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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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職種が「経営企画・事業企画」

の受講生の学び

全781件の振り返りを公開中

生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の声で感じるAI進化の挑戦

AIの定義ってどう？『人間の知能を模倣し、拡張していく技術』という定義が、AIに対する理解の基本であると感じました。また、ある企業のAI発展予測では、組織のマネジメントが可能なレベルまで発展するとの見込みもあり、生成AIを取り巻く環境について常に注視していく必要性を認識しました。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルが非常に重要であると実感しています。生成AIの可能性は？また、生成AIを自社業務の効率化に活かす可能性を検討する中で、特化型を含むさまざまな生成AIツールが登場している現状に注目しました。今後も周辺情報の収集を継続し、自社や部署で実用的なツールが見つかれば積極的に共有することで、生成AIに関する情報感度を向上させ、業務改善へと繋げ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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データ・アナリティクス入門

仮説×4W1Hで開く思考の扉

なぜ仮説が必要？データ分析の基礎として、仮説設定と4W1Hを意識した分析の重要性を改めて認識しました。特に、仮説設定はつい忘れがちであるため、意識的に仮説を立てることが重要だと感じ、今後の業務に積極的に活かしていきたいと思います。 4W1Hをどう捉える？また、データを活用した分析の機会が多い中で、仮説思考を特に大切にしていく必要があると考えています。これまで漠然と4W1Hを当てはめるだけに留まっていた部分を見直し、意識的に4W1Hを活用した分析を進めるよう心がけたいと思います。思考力はどう磨く？そのために、まずは論理的思考力の向上が不可欠と感じています。関連書籍を読み進めることで知識を深め、さらにビジネスフレームワークの習得にも努めていきたいと考えています。

50代女性会計その他

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生成AI時代のビジネス実践入門

問いから生まれる新体験

デジタル時代をどう感じる？デジタル技術の進展により、顧客が求める価値は単なる「機能」から、全体としての「体験」へとシフトしています。VUCA時代の中では、デジタルリテラシーが必須となり、AIの活用で業務の自動化や需給予測など、顧客対応の高度化が実現されています。しかし、最終的な目的設定や成果の評価は我々人間の役割であるため、問いの立て方や価値の伝え方が極めて重要だと感じました。生成AIの可能性は？また、「生成AIを使ってどう変えるか」という問題意識だけでなく、「この部分に生成AIを活用できないか？」という視点を持つことが大切です。業務の本質を見極めるとともに、当該業務がそもそも必要かどうかを検討しながら、社内の様々な業務への適用方法を探っ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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クリティカルシンキング入門

反復と直感で本質を探る

振り返りはどう捉える？今回の学びを通して、反復練習やアウトプットを行わなければ知識がすぐに薄れてしまうことを実感しました。そのため、定期的に振り返り、考えを整理し、積極的に伝えることの重要性を改めて感じました。直感と理性の対話？また、直感や勘だけに頼らず、それを具体的な言葉にして表現することが大切だと気づきました。その裏付けが何であるかを考え、直感が本当に正しいのかを検証することは、日常生活でも有効な行動だと感じています。自分を見つめ直す？さらに、他人の意見を参考にするだけでなく、自分自身の直感に対しても疑問を持ち、本質的な課題が何であるかを追求する姿勢を忘れずにいきたいと思います。今回学んだことを実践し、今後の行動にしっかりと活かしていきます。

30代女性事業部長／本部長

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マーケティング入門

わかりやすさが生む魅力の連鎖

商品の魅せ方はどう工夫する？ネーミングやパッケージなど、商品の“魅せ方”次第で売れ行きが大きく変わると実感しました。顧客のニーズや痛みを捉えた伝え方を工夫することが重要であり、ヒット商品には比較優位性やわかりやすさなど、普及を後押しする要素が備わっていると感じます。人は自身のイメージで商品を選ぶため、印象に残りやすいネーミングや視覚的なパッケージは、手に取りやすさを高め、リピート購入にもつながると考えられます。伝え方の見直しはどうする？また、社内でプロジェクトの説明を行う際、プロジェクト本来の価値が十分に伝えられていなかったことを振り返りました。今後は「わかりやすさ」を意識し、実体として存在するプロジェクトの価値を漏れなく伝えられるよう努めたいと思います。

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

反論も味方にする仮説検証術

仮説の種類は何？仮説には「問題解決の仮説」と「結論の仮説」の2種類があり、過去・現在・未来それぞれの時間軸で設定できることを学びました。証明の準備はどう？仮説の証明に際しては、都合の良いデータだけでなく、反論を排除できるデータまで踏み込んで準備することで、説得力が格段に高まると感じました。フレームワーク使いこなす？また、3Cや4Pのフレームワークを活用することで、課題を網羅的に捉え、仮説をより体系的に検討することが可能であると実感しました。検討の手法は何？さらに、仮説検討の際は経験や勘に頼るのではなく、まずはフレームワークを用いて幅広い仮説を出し、あわせて反論に対応できるデータを準備することの重要性を改めて認識しました。

