戦略思考入門

3C・SWOT・バリューチェーンで拓く自社戦略

フレームワークでどう変わる? 今回学んだ3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析のフレームワークにより、多角的な視点が得られ、自社の現状を把握する際に大いに役立つと感じました。企画を立てるときに、これまでそこまで入念に考慮していなかった自分のアプローチを見直す良いきっかけとなりました。 課題整理はどうする? また、自社の課題を十分に理解できていなかった点から、まずはSWOT分析とバリューチェーン分析を用い、現状を把握し課題を明確にすることが必要だと実感しました。さらに、中長期計画を策定する際にもSWOT分析を活用することで、計画立案がよりスムーズに進むと期待しています。

生成AI時代のビジネス実践入門

講義が教えてくれた生成AIの相棒術

生成AI活用の意識は? 生成AIは、業務でもプライベートでも自分なりに活用していたものの、講義を通じてその仕組みや今後の発展について学ぶことができ、向き合い方に変化が生まれました。何でも任せるのではなく、自分で考え、良い相棒として生産性向上に繋げていきたいと感じています。 講義学びをどう生かす? 今後、生成AIを活用した業務改革に携わる中で、講義で学んだ考え方を積極的に取り入れていきたいと思います。動画講義で紹介された、ある生成AIが作成した資料を別の生成AIで再構成する事例のように、各モデルの得意な作業を把握した上で、効果的に業務に組み込むことが重要だと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

まずは試してみよう!AI活用への一歩

生成AIの精度とリスクは? 生成AIは、人間のように文脈を理解しているわけではなく、あくまで文脈を予測して最適な言葉を選んでいると感じました。その精度は予想以上に高い一方、ハルシネーションやバイアスといったリスクもあるため、得られた情報の根拠を必ず人の目で確かめる必要があると考えています。 活用法はどう見つける? また、社内では「まずは試してみる」という姿勢が既に浸透している中、今後はより良い活用方法を模索し、所属部署全体にもその動きを広めていくことが課題と感じています。具体的な事例としては、議事録や社内資料の作成、そして客先への提案用営業資料の作成などが挙げられます。

アカウンティング入門

B/SとP/Lでひもとく成長の秘密

企業のB/Sは何を見る? これまでのグループワークで取り上げた企業のB/Sを確認する良い機会となりました。普段仕事でB/Sを見る機会が少ないため、新たな視点から財務の状況を読み解く経験ができたと感じています。 借入と投資はどう見る? まず、WEEK4で学んだB/Sの基本構造を念頭に、①どれだけの借入があり、純資産がどの程度あるのか、②どのような対象に投資しているのかという二つの視点から企業の財務状況を考察しました。また、今回の実践演習では、これまで学んだP/Lの知識も合わせて問題を検討するため、B/SとP/Lの間にあるつながりを意識することができました。

クリティカルシンキング入門

問いと仲間が拓く学び

問いの意味は何? 「イシュー」や「問い」といった言葉が自分の中に十分に定着しておらず、これで良いのかと迷う部分がありました。しかし、グループワークで同じような悩みを持つ仲間と話す機会があり、「解決すべき課題」という新しい視点を提案してもらえたことで、少し考えやすくなりました。これからは、反復して活用することで自分のものにしていきたいと思います。 報告の本質は? また、業務の中で私は、問題発生時に報告を受け、次にすべきアクションを判断する役割を担っています。そのため、報告内容から本質を見抜き、適切な問いを立てる練習を日々欠かさず実践し続けています。

データ・アナリティクス入門

受講生が紡ぐ学びの軌跡

要素分解の極意は? 問題解決の基本は、問題を構成する要素に分け、どの部分で問題が発生しているのかを明確にすることにあります。要素の分け方としては、層別や変数ごとに分ける方法が考えられ、漏れなくかつダブりなく分解することで、効率的な問題解決が実現できます。 改善にどう活かす? また、教育コンテンツ作成時にアンケートを実施する場合、今後の改善点を探るために、アンケート項目において「漏れなくダブりなく」という視点を取り入れると良いと感じます。加えて、コンテンツの満足度を層別に分析することで、より意義深いフィードバックが得られると考えられます。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの見えざる真実

