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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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分析 ✕ 活用
に関する学び

全1703件の振り返りを公開中

分析

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活用

データ・アナリティクス入門

平均に頼らない賢い分析

手法をどう選ぶ？データの比較にあたっては、平均値だけに頼るのではなく、目的に応じた手法の選択が重要です。例えば、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の手法があり、これらの偏りを確認するためには標準偏差を用いてデータのばらつきを把握する必要があります。評価はどのように見る？業務への活用例としては、まず営業担当者の知識量や企業戦略の理解度といった数値データの評価に役立つと感じました。また、各営業担当者の活動量を分析する際、どの分析手法が適切かを検討することや、外れ値とされたデータが本当に異常かどうかを論理的に説明するためにも、この手法が利用できると考えています。

30代女性一般社員／職員

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戦略思考入門

本質に迫る！強み活用のヒント

強みの学びは何？今回、強みや特性を分析・整理し理解するためのフレームワークを学びました。外部環境や市場の影響が大きい点から、企業のコアとなる強みを把握し、構築するにはまだ十分ではないと感じています。顧客提案の焦点は？また、顧客提案に活用できると考えたものの、提案の際にはどの強みを重視しているかを明確に説明できるようにする必要性を感じました。何に重点を置いた提案なのか、具体的に説明できるようにしていくことが大切です。価格以外の魅力は？さらに、コスト削減や低価格での実現は顧客にとって大きな魅力ですが、それだけが最重要であるとは限らないのではないかと考えています。

50代男性コンピュータ・ネットワーク課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで業務革新への挑戦

検証で見えた精度は？生成AIを業務に活用する中で、常に結果が正しいとは限らないという知識は以前からありましたが、実際に複数のAIを用いて検証を行うことで、その精度や得意分野について学ぶ貴重な機会となりました。最適なAI選びは？この経験を踏まえ、どのAIエンジンが自分の業務に最適かを、実際に試しながら確認したいと考えています。現在は社内推奨のエンジンのみを利用していますが、今後は個人的にトライアルとして、課金しながら複数のエンジンの性能を比較する予定です。また、検索履歴をもとに自分の質問傾向を分析し、強みや弱みを明確にすることで、更なる業務の改善に役立てたいと思います。

50代男性家電部長

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戦略思考入門

3C・SWOT・バリューチェーンで拓く自社戦略

フレームワークでどう変わる？今回学んだ3C分析、SWOT分析、バリューチェーン分析のフレームワークにより、多角的な視点が得られ、自社の現状を把握する際に大いに役立つと感じました。企画を立てるときに、これまでそこまで入念に考慮していなかった自分のアプローチを見直す良いきっかけとなりました。課題整理はどうする？また、自社の課題を十分に理解できていなかった点から、まずはSWOT分析とバリューチェーン分析を用い、現状を把握し課題を明確にすることが必要だと実感しました。さらに、中長期計画を策定する際にもSWOT分析を活用することで、計画立案がよりスムーズに進むと期待しています。

40代女性経営コンサルティング係長／主任

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データ・アナリティクス入門

客数だけじゃ見えない真実

客単価のばらつきは？グループークでの演習を通じ、学びを改めて振り返ることができました。特に、客単価が昨年と変わらないと判断したとき、すぐに客単価を無視して客数に注目しようと考えたものの、客単価のばらつきを確認する視点が欠けていたことに改めて気づかされました。データ活用はどう伝える？実践を怠ると知識がすぐに薄れてしまうため、日々の貴重なデータを目的に合わせてどう活用するか、また、相手にどういったグラフで伝えるかを考えながら実行し続けたいと思います。さらに、分析結果をそのまま終わらせず、振り返りや他者からのフィードバックを受けて、常にブラッシュアップに努めるつもりです。

30代女性情報サービススペシャリスト

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マーケティング入門

問いと分析が紡ぐ学び

顧客の魅力を探る？顧客が魅力を感じ、価値を認識して行動に移すためには、多面的な分析と問いを立てる力が不可欠だと感じました。また、顧客は外部だけでなく内部にも存在しており、意思決定や説明責任の面でもマーケティング的な視点が役立つと実感しています。市場をどう読む？市場や業界を分析する場合、セグメンテーションやポジショニングの考え方が大いに役立つと学びました。一見関連が薄いテーマも、講座で得たフレームワークを用いることで整理しやすくなり、検討を進めやすいという効果を感じました。学びをどう活かす？これらの学びを、今後も積極的に活用していきたいと考えています。

