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〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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分析 ✕ 学ぶ
に関する学び

全351件の振り返りを公開中

分析

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く成長の道

生成AIの可能性は？生成AIの可能性については十分に理解できましたが、一方で膨大なデータからの予測に依存する側面があると実感しました。そのため、生成AIの使い方やその能力を学ぶだけでなく、自分自身のスキルや知識の向上に努めることが重要だと感じています。業務方向性の見直しは？現在取り組んでいる業務の方向性について、何度も壁打ちを行いながら具体化していきたいと思います。次のステップとしては、市場分析のために具体的な数字を取り入れながら計画をブラッシュアップする予定です。現状、Excelを用いて計画数字の達成に向けた目標値を分析していますが、前提条件を整えた上で生成AIの力も積極的に活用していくつもりです。

40代男性課長

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戦略思考入門

フレームワークで広がる提案力

フレームワークで全体把握？ 3C分析、SWOT分析、PESTなど、さまざまなフレームワークについて学ぶことができました。個人で課題を考えるだけでは局所的になりがちな点を、これらのフレームワークを用いて全体の取り巻く環境を整理することが大切だと実感しました。また、テンプレートを活用して大局観を持つことは、チーム全体で同じ視点を共有する上でも役立つと感じました。フレームワークの限界を感じる？システム開発に実際に取り組むと、フレームワークを活用する場面が限定的に感じられることもありました。しかし、顧客への提案の際には、顧客の外部要因や内部要因を分析して、より的確なシステム提案ができるのではないかと考えています。

50代男性スペシャリスト

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アカウンティング入門

P/Lで描く理想と現実

P/L分析で何を学ぶ？同じ業種内でも、ターゲットとなる顧客層や立地条件に合わせて原価や販管費を適正に設定し、利益を生む工夫がなされている点を、P/Lの読み取りから学びました。また、継続的にP/Lを観察することで、各期や特定の時点における施策の成果を判断できることも理解しました。理想と現実の差は？さらに、競合他社の強みや掲げるミッションが実際のP/Lと一致しているか、また顧客の財務状況が適正かどうかを見極めることが、自分の職務においても多方面で活用できると感じました。理想と現実のギャップをしっかりと図ることが冷静なビジネス判断のポイントであると肝に銘じ、今後もP/Lの観察を習慣化していきたいと思います。

40代男性医療機器スペシャリスト

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クリティカルシンキング入門

全体を見通す分析の極意

情報整理の意味は？動画を通して、全体を体系的に切り分ける重要性を再認識しました。where、what、when、howなどの切り口で情報を整理する知識は、断片的に把握していた内容を体系的に学ぶうえで非常に意味があると感じています。また、分析に取り組む際は、まず理解しやすい部分から始め、他の人にもわかりやすい方法で進めることが効果的であると実感しました。課題解決の進め方は？工場での課題解決に際しては、できるだけ明確な視点で分析を進め、周囲の理解を得ながら取り組むことを目指しています。課題が複数存在する場合、一つずつ丁寧に解きほぐすことで、混乱を防ぎながら着実に問題解決を図っていきたいと考えています。

40代男性自動車係長／主任

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データ・アナリティクス入門

具体でわかるデータ活用術

データ加工の意義は？データ加工の目的と、その結果をどのように提示すれば相手にとって有益かという点について学ぶことができました。また、データ利活用を進めるにあたっては、何のために、どのデータを用いて、どのような分析を行い、どのような結果を得たいのかを明確にすることが重要だと感じました。データ活用の鍵は？特に、データ利活用に対するイメージがまだ不明確な顧客に対しては、目的や分析対象、さらには必要となるデータの粒度を具体的に示すことが、顧客がイメージをつかみやすくなる鍵であると考えています。このようなアプローチにより、データ利活用の推進がより一層加速するのではないかと思いました。

40代女性その他

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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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クリティカルシンキング入門

