ナノ単科公式サイト

ナノ単科に無料で応募

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〜

(9ページ目)

社内 ✕ 検証
に関する学び

全103件の振り返りを公開中

社内

×

検証

クリティカルシンキング入門

情報を分解！部署活性化のヒント

データ加工の意義は？データは、一次データそのままに頼るのではなく、加工や分解を通じて活用するべきです。加工することで、異なる事象の違いがより明確に見えるようになり、視覚的に理解しやすくなります。また、一度の分解に留まらず、MECEなどの手法を使って多面的に分析することが求められます。現場の情報提供は？私の勤務先では、関係企業に関する情報を収集し、社内へ提供する業務を担当しています。これらの情報が、実際にどの部署でどのように活用されているのかを分解して分析してみたいと考えています。たとえば、全体の部署の中でどの程度の部署が利用しているのか、また意思決定者や実務者など、どの層の関係者が関わっているのか、さらには情報の粒度についてまで、具体的に検証してみる必要があると感じています。

20代男性政府関係一般社員／職員

詳細を見る

クリティカルシンキング入門

見落とさない！分解思考のすすめ

分解のメリットは？数字の分析において、まず各要素に分解することが非常に効果的であると学びました。たとえ特定の切り口が顕著な兆候を示していても、他の視点から検証し、見落としがないか批判的に見直すことが大切だという点が印象に残りました。 MECEって何だろ？また、分解を行う際には、まずその切り口全体の定義を明確にすることで、情報が重複せず抜け漏れなく整理される（MECEの考え方）というコツも習得しました。これを踏まえ、会社内での人材や各種KPIなど複数の視点から実践していく予定です。サーベイの分析はどう？特に、先日実施された全社のエンゲージメントサーベイを改めて分解し、分析することで、さまざまな事象の要因をより明確に見定められるのではないかと考えています。

40代男性会長／社長

詳細を見る

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

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで業務革新への挑戦

検証で見えた精度は？生成AIを業務に活用する中で、常に結果が正しいとは限らないという知識は以前からありましたが、実際に複数のAIを用いて検証を行うことで、その精度や得意分野について学ぶ貴重な機会となりました。最適なAI選びは？この経験を踏まえ、どのAIエンジンが自分の業務に最適かを、実際に試しながら確認したいと考えています。現在は社内推奨のエンジンのみを利用していますが、今後は個人的にトライアルとして、課金しながら複数のエンジンの性能を比較する予定です。また、検索履歴をもとに自分の質問傾向を分析し、強みや弱みを明確にすることで、更なる業務の改善に役立てたいと思います。

50代男性家電部長

詳細を見る

データ・アナリティクス入門

A/Bテストが切り拓く学びの境地

運用方法の魅力は？ A/Bテストという用語は以前から耳にしていましたが、実際の内容については知識が浅かったため、今回その具体的な運用方法を学ぶことができ、大変有意義でした。もともとはWEBマーケティング分野のみに活用されるものと考えていましたが、バックオフィス業務でも応用できる可能性に気づかされました。社内活用の効果は？また、社内で講師を務める際には、講義資料のスライドデザインや質疑の文言に対してA/Bテストを実施しようと考えています。挙手の数や講義後のアンケート評価を用いた効果検証により、マーケティング以外の分野においてもこの手法が応用可能であると実感しました。

30代男性小売業係長／主任

詳細を見る

クリティカルシンキング入門

疑いこそ、新たな学びへの鍵

仮説はどう検証する？データを活用するためには、まず仮説を立て、様々な視点から細分化して考える必要があることを学びました。単に直感でデータを見るのではなく、「本当にそうなのか？」と一度疑ってみることで、正確な特徴を捉えることができると理解しました。本当に伝わってる？現在の業務では直接データ分析に携わる機会は少ないものの、一次分析されたデータを基に社内向けの教材を作成することがあります。そのため、「そのデータから本当にそのような結論が得られるのか？自分の伝えたい内容に適しているのか？」と常に疑問を持ちながら情報を整理する姿勢を大切にしたいと考えています。

40代女性保険係長／主任

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す？これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。どのデータが鍵？具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

40代男性課長

詳細を見る

「社内 × 検証」に関する類似の人気キーワード

分析　×　検証

仮説　×　検証

データ　×　検証

業務　×　検証

課題　×　検証

検証　×　効果

検討　×　検証

本　×　検証

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております｡

詳細を見る

無料で応募する

Introduction to Accounting

アカウンティング入門

ビジネス活動とアカウンティングのつながりを理解するとともに、身近な場面でのアカウンティングの活用イメージを具体化させていきます。

Introduction to Accounting

Introduction to Critical Thinking

クリティカルシンキング入門

問題解決力やコミュニケーション力、意思決定力など、多くのビジネススキルのベースとなる論理思考力の基礎を学び、｢正しい問いを立てる力」を身につけることができます。

Introduction to Critical Thinking

Data Analysis Fundamentals

データ・アナリティクス入門

データを分析するために必要なフレームワークや考え方を理解するとともに、データに基づく意思決定の基礎を身につけることができます。

Data Analysis Fundamentals

Leadership and Career Vision

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップを発揮して組織・メンバーを動かすための基本的な考え方を学ぶとともに、リーダーとしての自分自身のキャリアについて考えを深めていきます。

Leadership and Career Vision

Introduction to Marketing

マーケティング入門

ビジネスの価値を創造するための、実践で活用できるマーケティング基礎知識やマーケティング的視点（モノの見方・考え方）を身につけるとともに、顧客体験価値の重要性を学びます。

Introduction to Marketing

Strategic Thinking

戦略思考入門

戦略的に意思決定をするための思考法を身に着けるとともに、自分のキャリアも戦略的に考え、必要な能力開発を構想していきます。

Strategic Thinking