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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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必要
に関する学び

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必要

クリティカルシンキング入門

問いの力で広がる学びの扉

「問い」をどう捉える？「問い」にフォーカスしている点がとても印象に残りました。この「問い」を生み出すためには、物事を多角的に捉える視点が必要であると感じます。たとえば、WEEK1で学んだ内容が実際に活かされるという点から、さまざまな見方を取り入れる重要性と、それに伴う言語化のスキルも求められていると実感しました。資料作りはどう進める？今後、提案資料や報告資料を作成する際には、今回学んだ視点の多様性と言語化の技術を活かしたいと考えています。客観的で説得力のある資料作成には、顧客の多様な立場（経営層や現場担当者など）だけでなく、自社内のさまざまな視点も取り入れることが必要です。また、他者が作成した資料をチェックする際にも、これらの点を意識し、課題解決に役立つ情報提供ができるよう努めたいと思います。

50代男性部長

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クリティカルシンキング入門

学びを言葉に昇華する日々

実践不足にどう挑む？これまでの学びは確実に増えていると実感する一方で、実践力が十分に身についていないことに焦りを感じています。インプットだけではなく、アウトプットも繰り返すことで初めて身につくと痛感し、学びを「言語化」「教訓化」「自分化」し続ける必要性を再認識しました。また、初めに抱いていた理想像から具体的なイメージが形になり始めたことも感じられました。本質の問いを探す？今後は、まず課題の本質を見極めるための「問い」を大切にし、取り組むべき内容を客観的に俯瞰する習慣を身につけたいと考えています。さらに、プレゼンテーションや会議での発表に生かすとともに、日々のブリーフィングに向けて資料の事前準備を念入りに行い、自身の考えを一度自分の言葉でまとめ直す時間を意識して確保するよう努めたいと思います。

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

実務に効くプロセス分解の秘訣

どこで分割すべき？今週はプロセスに分けて分析する方法を学びました。Web解析の基本知識があるため、内容は理解しやすかったです。特に、Web以外の分野でプロセスに分解して分析する場合、どの段階で分割するかが非常に重要だと感じました。効果的でないプロセス分割をしてしまうと、いかに情報を分析しても課題解決に結びつく情報提供ができなくなるため、プロセスの分離設計が不可欠だと実感しました。 A/Bテストはどう？また、A/Bテストについては実施が必要だとは思いつつも、実務ではリソース不足などの理由で２パターンの検証が難しいケースが多いと感じています。そのため、実務ベースでは別の手法を模索する必要があると考えます。勉強のために、実際に行われたA/Bテストの具体的な事例があれば、ぜひ共有いただきたいです。

50代女性人材派遣・人材紹介一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

振り返りから見える成長の瞬間

自分で手を動かす意義は？与えられたデータをただ眺めるだけでなく、必ず自分自身で手を動かし、さまざまな観点から検討することが大切です。一つの切り口だけでは見落としがあったり誤った結論に至る可能性があるため、複数の視点をもって仮説を立て、検証する必要があります。まずは、全体をどのように定義するかを明確にしてから、データの分け方を考えてみてください。そして、その考え方が本当に正しいのか疑う姿勢も忘れずに持つようにしましょう。データが提案の鍵か？通常の業務でデータを扱う機会があまりない場合には、まずクライアントとの会話の中で参照できるデータについて触れてみると良いでしょう。提案の際、市場や現状の理解を示すためにも、データを活用しながら仮説をもとにさまざまな切り口で検証していくことが求められます。

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

多面的理由で心を動かす説得

説得理由の整理はどうする？相手を言葉で説得する際、説得理由によって「勝ち筋」が変わると実感しています。論理的な説明だけでは、相手の懸念や関心に対する理由付けが十分でなければ納得を得ることは難しいため、多面的な理由の検討が必要です。説明活動の課題は何？これまでの説明活動では、上長や他部署に対して、結論部分は大筋で合意を得られたものの、理由の部分で相手の懸念を解消できず、説明をやり直すケースが多くありました。原因は、相手の立場や考えを十分に考慮せず、単一の視点で理由付けをしていた点にあると考えています。実践改善の方法は？今後は、ピラミッドストラクチャーなども活用し、幅広い理由を整理することで、相手に伝えるべきポイントを的確に選別し、より効果的な説明を実現していきたいと考えています。

