データ・アナリティクス入門

グループで広がる新たな学び

6週間の学びを振り返る? いちから学習を振り返ると、6週間という短期間にも関わらず多くの学びがあったと実感しました。特にグループワークでは、自分にはない視点や思考方法に触れることができ、学習全体において非常に有益な経験となりました。 事前認識のポイントは? また、事前の認識確認を通じて、分析したデータの活用方法に齟齬が生じないよう留意するという点も、重要な学びでした。 案件獲得時の考察は? さらに、案件獲得に際して、顧客が何を求め、他社製品との比較でどの点が優れているのか、またアピールすべき特徴を検討する際に、今回学んだ比較・分析の手法を活かしていきたいと考えています。同時に、偏った思考に陥らず、他者の意見に耳を傾け、一度立ち止まって考えることの大切さも痛感しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

デジタル進化×柔軟発想で未来開拓

デジタル進化はどう向き合う? デジタル技術の進化が、不確実性の高い環境を作り出している大きな要因だと感じます。生成AIなどの新たなサービスが次々と登場する中、従来の価値観や常識が急速に変わっていくのが実感されます。これからも日々アンテナを張り、新しいサービスを積極的に生活に取り入れる柔軟な姿勢が必要だと再認識しています。 仮説検証はどう進む? また、what、where(問題の所在)、what(原因追求)、How(対策)という問題解決の仮説は、日常のあらゆる業務ですぐに実践できる有用な考え方だと感じました。特に、対策に対して何をどのように検証し、何をもって成功と判断するのかを明確にするために、whereとwhatの部分は重要なポイントとしてしっかり押さえておきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

事実に基づく問いの軌跡

問題設定はどう考える? 実践を通じた経験から、問題設定に慎重になることの重要性を改めて感じました。すぐに手をつけた問いでは、誤った方向へ進み、後に検討・実行する対策案の効果を損なってしまう可能性があると考えています。そのため、データを丹念に分析し、事実に基づいた問いを立てることが大切だと実感しました。 職場環境改善はどう考える? また、職場環境の改善を目指す会議に参加し、定期的に行っているアンケート調査を通じて取り組みを進めています。私はアンケートの実施と結果分析を担当しており、これまでは全体的な傾向のみを捉えるにとどまっていました。今後は、年代などの属性別に詳細な分析を行い、新たな課題や本質的な問題を見出すことで、より良い職場環境の実現を目指していきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

買い切りから継続へ 変わる価値のかたち

デジタル価値の変化は? 身近な事例を用いて、今後のデジタル社会における価値が、従来の工業社会のモデルからどのように変化するのかが非常に分かりやすく説明されていました。購入時に最大の価値が発揮されるワンタイムの利益から、継続的にサービスを利用することで価値が積み重なり、リカーリングの利益へとシフトしていく様子が具体的にイメージできました。 自動車業界の未来は? また、自動車業界ではSoftware Defined Vehicle(SDV)への転換を進め、持続的に価値を高める仕組みの構築が模索されています。提供価値の形態が従来とは異なるため、今後は従来の枠にとらわれることなく、他業種の事例も積極的に参考にしながら、新たな可能性を探っていく姿勢が重要であると感じました。

戦略思考入門

本当に必要なことに焦点を!

ゴールはどう決める? 戦略思考とは、まず目指すべきゴールを明確にし、何に取り組むか、何を見送るかを選別する考え方です。また、他とは異なる独自の強みを見出すことも重要だと学びました。この思考を身につけるためには、企業のミッションやビジョン、さらには自己の目標との向き合いが不可欠だと感じています。目先の問題解決や利益追求だけに注力すると、本来必要でないことに手を出すリスクがあると思いました。 新施策は必要? 社内で新たな取り組みを進める際には、その必要性や、取り組むことが企業の目標達成につながるのかをしっかりと議論しながら進めたいと考えています。単に目新しさに惹かれるのではなく、本当に自社にとって必要な施策かどうかを十分に検討しながら業務に取り組むことが大切だと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

新たな気づきと工夫の日々

使ってみた結果は? 同僚に「とりあえず便利だから使ってみて」と言われ、軽い気持ちで試してみたのですが、そのやり方では十分な効果が得られないと実感しました。今後活動の幅を広げるためには、企画・開発・デザイン、文章作成・校正・要約、数値計算といった多様な手順や考え方、テクニックを整理する必要があると感じています。 業務で何を磨く? 業務においては、情報収集、取捨選択、試行、そして繰り返し改善を行うための知識や知恵を身につけることが重要だと考えています。 プライベートはどう? また、プライベートでは、これまで自分には無理だと感じていたことや、もっとこう変えられないかと考えていたアイディアを実現するためのアプローチ手段として、生成AIを有効に活用していきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り開く新時代の学び

