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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2898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

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。

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

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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アカウンティング入門

数字でひも解く工場経営のヒント

財務諸表ってどう見る？各企業や事業によって、財務諸表における適切な形は異なることを学びました。また、売上にも様々な形態が存在し、一般的に想起されるものだけが売上ではないという点が興味深かったです。海外工場の管理はどうする？私の役割として、海外の工場のマネジメントも含まれるため、工場の財務状況を損益計算書や貸借対照表を通して把握する必要があります。毎月の数値の変動を整理し、想定した数字に沿っているかを確認するとともに、もし差異がある場合には原因やその後の推移を分析しながら、管理業務を進めていきたいと考えています。

40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

AIと共に切り拓く業務改革

生成AIの活用はどう？生成AIは、ある程度のことについては的確な回答をしてくれるため、思考の整理や複雑な事項の理解に役立つと感じました。ただし、最終的な判断や自分ならではの表現を求める場合には、何かしら自分で手を加える必要があるとも実感しました。業務改善の進め方は？業務改善に取り組む中で、具体的な方法やそれを実際に落とし込む手段を見出すのに苦労しています。そのため、まずは業務プロセスの一部をAIに置き換えて進めてみたいと思います。また、今後はAIを活用して具体策を提示できるよう練習を積み重ねていく予定です。

30代男性自動車一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

論点の見極めが未来を創る

論点の見極め方は？まずは解くべき論点を明確に考察する重要性を学びました。WEEK02で習得した分解の手法を活用し、課題解決に最も効果的な要素を見極める必要があります。論点設定を誤ると、せっかくの打ち手が意味をなさなくなる恐れがあるからです。施策の目的は何？また、日々の業務に追われる中で、個々の施策を完遂すること自体をゴールと捉えがちですが、実際にはそれらは大きな課題解決の一助に過ぎません。各施策が本来の目的にどの程度寄与しているかを常に自問自答することが、大局を見据えた取り組みにつながると実感しました。

30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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クリティカルシンキング入門

振り返りが導く新たな未来

伝えたい内容はどう整理？自分の伝えたい内容を的確に相手へ伝えるためには、正しい日本語の使い方と、相手に分かりやすい順序での文章構成が重要だと感じました。そのため、自分の文章を何度もチェックし、適切に評価する力が求められると思います。業務成果の伝達はどう進める？また、毎週行われる業務成果のレポート作成の場面で、このスキルは大いに役立つと考えています。何を実施したか、どのような結果が得られたか、そしてその結果を基に次に何をするかを正確に伝えることで、上司からの正当な評価やフィードバックにつながると実感しました。

20代男性一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

実践で磨くMECEの極意

ロジックツリーの学びは？今週の学習では、ロジックツリーにおける「もれなく・だぶりなく（MECE）」の考え方が特に印象に残りました。実際の業務でよく活用する手法であり、意味のある分け方や階層別の整理法を実践的に学べたことが大きな収穫です。自分のスキルとして定着させていきたいと感じました。 MECEの使い道は？また、MECEの考え方は新しいサービスの企画や目標値の設定、議論の収束、売上分析など、さまざまな状況で役立つと実感しました。今後も学んだ内容を業務に活かし、より実践的なレベルに昇華させていきたいと思います。

30代男性マーケティング、広告、販売係長／主任

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データ・アナリティクス入門

ひと工夫で伝わる説得力

どうして結果が違う？同じデータでも、どの切り口で処理するかによって得られる結果や示唆は大きく変わることを実感しました。どうやって説得する？また、単にクオリティの高い分析を行うだけでなく、分析結果をもって相手を納得させるための説得力あるアウトプット作成が重要だと感じています。伝え方は正しく？さらに、業務においては分析を実施するだけでなく、その結果を踏まえて伝えたい内容を納得のいく形で資料化することが求められます。本講座で学んだ図解の手法を活かし、読み手に違和感のない成果物作成に努めたいと思います。

20代女性経営コンサルティング一般社員／職員

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アカウンティング入門

数字で描く経営ストーリー

数値は何を示す？これまで、売上、費用、利益といった各項目を個別に「高い」「安い」と評価してきました。しかし、これらの数値を一体的に捉えることで、事業の背景やストーリーが浮かび上がる点に魅力を感じました。ビジネスはどう進む？また、社内ではこれまでも、なんとなくビジネスモデルのイメージをもとに業務を進めていました。今後は、各プロジェクトのＰ／Ｌを丹念に読み解き、イメージが数値として反映されているかをしっかり確認することで、もしズレが生じている場合は、その理由をさらに掘り下げて理解を深めていきたいと考えています。

50代男性部長

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データ・アナリティクス入門

目的と仮説で描く成功戦略

目的はどう設定？これまでの学習を振り返り、分析作業に入る前に目的と仮説を立てるプロセスがいかに重要かを再認識しました。また、問題解決に向けて「What、Where、Why、How」の4ステップに沿って進める手法が印象的でした。業務にどう生かす？普段の業務においても、まずは問題解決のストーリーをしっかりと組み立て、その上で分析を進めることを意識して取り組みたいと考えています。今後は、各種フレームワークを活用しながら論理的な思考力の向上に努め、より迅速に多くの施策のPDCAサイクルを回していくことを目指します。

30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

Whatで切り拓く業務改善の一歩

各週の学びを見直す？ week1からweek5までは、分析のステップであるWhat、Where、Why、Howをそれぞれ学びました。そして、week6の講義では、一連の流れを再確認することで、これまでの振り返りと定着具合を実感することができました。議論から実務はどう反映？議論の中では、特に「どのように」が多く取り上げられていました。そのため、今回学んだことを職場に反映させ、まずは「What」から考え着手していきたいと思います。これにより、分析の精度だけでなく、業務改善にも大いに役立てていけると感じています。

30代男性係長／主任

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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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