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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

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生が見たAIの素顔

AIはどう理解する？ AIの思考過程がどのように動作するのかを理解できました。どんな問いに対しても常に正しい答えが得られるわけではなく、特に予測が難しい問いに対しては回答を誤る可能性があることを再認識しました。そのため、AIの回答をすべてそのまま信じ込むのは危険であると感じました。学校でのAI活用は？また、私が勤務する学校では、AIの活用はまだ発展途上の段階です。まずは、AIがどのようなことが得意で、どのようなことが苦手なのかを理解することから始める必要があります。現状では、文章作成や要約、英訳などの作業にAIを活用していますが、今後は受験者数や入学者数の予測、生徒募集用のフライヤーやポップ作成などにもAIを活用していきたいと考えています。

50代男性初等・中等教育その他

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生成AI時代のビジネス実践入門

明確な指示でAIの可能性を拓く

講義の理解をどう深める？講義は、根柢の考えを理解した上で、具体例を交えながら動画で解説される形式となっており、とても分かりやすかったです。多数のAIの使い方が示される中で、AIは幅広い作業をこなす一方で、その成果は指示を出す人間の考え方の深さに依存するという点が印象に残りました。目標やゴールに向けて、どこまで計画されているかが重要であると感じました。 AIへの指示はどう伝える？部下に対する指導や指示を行う際と同じように、AIにも期待内容や達成方法を明確に伝え、サポートを的確に行う必要があると考えています。また、もし指示がうまく出せない場合には、AIとの対話を通して改善点を見出し、より良いアウトプットが得られるようにしていきたいと思います。

40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

実践で広がるAI学びの可能性

生成AIの回答は信頼できる？生成AIは、公開されている事実に基づいた情報を元に文字を組み合わせ、確率的に判断する仕組みであるため、意図しない誤回答が発生する可能性があることを学びました。また、下書きや情報整理を経て、最終的には人が判断する重要性も理解するに至りました。加えて、各自の役割を明確に分担し、把握して進める必要があると実感しました。育成プランはどう変化する？さらに、異動者向けの育成・教育プラン作成において、従来活用していた一般的な内容のブラッシュアップを目的に、AIを参考資料として活用してみました。今後は、専門分野における理解度の把握や内容の充実に向けても、AIの活用を進め、プランの質をさらに向上させていこうと考えています。

50代男性機械部長

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クリティカルシンキング入門

数字が語る分解術の力

なぜデータを分解する？データを単に眺めるのではなく、分解や追加によって深い分析を可能にする方法を学びました。例えば、売上は単価と客数で構成されますが、各項目の増加率に注目することで、売上が増加した要因を具体的に把握でき、今後の施策に役立てることができると感じました。どうしてCSを活かす？また、今回の学びは、CSアンケートの活用にも大いに役立つと思います。お客様の満足度を調査する際に、単に数値としての変動を追うのではなく、応対品質、サービス品質、設備運用といった要素に分解し、原因をより明確にすることが必要です。今後は、どのようなデータと組み合わせれば改善すべきポイントが見えてくるのかを考え、具体的な改善策につなげていきたいと考えています。

30代女性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

戦闘機と株価が示す成長のヒント

なぜ戦闘機の事例が印象的？戦闘機の事例が特に印象に残りました。生存するために必要な要素と不要な要素という視点で分析する方法について、従来「帰還した機体」と「帰還しなかった機体」だけで捉えていた自分にとって、大変新鮮な学びでした。仮説検証の手法は？また、演習では2つのアプローチが示されました。ひとつは、自己が立てた仮説に対してエビデンスを提示する仮説検証の手法です。この方法は、仮説の正確性を確認するために非常に有効だと感じました。企業成長性の判断は？もうひとつは、企業の成長性を判断するための方法です。演習で株価推移の比較を通じて、複数の論点を設けることで、個人のバイアスに左右されずにロジカルな判断が可能になる点が印象的でした。

20代女性経営コンサルティング一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

多角的視点で見つけた自分の宝物

自分の癖、把握できる？人の思考には独自の癖があり、自分の考え方の傾向を理解することが、偏った判断を避けるために重要です。議論や意思決定を行う際は、視点、視座、視野という三つの切り口を柔軟に広げたり絞ったりすることで、多角的な分析が可能となります。また、分析のために情報を分類する際は、重複や抜け漏れがないように注意する必要があります。議題、どう検討する？打ち合わせの準備段階では、議題についてさまざまな角度から検討することが求められます。同時に、自分の思考が特定の方向に偏らないよう心掛けることが大切です。さらに、他の参加者の意見を聴く際、その人がどのような視点を持っているのかに気付くことで、議論をより円滑に進めることができるでしょう。

30代男性一般社員／職員

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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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