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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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30代

の受講生の学び

全2450件の振り返りを公開中

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

伝える勇気が未来を拓く

ネガティブ指摘はどう伝える？ネガティブなフィードバックを伝えることの難しさを強く感じました。リーダーとして、振り返りの際に良い点だけでなく、改善すべき点も含めて伝えることは欠かせません。これまでの講義を通じて、どのように相手に悪い点を伝えていくのが効果的か、実感する部分がありました。後輩への伝え方はどう？私自身はマネージャーの立場ではありませんが、日々後輩を指導する役割を担っています。ネガティブな点はどうしても伝えにくいですが、例えば、計画通りに進んだかどうか、もし計画通りに進まなかった場合はその理由を一緒に考えることで、相手にネガティブな印象を与えずにフィードバックできる方法があると感じました。

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

自分で見抜く！AI時代の学び

評価・修正はどう進める？生成AIのアウトプットは、単に受け入れるのではなく、適切に評価し修正を加える能力が必要だと感じています。そのため、私たち受講生も一定の専門知識と論理的思考力を身につけることが重要だと認識しています。文献リサーチは万全？また、文献リサーチに際しては、PerpexityやOpen AI Deepreserch、Notebook LMといったツールを活用しています。ファクトチェックは自分自身の目で行い、必ず引用元を確認するよう努めています。検証の姿勢は十分？さらに、生成AIが提供するアウトプットについては批判的な視点を持ち、常に改めて検証する姿勢を大切にしています。

30代男性化学品一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

反復練習で磨く業務改善の秘訣

反復練習は大切でしょうか？基礎を学ぶための6週間を経て、日々の業務において反復練習の重要性を改めて実感しました。業務内外で「捉えるべき目的」を意識し、思考力を磨くことが不可欠だと感じています。常に抜け漏れがないか、また慣れずに定着したクセに気を配る姿勢が大切です。手法定着のコツは何でしょうか？また、日常の業務運営において既に自分なりの手法が身についていると感じるため、今回学んだ基礎を確実に定着させるためにも、フレームワークなどを用いて思考の整理やイシューの設定に取り組んでいきたいと思います。最初は時間がかかるかもしれませんが、継続的な実践を重ねていくことで、より体系的に業務改善を図っていきます。

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

層別で切り拓く問題解決のヒント

層別の新発見は何？問題を層別する手法として、足し算、かけ算、プロセスに分ける方法を学びました。特に、プロセスに分けるという考え方は従来にはなく、新鮮な発見でした。また、層別のアプローチによって明らかになる課題が全く異なることから、複数回層別して真の問題を見極めることの重要性を再認識しました。分析手法はどう活かす？データ分析の手法は、担当している労務分野の就業規則改定に活かせると感じました。これまで従業員の不満の声を集め、あまり深く分析することなく、対応可能な部分から改善を進めていましたが、今後は年代別、職能別、プロセス別に分けて複数回層別分析を実施し、課題をより明確にしていきたいと思います。

30代男性自動車係長／主任

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アカウンティング入門

裏側に迫るテーマパーク収益術

何が新たな発見？今週の学びでは、ある大手テーマパーク運営企業の事例を通して、消費者が捉える「テーマパークビジネス」と企業が実際に利益を上げる仕組みが大きく異なる点を理解しました。来場者のチケット収入に加え、グッズ販売、飲食、ホテル事業、不動産収入など、複数の収益源が全体の利益を支える仕組みになっていることが印象に残りました。どうして収益が異なる？また、顧客目線では収益性が高く見えても、ビジネスモデルによって実際の利益構造が異なることを再認識しました。今後は、ビジネスモデルの背景を踏まえて財務諸表を読み解くことで、企業の強みや課題を正確に把握し、投資先の選定や評価に活かしていきたいと考えています。

30代女性コンピュータ・ネットワーク一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

伝わる言葉で切り拓く未来

異動先での混乱は？新しい異動先では、毎日混乱しながら業務を進めています。新しい部署では、自分の考えを正しく伝える大切さが実感され、現場でのコミュニケーション改善への意識が高まっている一方、仕事の進め方については非効率と感じる部分もあります。授業の学びは活かす？現時点では、授業内容を自分の業務に直接活用する機会はあまり多くありません。しかし、授業を通じて日本語を正しく使う重要性を再認識しました。自分の考えを相手に誤解なく伝えるには、言葉の選び方だけでなく、論理的に整理して説明する力も必要だと痛感しています。今後は、日常業務やコミュニケーションの中で、この学びを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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データ・アナリティクス入門

