クリティカルシンキング入門

問いと仲間が拓く学び

問いの意味は何? 「イシュー」や「問い」といった言葉が自分の中に十分に定着しておらず、これで良いのかと迷う部分がありました。しかし、グループワークで同じような悩みを持つ仲間と話す機会があり、「解決すべき課題」という新しい視点を提案してもらえたことで、少し考えやすくなりました。これからは、反復して活用することで自分のものにしていきたいと思います。 報告の本質は? また、業務の中で私は、問題発生時に報告を受け、次にすべきアクションを判断する役割を担っています。そのため、報告内容から本質を見抜き、適切な問いを立てる練習を日々欠かさず実践し続けています。

データ・アナリティクス入門

受講生が紡ぐ学びの軌跡

要素分解の極意は? 問題解決の基本は、問題を構成する要素に分け、どの部分で問題が発生しているのかを明確にすることにあります。要素の分け方としては、層別や変数ごとに分ける方法が考えられ、漏れなくかつダブりなく分解することで、効率的な問題解決が実現できます。 改善にどう活かす? また、教育コンテンツ作成時にアンケートを実施する場合、今後の改善点を探るために、アンケート項目において「漏れなくダブりなく」という視点を取り入れると良いと感じます。加えて、コンテンツの満足度を層別に分析することで、より意義深いフィードバックが得られると考えられます。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの見えざる真実

文脈は本当に把握? 生成AIは、文脈を理解しているのではなく、単に言葉の出現確率にもとづいて回答を生成していると感じました。普段は会話相手が自分の話を理解して聞いてくれていると考えていたため、生成AIが本当に文脈を把握しているのか確かめる問いを用意するのが難しかったです。 生成AIの理解は何? これまで、前提なしに業務の効率化を依頼しても、なんとなく良い感じの回答が返ってきていたため、生成AIは理解しているのだと安心していました。しかし、今後は自分の業務内容やその意味をまず確認することで、出力される回答の精度をより高められると感じました。

クリティカルシンキング入門

データが語る、勝利のヒント

データで現状把握は? マクドナルドの現状分析を通して、市場や競合環境の把握において、データの可視化がいかに重要かを学びました。事実を明らかにすることで、正しいイシューの設定が可能となり、相手にも理解してもらいやすい情報提供ができることを実感しました。 業務改善の方法は? また、基本的な業務においても「分析を使ってイシューの方向性を決める」「グラフにして視覚的に示す」「表をひと手間かけて加工する」といった取り組みが役立つと感じています。今後、イシューを明確に共有しながら、より良い資料作りに活かしていきたいと考えています。

アカウンティング入門

PL分析が導く成長のヒント

基本的な枠組確認は? PLの基礎的な枠組みを再確認し、ストーリーに沿って読むべきポイントを整理することができました。 利益率の見直しは? 実際の業務に適用する際は、あるべき利益や利益率を把握し、その差異が生じた場合にどこを見直すべきかを学びました。 どの項目が増減? また、海外子会社のPLを昨年と比較して、どの項目が増減したのかを把握し、その理由について自分自身で考える機会となりました。将来的には、望ましい割合について上長と意見を交わす良いきっかけになりました。

アカウンティング入門

数字が語る企業の本質

費用配分の秘密は? 会社のコンセプトによって、どこに費用をかけるかが異なり、その結果がPLに反映されることが理解できました。PLを読み取ることで、その企業がどこに注力しているかを定量的に把握できる点が魅力的です。 業績比較はどう? また、自社の業績が良いか悪いかを判断する際、他社との比較や各社のコンセプトがどのようにPLに現れているかを分析することが重要であると感じました。これにより、自社の強みや改善すべき点を明確に認識することができます。
AIコーチング導線バナー

「良い × 本」に関する類似の人気キーワード

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。
to left to right