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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
に関する学び

全2901件の振り返りを公開中

業務

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

フレームで紐解く学びの力

視点を広げる方法は？物事を分析する際に、細かく分解することで広い視点で物事を捉えられるという点が印象に残りました。 MECEの基本はどう？特に、MECEの考え方について学びました。5W1H、3C、過去・現在・未来といった様々なフレームワークが存在するので、まずはそれらを覚え、有効に活用していくことが重要だと感じました。実践で成果を出すには？また、MECEはコンサルティング業務において必須のスキルであり、資料作成や社内会議、クライアントとの打ち合わせなど、さまざまな場面で活用できるため、常に意識して実践していきたいと思います。

30代女性一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

現場で見つけた学びのヒント

イシューはどう見極める？日々の業務で発生する問題に対しては、その時々の状況や環境認識を踏まえ、適切なイシューを設定することが重要だと考えています。目的や立場を明確にしつつ、ピラミッドストラクチャー的思考と組み合わせることで、より効果的な意思決定と行動が実現できると思います。環境反映はどんな状況？また、提案資料の作成や意思決定の場面では、どのようにイシューが設定され、それが環境にどの程度反映されているかを確認しています。必要に応じて、環境認識や情報が不足している場合は、的確なアドバイスを行い、明日の定例会議から実践していく予定です。

50代男性自動車次長

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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。

20代女性教育管理一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

イシュー発見で広がる学びの世界

イシューを整理する？何かについての議論や解決策を探る際には、まず課題の「イシュー」を明確にすることが大切です。議論の初期段階では、なんとなくイシューを意識している場合もありますが、意見を重ねるうちに根本となるイシューが見失われ、本来の目的を達成できない結論に至る可能性があります。会議の進行はどう？そのため、会議の司会を担当する場合は、最初に参加者全員で共通認識を持つイシューを提示し、円滑な進行を図ることが効果的です。また、普段の分析業務においてもイシューを意識することで、思考のズレを防ぎ、効率的な分析が可能になると感じています。

30代男性一般社員／職員

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

実践で磨く多様なリーダーシップ

状況に合わせたリーダーシップは？リーダーシップは複数のスタイルが存在し、組織やメンバーの状況に応じて使い分けることが必要だと学びました。「ザ・リーダー」のような一面的な振る舞いが常に最善とは限らず、その時々に適したリーダーシップを発揮することが大切だと理解しました。実践で何を感じる？この講座を通して頭で理解することはできたものの、今後は実際の業務で実践しながら身につける必要があります。日々のメンバーとの接点において、声かけの方法やフィードバック、振り返りの仕方を意識し、少しずつ同期づけにつなげられるよう努めていきたいと思います。

30代男性その他

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生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIと切り拓く自分らしい未来

生成AIで何を学ぶ？生成AIの活用によってビジネススキルを向上できると期待し、ナノ単科に参加しました。その中で、より深い視点を得ることができ、新たな価値提供とは単に生成AIを利用するだけではなく、もっと大きな目標に向かって取り組むことだと学びました。業務改善はどうなる？また、業務の洗い出しや効率化にも生成AIが大いに役立つと実感しました。洗い出した業務プロセスを最適化することで、さらに新たな価値を創出できる可能性が広がります。加えて、生成AIの活用スキルを高めることで業務の標準化が進み、組織全体の向上にも寄与できると思います。

30代男性自動車一般社員／職員

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アカウンティング入門

業界を読み解く数字の物語

業界と財務の違いは？会社の業界やコンセプトによって、貸借対照表や損益計算書の傾向が異なることが理解できました。ある企業の業界やコンセプトに着目しながらこれらの財務諸表を確認すると、その特徴がはっきりと表れていました。また、売上原価が売上を上げるために直接かかる費用である点も明確になりました。他社と何を比較する？他社との比較を行う際には、各企業の業界やコンセプトを十分に理解することが重要だと感じました。実際の業務では、異なる企業を比較しながら分析を進める機会が多いため、業界特性や企業理念を意識した上での検討が求められます。

50代男性自動車その他

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生成AI時代のビジネス実践入門

実体験で学ぶ生成AIのコツ

AIは見直すべき？ AIで生成された文章は、最終的に自分の目でしっかりと確認する必要があると改めて実感しました。さらに、AIの種類ごとに得意・不得意の分野があることや、プロンプトを適切に設定しないと期待した結果が得られないことにも気づきました。資料作成は効率的？また、資料作成のためのリサーチ、出典の明示、文章の作成や要約といった業務において、生成AIを活用する可能性を感じています。今後は、実際に生成AIを利用して効率的な資料作成を行っていきたいと考えています。特に、英語の文章の翻訳や要約に生かすことができると期待しています。

50代男性乳製品次長

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データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない！データの真実

平均と偏差の活用は？データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。仮説と切り口は？業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

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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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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