思考入門

データで支える勇気ある一歩

優先判断の秘密は？優先順位を明確にし、不要なものは思い切って捨てる判断が非常に大切だと感じました。不要な選択を行う際、経営陣への説得にエネルギーが必要になるものの、冷静な判断と勇気を持って一歩踏み出すことが求められると思います。また、やめる決断を下す場合は、データなど固い根拠を用いてしっかり裏付ける必要があると考えています。効率化の秘訣は？実際、他部署で実施している取り組みや、会議の議事録の活用、そしてAIの導入により従来の手作業を見直す事例などを参考に、自部署でも効率化に取り組みたいと思います。専門分野に依頼することで、本来必要のない業務を削減し、その分自分の業務効率を高める取り組みを進めていくことができると感じました。

40代女性課長

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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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アカウンティング入門

実例で学ぶ企業数字の秘密

具体例の意義は？オリエンタルランドという身近な企業を具体例として教えていただいたおかげで、実際の数値と比較しながら、非常にイメージしやすく学ぶことができました。これにより、自分が想像していた通りの点と、異なる部分の理解が深まり、学びに繋がったと感じています。今後の進む道は？今後の取り組みとして、まずはオリエンタルランドだけでなく、他の身近な企業の財務諸表も参考にしながら、さらに知見を高めたいと考えています。また、自社の財務諸表を正しく読み解けるよう、知識とスキルをしっかりと身につけることを目指します。そして、まずは月次締め後、翌月初旬までに必要な数値を算出できる仕組みを構築し、財務諸表の作成に取り組んでいきたいと思います。

40代男性スポーツ会長／社長

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アカウンティング入門

実践で磨く財務と経営の知恵

財務知識はどう伝える？ P/LとB/Sの基礎知識が身に付くとともに、単なる教科書的な知識にとどまらず、実践的な学びが得られたと感じています。例えば、カフェの事例では、ビジネスモデルがどのように財務諸表に影響を及ぼすかを具体的に考察することができました。また、グループワークを通じてさまざまな業界の方と議論することで、一層深い理解に繋がりました。財務実践の次は何？今後は、実際の事業と財務諸表をさらに結びつけるため、関連する財務諸表を読み込んだ上で、採算改善の具体的な検討を進めていきたいと考えています。また、JGAAPとIFRSの違いやリース会計など、さらなる学習機会を設け、理解の深耕に努めていきたいと思います。

30代男性海事関連係長／主任

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アカウンティング入門

裏側に迫るテーマパーク収益術

何が新たな発見？今週の学びでは、ある大手テーマパーク運営企業の事例を通して、消費者が捉える「テーマパークビジネス」と企業が実際に利益を上げる仕組みが大きく異なる点を理解しました。来場者のチケット収入に加え、グッズ販売、飲食、ホテル事業、不動産収入など、複数の収益源が全体の利益を支える仕組みになっていることが印象に残りました。どうして収益が異なる？また、顧客目線では収益性が高く見えても、ビジネスモデルによって実際の利益構造が異なることを再認識しました。今後は、ビジネスモデルの背景を踏まえて財務諸表を読み解くことで、企業の強みや課題を正確に把握し、投資先の選定や評価に活かしていきたいと考えています。

30代女性コンピュータ・ネットワーク一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

事例から実践へ！反復が導く成長

どう抽象化できる？具体的な事例を抽象化して整理する手法が非常に印象的でした。この考え方は、実際にできるようになりたいポイントでもあり、まずは知識として理解する段階を経た後、実践できるレベルへと昇華させるために、意識的な反復練習が必要だと感じています。会議でどう進む？また、チームミーティングにおけるファシリテーションでは、迅速な判断とクリティカルシンキングの活用が求められるため、常に意識して実践することが大切だと思います。さらに、プレゼンテーションの場では、さまざまな立場の人々にとってわかりやすい内容にすることが重要であると改めて認識しました。

30代女性食品・飲料一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

共に拓くAIの未来への一歩

AI活用の広がりって何？様々な業界や立場の参加者が実際のAI活用事例を共有する中で、身の回りのシステムがどのようにAIを取り込み発展していくのか、その一端を感じることができました。特に、AIを活用する視野が広がった点が大きな学びとなりました。 NotebookLMで学ぶコツは？また、NotebookLMを用いた自己学習の取り組みや、エージェント機能を持つツールによる業務効率化の適用が、第一歩としてすでに実践されている点も印象深かったです。これらの取り組みによって、今後の学習や業務改善に寄与する可能性を感じました。

40代女性電気・電子機器製造事業部長／本部長

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