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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3397件の振り返りを公開中

業務

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生が語る生成AI活用術

生成AIは信頼できる？生成AIを活用する際、生成された文章をそのまま信じるのではなく、必ず自分自身で吟味する必要があると学びました。一見すると納得感のある文章が生成されるため、無条件に採用しがちですが、実際に読み込んだ上で多角的な視点で問い直し、自分の考えを加えることによって、生成文との距離を近づける重要性を認識しました。資料作成の注意は？また、資料作成や実際の調査など、時間効率を意識してAIツールを活用している中で、専門性の高いツールが次々と登場していることに気付きました。業務におけるリスクを十分理解しながら使用する必要があるものの、NotebookLMのように資料作成に特化して効率化を実現できるツールがあることから、社内資料の活用も含めて改めて検討する価値があると感じています。

50代男性家電部長

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生がつむぐ学びの軌跡

AI文章はどう評価？文章の整合性については、AIが出力する文章はヒトの評価が不可欠であると感じます。AIはアイディアの提示に優れている一方、示された情報をもとにヒトが本質に迫る思考を行うことが必要です。加えて、データの真実性を追求し、図式化などを通じて内容を理解することが求められます。 AI調査は信用できる？知的財産分野では調査業務が多くにわたり、特に特許情報の膨大なデータを対象とした調査においては、AIの活用により調査効率が向上することが見込まれます。しかしながら、出力された調査結果が本質に迫っているか、また誤りが含まれていないかを十分に検証することが重要です。そのため、調査結果に対してAIが根拠を示し、引用文献を明示するなど、ヒトが容易に確認できる環境の整備が不可欠だと考えています。

40代男性製薬課長

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戦略思考入門

数字で読み解く業務改革の極意

数値評価は何を示す？日頃の業務では「選択と集中」を意識し、優先順位をつけて取り組んでいました。しかし、その優先順位はどうしても主観的になり、定性・定量の両面から客観的に判断できていない部分がありました。今回の演習では、かける時間と利益率を数字で示すことで、どこに注力すべきかを具体的に学ぶことができました。効用とはどう考える？また、トレードオフの考え方については、まず「効用の最大化」を求め、その中で方向性を明確にするという対処法がポイントであると理解しました。昔から惰性で続けてきた業務の中にも、見直すべきものがいくつかあると痛感しました。一度、すべての業務を洗い出し、ひとつひとつの優先順位を再評価することで、ゴールからの遠回りや過剰な工数、効率の悪い業務を断念する勇気を持とうと思います。

40代女性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

AIコーチングで広がるグループ学び

グループの雰囲気はどう感じた？初回は緊張しましたが、グループワークでは話しやすい雰囲気で進行できたため、大変助かりました。また、AIコーチングによる問いかけが非常に面白く、考えるきっかけとなりました。研修効果は本当に測れた？研修効果の測定に向けては、既存の受講アンケートで収集した定性・定量データを十分に活用できていないと感じています。今後は、受講者の満足度アンケートや受講前後の評価、テストスコアの推移を分析し、研修プログラムが成果につながっているのかを検証していきたいと考えています。業界のデータはどう活かす？さらに、各業界におけるデータの利活用方法や、これからの取り組み動向についても知りたいと思っています。その情報を基に、自社や業務への取り入れ方を検討する参考にしたいです。

40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

未知の平均値に挑戦

指標の基礎はどう？これまで平均値と中央値を用いた分析は行っていましたが、加重平均、幾何平均、標準偏差といった他の指標については十分に理解していませんでした。今回、これらの指標の基礎を学ぶ中で、その重要性を実感しましたが、実際に活用するとなるとまだ課題が多いと感じています。今後は、これらの考え方をさらに深め、実践的な使い方を模索していきたいと思います。特に、経営指標として必要な幾何平均については、実データを用いて分析に挑戦する予定です。どんな分析を試す？自社製品の原価と営利に関する調査・分析の中で、今回学んだ幾何平均を早速活用し、過去のデータを基に営利分析を実施します。また、部門ごとの工数分析では、業務に費やす時間だけでなく、関わる人数も考慮に入れて評価し、より客観的な分析を目指します。

40代男性自動車課長

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データ・アナリティクス入門

納得！平均の使いこなし術

加重平均と幾何平均はどんな違い？加重平均と幾何平均の考え方は非常に興味深く、説明を聞いて納得できました。ただし、実際にどちらを使い分けるかの判断基準はまだ掴みきれておらず、特にルートが絡む部分には少し抵抗を感じています。今後は使いこなせるように、知識を深めていきたいと考えています。部門間売上分析は？部門間での売上分析においては、加重平均が有効だと感じています。現在業務で部門別の売上分析を行っているため、今後は加重平均を積極的に取り入れていく予定です。また、幾何平均についても自己学習を進め、どのように業務に活かせるかを検討していきたいと思います. 適用例はどうすべき？グループ内でも幾何平均の適用例や利用場面について話し合い、理解を深める機会を持ちたいと考えています。