30代男性係長／主任

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マーケティング入門

顧客目線で発見するものづくりの秘密

顧客のニーズはどう捉える？顧客のニーズをしっかり考えることの重要性を学びました。どのような人が使うのか、誰に向けた商品なのか、その人がどのようなシーンで使うのかを明確に理解した上で、ものづくりを進める必要があると感じました。製品利用はどう考える？普段のものづくりでも製品がどのような人にどのように使われるのかを考慮しなければなりませんが、現実には目の前の製品に注意が向いてしまい、顧客の立場に立ったものづくりができていないと実感しています。図で捉える顧客像は？そのため、しっかりと顧客分析を行い、図に描いてみることでイメージが湧きやすくなるので、図を活用しながら進めていきたいです。常に消費者の視点を意識し、消費者になったつもりで自社製品を見つめてみると、新たな発見があると思います。

40代男性食品・飲料部長

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マーケティング入門

製品特長を活かした効果的な差別化戦略とは

製品価値の最大化方法は？製品の特長を掛け合わせることで唯一無二の価値を生み出すことが、事例を通じてよく理解できました。しかし、製品のポジショニングを考える際には、特長を増やしすぎず、二軸で顧客ニーズに沿った差別化が必要だと理解しました。どう顧客ニーズを捉える？まず、自社の製品の特長を具体的にいくつか書き出してみます。次に、顧客ニーズを理解するためのリサーチを行い、その結果を基に二軸を定めて、プロモーション活動に繋げていきたいと思います。キーメッセージはどう伝える？そのうえで、担当する顧客に対して、自社製品を二軸で捉えたキーメッセージを用いて、徹底的にプロモーションを試みたいと思います。その結果を踏まえて、設定した二軸が適正か再検討し、新たなキーメッセージを考えたいと思います。

30代男性製薬一般社員／職員

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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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データ・アナリティクス入門

完璧じゃなくても進む学びの道

MECEはどう理解する？ MECEについて、「完璧でなくてもよい」という点が印象的でした。しかし、一方で、どこまで詳細に描くべきなのかがはっきりしない印象を受けました。影響が大きい要素は必ず盛り込む必要があるという説明もありましたが、それが結果論だと感じ、自分では十分にカバーしていると思っていても、実際には抜け落ちてしまう可能性があるため、実践は難しいと感じました。実践にどう生かす？また、この考え方は、支援領域や顧客の課題を整理する際に活用できると考えました。売上やROI向上のための具体策を検討するほか、社内イベントや集客施策の企画でも役立つ可能性があります。特に、リード獲得に際して、どの領域のどの企業が適切なターゲットとなるかを把握するための一つのアプローチとして、有効だと感じました。

40代女性その他

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

理論と感覚で切り拓く実務術

文字で感じた理論は？リーダーのパスゴール理論について、普段は感覚で行っていたことを文字や文章にすると、その難しさが実感できました。同時に、理論を実務に当てはめることの大切さを改めて認識しました。部下の環境はどう見る？また、部下の環境要因や適合要因を、単なる感覚ではなく具体的な視点で捉えながら検証していく重要性を感じました。論理で捉えた効果は？普段は感覚に頼っていた部下の適合要因も、環境要因と合わせて論理的に分析することで、より効果的なアプローチが可能になると考えます。さらに、実務において環境要因をどのように活かして問題解決につなげるかを模索することの必要性を、AIコーチングで学んだ内容から再確認しました。付け加える意見は？その他、特に付け加える意見はありません。

40代女性健康、フィットネス係長／主任

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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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