単純平均を超える比較の妙技

平均以外の指標は？比較の重要性は以前から感じていましたが、これまでは単純平均しか利用していませんでした。今回、単純平均以外にも比較に役立つ指標があると知り、大きな学びとなりました。 95％の背景は？特に、標準偏差の「95％」という数字の背景について、コインの表が何回連続で出た場合に疑わしく感じるかという例えで理解が深まりました。平均の活用はどう？今後は、加重平均や幾何平均がどのような状況で用いられるかを事例を通して調査し、具体的な業務への落とし込みを目指していきたいと思います。また、アンケートの結果のばらつきを標準偏差で確認することで、データ分析の精度向上にも努めたいと考えています。

30代男性小売業係長／主任

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アカウンティング入門

P/Lの視点で挑む新規事業

P/Lの基本理解は？ WEEK2では、P/Lに関する基本的な知識―営業利益、経常利益、当期純利益の違い―を再確認することができました。提供価値を意識しながら財務諸表を読むことで、売上拡大やコスト削減のために何をすべきか、また何を控えるべきかという点が明確になりました。新事業P/Lの挑戦は？具体的には、まず①では新規事業のP/Lを作成し、競合との比較分析を行う手法について学びました。次に②では、事業の提供価値に合わせた売上や利益の仕組みを構築する方法と、コストに関してかけるべき点と見送るべき点の判断基準を理解しました。そして、③では現在検討中の新規事業のP/L作成に挑戦する意欲が高まりました。

30代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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戦略思考入門

振り返りが未来を創る瞬間

整理と選択のポイントは？物事の整理や差別化、トレードオフ、捨てる選択といった日々の業務の中での実践を通して、改めて観点不足の問題に気づかされました。ただ単に区別するのではなく、企業や自分自身の強み、背景を踏まえたうえで何ができるのかという視点が重要だと感じています。業界動向の見極め方は？また、業界動向調査においては、自社と他社の立ち位置をはっきりと捉え、戦略の立案を進めたいと考えています。自社の優位性や範囲の経済を最大限に活用するため、近い関連部署に限定せず、より広い視野で取り組む必要があります。その結果、自分の業務の魅力や成果を効果的にPRし、相乗効果を生み出すことができると期待しています。

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

多角の視点で解き明かす数字の世界

データ解析はどうして？数字そのものにとらわれるのではなく、全体像を把握し、様々な視点から解析することの大切さを改めて感じました。特に、データをグラフ化したり加工することで、数字を直感的に理解しやすくなる点が非常に有効だと実感しています。また、データを分解する際には、複数の角度から検証する必要があるとも感じました。多角的な視点は？普段から製品別のシェアを時系列で追いながら解析しているため、今後もデータ加工や多角的な切り口を駆使して、更に深い分析に取り組んでいきたいです。今回学んだMECEの考え方を意識し、漏れなく重複なくといった視点で分解する方法を実践していくことに大いに意欲を持ちました。

30代女性製薬一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

新たな視点を拓く数値分解の魔法

分解方法は何が違う？数値をなんとなく分解してみる場合と、どう分解すればより良くなるか意識しながら取り組む場合では、視点の幅や考え方に大きな違いが感じられました。意識して取り組むことの重要性を再認識しました。新たな視点は得られた？普段は要員計画や売上管理などに携わっているため、今回の学習を通じて別の視点で物事を捉える力が養われたと感じます。現在は数値分解で大きく詰まることはありませんが、今後さらに広い分野で壁にぶつかった際に、この学びを活用できればと思います。 PDF自作の体験は？また、同梱されるPDFが自作であったことに初めは戸惑いを覚えましたが、その経験も良い気付きとなりました。

30代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

AI時代に輝く人間の挑戦

人間の役割はどう変わる？ AIを活用し始める中で、これまで以上に「私たち人」に求められるものについて深く考えるようになりました。今後、先進的なAIの利用が当たり前となる時代には、私たちの役割も変わっていくと感じています。その変化に対応し、何が求められるのかを模索する必要性を実感しました。 AIスキルの磨き方は？まずは、現状以上にAIを使いこなせるようになることから始めます。1週間の中で、データ分析におけるプロンプトの試行錯誤、試行錯誤の結果のまとめ、そして最新のAI動向の調査に取り組む時間を設け、トライアンドエラーを繰り返しながら、AIを仕事のパートナーとして活用するスキルを磨いていきます。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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