ナノ単科公式サイト

ナノ単科に無料で応募

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〜

(114ページ目)

活用 ✕ 業務
に関する学び

全1438件の振り返りを公開中

活用

×

業務

データ・アナリティクス入門

Excel実践で磨くデータ思考

データ分析の意味は？データ分析では、比較と独自の観点が価値を生むと感じました。基本的な内容でありながら、Excelでの実践的な手法を学ぶ中で、自分の思考プロセスが整理され、視野が広がったと実感しています。フレームワーク活用の秘訣は？今回学んだフレームワーク、たとえばファネル分析や3C、4Pなどを中心に活用したいと考えています。定期的に振り返りを行うことで、より効果的な比較ができるよう意識して取り組むつもりです。転職後の展望は？さらに、業務においても今回の学びを基礎として活用します。今後、データマーケティング職への転職が決まっているため、壁にぶつかったときは学んだフレームワークや思考プロセスに立ち返り、より広い視野で問題に取り組む方針です。

20代男性情報技術/IT 一般社員／職員

詳細を見る

データ・アナリティクス入門

実務に繋がる問題解決ストーリー

問題解決の基本は？今回の総合演習では、「問題の明確化→問題箇所の特定→原因の分析→解決策の立案」という基本プロセスに立ち返り、学習に取り組むことができました。また、解決策を検討する際には複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもって評価することをあらためて意識しました。とはいえ、実務で実際に取り組む際には、まだ自然に活用できていない部分もあるため、クラス終了後も学んだことを繰り返し復習する努力が必要だと感じました。実務への活用はどう？私の担当業務ではA/Bテストの利用が難しいと感じる一方で、今回のナノ単科を通じて知識こそが武器であると改めて実感しました。今後、活用の機会が訪れた際には、今回得た知識をしっかりと身につけ、実務に積極的に生かしていきたいと思います。

40代女性保険一般社員／職員

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

小さな実践、大きな発見

どうやってAIを使いこなす？ AIを使いこなすということは、自分自身の思考や意図を言語化する力を培うことだと実感しています。まずは小さな実践を重ね、その過程でAIへの再指示が不要になってくると、自分の言語化能力が向上し、AIを十分に活用できる段階に達したと考えています。契約書作成はどう進化？また、契約書類の作成業務にもAIの活用を見出しています。前講義で行われた会話型AI演習では、実際にAIからアドバイスを受けながら試行錯誤を行い、業務の効率化やコスト削減を目指しました。特に、MS365copilotとWordの相性が良い点に驚き、Word内で直接AIに指示を出せる機能を知ったことは大きな発見でした。今後もこの機能を積極的に活用していきたいと感じています。

40代男性係長／主任

詳細を見る

データ・アナリティクス入門

仮説検証で見つけた新発見

原因の解明方法は？問題の原因を明らかにするため、さまざまなフレームワークを用いてプロセスに分解し、仮説を立てる手法の重要性を実感しています。普段の業務ではA/Bテストを使う機会が少ないものの、プレゼン資料の内容を少し変えたパターンを作成し、それぞれの反応を確認する際に活用したいと考えています。課題整理の秘訣は？また、ファンドの投資検討やポートフォリオ戦略の見直しの際、課題の洗い出しが不足し、MECEの原則が十分に守られていないと感じることがあります。そのため、プロセスに分解して仮説を立てる方法を早速取り入れ、課題解決に活かしていきたいと思います。ところで、デジタルマーケティング以外の分野でA/Bテストを活用できる場面について、どのようにお考えでしょうか？

