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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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必要 ✕ 業務
に関する学び

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必要

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業務

クリティカルシンキング入門

未来へ続く学びの地図

目的は何だった？全体を振り返ることで、なぜこの講座を受講したのか、どのような目的を持っていたのかを再確認することができました。同時に、受講後の自分の現在地を把握し、次に何をすべきかについて整理する助けにもなりました。なぜ学び続ける？また、定期的に時間を確保して学習することの大切さを改めて実感しました。クリティカルシンキングは単に業務に留まらず、社会人として必要なスキルだと感じています。一朝一夕で身につくものではありませんが、課題が明示されていなくても、日常的に業務上の課題を意識しながら考える習慣を身につけていきたいと思います。

30代男性保険一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

もう一人の自分が拓く未来

もう一人の自分とは？クリティカル・シンキングを高めることは、自分自身の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てることだと印象に残りました。この考え方が、視点・視座・視野を広げる大切さを再認識させ、今後の思考の土台になると感じています。他者の視点はなぜ？製品開発に携わる中で、マーケティング、営業、技術担当、現場との打ち合わせが多い状況です。これまで自分の経験に頼って課題を検討し、議論を進めてきたものの、今後は他者の視点を取り入れることが必要だと考えています。何のために考えるのかを明確にしながら、業務に取り組んでいきたいと思います。

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

現場で見つけた学びのヒント

イシューはどう見極める？日々の業務で発生する問題に対しては、その時々の状況や環境認識を踏まえ、適切なイシューを設定することが重要だと考えています。目的や立場を明確にしつつ、ピラミッドストラクチャー的思考と組み合わせることで、より効果的な意思決定と行動が実現できると思います。環境反映はどんな状況？また、提案資料の作成や意思決定の場面では、どのようにイシューが設定され、それが環境にどの程度反映されているかを確認しています。必要に応じて、環境認識や情報が不足している場合は、的確なアドバイスを行い、明日の定例会議から実践していく予定です。

50代男性自動車次長

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

実践で磨く多様なリーダーシップ

状況に合わせたリーダーシップは？リーダーシップは複数のスタイルが存在し、組織やメンバーの状況に応じて使い分けることが必要だと学びました。「ザ・リーダー」のような一面的な振る舞いが常に最善とは限らず、その時々に適したリーダーシップを発揮することが大切だと理解しました。実践で何を感じる？この講座を通して頭で理解することはできたものの、今後は実際の業務で実践しながら身につける必要があります。日々のメンバーとの接点において、声かけの方法やフィードバック、振り返りの仕方を意識し、少しずつ同期づけにつなげられるよう努めていきたいと思います。

30代男性その他

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説×検証で切り拓く未来

仮説をどう考える？現代は情報量が多く、変化のスピードも速いため、仮説と検証のサイクルを回す重要性を改めて学びました。同時に、仮説を立てる際に「where」「why」「how」といった視点を持つことの重要性も理解でき、これから意識して取り入れていきたいと考えています。生成AIはどう活かす？また、生成AIに関する最新情報をいち早くキャッチし、どのように業務に活用できるか検討することの必要性を感じています。これまで仮説を持つ習慣があまりなかったため、今後は戦略を考える際に特に、しっかりと仮説を立てて行動するよう努めたいと思います。

20代女性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実体験で学ぶ生成AIのコツ

AIは見直すべき？ AIで生成された文章は、最終的に自分の目でしっかりと確認する必要があると改めて実感しました。さらに、AIの種類ごとに得意・不得意の分野があることや、プロンプトを適切に設定しないと期待した結果が得られないことにも気づきました。資料作成は効率的？また、資料作成のためのリサーチ、出典の明示、文章の作成や要約といった業務において、生成AIを活用する可能性を感じています。今後は、実際に生成AIを利用して効率的な資料作成を行っていきたいと考えています。特に、英語の文章の翻訳や要約に生かすことができると期待しています。

50代男性乳製品次長

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データ・アナリティクス入門

目的意識で紡ぐ比較分析術

データ分析の基礎は？データ分析の基礎を学ぶことで、これまでなんとなく行っていた業務について体系的な理解が深まりました。特に、データ分析は「比較」が本質であり、分析を始める前に目的を明確にすることが重要だと実感しました。行政データ活用って？また、行政が蓄積する膨大なデータの活用にもつながると感じました。ただ単に大量のデータを目的意識なく分析しても、効果的な結果は得られません。まず、どのような意思決定につなげたいのか、そしてそのためにどのデータを比較する必要があるのかを明確にしてから分析に取り組むことが大切だと考えています。

30代男性行政係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない！データの真実

平均と偏差の活用は？データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。仮説と切り口は？業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

驚きと発見のGemini体験記

Gemini活用初体験は？生成AIを初めて本格的に活用したのはGeminiでした。AIがどのように回答を導き出すのか、その仕組みを目の当たりにして驚きました。人と同様の理解ができていると感じたことで、AIを使いこなすためには、仕組みを理解し工夫することが大切だと実感しました。データ分析をどう活かす？業務面では、データの分析とその評価に生成AIを利用する場面が増えています。従来は話し言葉のような指示を用いていましたが、今後は分離や比較がより明確になるように、命令文を工夫して提示することが必要だと考えています。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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アカウンティング入門

数字でひも解く工場経営のヒント

財務諸表ってどう見る？各企業や事業によって、財務諸表における適切な形は異なることを学びました。また、売上にも様々な形態が存在し、一般的に想起されるものだけが売上ではないという点が興味深かったです。海外工場の管理はどうする？私の役割として、海外の工場のマネジメントも含まれるため、工場の財務状況を損益計算書や貸借対照表を通して把握する必要があります。毎月の数値の変動を整理し、想定した数字に沿っているかを確認するとともに、もし差異がある場合には原因やその後の推移を分析しながら、管理業務を進めていきたいと考えています。

40代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く業務改革

生成AIの活用はどう？生成AIは、ある程度のことについては的確な回答をしてくれるため、思考の整理や複雑な事項の理解に役立つと感じました。ただし、最終的な判断や自分ならではの表現を求める場合には、何かしら自分で手を加える必要があるとも実感しました。業務改善の進め方は？業務改善に取り組む中で、具体的な方法やそれを実際に落とし込む手段を見出すのに苦労しています。そのため、まずは業務プロセスの一部をAIに置き換えて進めてみたいと思います。また、今後はAIを活用して具体策を提示できるよう練習を積み重ねていく予定です。

30代男性自動車一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

論点の見極めが未来を創る

論点の見極め方は？まずは解くべき論点を明確に考察する重要性を学びました。WEEK02で習得した分解の手法を活用し、課題解決に最も効果的な要素を見極める必要があります。論点設定を誤ると、せっかくの打ち手が意味をなさなくなる恐れがあるからです。施策の目的は何？また、日々の業務に追われる中で、個々の施策を完遂すること自体をゴールと捉えがちですが、実際にはそれらは大きな課題解決の一助に過ぎません。各施策が本来の目的にどの程度寄与しているかを常に自問自答することが、大局を見据えた取り組みにつながると実感しました。

30代男性石油・エネルギー・ソーラー・グリーンテック係長／主任

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