生成AIはビジネス革新? 今回の学習を通じ、生成AIが単なる便利なツールではなく、ビジネスを変革し加速させるパートナーであるとの認識に至りました。ビジネスの価値がモノからコトへとシフトしている背景の中で、デジタルやAIを活用した新たなビジネスモデルが増加しています。その中で、AIの特性を活かしつつ、人がどの場面で価値を発揮できるかを今後も継続して考えていく必要性を強く感じました。 生成AIで業務改善? また、生成AIは日常業務の意見交換の相手としてだけでなく、自身や所属部署の価値を高めるための手段としても有効であると実感しています。これを受け、まずは自分や自部署の業務における課題を再認識し、生成AIをどのように活用できるかについて改めて検討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

共感で繋ぐチームの新しい形

チームのバランスはどうなる? 現在所属しているチームでは、メンバーの多くが業績に偏ったタスク志向であることが明らかになりました。そのため、チーム全体のバランスが取れておらず、スムーズに業務が進んでいないと感じています。今後は自分自身のふるまいのタイプを変え、新たなアプローチでチーム内のバランスを整えていきたいと考えています。 上長の影響は感じましたか? また、これまでの上長のリーダーシップのタイプについて振り返る中で、共感できる点がいくつかあり、すっきりとした気持ちになりました。多くの上長が達成志向型であったため、無意識のうちに自分自身もその影響を受けていたことを実感しています。 皆様はご自身の経験から、どのようなリーダーシップの影響を受けられたのでしょうか。

アカウンティング入門

資金管理の新発見と学びの一歩

見直しのポイントは? B/Sの読み方では、流動資産と負債のバランスが崩れていないか、またその見方について新たな発見がありました。非常に分かりやすい内容ですが、まだ十分に読める段階には至っていません。 確認点は何処? 全体像を把握すること、資金を有効に活用できているか、そして倒産のリスクがあるかどうかを判断する観点が示されており、理解しやすかった反面、細かい点まで読み解くことはまだ難しく感じています。たとえば、返済期限が一年以内であるかどうかなど、いちいち確認しなければならず、まずはこれらを覚える必要があると感じました。 今後の学び方は? 今後は、数年分のB/SやP/Lを見ながら、徐々に慣れていき、理解を深めるための勉強を続けていきたいと思います。

戦略思考入門

四要素分析で見えた戦略の扉

新たな視点はどこ? SWOT分析の四要素を体系的に整備することで、これまで気づかなかった視点が見えてくるのではないかと感じています。これまでは各要素を個別に考えていたため、全体に結びつけた施策として進めることができませんでした。また、以前は競合分析の難しさを感じていましたが、実はその点は私の得意分野でもあります。 施策の可能性はどう? 自社製品のメッセージングやプロモーション、講演会の企画などにおいても、この分析結果を活かせると考えています。特に、競合分析を踏まえた施策を展開することで、顧客に支持される魅力的な企画が実現できるのではないでしょうか。また、社内の管理体制においても、競合が既に取り組んでいるかどうかが、施策の承認に影響を与えるケースがあると感じています。

クリティカルシンキング入門

みんなで問い、実践!新たな学び

イシューの意義は? 今週は全体の振り返りを兼ねた総合演習に取り組みました。まずは「イシュー」が何かを定義するため、問いを立てることから始めました。その後、立てた問いを掘り下げながら、他の受講生と意見を共有しました。 データ分析の切り口は? 次に、現在手元にあるデータをさまざまな切り口で加工し、分析を行いました。加えて、スライドやグラフを用いて情報を整理し、正しい日本語で明快に伝える練習をしました。 課題解決のヒントは? また、講師への質問を通じ、実務で頻繁に起きる「そもそも問いが明確でない」や「イシューが適切か不透明」という課題に対する考え方を学びました。打ち手だけではなく原因に注目するアプローチや、4象限を活用した思考法が実務でも有用であると感じました。

データ・アナリティクス入門

新たな視点で未来を切り拓く

分析の目的は何? 分析の目的や検証したい仮説を明確にすることで、アウトプットの内容が大きく変わると感じました。いきなり分析に着手するのではなく、どの切り口を採用するかを検討することで、分析の精度が向上すると実感しています。 新たな視点はどう捉える? これまで、売上データの分析など同じ流れで進めてきた結果、似たようなアウトプットになっているという課題がありました。そのため、今後は新たな視点を導入し、自分自身やチームのメンバーが新しい気づきを得られるよう意識していきます。 バイアスをどう排除する? また、従来のバイアスをできる限り排除する分析手法と、その結果をチーム全体で共有する取り組みを進め、具体的な施策につなげられるよう努めていきたいと考えています。
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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。
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