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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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に関する学び

全1517件の振り返りを公開中

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データ・アナリティクス入門

明確な比較が導く新たな発見

何を比較すべき？分析においては、何を何と比較するかが肝心であると改めて感じました。受講生の他のお話を伺う中で、目的を明確にし、どの要素を比較するのかを意識することが大変重要だと学びました。また、たとえ自分が分析に値しないと思っていたデータ群であっても、目的次第で有用な情報源となる可能性がある点が特に印象的でした。どの指標で判断？経営会議での分析では、従来の予算比や前年比に加え、質の向上を目指すべきだと感じています。評価や検証を行う際は、常に目的に沿ってデータを整理し、適切なベンチマークを設定することが必要です。さらに、マーケティングの視点も取り入れることで、幅広いデータの活用方法を学び、柔軟な分析ができるようになりたいと考えています。

50代男性事業部長／本部長

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

巻き込む力で未来を切り拓く

どんな学びがあった？ 6週間の学びを振り返ることで、頭の整理ができました。変革を推し進めるリーダーになるために、周囲を巻き込む方法や必要な素養について再確認できたのも大きな収穫です。特に、エンパワメントに苦手意識があったため、ロールプレイでの評価面談での振る舞いが貴重な経験となりました。チームの可能性はどう？プロジェクト開始時には、メンバーのスキルや過去の経験を把握するヒアリングを実施していましたが、その際にキャリア観や今回の案件を通じて得たいスキルについてもすり合わせを行いました。さらに、メンバーの要望を聞くだけでなく、自分の視点から選択肢を提案することで、彼らの可能性を広げ、より高い視座を持ってもらえるよう支援していきました。

30代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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戦略思考入門

本当の強み、ここに見える

顧客ターゲットの見直しは？差別化について考える際、まず自社が対象とする顧客を明確にし、その顧客にとって価値のある施策を実施する必要があります。こうした施策は、競合他社が簡単には模倣できない点が重要であり、同時に自社のコスト構造や持続可能性についても十分に検討する必要があります。組織力向上は可能？また、初めて知ったVRIOというフレームワークですが、よく考えてみると既に活用している部分があると感じました。自社の強みをVRIOの観点から見直すと、「模倣困難性」には高い評価が得られる一方で、「組織」の部分が弱いと捉えられます。組織力を向上させることができれば、一気に成長が期待できるものの、その実現は非常に難しい課題だと考えます。

40代女性取締役／役員

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戦略思考入門

数字で見極める捨て方改革

なぜ捨てるのが難しい？これまで、自分は捨てることを非常に難しく考えていたという実感を改めて持ちました。過去からの関係性を重視するあまり、本当に必要なものとそうでないものを見極めることが難しかったのだと思います。どうやって選び取る？しかし、今回、明確な判断基準として数値やデータを用い、何を優先し何を捨てるのかを選択することが可能であると気付きました。売上拡大や利益率向上を目指して多くの改善テーマに取り組む中で、従来から掲げてきた改善テーマについても、意味を再検証する必要性を感じています。具体的には、以前から実施していた特定のコスト削減策について、他の施策と数値やデータで比較し、優先順位の低いテーマは見直す判断に至りました。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

切り口一変！売上管理の新戦略

傾向をどう確認する？データ分析を行う際は、まずデータを細かく区切り、傾向が明確に見えるかどうかを確認します。傾向を捉えやすくするためには、区切る幅を調整したり、切り口を変える工夫が必要です。また、データの分類には、もれなくダブりなくという意味のMECEの原則を適用し、数値を的確に解釈できるようにしています。新製品の売上はどう？私の業務では、新事業製品の売上管理を担当しています。過去の売上データがないため、従来は目標に基づく売上金額の合計や案件ごとの進捗状況のみを把握していましたが、今回学んだ分析手法を活用することで、新製品に関する各項目や顧客属性、売上金額など複数の視点から、売上向上のための考察が可能になると感じています。

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

分解×比較で切り拓くAI活用

仮説検証の可能性は？これまで、メールの翻訳や要約など、限られた用途でしかAIを活用していなかったものの、「分解」と「比較」を取り入れることで仮説検証にも応用でき、データ指向の仕事の進め方に繋がると感じました。データ整備は進んでる？私が所属している会社では、売上データが商品、金額、個数といった最低限の情報しか整備されていません。そのため、まずは必要なデータ項目について社内で検討を重ねる必要があると考えました。また、生成AIの活用に関する意識も十分でないため、社内啓蒙活動が不可欠だと感じています。成功事例はどう見る？実際に、データ分析や仮説検証にAIを利用している方の事例を伺えると非常に参考になると思います。