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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データ・アナリティクス入門

仮説で広がる気づきと実践

仮説の大切さは？仮説を考えることの意義として、従来あまり重視してこなかった「関心」や「問題意識の向上」という視点もあると気づきました。普段は意識されにくい要素ですが、いわゆるカラーバス効果のように、分析を深める過程で新たな発見につながる可能性があると感じました。業務改善の秘訣は？また、仕事の現場では、ついつい目先の手軽な方法や思いつきで行動してしまいがちですが、フレームワークを活用することで、根本から多角的に問題を検討し、解決の糸口を掴むことができると考えます。仮説を立てて行動することで、結果的に手戻りが少なくなり、業務改善にもつながると実感しています。

30代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

仮説と視点で開く学びへの扉

仮説はどう生かす？複数の仮説を立てることは非常に重要です。思い込みや決めつけを排除し、可能性に思いを巡らせる姿勢が肝要となります。また、立てた仮説については、その網羅性を常に確認することがポイントです。各種フレームを活用することで、複数かつ網羅的な仮説の構築が、思考の近道となる場合もあります。抜け漏れ防ぐには？エンゲージメントサーベイでは、限られた要素だけで分析するのではなく、複数の仮説を立てて検証することが求められます。さらに、抜け漏れがないかを確認するため、ビジネスフレームなどさまざまな視点を取り入れながら進めると、より有益なヒントが得られるでしょう。

40代女性商業用不動産部長

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クリティカルシンキング入門

疑いこそ、新たな学びへの鍵

仮説はどう検証する？データを活用するためには、まず仮説を立て、様々な視点から細分化して考える必要があることを学びました。単に直感でデータを見るのではなく、「本当にそうなのか？」と一度疑ってみることで、正確な特徴を捉えることができると理解しました。本当に伝わってる？現在の業務では直接データ分析に携わる機会は少ないものの、一次分析されたデータを基に社内向けの教材を作成することがあります。そのため、「そのデータから本当にそのような結論が得られるのか？自分の伝えたい内容に適しているのか？」と常に疑問を持ちながら情報を整理する姿勢を大切にしたいと考えています。

40代女性保険係長／主任

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データ・アナリティクス入門

仮説で解き明かす学びの秘密

仮説に必要な視点は？仮説を考える上で、「関心」「問題意識の向上」「分解する」という観点が非常に重要であると、改めて実感しました。また、いわゆるカラーバス効果を活用することで、通常は意識されにくい点にも気づける可能性があると感じました。拡販支援のヒントは？例えば、拡販営業支援に取り組む際、顧客の強みや市況感、他社の強みといった3C分析を行い、その可視化された情報をもとに仮説を立てると、物事がよりスムーズに整理できると考えています。さらに、成功を収めた企業がなぜその戦略で成果を上げられているのかをグラフ化することで、新たな発見につながると感じました。

30代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

仮説の罠を超える学び

仮説の固執はどう？これまでの経験から、仮説を立てる際に一方的に「決め打ち」してしまっていたことが反省点として浮かび上がりました。たとえば、部署としての方針を説明する資料作成時に、特定の仮説に固執し、その仮説に合わせたデータ収集に偏ってしまう傾向がありました。多角的検証はどんな感じ？これからは、まず複数の視点からフレームワークを活用して仮説の網羅性を確認し、自分自身で異なる可能性を批判的に検証することを心がけたいと考えています。また、データ収集に際しては、どのように集計し、どのようなグラフや指標で示して分析を進めるかを意識することの重要性も再認識しました。

30代女性国際貿易・開発一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

実情を活かす多角的分析のすすめ

目的や進め方は整っていますか？分析に取り組む際は、まず目的や進め方を明確にし、関係者と認識を合わせることが重要だと学びました。また、1人で行う場合でも、フレームワークを活用して多角的な視点から分析し、偏りのない結果を目指すことが大切だと感じています。今後の計画は具体的？今後は、目的と求めるアウトプットをしっかりと定めた上で、データだけでなく現場の実情も踏まえた多角的な分析を実施していきたいです。各部門の意見を取り入れながら、What・Where・Why・Howの各ステップを丁寧に行き来することで、根拠ある改善提案へとつなげていくことを目指します。

20代女性一般社員／職員

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