50代男性金融サービス課長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの試行錯誤に迫る魅力

AI判断の秘訣は？生成AIがどのように判断を下し、結果を抽出するかというフローの仕組みを理解できたことは大変有意義でした。この仕組みを把握した上で、どのような問いかけをAIに行うべきかを考える重要性が、特に印象に残りました。協調問題は何？また、生成AIの判断プロセスは、人間の思考プロセスと似た部分がある一方で、まだ十分に協調できない点もあると感じました。こうした特徴を見極めながら、実際の業務にどう活用していくかが今後の課題だと考えています。試行の軌跡は？さらに、これまでの開発過程で多くの試作が重ねられてきたとの記述にも興味を抱きました。そこで、生成AIがどのような試行錯誤を経て現在の形になったのか、その歴史についても詳しく知りたいと思っています。

40代男性会長／社長

詳細を見る

クリティカルシンキング入門

変数×層別で挑む業務の新解釈

分解の軸は正確？業務上、さまざまな課題に取り組む際、プロセス分解を用いることが多いと感じています。実際、課題を分解するときに「いつ」「誰が」「どのように」という軸を意識して切り分けていますが、多角的な視点から分解することにはまだ慣れていないと実感しています。切り口の工夫はどう？そのため、今後は層別分解や変数分解といった切り口も取り入れ、事象ごとに工夫して分析できるよう努めたいと考えています。これらの手法を使うことで、業務上のプロセスに対する課題解決に一層取り組んでいく所存です。結果の正確性はどう？また、資料作成や他者への説明の際にも、層別分解や変数分解を活用し、分解した結果や解析内容が正確かどうか再確認することを心掛けたいと思います。

40代女性化学品係長／主任

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で挑む！新時代の生成AI活用術

従来AIと生成AIはどう違う？従来のAIと近年の生成AIの違いについて学びました。生成AIは、文脈を理解しているのではなく、蓄積されたデータから次に来る言葉を確率で予測していることが分かりました。進化が著しい一方で、その仕組み上、苦手な部分も多く存在するため、注意深く理解することが重要です。最終的な判断は人間が行うべきであると感じました。実際はどう使うべき？まずは実際に使ってみることが必要だと考えています。業務においても、事実を元に仮説を立て、検証を繰り返すことで生成AIを効果的に活用するスキルを身につける必要があると思いました。さらに、プロンプト作成によって得られる回答が変化するため、目的に合わせたプロンプト作成を何度も試していきたいと感じました。

50代女性課長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

ナノ単科で芽生えた学びの輝き

生成AIの真の役割は？生成AIは、魔法のような万能な答えを提供するものではなく、人間の思考を広げるための道具です。目的や問いを設定するのは人間であり、事実確認や判断も人が行うことが大切です。過信せず、倫理や機密保持、責任を意識しながら試行錯誤を重ねることで、その価値を引き出すことができます。業務効率はどう向上？業務においては、生成AIを下書きの作成や情報の整理、新たなアイデアの発想支援として活用しつつ、最終的な判断と責任は人間が担います。まずは、機密性の低い業務で試験的に運用し、プロンプトや検証手順を標準化することが重要です。その上で、成果とリスクを記録し、チーム内で共有・改善していくことで、生産性を段階的に向上させることが可能になります。

40代男性課長

詳細を見る

アカウンティング入門

数字が語る成功のヒミツ

成果の評価はどう？ビジネスの成果は、そのビジネスがどれだけ儲かったかで判断されると感じています。同時に、その収益性は定量的に評価しなければ正確に把握できないことが分かりました。財務三表の使い方は？この定量評価のツールとして、P/L、B/S、C/Fからなる財務三表が有用です。P/Lは一定期間の利益を示し、B/Sは資金の使途や調達方法を明らかにします。また、C/Fは一定期間内での資金の増減を捉えています。正しい読み解きはどう？財務三表を正しく読み解くことで、事業の状態を具体的に把握できることが再認識できました。業務においても財務三表を活用し、分析や評価を行いながら、現状を正確に理解し次の行動に結びつけていきたいと考えています。

