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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 ✕ 効率
に関する学び

全420件の振り返りを公開中

分析

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効率

戦略思考入門

全体を見据えた戦略の極意

事例から何が見える？事例を通して営業戦略を客観的に捉えた際、案外「あたりまえ」と感じる回答が並んでいました（例題であるためですが）。このプロセスにより、限られたリソースや時間、資金の中で、部分にとらわれず全体を俯瞰して判断する取捨選択の重要性がすんなりと理解できました。過去の経験は何を語る？一方、かつての営業経験では、すべての顧客に全力を尽くそうとした結果、効率が低下していたと振り返ることができます。現在は、迅速な意思決定が求められる組織で事業戦略に取り組む中、これまで納得できなかった決定も経験しました。しかし、当時の経営層がなぜある対象を捨てる判断をしたのかを改めて分析することで、自分のスキルアップや今後のビジネス検討に役立つ学びを得られたと感じています。

40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

人の目が光るAI活用術

ハルシネーションの原因は？ハルシネーションは、AIが単に間違っているのではなく、予測に基づいて文章を作成するという仕組みに起因しています。このため、AIが出力する文章が一見正確に見えたとしても、最終的な意思決定を行う前に必ず人間が確認することが求められます。 AIで業務改善はどう？また、各AIの得意分野を正しく理解し使い分けることが、業務効率を向上させる鍵であると認識しています。たとえば、営業先の情報リサーチにおいては、ニーズや課題に関するエビデンスを交えた分析をAIに依頼し、その結果を人間が最終確認してリスト化するという役割分担を実践したいと考えています。偏りのない分析を実現するため、AIとの対話を通じて最適なプロンプトの形式を作り上げる工夫も欠かせません。

30代男性小売業一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

イシュー見極めで伝わる力

イシューの重要性は？イシューとは、各レイヤーにおいて存在する問題点のことであり、その中でもどのレイヤーのイシューが最も重要であるかを見極める必要があると実感しました。また、見る人やその立場によってイシューの捉え方が変わるため、正しく判断することが大切です。さらに、グラフ作成時には使用するグラフの種類によって情報の見え方が変わる点にも留意すべきだと感じました。資料作成はどうする？日常的に資料作成やグラフ作成、分析依頼がある中で、作業に取り掛かる前にどこが問題で重要な部分なのかを特定することが肝心です。その上で、どのように発表すれば相手により分かりやすく伝わるのかを考えて資料を作成すれば、業務をより効率的に進められると感じ、今後に活かしていきたいと思いました。

30代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

日常に輝く戦略的な一歩

戦略と自己分析のポイントは？戦略的思考は、日常生活の中に当たり前に存在するものだと実感しました。これまで「とっつきにくい」と感じていた部分が解消され、明確なゴールを設定し、限られたリソースの中で最速かつ最短の方法で目的に向かうための行動計画が重要だと理解できました。その過程で、自分の強みや他人との違い、つまり独自性を常に意識することの大切さも学びました。実践計画はどう組み立てる？新規受注を獲得するためのアクションプランを策定する際は、まず自社の優位性や他社との差異を考慮した情報収集から始めました。得られた情報をもとに仮説を立て、実施すべき項目の取捨選択を行いました。これにより、不要な手戻りを最小限に抑え、効率よく迅速な成果に結びつけることを目指しました。

40代男性自動車課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

評価スキルを極めるAI活用法

評価スキルは何か？生成AIを活用するにあたり、最も大きな学びは、評価するためのスキルや知見が必要だということでした。生成AIが作成したもっともらしい情報を、疑いの目を持ってしっかり評価できる能力を身に付けたいと感じています。また、作業負荷が軽減され効率化が進む点は大きなメリットですが、その反面、自分で作業を行わなくなるため、相手に対する改善の指示出しには一層の思考力が求められると感じました。 AI活用で何が変わる？上司から依頼された分析や資料作成の時間が多いことから、自分は指示役としてAIの得意分野を活かし、作業スピードの向上と成果物の完成度アップを図りたいと思いました。今後は、社内で活用できるAIの種類をさらに増やせるよう働きかけていく予定です。

