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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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データ・アナリティクス入門

データで読み解く学びの軌跡

幾何平均はどう役立つ？代表的な値を評価する際に、幾何平均を用いる点について復習になる良い機会となりました。また、箱ひげ図で1/4と3/4の範囲を見る手法も、合わせて覚えておきたいと思います。さらに、データのばらつきを可視化するために散布図が見やすいことを実感し、エクセルで簡単に作成できるようにしていきたいです。売上と利益はどう評価？企業の売上高や利益率の平均を計算する際に、幾何平均をしっかりと使いこなせるように努めたいと考えています。幾何平均とCAGRでは計算式が少し異なるように見受けられたため、後で改めて確認する予定です。また、データのばらつきを分析する際に、カテゴリごとに割合を計算する方法と散布図を用いる方法とを比較し、適切な選択肢を増やしていきたいと思います。

40代女性市場調査一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

自ら選ぶデータ分析の真髄

データ分析から何が学べる？データ分析を通じて、体系的な課題解決方法を学びました。実際に扱うデータは自ら補完する必要があるため、比較意識を持って必要な情報を選定するスキルを高めたいと考えています。応用力はどこから来る？また、業務全般に応用可能なフレームワークや思考パターンを習得できたと感じています。単一の業務でなく、思考が求められる多くの場面で今回の学びを実践し、常に意識を持って取り組んでいきたいと思います。課題対策は具体的に？違和感や課題に直面した際は、確認を含む仮説の立案やプロセスの細分化を意識して行いたいです。分析フェーズでは、比較を通じて実証を目的としたデータ抽出や多角的な視点からの提案を心掛け、より具体的な検証ができるようになりたいと考えています。

20代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング一般社員／職員

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アカウンティング入門

数字で読み解く企業の物語

B/Sは何を示す？ B/Sは企業の財務状況を一目で把握できる重要な資料です。実在する企業のビジネスモデルの違いを背景に、各企業のB/Sを比較することで業種や事業の特徴を推測できる点に大変興味を持ちました。具体的には、固定資産や流動資産、固定負債、流動負債の割合を確認することで、各企業の業態やコア事業をある程度イメージすることができると学びました。企業は何を狙う？また、面談を実施した企業のB/Sから資産と負債の割合をチェックし、同業他社との比較を行うことで、その企業が今後どの分野に注力し、どのような資本投資を計画しているのかを把握する意義を感じました。特に大企業においては、戦略的に注力する分野が明確に示されるため、今後の動向を予測する上で有用だと考えています。

30代女性金融サービス係長／主任

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アカウンティング入門

B/Sで読み解く事業成長のヒント

財務項目の全体像は？流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産の5つの項目を通して事業全体の姿が明確に読み取れることが理解できました。特に、これまで漠然としていた減価償却については「使用料」として捉え、年間を通して計上するという考え方が頭の整理に大きく寄与しました。また、単純な割合の比較だけでなく、企業が提供する価値や理念を読み解いた上でB/Sを検討する重要性も強く感じました。経営会議で意見は？今後は、まず自社のP/LとB/Sの最新版をしっかりと確認し、同業他社との比較を行いたいと考えています。その上で、経営者の意図を改めて読み解き、日々の営業活動を通じた自社の方向性や改善すべき点を経営会議で積極的に発言できるよう努めていきたいと思います。

30代男性消費者サービス係長／主任

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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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データ・アナリティクス入門

数字のばらつきが描く成功のヒント

標準偏差の重要性は？実績分析ではこれまで、平均値を求めることで状況を把握していましたが、標準偏差を算出してデータのばらつきを確認することはできていませんでした。課題解決に必要な問題の特定には、データのばらつきを捉えることが重要であると気づいたため、今後はまずデータ全体のばらつきを算出し、大まかな傾向を把握してから詳細な分析に取り掛かるようにしたいと思います。エリア別売上の差は？また、営業実績の把握においては、従来は主に各時点の数値の差を比較する方法を採用してきました。今後は、売上が特定のエリアに偏っているかどうか、そしてその要因が何であるかをデータからしっかりと導き出すために、ばらつきにも注目しながら分析を進めていく考えです。