文脈は本当に把握? 生成AIは、文脈を理解しているのではなく、単に言葉の出現確率にもとづいて回答を生成していると感じました。普段は会話相手が自分の話を理解して聞いてくれていると考えていたため、生成AIが本当に文脈を把握しているのか確かめる問いを用意するのが難しかったです。 生成AIの理解は何? これまで、前提なしに業務の効率化を依頼しても、なんとなく良い感じの回答が返ってきていたため、生成AIは理解しているのだと安心していました。しかし、今後は自分の業務内容やその意味をまず確認することで、出力される回答の精度をより高められると感じました。

アカウンティング入門

経営者の理想と財務の変革

なぜ割合が変わる? 事業によって理想的な資産や負債の割合は大きく異なると学びました。外部から見ると一見異常な割合に見えても、経営者が目指す事業形態に応じて、将来的にはより良い形に変化していく可能性があると理解できました。 経営意図はどう? また、私は海外の子会社の事業管理を担当しているため、毎月の財務資料を細かく確認し、各項目の変化に注視しています。さらに、経営者が意図する理想の状態に向けて割合が変化しているのか、今後の方向性をどのように設定しているのかについてもヒアリングしながら、着実に学びを深めていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

例題と実践で磨く学びの軌跡

勉強内容はどのように整理? 今週は、これまでに学んだ内容の復習を目的として、具体例に基づいた例題に取り組む学習を行いました。WEEK01~WEEK04までの内容を改めて確認することで、知識がよりしっかり定着する良い機会になったと感じています。 現場の分析はどう進む? また、システム開発の現場での実務において、不具合発生数を会社別、個人別、機能別、製造言語別など多角的な条件で分析する方法を学びました。これにより、どの部分で不具合が多いのかを把握し、品質向上のための具体的な施策を検討し実践するためのヒントを得ることができました。

クリティカルシンキング入門

データが語る、勝利のヒント

データで現状把握は? マクドナルドの現状分析を通して、市場や競合環境の把握において、データの可視化がいかに重要かを学びました。事実を明らかにすることで、正しいイシューの設定が可能となり、相手にも理解してもらいやすい情報提供ができることを実感しました。 業務改善の方法は? また、基本的な業務においても「分析を使ってイシューの方向性を決める」「グラフにして視覚的に示す」「表をひと手間かけて加工する」といった取り組みが役立つと感じています。今後、イシューを明確に共有しながら、より良い資料作りに活かしていきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリアアンカーで自分再発見

キャリアアンカーを振り返る? キャリアアンカーについて、以前からぼんやりと認識していたものの、今回改めて振り返る良い機会となりました。自分がどの類型に該当するか、過去に感じた達成感ややりがいを通して確認することで、仕事における価値観が明確になりました。 将来はどう選ぶ? 今後、キャリアや仕事に迷いが生じた際には、キャリアアンカーの考え方を意識しながら、業務内容との調和を図っていきたいと思います。自分の価値観に合った選択を検討することで、長期的に納得のいくキャリアパスを描いていく手助けとなると感じています。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドで伝わる説明のコツ

ピラミッド図ってどう? ピラミッドストラクチャーの考え方を意識することの有用性を実感しました。相手に説明する際、この構造を用いることで、伝えたい内容が明確かつ論理的に整理され、聞き手に過度の負担をかけずに理解してもらえると考えます。 メールの構成工夫は? 今後は、仕事での説明において常に十分にピラミッドストラクチャーが成立している状態を心がけたいと思います。まずは、メールでの説明をより良いものにするため、じっくりと考えたうえで構成に工夫を重ね、それを体得してから口頭での説明にも応用していくつもりです。
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