20代女性教育管理一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

仮説とデータで見える学びの裏側

データとマーケティングの関係は？マーケティングとデータ分析は、これまで別々のものと考えていましたが、実際には密接な関係があることが分かりました。そのため、新鮮かつ実用的な視点で取り組むことができ、非常に楽しい体験となりました。仮説を立てる際には、自分の思い込みや考えに囚われず、まずは目の前のデータを正確に読み解くことの重要性を改めて実感しました。原因探索の進め方は？日頃から行っている原因探索についても、データを読み込みながらフレームワークを活用することで、より効率的に進められると感じました。また、仮説を設定することで、現状の問題に対してどのように対応し、どのような行動を取るかの選択肢が増え、結果として改善や解決に繋がる可能性が高まると感じました。

50代女性課長

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データ・アナリティクス入門

パターンが示す仕事改善の道

原因のパターンは何？原因を探る際、単に原因を追求するのではなく、原因となるパターンを探し出すことが重要であると感じました。また、結果、仮定、そして理由という要素から、what、where、why、howという視点が、構造解析の基本かつ根幹であることがよく理解できました。効率化の秘訣は？現在はデータ解析の業務に携わっていないため、学んだ内容を仕事の分析と改善に活かしたいと考えています。具体的には、作業時間の効率化を図るため、実稼働時間と予定時間を比較し、スケジュール認識の改善に取り組むつもりです。稼働時間の集計や作業項目、予定時間、超過理由、予想外の事象における認識のズレ、解決に向けたタスク、管理方法などを整理し、実際の改善に結び付けることが目標です。

50代男性コンピュータ/ネットワークセキュリティ契約／委託／派遣など

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クリティカルシンキング入門

細部まで見抜く解決のコツ

どうして細分化が必要？今週は、データを大まかに見るだけではなく、細かく分解して分析する方法を学びました。人々の年齢や生活スタイルに合わせてデータを分類し、要素を組み合わせることで、従来の思い込みでは見落としがちな問題の本当の原因に気づくことができる点が印象的でした。進捗をどう管理する？この学びを、私が担当している開発案件の進捗管理や上司への相談・報告に活かしていきたいと思います。トラブルやスケジュールの遅れが生じた際には、単に「進捗が遅れている」と報告するのではなく、作業工程や各フェーズ（仕様検討、実装、テストなど）に分けて現状を詳細に分析します。その上で、問題点を正確に整理し、具体的な改善案を提案することで、業務の効率化を図っていく考えです。

20代男性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

工夫で見える成長の一歩

なぜ表現が変わる？同じデータを用いても、表現方法によって情報の伝わり方が大きく変わることを学びました。グラフや表は単に数多くあれば良いわけではなく、その組み合わせによって印象が変わるため、より工夫が必要だと感じました。資料改善はどうする？また、毎月の財務分析や売上分析の際には、上長への報告用に資料を作成しています。これまで引き継いだ資料をそのまま使っていましたが、もっと見やすく、伝わりやすい表現方法を工夫することで、将来的な業務効率の向上につなげたいと考えています。エクセル技能は向上？なお、個人的なエクセルでのグラフ作成にまだ慣れていないため、今後さらに学び直し、スキルを向上させる必要があると実感しています。

30代男性一般社員／職員

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マーケティング入門

自社強みで拓く新たな市場戦略

既存商品の新展開は？ある事例を通して、既存の商品でも異なる顧客層を狙えるということが実感できました。自社の強みを活かし、セグメンテーションやターゲティングの分析を適切に行うことで、効率的に新たな顧客へアプローチできると感じました。また、その際には、差別化のポイントや、顧客が持つ商品イメージとのギャップを正確に把握した上で、マーケティング戦略を策定する必要があると思います。セグメント分析は有効？さらに、セグメンテーションとターゲティングのフレームワークは非常に有用であると感じました。新しい企画を立案する際には、これまでの施策との違いや、誰に対して訴求するのかを整理し明確にすることで、メッセージの浸透度が高まると考えています。

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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データ・アナリティクス入門

現場で見つける解決のヒント

問題の場所はどこ？問題解決の基本ステップとして、まずは問題がどこで発生しているか（where）を明確に特定することが挙げられます。whereの視点では、分析の必要がない範囲を意図的に除外することが、ポイントとなります。また、MECEの原則を意識することも大切ですが、過度なこだわりは非効率になるため、適切なバランスを保つ必要があります。どう解決案を出す？目の前で起こる事象に流されがちな状況でも、問題の発生場所を起点に各要素を分解して検討すれば、迅速かつ的確な解決策を提示できると感じます。その際、相手との前提を整えながらMECEを意識し、必要に応じて深掘りを進めることで、効率的な問題解決が実現できると考えています。

40代女性係長／主任

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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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