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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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解決 ✕ 手法
に関する学び

全482件の振り返りを公開中

解決

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手法

データ・アナリティクス入門

売上改革のヒントがここに

売上上がらない理由は？売上が上がらない理由を分析する際、まず売上に影響を及ぼす各項目をMECEの考え方に基づいて分解し、それぞれの影響力を明確に把握します。そのうえで、自社で対応可能な項目にフォーカスを当て、優先順位を決めた打ち手を検討することが重要です。原因解析はどう進む？また、基礎となる問題解決のステップである「What（何が起こっているか）」「Where（どこで発生しているか）」「Why（なぜその状況になったのか）」「How（どう対策するか）」の流れを取り入れることで、原因を体系的に説明する最初の一歩となります。このアプローチは、過去の成功事例に固執せず、根本的な原因解明に役立つ手法として活用できると考えています。

30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

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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データ・アナリティクス入門

仮説が拓く学びの扉

仮説の意義は？上司から「仮説と検証」の基本原則を再認識する機会を得ました。闇雲に分析を進めるのではなく、明確な仮説を立てることが、効果的な分析の第一歩であると感じました。数値で見る説得力？また、具体的な数値指標や基準の設定方法、会員システムを用いたデータ比較において、どの項目が最も説得力を持つかという点について、詳細を知る必要があると考えています。これらの疑問を解決することが、今後の分析に大いに役立つでしょう。フレーム整理は？さらに、フレームワークに関する知見も示されており、様々な手法に飛びつく前に、一度整理して考えることの重要性を実感しました。納得がいくまで試行錯誤を重ね、着実に理解を深めていきたいと思います。

40代女性飲食店課長

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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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データ・アナリティクス入門

直感を超えて論理で拓く未来

論理とプレゼンはどう？私は、自分の考えに対して、論理的な分析を用いた根拠をしっかりと示し、わかりやすく簡潔に表現できるようになりたいと考えています。特にプレゼンテーションは、短い時間内にポイントを明確に伝えられるよう工夫したいと思います。また、他者からの意見や、自分では気づかなかった視点を大切にしています。人事施策はどう分析する？これまで直感やなんとなくの判断で行っていた人事施策、特に離職者の分析や離職防止、モチベーションアップのための施策においても、今後は論理的な分析手法を導入していきたいと考えています。さらに、同僚とともに、どのような分析が問題解決に繋がるかを議論し、より効果的な施策を模索していきたいです。

50代女性事業部長／本部長

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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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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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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説実践で切り開く研修の扉

試す意義は何？とにかく試してみる、やってみるという姿勢が大切だと直感的には感じていました。ただし、行き当たりばったりに進めると無駄が生じ、良い成果へはつながりにくいということも理解しています。そのため、仮説思考の基本や、問題解決の各プロセス、そして結果に対する仮説を正しく理解し、実践することが重要であると実感しました。設計はどう進める？私の仕事では研修の設計が多く、到達目標に基づいて内容を構成しています。どのワークにおいても「どのような問いかけがどのような結果を導くか」を意識する必要があります。今回学んだ問題解決の仮説の手法は、ステップごとに論理的に考えを整理する点で非常に参考になりました。

50代男性その他の産業会長／社長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説の先に広がる未来

仮説検証で成果は？不確実性の高い環境では、明確な正解が存在しないため、目的を設定し仮説と検証を迅速に繰り返すことが成果創出に繋がると実感しました。特に、結論や問題解決に向けた仮説を時間軸で整理する視点は有効であり、生成AIを活用して検証の幅と速度を高めることで、思考の質や意思決定の精度が向上すると感じています。将来像はどうなる？また、設備投資の構想や実行の承認可否判断の資料作成においても、仮説を立て検証する手法が有用であると確信しました。不確実な部分を具体的に分析して活用することで、将来の在りたい姿をより明確に描くことができ、ぼやけた将来像がクリアになると実感しています。

50代男性機械部長

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データ・アナリティクス入門

言葉で解く学びとストーリー

なぜ知識だけでは足りない？講義を通して、ただ聞いているだけでは伝わらない部分があることに気づきました。分析手法は単なる知識として蓄えるだけではなく、それを言語化することで初めて意味を持つという点や、自分自身や業界の問題解決に積極的に取り組むことの重要性を理解できました。なぜストーリーが不可欠？また、ストーリーを構築することについても大きな学びがありました。戦略においてストーリーが重要であるだけでなく、分析においてもストーリーが不可欠であるということを再認識しました。今後、プレゼンテーションを行う機会や受ける場面で、この点を意識して取り組んでいきたいと感じました。

40代男性食品・飲料一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

問いと挑戦で未来を拓く

どうして自己問いを持つ？クリティカル・シンキングのフレームワークを学んだおかげで、自分自身の在り方に問いを立てることができるようになりました。それにより、今後は自ら設けた問いに対していかに近づいていくかを常に意識し、自己成長に努めていこうと考えています。なぜ変化を追求する？採用の仕事は常に変化と隣り合わせながら、あらゆる手法が試され尽くされているとも言われています。だからこそ、昔ながらの方法に頼るのではなく、常に新たな問いを探求し、正しい解決策を実行するための意識的な取り組みが求められると感じています。

30代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

目的と仮説で描く成功戦略

目的はどう設定？これまでの学習を振り返り、分析作業に入る前に目的と仮説を立てるプロセスがいかに重要かを再認識しました。また、問題解決に向けて「What、Where、Why、How」の4ステップに沿って進める手法が印象的でした。業務にどう生かす？普段の業務においても、まずは問題解決のストーリーをしっかりと組み立て、その上で分析を進めることを意識して取り組みたいと考えています。今後は、各種フレームワークを活用しながら論理的な思考力の向上に努め、より迅速に多くの施策のPDCAサイクルを回していくことを目指します。

30代女性一般社員／職員

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