50代男性自動車その他

詳細を見る

データ・アナリティクス入門

課題解決の新たな羅針盤

プロセス分解で発見は？課題解決のプロセス（what, where, why, how）について学ぶ中で、総合演習などであまり意識していなかったプロセス分解の手法に新たな気づきを得ました。A/Bテストに関しては、IT業界での知識はあったものの、今後は条件を整えてしっかり活用したいと考えています。複数仮説の真価は？また、日常的に様々な判断を迫られる中ですぐに課題への対応策を考えてしまう傾向があるため、今回の研修を通じて問題や課題に対して、明確なプロセスを意識して複数の切り口からデータを分析する重要性を再認識しました。今後は、複数の仮説を検証して得られた知見を実際の管理業務に活かすことで、より効果的に課題解決へと繋げていきたいと考えています。

40代男性情報サービス部長

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

学びも仕事もAIで変革

AIの可能性は？ AIの具体的な活用方法の例が示されたことで、実際にAIを使ってみようというハードルが下がったと感じています。まずは、メールの下書き作成やリサーチでの論点整理など、身近な作業から試してみようと思います。また、創作活動においても趣味の一環として楽しめる可能性が広がったと実感しています。会議の課題にどう？現在、私は新しい業務要件をシステム化して導入するプロジェクトに携わっています。複数の業務システムの担当者が関わるため、会議が非常に多く、会議調整や議事録作成、論点整理、課題抽出などの負荷が高い状況です。こうした中で、生成AIを活用して情報の周知や議事録、論点整理を効率化し、より効果的な運用を目指していきたいと考えています。

40代男性係長／主任

詳細を見る

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共創する学びのひらめき

生成AIは何ができる？生成AIは、単なる作業の効率化ツールに留まらず、アイデアの拡充や仮説検証の支援といった面で、信頼できる思考パートナーとして活用できる点に気づきました。具体的な目的や条件を与えることで、多様な視点や新たなアイデアが短時間で引き出され、企画の解像度を飛躍的に高める効果を実感しています。本当に自分で判断する？また、AIが出力した内容をそのまま利用するのではなく、現実性や顧客価値の観点から自分自身で検証する重要性にも改めて気づかされました。今後は、AIを情報整理やアイデア創出のパートナーとして活用しながら、最終的な判断や価値の検証は自分自身が行うことで、業務全体の質とスピードをさらに向上させていきたいと考えています。

50代男性その他

詳細を見る

「活用 × 業務」に関する類似の人気キーワード

分析　×　活用

重要　×　業務

必要　×　業務

活用　×　本

考える　×　活用

活用　×　可能

活用　×　方法

活用　×　業務

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております｡

詳細を見る

無料で応募する

Leadership and Career Vision

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップを発揮して組織・メンバーを動かすための基本的な考え方を学ぶとともに、リーダーとしての自分自身のキャリアについて考えを深めていきます。

Leadership and Career Vision

Strategic Thinking

戦略思考入門

戦略的に意思決定をするための思考法を身に着けるとともに、自分のキャリアも戦略的に考え、必要な能力開発を構想していきます。

Strategic Thinking

Introduction to Accounting

アカウンティング入門

ビジネス活動とアカウンティングのつながりを理解するとともに、身近な場面でのアカウンティングの活用イメージを具体化させていきます。

Introduction to Accounting

Introduction to Critical Thinking

クリティカルシンキング入門

問題解決力やコミュニケーション力、意思決定力など、多くのビジネススキルのベースとなる論理思考力の基礎を学び、｢正しい問いを立てる力」を身につけることができます。

Introduction to Critical Thinking

Introduction to Marketing

マーケティング入門

ビジネスの価値を創造するための、実践で活用できるマーケティング基礎知識やマーケティング的視点（モノの見方・考え方）を身につけるとともに、顧客体験価値の重要性を学びます。

Introduction to Marketing

Data Analysis Fundamentals

データ・アナリティクス入門

データを分析するために必要なフレームワークや考え方を理解するとともに、データに基づく意思決定の基礎を身につけることができます。

Data Analysis Fundamentals