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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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業務 ✕ 人
に関する学び

全1166件の振り返りを公開中

業務

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人

クリティカルシンキング入門

もう一人の自分が拓く未来

もう一人の自分とは？クリティカル・シンキングを高めることは、自分自身の思考をチェックする「もう一人の自分」を育てることだと印象に残りました。この考え方が、視点・視座・視野を広げる大切さを再認識させ、今後の思考の土台になると感じています。他者の視点はなぜ？製品開発に携わる中で、マーケティング、営業、技術担当、現場との打ち合わせが多い状況です。これまで自分の経験に頼って課題を検討し、議論を進めてきたものの、今後は他者の視点を取り入れることが必要だと考えています。何のために考えるのかを明確にしながら、業務に取り組んでいきたいと思います。

30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

未来へ続く学びの地図

目的は何だった？全体を振り返ることで、なぜこの講座を受講したのか、どのような目的を持っていたのかを再確認することができました。同時に、受講後の自分の現在地を把握し、次に何をすべきかについて整理する助けにもなりました。なぜ学び続ける？また、定期的に時間を確保して学習することの大切さを改めて実感しました。クリティカルシンキングは単に業務に留まらず、社会人として必要なスキルだと感じています。一朝一夕で身につくものではありませんが、課題が明示されていなくても、日常的に業務上の課題を意識しながら考える習慣を身につけていきたいと思います。

30代男性保険一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

心に響く学びの瞬間

日本語のニュアンスはどう捉える？日本語には、得意・不得意が明確に存在し、偏った情報だけで判断すると偏った回答になりやすいと感じています。そのため、人間側のフィルターは非常に重要です。また、文章を正確に読み解くための国語力が今一度求められていると実感しました。特に、日本語は微妙なニュアンスや表現が難しい面があるため、深い理解力が不可欠です。行動判断の具体策は？また、行動を起こすための判断材料や具体的な資料をピンポイントで提示し、また他分野の業務に関わる際に注意すべき点を提案してもらえる点が非常に有用だと思います。

50代男性その他の産業課長

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データ・アナリティクス入門

多角視点で捉えるデータの魅力

データ理解の原点は？今週は、データの理解を出発点とする学習に取り組みました。データとは、ひとつの側面だけでなく多角的に捉えるべきものであり、個人的な偏りを排して客観的に扱う難しさがあると感じました。判断の落とし穴は？また、データそのものの意味を正確に把握することと同様に、データを活用する目的を明確にすることも非常に重要だと思いました。迅速かつ効率的な業務が求められる場面では、あまりにも素早く判断しようとすると、過去の経験や似た事例に頼りがちになり、その結果、重要な要素を見落としてしまうリスクがあると実感しました。

50代男性情報サービス一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

驚きと発見のGemini体験記

Gemini活用初体験は？生成AIを初めて本格的に活用したのはGeminiでした。AIがどのように回答を導き出すのか、その仕組みを目の当たりにして驚きました。人と同様の理解ができていると感じたことで、AIを使いこなすためには、仕組みを理解し工夫することが大切だと実感しました。データ分析をどう活かす？業務面では、データの分析とその評価に生成AIを利用する場面が増えています。従来は話し言葉のような指示を用いていましたが、今後は分離や比較がより明確になるように、命令文を工夫して提示することが必要だと考えています。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の現場で輝く生成AI活用法

生成AIの事例は？生成AIの具体的な事例は、業務改善のヒントとして非常に参考になります。実際の例から、通常業務で多大な工数がかかる作業も、AIの活用により大幅な効率化が実現できる点を、本人だけでなく周囲の担当者にも理解してもらうことが重要です。日常業務の改善策は？また、調査や文章校閲といった日常的な業務についても、より効果的な活用方法を検討すべきです。具体的には、調査などの業務を汎用化できるプロンプトを試行錯誤しながら自社向けに構築し、実務の中で最適化を図りながら継続して使用することが望ましいと考えます。

40代男性製薬課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

論理で拓く、AIとの共創の道

AIとどう向き合う？普段から生成AIを利用する中で、AIが人間とは異なる思考の流れを持っていることを再認識しました。この点を踏まえ、どのようにAIと向き合い、活用していくかについて、人間側の理解や学習と同期させながら考える必要があると感じています。正しい質問の秘訣は？日常業務において、私はAIを全く知識がないものの優秀な新人として捉えています。何でも知っているからといって雑に質問するのではなく、明確なゴールを意識し、論理的な順序で目的に到達する方法を念頭に置いてAIに問いかけることが大切だと考えています。

40代男性化学品一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIとの共創で拓く未来

生成AIはどう動く？生成AIは、次に続く単語を予測しながら文章を作成する技術です。従来のAIと比べ、より高度なプロセスを経て多様な文章を生成できる点が魅力です。しかしながら、出力内容の信頼性や特定のニッチな情報に関する精度については、依然として注意が必要です。人間の判断は必須？ビジネスへの活用においては、生成AIの結果を過信せず、最終的な判断は人間が行うことが非常に重要だと感じています。そのため、生成AIの特性を十分に理解しながら、文章や資料作成に取り入れて業務の効率化を図りたいと思います。

20代女性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

対話が見せる未来のヒント

なぜ意見交換が大切？ライブ配信では多くの参加者と意見を交わすことで、普段気づかない視点を得ることができました。一人で考えるのとは異なり、誰かと意見を出し合うことで新たな発見があったため、今後も結論を出す前に相談する習慣を続けたいと感じています。将来設計はどのように？また、自分が将来どうなりたいのかを考え整理する良い機会となりました。業務の環境が多様で、求められるデータや分析の粒度も変わるため、他者の意見を取り入れながら、スピード感を持って要望に応えていけるよう努めたいと思います。

40代女性人材派遣・人材紹介係長／主任

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

対話から生まれる柔軟リーダーシップ

リーダーシップとは何か？この研修から、リーダーシップのあり方を学び、それを実践に移す意識の重要性を改めて実感しました。人それぞれ考えや性格が異なるため、その状況に応じた柔軟な対応が必要だと感じました。コミュニケーションはどう深める？今後は、日々の業務で互いに密なコミュニケーションを図りながら、各人の特性を的確に把握し、業務の役割分担を進めていきたいと思います。また、相手がどのような想いで業務に取り組んでいるかを深く理解するため、日々の会話や意見交換を大切にしていきます。

30代男性自動車一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

仮説と検証で開く実践の扉

仮説をどう検証する？仮説を立て、原因を探る際、思考の範囲を広げることについて検討する点が印象に残りました。単に考え続けるだけではなく、判断基準を明確にした上で、条件をそろえた検証を行うことが大切だと感じました。実績につなぐ判断は？また、直接的にこの手法を当てはめるのは難しい部分もありますが、重要度順に数値化し比較するアプローチにも挑戦していきたいと思います。業務、人件費、利益のバランスを考慮しながら、じっくりと検討し、迅速な判断で実績につなげていく所存です。

50代女性放送・メディア部長

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データ・アナリティクス入門

疑問から始まる探究ストーリー

どう仮説は組み立てる？仮説を立てる際には、さまざまな視点、すなわち異なる背景や経験を持つ人々からの意見が必要であり、MECEな仮説を構築する上で重要であることを理解しました。また、日常業務で自社や自部門の課題に目を向け、そこでの仮説立案を習慣化することの大切さも認識しています。なぜ現象を疑う？そのため、業務の中で起こる現象やデータに対して「なぜこのようになるのだろう？」と疑問を持ち、一歩踏み込んで考察する姿勢を身につけたいと感じています。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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