50代女性金融サービス課長

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アカウンティング入門

数字が紡ぐ企業ストーリー

決算資料はどう読む？企業や事業の全体像、過去、未来について、損益計算書と貸借対照表を通じて十分に読み解けると実感しました。ニュースを見た際も、決算発表に意識的にアクセスし、具体的な数字を自分の目で確認することで、納得感が得られ、分析の精度を高めることができると感じました。また、一次情報に当たることの重要性を改めて認識する機会となりました。同業他社とどう比較？決算資料を基に、その企業の過去からの流れを紐解いたり、同業他社との比較を行うことで、立体的な理解を深めていきたいと考えています。その際、まずは自分自身でしっかりと考え、言語化することに大きな意義があると、今回の一連の演習やグループワークを通じて感じることができました。

50代女性スペシャリスト

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データ・アナリティクス入門

納得を呼ぶ仮説とデータの魔法

仮説の種類は何？仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があると学びました。また、複数の仮説を立てることや、各仮説が網羅的にカバーされているかを確認する点がポイントとして挙げられています。どんなデータが大切？さらに、分析や資料作成の際には、比較するためのデータ収集を行い、反論を排除する情報にまで踏み込むことが重要です。自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、あらゆる角度から納得感のある結論に導くために、仮説を立証するためのデータ収集と加工を繰り返すプロセスが必要だと感じました。また、報告や資料作成の際には、意識的に反論者の視点を取り入れることで、より説得力のある分析ができるようになると確信しています。

30代女性航空/航空宇宙一般社員／職員

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アカウンティング入門

P/Lの視点で挑む新規事業

P/Lの基本理解は？ WEEK2では、P/Lに関する基本的な知識―営業利益、経常利益、当期純利益の違い―を再確認することができました。提供価値を意識しながら財務諸表を読むことで、売上拡大やコスト削減のために何をすべきか、また何を控えるべきかという点が明確になりました。新事業P/Lの挑戦は？具体的には、まず①では新規事業のP/Lを作成し、競合との比較分析を行う手法について学びました。次に②では、事業の提供価値に合わせた売上や利益の仕組みを構築する方法と、コストに関してかけるべき点と見送るべき点の判断基準を理解しました。そして、③では現在検討中の新規事業のP/L作成に挑戦する意欲が高まりました。

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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データ・アナリティクス入門

単純平均を超える比較の妙技

平均以外の指標は？比較の重要性は以前から感じていましたが、これまでは単純平均しか利用していませんでした。今回、単純平均以外にも比較に役立つ指標があると知り、大きな学びとなりました。 95％の背景は？特に、標準偏差の「95％」という数字の背景について、コインの表が何回連続で出た場合に疑わしく感じるかという例えで理解が深まりました。平均の活用はどう？今後は、加重平均や幾何平均がどのような状況で用いられるかを事例を通して調査し、具体的な業務への落とし込みを目指していきたいと思います。また、アンケートの結果のばらつきを標準偏差で確認することで、データ分析の精度向上にも努めたいと考えています。

30代男性小売業係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない、ばらつきの真実

データの比較法は？データを比較する方法として、「数字に集約する」や「ビジュアル化する」方法があります。数字で表す際は、単に平均値だけを見るのではなく、ばらつきも合わせて確認することが重要です。また、ビジュアル化することで、特徴的な箇所に着目しながらデータ全体の傾向を視覚的に把握でき、問題の検討がしやすくなります。業務データはどう見る？私自身、業務で扱うデータの数が少ないため、これまで平均値や推移に注目することが多く、ばらつきには十分注意していませんでした。今後は、問題解決のためにばらつきの観点からもデータを見直し、何か特徴的な事象がないかを探っていこうと考えています。

50代女性放送・メディア部長

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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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