50代男性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

未来に羽ばたく学びの力

生成AIはどう予測する？生成AIは、人間と同じように意味を理解しているのではなく、次に続く単語を統計的に予測していると考えられます。一方で、文脈を読み取り、推論を行う能力もあるため、生成AIに何ができるか、何が苦手かを検証するためには、どのような問いかけが適切かを自ら考える必要があります。その過程では、物事を分解し、比較するという思考力が重要な役割を果たします。問いかけの進め方は？このような生成AIの本質を理解した上で問いかけを行うことが求められます。単に疑問に思ったことをそのまま質問するのではなく、生成AIの長所と短所を把握し、自ら分解と比較を意識することで、より精度の高いプロンプトを作成することが可能となります。

30代男性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践で見つけた生成AIの可能性

生成AIはどう使う？実際の場面で直面する課題を経験し、これまで「AIさえあれば何とかなる」と考えていた自分に改めて疑問を持ちました。どのような状況で生成AIが最も効果的に活用できるのか、日常的に意識するとともに、途切れず使い続ける習慣を身につける必要性を感じています。仲間と意見交換は？そのため、行動計画の策定や意見の洗い出しなど、あらゆる場面で生成AIを活用する習慣を実践していきたいと考えています。また、私一人ではなく同僚の中にも生成AIのメリットを十分に理解できていない人が多い現状を踏まえ、会社全体のデジタルリテラシー向上に向けて、生成AIを使ったディスカッションを通して何ができるかを検討していこうと思います。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

多角的視点で見た学びの瞬間

結果予測はどう？数値やデータの分析では、まずある程度結果を予測しながら作業を進めますが、加工や分解を行う際には、視点を変えたり、さまざまなグラフで全体像を把握するなど、多角的なアプローチを重視しています。こうした取り組みにより、ミスリードを防ぎ、正確な判断が可能になります。多角的に検証？また、製品開発や市場状況の整理・分析では、複数の角度からデータを検証することで、真実に迫ることができます。その結果をレポートにまとめ、関係者や上位者への報告に役立てています。件数増加はどう？さらに、データの件数を増やすことで分析の確度を向上させ、案件ごとに追加の検証が必要か、または対策を講じるべきかを判断しています。

50代男性その他

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クリティカルシンキング入門

分解で発見！データの真実

全体をどう定義する？データ分析の基本は、まず全体を定義することから始まります。その上で、対象となるデータを複数の切り口で分解する必要があります。具体的には、階層別、変数分解、プロセス分解といった方法があり、思い込みに頼らずに進めることが重要です。また、比率やグラフを用いることで、データの内容がより明確に把握できる点も魅力的です。実践で感じる効果は？実際に集患のためのデータ作成に取り組む際も、この手法の有効性を実感しました。全体数だけに着目していた時には見えなかった傾向も、分解することで新たな発見がありました。特に、時間帯ごとの分布を把握することにより、待ち時間のコントロールが可能になるのではないかと感じています。

50代女性病院／ヘルスケア事業部長／本部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

AIが導く新たな顧客体験の扉

AIで何が変わる？生成AIの活用により、企業のビジネスモデルを革新し、顧客体験の価値を高めることの重要性を学びました。これまでは「もの」から「こと」へとビジネスを転換する必要性が指摘されてきましたが、AIの登場により実現困難だった最適化が可能となり、業界全体の成功要因を再評価することが戦略上必須であると実感しました。顧客体験の未来は？また、自社が製造業を営む中で、AIを活用した新たな顧客体験価値の創出方法について考える機会を得ました。これまで主に製造工程の効率化や企画部門のデータ分析の向上に利用されてきたAIですが、今後は製品販売という顧客との接点においても、AIの力を活かす可能性を模索していきたいと考えています。

30代男性化学品一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

実践で感じるAIの可能性

AIで視座をどう広げる？自身の視野を広げ、視座を高めるためのツールとして、今後AIは欠かせない存在になると実感しました。また、企業顧客に価値を提供するためには、個別の状況に最適化されたサービスが必要であること、そして物自体ではなくサービスとして提供する重要性を学びました。業務効率はどう実現する？ AIは現代においてなくてはならない技術です。私の業務では、投資構想設計や生産再編などの大規模な業務に加え、ルーティン化した作業でも活用しています。今後は、AIをさらに多くの分野で取り入れ、業務内容を拡大していく予定です。たとえば、Outlookに情報を取り込み会議の設定に活用するなど、応用範囲を広げていきたいと考えています。

50代男性機械部長

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