データ・アナリティクス入門

データが語る平均の真実

平均計算のアプローチは? 平均の取り方やデータのばらつきを様々な方法で検証することで、より正確な分析が可能になると実感しました。ビジネスにおいて平均値が用いられる場合も、その計算方法や元となるデータの内容をしっかり確認する必要があると考えています。 データ集計の工夫は? また、ERP導入時に用いられるデータ集計機能について、顧客と集計方法を決定する際に今回学んだ考え方が非常に参考になると思いました。さらに、見積提示の際に平均工数を算出する必要がある場合、要件によって結果にばらつきが出るため、算出方法を工夫しながら検討する必要があると感じています。

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。

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。

生成AI時代のビジネス実践入門

論理で拓く、AIとの共創の道

AIとどう向き合う? 普段から生成AIを利用する中で、AIが人間とは異なる思考の流れを持っていることを再認識しました。この点を踏まえ、どのようにAIと向き合い、活用していくかについて、人間側の理解や学習と同期させながら考える必要があると感じています。 正しい質問の秘訣は? 日常業務において、私はAIを全く知識がないものの優秀な新人として捉えています。何でも知っているからといって雑に質問するのではなく、明確なゴールを意識し、論理的な順序で目的に到達する方法を念頭に置いてAIに問いかけることが大切だと考えています。

アカウンティング入門

数字で読み解く経営戦略のヒント

利益追求の方法は? 利益を生み出すために、無理にコンセプトから逸脱した施策を打つことは避けるべきです。原価を下げにくい業界では、販管費など他の項目とのバランスをしっかりととる必要があります。単に原価削減だけに頼るのは、あまりにも単純な対策と言えます。 費用構造はどう見る? また、競合他社との損益計算書を比較し、どこに費用をかけ、どの部分でコストを下げているのかを把握できるようになりたいです。各項目の割合を見ながら、どの項目の減少がどのような理由で連動しているのかを読み解く力を身につけたいと考えています。
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