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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 ✕ 検討
に関する学び

全918件の振り返りを公開中

業務

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検討

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説より行動！AIが拓く新未来

生成AIはどう動く？現在の生成AIは、膨大なデータの中から次に来る可能性が最も高い言葉を選んで出力していることが分かりました。このため、こちらの意図に沿わない回答が出た場合には、指示の方法も含めて改めて検討する必要性を感じました。また、仮説を立てる作業に時間をかけすぎず、まずは実際に仮説に基づいた行動を試みることの重要性も学びました。仮説とAIの使い分けは？今後は、データ分析の分野でさらにAIを活用したいと考えています。ただし、単に手元のデータを漠然と分析させるのではなく、私自身が明確な仮説を立て、何を比較、どのような指示で何を出力させたいのかを整理することが大切だと思います。AIに任せる部分と自分で行う部分をしっかり区別し、業務の迅速化に繋がる仕組み作りを目指していきます。

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

悩まず行動！分析が導く業務改善

分解とMECEはどう見直す？分解の切り口を考える中で、特にHowの視点が不足していたことに気づきました。また、MECEについては、これまで感覚的にとらえていたものが、言語化されることで他者にも分かりやすく伝えられる形で理解できたと感じています。どこで躓いている？プロセスのどこで問題が発生しているのかを明確にする視点は、社内の申請システムなどで躓くポイントを把握し、全員が理解できるマニュアル作成やシステム変更による効率化の検討に役立つと実感しました。行動に移すタイミングは？さらに、分析を始める前に様々な考察に没入してしまう傾向があることを認識しました。まずは悩まずに行動し、データを集めながら多角的に分析するという姿勢を、来週からの業務に活かしていきたいと思います。

40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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クリティカルシンキング入門

データが描く学びの軌跡

データ分解の必要性は？データを分解することで、現状の解像度を高めることができると感じています。そのため、データの加工や分割、そして分解の際に複数の切り口を検討する工夫が必要です。MECE（What、Where、Why、How）の視点に基づいて、データを漏れなく重複なく捉えることで、現状と課題が見えてくると実感しました。製薬業界の実態はどう？また、製薬業界のように、医療従事者の職種が多岐にわたり、患者さんの背景も多様な分野では、MECEの考え方を活用することがマーケティング業務にとって有用であると考えています。視点拡大の具体策は何？さらに、視座・視野・視点を広げる方法や、データを漏れなく重複なく捉えるための具体的なコツがあれば、ご教示いただけますと幸いです。

30代男性製薬一般社員／職員

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戦略思考入門

実践に生きる学びのヒント

実践活用の方法は？今週は講義全体の振り返りを行いました。学んだ知識を自分に落とし込むためには、実際に活用するしかないと感じています。明確なゴールに向かう道のりを描くため、フレームワークを用いた多角的な分析が有効だと実感しました。一部の情報だけに頼った分析では、効果的な戦略を描くことは難しいため、バランスの取れた視点が大切だと考えています。今後は業務の中でこれらの学びを実践し、定着を図っていきたいと思います。戦略はどう考える？また、自分が担当する課の方向性や今後の戦略を検討する際に、講義の内容が大いに役立つと感じています。他者との差別化を維持しながら持続可能な戦略を立てるために、今後も変化する環境に柔軟に対応しつつ、長期的な視点を持って取り組んでいきたいと考えています。

50代男性課長

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クリティカルシンキング入門

受講生の本音、実践の軌跡

主語と述語の関係は？文章作成において、まず主語と述語の対応関係を明確にすることが非常に大切です。小説などでは表現の多様性が評価される一方、ビジネスの現場では状況を的確に伝えるために、この基本が欠かせません。主語と述語のずれが誤解を招くリスクを伴うため、常に正確な関係を意識して文章を組み立てる必要があります。誰が原因を探る？さらに、どのような前後関係の中で誰がどのような問題に直面しているのか、その原因と対応策を明確に示すことが求められます。結論から述べた上で、原因や複数の対策を検討し、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に構造化することが重要です。このアプローチは、定例の１オン１や業務報告など、さまざまなシーンで思考を整理し、伝える内容を明確にするために非常に有効です。

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

伝わる文章を築くピラミッド思考

本当に伝わってる？他者の文章では、主語と述語の関係や一文の長さに違和感を覚えやすいものの、自分が書いた文章が本当にわかりやすく伝わっているかは気づきにくいものです。論理整理はできた？そこで、ピラミッドストラクチャーという手法を用いて、主張とその根拠となる情報との関係を整理することが有効です。これにより、自らの思考過程が論理的に組み立てられているか、また補強が必要な部分がどこかを把握しやすくなります。説得力はどう得る？業務において情報収集や分析の結果をまとめ、それを説明する際にも、この手法は役立ちます。ピラミッドストラクチャーを活用することで、聞き手に自分の考えや意見を的確かつ明瞭に伝えることができ、説得力を高めるための多角的な情報検討にもつながります。