30代男性航空会社/航空産業係長／主任

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クリティカルシンキング入門

伝わる力を引き出すデザイン

視覚情報は伝わる？メッセージを伝えるためには、文字情報だけでなく、色やアイコン、グラフ、デザインなどの視覚的要素の工夫が重要であると再認識しました。たとえば、グラフにはタイトルと単位を記載し、グラフ単体で情報が伝わるようにすることや、適切なグラフ化を検討することが求められます。また、書体の印象や強調すべき箇所にも意識を向け、意図が正しく伝わるよう一言添える工夫が有効です。会議資料は伝わる？一方で、仕事で使用する会議資料の作成においても、相手に分かりやすく情報を伝えるための工夫が十分ではないと感じています。今後は、時間が許す範囲で「伝わること」を意識し、これまで学んだ知識や工夫を積極的に取り入れながら、より理解しやすい資料作成を実践していきたいと考えています。

40代女性環境サービス部長

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戦略思考入門

論理で明かす経済性の秘密

規模の経済性をどう捉える？ゲイルで学んだ規模の経済性と習熟効果は、これまで感覚的に感じていたことが論理的に整理され、非常に印象に残りました。また、バリューチェーンと範囲の経済性についても、自社の資源を他の事業で活用する際に、新規事業検討のための自社分析や市場環境の把握が重要であると再確認できました。新戦略のヒントは何？ウェブサイト運営で新しいコンテンツを検討する中、これまで感覚に頼っていた部分を、今回学んだ独自性、模倣困難性、そして顧客に対する価値拡大の視点を取り入れることで、より具体的かつ戦略的なアプローチが可能になりそうです。理論で見つけた気づきは？また、ビジネス経験を理論化し言語化することで、新たな気づきを得られたことが大変有益でした。

50代女性部長

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マーケティング入門

挑戦と反省で磨く顧客視点

顧客視点、本当に大事？今回の研修を通じて、顧客視点で物事を捉える重要性を再確認しました。クリティカルシンキングでは、相手の認知反応や関心を正確に捉えることの大切さを学んでおり、今回の研修でもその点が改めて強調されました。体調と学びはどう？一方で、学習中に体調を崩すことが重なったため、実践で学びを試す機会が十分に得られず、反省ややり直しといったプロセスが十分に実施できませんでした。体調が回復した際には、今回の学びを実践に生かし、できなかった部分について反省しながらPDCAサイクルを意識して取り組んでいきたいと考えています。復習で理解は進む？また、クリティカルシンキングの内容も復習し、これまで学んだ知識をさらに確固たるものにしていくつもりです。

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

会議の成功はイシュー特定から

打ち合わせで何を見る？部門施策の進捗状況を確認し、課題を洗い出す際に、この学習内容は非常に役立つと感じました。特に、チームで打ち合わせをする際に、時折解決策から話が始まってしまう場合があるので、この点を改善したいと思います。最初にイシューを特定し、それをチーム全員で共有することが重要です。また、打ち合わせの中で常にイシューを意識し続けることも心がけたいです。会議前後の準備は？まず、打ち合わせ前に自分なりにイシューを特定してから会議に臨むことが大切です。そのイシューをチーム全員が認識できるように、議事録やメモに残して共有することも忘れてはいけません。さらに、打ち合わせ中もイシューを一貫して押さえ続けるために、途中でメンバーに確認をすることが必要です。

20代女性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

勇気とAIが紡ぐ未来

進むデジタル化の先は？まだ十分にデジタル化が進んでいない現状を感じつつ、AIとの共存による効果が広く認識されることで、デジタル化への投資判断が前向きになるのではないかと考えました。また、人間が何を成し遂げたいのか、その意識の重要性を改めて感じる機会となりました。 AI活用への挑戦は？勇気を持って堂々とAIを活用することの大切さを実感するとともに、同業界内外でどのような取り組みが行われているのか、今後の調査にも意欲を燃やしています。生産管理はAIでどう？さらに、フライトログの電子化が整備面での改善につながる可能性があることに加え、不具合情報をAIに取り込んで分析力を向上させることで、生産管理の予測精度の向上にも寄与できると期待しています。

40代女性課長

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クリティカルシンキング入門

分解で見つける新たな気づき

なぜ分解するの？データを分析する際は、まず分解することで様々な視点から検証できる点が魅力的です。たとえ分け方に迷った場合でも、実際に手を動かして解析することで、分解前には気づかなかった新たな発見が得られます。全体をどう捉える？分解作業では、まず全体の定義を明確にし、漏れも重複もない状態で情報を整理することが不可欠です。具体的な手法として、層別分解、変数分解、そしてプロセスごとの分解が挙げられます。比較で何が分かる？月次データの分析においては、前月のデータとの比較が主流となっていますが、定例業務において手法が固定化しがちです。今後は、これまでと異なる視点からの分解方法を模索しながら、より柔軟な分析を心がけたいと考えています。

30代男性一般社員／職員

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