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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1743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

目的と仮説で描く成功戦略

目的はどう設定？これまでの学習を振り返り、分析作業に入る前に目的と仮説を立てるプロセスがいかに重要かを再認識しました。また、問題解決に向けて「What、Where、Why、How」の4ステップに沿って進める手法が印象的でした。業務にどう生かす？普段の業務においても、まずは問題解決のストーリーをしっかりと組み立て、その上で分析を進めることを意識して取り組みたいと考えています。今後は、各種フレームワークを活用しながら論理的な思考力の向上に努め、より迅速に多くの施策のPDCAサイクルを回していくことを目指します。

30代女性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

多角分析で見える学びの可能性

データ切り取り方は？データの断面によって得られる情報は大きく変わると実感しました。また、切り取り方次第では全く情報が得られない場合もあるため、講義で学んだ層別分析、変数別分析、プロセス別分析など、様々なデータ分析手法を活用することが重要だと感じています。評価方法はどう？プロジェクト評価の際には、費用増減の要因を多角的に分析することで、内容の深い理解と説明力の向上が期待できると認識しました。実際のデータは、参考とした先行事例よりも複雑であると感じ、分析の試行回数を増やして直感的な感覚を体得したいと思います。

20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

仲間と共に広がる発見の輪

異なる視点になぜ注目？グループワークを通して、自分では気付かなかった切り口や別の視点からの意見を得ることができ、その重要性を実感しました。一人で考えるよりも、多角的なアプローチで知見を広げることが大切だと感じています。多角的整理の意義は？また、個人で企画や分析を進める際には、フレームワークを活用し、抜け漏れなく複数の視点から情報を整理することを意識したいと思います。特定の仮説に固執せず、他部署の意見や異なる分野の知見を取り入れることで、より幅広い視野に立った判断ができるように努めたいと考えています。

30代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

顧客の違いを仮説で読み解く

顧客事情はどう理解する？営業や事業開発の現場では、顧客ごとに導入状況が異なる事例に直面することがあります。ある顧客には導入される一方で、別の顧客には導入されない場合、その原因を探るために仮説を立てることが非常に有効だと感じました。仮説で何が見える？仮説を立てる際は、3Cや4Pといった基本フレームワークに沿い、複数の仮説を持つとともに、その網羅性と妥当性を確認することが重要です。また、反論の可能性も排除することで、より精度の高い分析が可能となり、今後の営業戦略や事業開発に大いに活用できると実感しました。

20代男性情報技術/IT 一般社員／職員

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戦略思考入門

広い視野で挑む戦略現場

広い視野の重要性は？業務における施策や方針について議論する際、広い視野を持つことの重要性を実感しました。これまで3C分析やSWAT分析を活用した経験がなかったため、担当業務にこれらの手法を当てはめることで、何を調査する必要があるのかが明確になってきました。受注拡大のための対策は？新規受注に伴い導入する製品加工設備については、初めは自社内での要件達成だけに注目していました。しかし、今後さらなる受注拡大を目指すためには、他社の動向や顧客のニーズを分析し、広い視野で調査を進める必要があると感じています。

40代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの自分流使い分け術

生成AIの特徴は？生成AIには種類ごとに得意な分野が存在し、それぞれに特徴があります。これまで私は好みで一つの生成AIに絞って利用していましたが、今後は状況に応じて各生成AIの強みを活かして使い分けていくことが良いと感じました。効果的な使い分けは？具体的には、資料作成、分析、誤字脱字のチェックなど、それぞれの得意分野を持つ生成AIを適切に活用していくことを考えています。これまで限定して利用していた生成AIに加え、今回学んだ各生成AIの特徴を踏まえ、より効果的に活用していきたいと思います。

50代男性小売業事業部長／本部長

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データ・アナリティクス入門

多角的仮説で導く最適解への道

仮説をどう見極める？私は、思い込みや決め打ちで仮説を立てるのではなく、複数の仮説を比較するためのデータを適切に収集することの重要性を学びました。各種フレームワークを活用することで、分析に説得力を持たせることができると考えています。 ITの課題解決は？また、ITを通じて顧客に提供する際には、不具合の原因調査や課題解決に対して様々な解決法が存在することが分かりました。そのため、フレームワークを用いて複数の仮説を網羅的に整理することで、その場に応じた最適な結論を導き出すことができると感じています。

40代男性情報サービス部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す？これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。どのデータが鍵？具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

40代男性課長

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データ・アナリティクス入門

初挑戦！フレームワークで深掘り学び

どうして原因探る？問題の原因を探るため、what、where、why、howという流れを意識し、その時々に応じた適切なフレームワークを活用することで、より効率的かつ効果的に分析ができると実感しました。なぜ知識足りない？これまで体系的に経営学やマーケティングを学んだ経験がなかったため、自身のインプットが不足していると痛感しています。特に、フレームワークに関しては、その基本概念を理解していなければ活用が難しいため、具体的な活用例などと合わせながらしっかりと学んでいきたいと考えています。

30代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

議論を深める戦略フレームワーク

議論はどう進める？ゲイル演習では、3名がそれぞれ意見を出し合うものの、方向性が定まらない状況が見受けられ、その様子は実際の業務でも十分に起こり得ると感じました。こうした場面でフレームワークを活用することで、議論に一貫性を持たせ、より妥当な戦略立案へとつなげる方法を学びました。戦略検討の秘訣は？今後、中長期の戦略を検討する際には、まずPEST分析を通じて外部環境を正確に把握し、その上でSWOT分析を用いて自職場の強みや弱みを整理するアプローチを積極的に取り入れていきたいと思います。

40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

ロジックで掴む成長のヒント

MECEってどう使うの？ MECEの考え方は、必要以上に厳密に適用せず、優先度の高い事項をクリアにするための一助として活用することが大切だと感じました。分析の軸がぶれず、本来の目的に沿って問題点の整理ができる点が魅力です。ロジックツリーは何？また、ロジックツリーを用いて要素を段階的に分解する流れは、問題解決における鍵となる要素の特定に非常に役立ちました。当初の計画値通りに進まない理由について、よりロジカルに原因を洗い出すことができたため、示唆出しの納得感が一層高まりました。

20代女性経営コンサルティング一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで広がる成長の一歩

生成AIの指示はどう？生成AIの特徴を十分理解した上で、適切な指示を出すことが重要だと感じました。データの分析を通じ、事業低迷の原因を探る依頼にも対応できると分かったため、自分で考える際の参考材料として活用していきたいと思います。多角的な活用法はどう？また、人事研修でのアンケート結果の分析に役立てるとともに、メールの下書き作成や英語への翻訳依頼も行えると認識しました。さらに、インタビュー内容の要約、公開用記事の作成、添削などの依頼も可能であると理解しています。

30代女性一般社員／職員

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