20代男性石油・エネルギー・ソーラー・グリーンテック係長／主任

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データ・アナリティクス入門

比較が導く実践の判断術

比較が意思決定にどう影響？分析において比較の重要性や、それが意思決定にどのように結びつくかを実感しました。実務で取り組む際、どの比較対象を選ぶか、その根拠を明確にすることがより実践的な判断に繋がると感じています。現場分析はどう進むの？私が所属するSIerとしては、幅広い業種の市場やトレンド、競合状況を一つ一つ検討しています。基本に沿った手法を徹底し、AIなどの先進技術も活用しながら、分析結果をもとに仮説を提案し、それを事業方針の決定へ結びつけています。選定基準は何か？今後は、実際に業務で分析する際に、比較対象をどのような基準で選んでいるのかをさらに具体的に検証し、そのプロセスがどのような意思決定に至るのか、具体例を通じて理解を深めていきたいと考えています。

30代男性一般社員／職員

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戦略思考入門

本当に必要なことに焦点を！

ゴールはどう決める？戦略思考とは、まず目指すべきゴールを明確にし、何に取り組むか、何を見送るかを選別する考え方です。また、他とは異なる独自の強みを見出すことも重要だと学びました。この思考を身につけるためには、企業のミッションやビジョン、さらには自己の目標との向き合いが不可欠だと感じています。目先の問題解決や利益追求だけに注力すると、本来必要でないことに手を出すリスクがあると思いました。新施策は必要？社内で新たな取り組みを進める際には、その必要性や、取り組むことが企業の目標達成につながるのかをしっかりと議論しながら進めたいと考えています。単に目新しさに惹かれるのではなく、本当に自社にとって必要な施策かどうかを十分に検討しながら業務に取り組むことが大切だと思います。

50代男性病院／ヘルスケア部長

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データ・アナリティクス入門

業務の壁、ロジックツリーで突破

現状の課題は何？現状の業務はマンパワーに依存しており、その結果としてメンバーが常に疲弊していると感じています。これまでいろいろ検討してきましたが、改めて状況を客観的に把握するため、今回学んだロジックツリーを用いて現状の課題を書き出そうと思いました。また、問題点が十分に認識されず、日々のルーチン業務に流されがちなため、what/where/why/howを意識し、積極的に問題提起を行いたいと考えています。解決策はどう考える？すぐに業務に結び付けるためには訓練が必要だと感じています。そのため、教材で示されたコツや留意点を参考に、身近な問題解決にロジックツリーを活用する取り組みを始めます。さらに、解決の切り口となる項目をできるだけ多く洗い出すよう努めていきたいと思います。

40代女性保険一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

問いから生まれる新体験

デジタル時代をどう感じる？デジタル技術の進展により、顧客が求める価値は単なる「機能」から、全体としての「体験」へとシフトしています。VUCA時代の中では、デジタルリテラシーが必須となり、AIの活用で業務の自動化や需給予測など、顧客対応の高度化が実現されています。しかし、最終的な目的設定や成果の評価は我々人間の役割であるため、問いの立て方や価値の伝え方が極めて重要だと感じました。生成AIの可能性は？また、「生成AIを使ってどう変えるか」という問題意識だけでなく、「この部分に生成AIを活用できないか？」という視点を持つことが大切です。業務の本質を見極めるとともに、当該業務がそもそも必要かどうかを検討しながら、社内の様々な業務への適用方法を探っていきたいと考えています。

30代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り開く新時代の学び

生成AIはビジネス革新？今回の学習を通じ、生成AIが単なる便利なツールではなく、ビジネスを変革し加速させるパートナーであるとの認識に至りました。ビジネスの価値がモノからコトへとシフトしている背景の中で、デジタルやAIを活用した新たなビジネスモデルが増加しています。その中で、AIの特性を活かしつつ、人がどの場面で価値を発揮できるかを今後も継続して考えていく必要性を強く感じました。生成AIで業務改善？また、生成AIは日常業務の意見交換の相手としてだけでなく、自身や所属部署の価値を高めるための手段としても有効であると実感しています。これを受け、まずは自分や自部署の業務における課題を再認識し、生成AIをどのように活用できるかについて改めて検討していきたいと考えています。

30代男性係長／主任

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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

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