50代女性一般社員／職員

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戦略思考入門

日常で磨く戦略的判断力

戦略的思考ってどうなる？戦略的思考とは、目標に向かってできるだけ短い距離で進むための考え方であると感じました。普段の何気ない行動の延長線上にあるため、決して難解なものではなく、自然な判断の積み重ねで成り立っています。取捨選択の意義は何？私は、業務を進める際に取捨選択を重視する重要性を再認識しました。特に、上司からの指示は優先順位が高く、後回しにすることなく迅速に対応したいと考えています。指示内容はどう確認？そのため、指示を実行する前には、上司と5W1Hの視点で内容を確認し、意図が正しく伝わっているかを整合することが必要だと思います。業務に取り組む中では、自分のやりたいことと上司からの要望が混在しますが、効果的に進めるためには、上司の指示を最優先に実行することが欠かせません。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

イシュー活用で未来を創る

イシューはどう見極める？問題や課題を解決するには、まずイシューを特定することが大切だと学びました。イシューは、見る角度や考え方によって様々な切り口で設定できるため、目の前にある問題を多角的に分析し、考えうるイシューを洗い出すことが重要です。その上で、状況や環境、優先事項を踏まえ、どのイシューに注力すべきかを見極める必要があると実感しました。直感に頼らない方法？また、チームの管理職として日々の業務で課題に直面する中、これまでは自身の経験や直感に頼った対応が多く、時としてその効果に限界があることを感じていました。今回の学びを活かし、今後はクリティカルシンキングの手法を用いて、多角的に要因を分析・洗い出し、上司や部下と議論しながら、最も効果的な解決策を選定して実践し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ツールを使いこなす快適空間

生成AIの特徴はどう？市場で大きなシェアを持ち、幅広い場面で活用されている代表的な生成AIの特徴について学びました。その中で、各ツールが出す結果に対し、人間による手直しが必要な点も確認できました。ツールの使い分けはどう？また、これまでさまざまなツールを試用してきた経験から、各ツールの強みと弱みを理解し、適材適所の使い分けをさらに強化することが重要だと感じました。効率化の環境は？それぞれの特性を活かした複数のAIを併用することで、業務の効率化を図りたいと考えています。その一環として、効率的なデスク周りの環境整備にも取り組みたいと思います。現在、職場ではデュアルモニターを導入しており、AI活用を前提とした業務設計の中で、より効果的な画面レイアウトを模索しています。

40代女性化学品課長

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データ・アナリティクス入門

グループで掴む新たな視点

グループワークで何気づいた？グループワークを通じ、自分自身の問題の読み違いに気づくと同時に、他の受講生の高い視点に大いに刺激を受けました。その結果、課題を具体的な面だけで捉えていた自分には、抽象的な視点が不足していると痛感しました。経験をどう活かす？この経験を踏まえ、今後は焦らずにじっくりと考え、課題の本質や何が問われているのかをしっかりと捉えていきたいと思います。業務に新発見は？また、現時点では業務での活用方法について具体的な方向性は見えていませんが、さまざまな種類のグラフを活用し、データを可視化することで新たな発見があるのではないかと感じています。単に頭で考えるのではなく、実際に手を動かして、知りたいことや明らかになるであろう問題点を掴んでいきたいです。

40代女性小売業一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

論理とグラフで読み解く分析術

定量指標は何を示す？講義で紹介された定量分析の5つの指標（単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差）や95%信頼区間について、理系の知識があるおかげで理解しやすく、スムーズに吸収することができました。次のステップとしては、さまざまな指標やグラフなどの可視化手法を通じて、クライアントにどのような意思決定を促すかという視点から、さらに分析の幅を広げていきたいと考えています。実務分析はどう進化する？また、関連動画で示された回帰分析、相関分析、散布図についても、業務で頻繁に使用しているため、理解は問題ありませんでした。今後は、データアナリストやデータサイエンティストの観点から「その分析で何を示すか」や「何を求めるか」というロジックを大切にし、分析の本質を広めていきたいと思います。

30代男性土木工学一般社員／職員

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

現場に根ざす愛と経営のカタチ

アンカーの意味は？シャインの「キャリア・アンカー（自己の譲れない価値観）」とスーパーの価値観について学び、自身の仕事における判断軸やモチベーションの源泉を客観的に把握する重要性を実感しました。これらの価値観は特定の職業に限定されるものではなく、日々の業務やキャリア形成、マネジメントに幅広く活かせる視点であると気づきました。現場支援の道は？私自身のアンカーである「奉仕・社会貢献」と「愛他性」を、現在担当している経営企画の業務に積極的に活かしていきたいと考えています。数字や全社方針の管理に留まらず、現場の感情に寄り添った経営支援に努めます。具体的には、施策導入時に現場の声に耳を傾ける対話の場を設け、複数の選択肢を提示することで、現場が納得し自己決定できる環境作りを心がけたいと思います。

30代男性一般社員／職員

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