戦略思考入門

選択の極意:数値で裏付ける挑戦

戦略の選択方法は? WEEK4では「戦略における選択(捨てる)を身につける」というテーマを通して、選択する際には定量的なデータの分析が不可欠であることを学びました。同様に、WEEK5では数値化によって物事を可視化する手法を学び、定量化の重要性を再確認することができました。 新製品策の評価は? 現在の職場では、従来の製品とは異なる新しい製品の開発が求められています。新たな取り組みでは、多くの改善策や施策が立案されますが、その効果を数値で評価することで、結果が低いものを排除し、優先順位を明確にして着実に実行していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

紙からデジタルで未来を創る

変数を絞る理由は? ABテストを実施する際は、変数は1つに絞えるよう心がけることが望ましいです。時には、ひらめきで画期的な施策を試したくなることもありますが、十分な分析や比較が伴わない結果が出ると、将来的な経営の安定性に悪影響を及ぼす恐れがあります。 どんな比較が適切? これまで20年間、学校教育向けに紙媒体の教材を提供してきましたが、現在、その教材のデジタル化プロジェクトを担当しています。紙からデジタルへ移行する際、どのような比較が適切かを意識することで、分析に基づいたデジタルトランスフォーメーションを推進できると感じています。

アカウンティング入門

BS克服!全体像を掴む学び

全体像をどう捉える? 具体的な企業を想定した演習を通じて、ビジネスモデルによるPLやBSの違いを考察できたことは非常にためになりました。知識が浅い部分にとらわれず、大枠をつかみ全体像を理解すること、そして自分なりの違和感に気づくことの重要性を実感しました。その結果、学びが深まったと感じています。 BS確認の意義は? これまであまり意識してこなかったBSについても、今回の学習で苦手意識が払拭されました。今後は自社やグループ各社のBSを確認し、特にホテル・レジャーや不動産の領域におけるBSの動向も早速チェックしたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドで変わる伝え方

自分の意見はどう伝える? 他者に自分の考えを伝える際には、伝えたい内容とその根拠を整理した上で伝えることが大切だと学びました。これまで、根拠を言語化する前に話し始めてしまい、相手に十分に伝わらなかった経験があるため、今後はまずピラミッドストラクチャーを用いて整理してから話すようにしようと思います。 資料作成はどう進める? また、ピラミッドストラクチャーは実験結果の解釈とその根拠を説明する場面だけでなく、資料作成の際にも有効です。スライドの構成を考えるときにこの手法を意識することで、より分かりやすい資料が作成できると感じています。

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。

データ・アナリティクス入門

目的意識で紡ぐ比較分析術

データ分析の基礎は? データ分析の基礎を学ぶことで、これまでなんとなく行っていた業務について体系的な理解が深まりました。特に、データ分析は「比較」が本質であり、分析を始める前に目的を明確にすることが重要だと実感しました。 行政データ活用って? また、行政が蓄積する膨大なデータの活用にもつながると感じました。ただ単に大量のデータを目的意識なく分析しても、効果的な結果は得られません。まず、どのような意思決定につなげたいのか、そしてそのためにどのデータを比較する必要があるのかを明確にしてから分析に取り組むことが大切だと考えています。

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。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIで切り拓く業務改革

生成AIの仕組みを理解? 生成AIは、事前に学習した膨大なデータをもとに、次に続く言葉を確率的に予測して回答を返す仕組みです。そのため、必ずしも正確な回答が得られるとは限らないという点に改めて気づかされました。 資料作成の工夫は? 資料作成や文書作成、さらにはアイデア出しの壁打ちツールとして活用したいと考えています。また、分析結果をもとにした改善策の検討にも利用したいと思います。 業務効率化の秘策は? 現在の業務では、顧客からのコスト削減の要求があるため、効率化できる業務や無駄な作業の洗い出しに役立てる意向です。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

丁寧な学びから見える未来への一歩

表情で誠実さ伝わる? 誠実さや丁寧さは、単に言葉で伝えるだけでなく、表情や声色からも感じ取れるものだと理解しました。その上、参加者のフィードバックを通して、結果をもとに伝える方法や、伸びしろに着目したコメントの仕方が多く挙げられていたこともうかがえました。 限られた時間で何を伝える? また、限られた時間の中で、どのように何を伝えるかを工夫し、相手の環境に配慮したコミュニケーションができたことは大きな自信につながりました。この経験を、現在困難な状況にあるメンバーへのコミュニケーションにも活かしていければと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く実務の未来

定量分析の注意点は? 定量分析を実施する際に注意すべき5つのポイントについて学び、その重要性を実感しました。また、分析前の仮説の立て方がその後の結果に大きな影響を与えることから、仮説設定も慎重に行う必要があると感じました。 学びを実務に生かす? 学んだ知識は、長期的な実績変動の振り返りや今後の活動プランの策定など、実務での活用が期待できると感じています。具体的には、過去の振り返りに定量分析を行い、今後のプラン立案の際は仮説を設定した上で、必要に応じて再度分析を実施するというアクションプランのイメージが明確になりました。

戦略思考入門

差別化実践!6週間の挑戦

なぜ差別化が必要? 製造業で生き残るためには、単に自社製品の原価低減だけではなく、他社製品との違いを明確にする差別化が必要だと実感しました。目の前の自社だけに留まらず、業界全体を見渡す視点が重要です。 どう実践を進める? ナノ単科での6週間の学びを通じ、理解できている点とまだ十分に理解できていない点がはっきりと分かりました。今後は、担当している製品に当てはめた差別化の分析を実践し、まずは同業他社の情報収集から始める予定です。加えて、自社の戦略部門のメンバーとも分析結果について意見を交わし、さらなる改善を目指していきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

言葉にならなかったリーダー像

リーダー像をどう表現? リーダー像については、漠然とイメージしていたものの、実際に言葉にしようとするとなかなか表現しきれませんでした。言語化が苦手なため、今回の機会を通じて自分の考えを整理し、改めて向き合うきっかけにしたいと考えています。 ビジョンはどう伝える? また、いくつかのプロジェクトや部門の運営において、はっきりとしたビジョンやゴールを言語化することで、メンバーが自ら考え、行動に移せる環境を作りたいと思います。その結果、成長を促すと同時に、自分自身もより多くの考える時間を確保できる状態を目指しています。
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