遅れの謎から学ぶ全体像思考

全体像はどう捉える？物事を考える際に、まず全体の範囲をどこまでと定め、どのような切り口で分解すれば目的が明確になるかという仮説をもって分析を始めるMECEの考え方が非常に勉強になりました。遅れの要因は何？私は開発テーマ事務局で業務に従事しており、開発計画において進捗の遅れが頻繁に発生しています。そのため、事務局としては遅れの要因を分析し、開発テーマ運営にフィードバックを行う必要があります。原因はどう洗い出す？こうした場面では、まず「遅れ」という現象の全体像を把握し、どの切り口で分解すれば原因や対策が明確になるかという仮説を立てながら分析に取り組んでいます。

40代女性電気・電子機器製造一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

実践で磨くデータ分析の扉

データ分析の全体像は？ 6週間の全体講義を通じて、データ分析の一連の流れを学ぶことができました。問題の整理、仮説の設定、データ分析（収集）、検証、そして振り返りといった各ステップについて、ライブ授業で改めてその重要性を実感しました。業務でどう活かす？また、講義で学んだ基礎を実際の業務で活かすためには、繰り返し実践してアウトプットすることが肝心だと感じています。日々の業務で直面する課題に対して、学んだ分析の流れを意識的に取り入れ、問題整理や仮説立案、データ収集の重要性を念頭に置きながら取り組むことで、データ分析のスキルを自身のものにしていきたいと思います。

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

課題解体で見つける新たな顧客像

どうして課題を分解？課題を細かく分解する方法や手法について学ぶことができました。課題を細分化することで、仮説の立案が容易になり、分析のアプローチが明確になると実感しています。さらに、自分の考えを周囲と共有することで、他のメンバーから貴重な意見を得ることができ、思考の幅が広がったと感じています。アンケートの改善策は？今回学んだ分析手法を、現在進めている顧客調査の分析に応用しています。その結果、アンケート項目が不十分であることに気づくことができ、次回のアンケートに改善点を反映させることで、顧客の実態をさらに深く掘り下げたいと考えています。

40代男性課長

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データ・アナリティクス入門

目的意識で紡ぐ比較分析術

データ分析の基礎は？データ分析の基礎を学ぶことで、これまでなんとなく行っていた業務について体系的な理解が深まりました。特に、データ分析は「比較」が本質であり、分析を始める前に目的を明確にすることが重要だと実感しました。行政データ活用って？また、行政が蓄積する膨大なデータの活用にもつながると感じました。ただ単に大量のデータを目的意識なく分析しても、効果的な結果は得られません。まず、どのような意思決定につなげたいのか、そしてそのためにどのデータを比較する必要があるのかを明確にしてから分析に取り組むことが大切だと考えています。

30代男性行政係長／主任

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アカウンティング入門

実践！三表で読み解く経理の真実

三表の関係をどう見る？財務三表の相互関係や、各資料の意味と役割について学ぶ中で、これまで以上に意識が高まりました。粉飾決算のリスクがあること、そしてそのリスクを見抜くためには、三表すべてを確認することが必要だと理解できたのは大きな収穫です。経理資料をどうチェック？また、これまでただ転送していた監査法人向けの経理資料も、今後は自ら経理部員の立場になったつもりでしっかりとチェックしていこうと考えています。さらに、同じ会社の3カ年分の決算書の比較や、他社との比較分析を自分なりに進め、答えを見出していきたいと思います。

40代女性一般社員／職員

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アカウンティング入門

業界で発見！実務損益計算書の魅力

カフェ損益計算の謎は？ミノルさんとアキコさんのカフェ経営に関する損益計算書の事例を通して、各業界で求められる項目の違いを学ぶことができ、とても有意義でした。損益計算書の構成が業界によって異なる点を理解することで、実務に合わせた分析の重要性を改めて実感しました。次の学びは何から？この経験を活かし、今後は具体的な各業界の損益計算書に目を通し、さらに知識を深めたいと考えています。まずは、現在担当しているクライアント先と同じ業界の資料を中心に、多くの損益計算書を確認して勉強する予定です。

30代女性一般社員／職員

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