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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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役職が「一般社員／職員」

の受講生の学び

全2926件の振り返りを公開中

生成AI時代のビジネス実践入門

AIと共に切り拓く仕事の未来

AIの得意不得意は？ AIにはそれぞれ得意とする分野と不得意な分野があると実感しています。たとえば、現状会社で利用しているコパイロットでは収集できなかったデータが、有料版の他のAIなら容易に収集できる可能性があると思います。また、ルーティンワークなどの初動作業をAIに任せるなど、AIを部下のように使いこなして利用頻度を上げることが求められると感じています。仕事と私生活の使い方は？仕事ではコパイロットの使用に限定されていますが、プライベートでもさまざまなAIに触れて、その特徴を理解するよう努めています。これにより、状況に応じた最適な活用ができるようになりたいと考えています。同時に、会社においてもコパイロット利用の業務範囲をさらに拡大し、効率的な業務遂行を目指していきたいです。

40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

一目で伝わる資料作りのヒント

リード文の魅力は何？リード文は、相手に一目で内容を理解してもらうための重要な要素だと実感しています。どの情報を強調すべきか、何を伝えたいのかを明確にし、論理的な構成で文章を組み立てることが求められます。資料作成とグラフの工夫は？また、リード文を補足するための資料作成では、全体のデータを提示し、仮説を立てた上でグラフを作成しています。グラフ作成にあたっては、どの形式が最も分かりやすいかを意識し、数値の設定など細部にもこだわっています。要点まとめはどう？普段、パワーポイントでの報告を行っているため、一言で要点をまとめることの重要性を常に意識しています。データやグラフを一目で把握できるよう工夫し、伝えたいメッセージが明瞭に伝わるよう、細かい点にも注意を払っています。

30代男性保険一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

受講生の本音、実践の軌跡

主語と述語の関係は？文章作成において、まず主語と述語の対応関係を明確にすることが非常に大切です。小説などでは表現の多様性が評価される一方、ビジネスの現場では状況を的確に伝えるために、この基本が欠かせません。主語と述語のずれが誤解を招くリスクを伴うため、常に正確な関係を意識して文章を組み立てる必要があります。誰が原因を探る？さらに、どのような前後関係の中で誰がどのような問題に直面しているのか、その原因と対応策を明確に示すことが求められます。結論から述べた上で、原因や複数の対策を検討し、ピラミッドストラクチャーを活用して論理的に構造化することが重要です。このアプローチは、定例の１オン１や業務報告など、さまざまなシーンで思考を整理し、伝える内容を明確にするために非常に有効です。

20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

目的に響く！資料作成の実践レッスン

表現方法はどうする？資料作成にはさまざまなテクニックがあるものの、相手や伝えたい情報に合わせた最適な表現方法が存在することを再認識しました。これまで直感に頼っていた中で、グラフを視覚化する際は、そのグラフが何を示しているのかを十分に考え、タイトルなどの要素を際立たせるためにテーマに沿った適切な手法を選ぶべきだと学びました。誰に伝えるべき？業務で顧客向けのプレゼン資料を作成する機会が多いため、データの扱いや情報の順序に一層気を配る必要があると感じています。たとえば、導入価格と費用対効果を説明する場面で、利用人数や事業規模の話をしても伝えたい内容から逸れてしまう恐れがあることを考えると、今後はまず誰に何を伝えるべきかを明確にし、目的に沿った資料作成に努めたいと思います。

30代男性プログラム開発一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

デジタル進化×柔軟発想で未来開拓

デジタル進化はどう向き合う？デジタル技術の進化が、不確実性の高い環境を作り出している大きな要因だと感じます。生成AIなどの新たなサービスが次々と登場する中、従来の価値観や常識が急速に変わっていくのが実感されます。これからも日々アンテナを張り、新しいサービスを積極的に生活に取り入れる柔軟な姿勢が必要だと再認識しています。仮説検証はどう進む？また、what、where（問題の所在）、what（原因追求）、How（対策）という問題解決の仮説は、日常のあらゆる業務ですぐに実践できる有用な考え方だと感じました。特に、対策に対して何をどのように検証し、何をもって成功と判断するのかを明確にするために、whereとwhatの部分は重要なポイントとしてしっかり押さえておきたいと思います。

50代女性グラフィックデザイン、ウェブデザイン一般社員／職員

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データ・アナリティクス入門

データで読み解く学びの軌跡

幾何平均はどう役立つ？代表的な値を評価する際に、幾何平均を用いる点について復習になる良い機会となりました。また、箱ひげ図で1/4と3/4の範囲を見る手法も、合わせて覚えておきたいと思います。さらに、データのばらつきを可視化するために散布図が見やすいことを実感し、エクセルで簡単に作成できるようにしていきたいです。売上と利益はどう評価？企業の売上高や利益率の平均を計算する際に、幾何平均をしっかりと使いこなせるように努めたいと考えています。幾何平均とCAGRでは計算式が少し異なるように見受けられたため、後で改めて確認する予定です。また、データのばらつきを分析する際に、カテゴリごとに割合を計算する方法と散布図を用いる方法とを比較し、適切な選択肢を増やしていきたいと思います。

40代女性市場調査一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

広い視野とクリティカル・シンキングで問題解決に挑む方法

マーケティングで必要なスキルは？マーケティングにおいて、広い視点・視野・視座で物事を判断するスキルは必須能力だと感じています。特に、マーケティングの根幹であるインサイト理解や顧客ニーズの把握には、論理的思考を用いることでより具体的な仮説を立てられると思いました。タスクへの取り組み方をどう見直す？日々のタスクにおいては、なぜそのタスクを行うのか、課題は何なのかを問いの形でイシューを設定し、納得できる答えを探す取り組みを繰り返していきたいと考えています。このようにしてクリティカル・シンキングを自分のスキルとして浸透させたいと思います。資料作成で心がけるべき点は？資料作成やコンテンツ制作の際には、第三者に伝わりやすい見た目や内容、文章を意識して取り掛かりたいです。

30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

自分発見！ナノ単科の学び共有

意図が正しく反映？生成AIで作成した文章は、必ず自分自身で確認し、意図した内容が適切に反映されているか検証する必要があります。もし意図と異なる内容の場合は、具体的な指示を盛り込んだプロンプトにより再度修正することで、求める生成物に近づけることが可能です。ただし、指示が抽象的すぎるとAIが正しく理解しない恐れがあるため、なるべく具体的な内容で指示する必要があります。ツール選びは適切？また、利用するアプリケーションごとに得意とする分野が異なるため、目的に応じて適切なツールを選択することが重要です。プレゼン資料などを作成する際も、一つのアプリケーションに依存せず、各ツールの強みを活かしながら部分的に使い分けることで、より精度の高いアウトプットが期待できると理解しました。

30代男性交通・輸送一般社員／職員

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

地位じゃなく、行動で輝くリーダーの秘訣

リーダーの本質は？「リーダーとは地位に関係しない」という視点は、形式に縛られずリーダーシップの本質を捉えているように感じました。行動に目が向けられがちですが、その裏側には「能力」と「意識」があり、周囲のリーダーはこれらの要素が優れている人だと認識させられます。役職と無関係な理由は？また、役職に関係なくリーダーシップは発揮できる点にも気づかされました。たとえ高い能力や強い意識を持っていたとしても、リーダーシップを具体的な行動で示すためには、両者の掛け算が求められるのです。演習からの気づきは？さらに、全体演習を通じて、自分と相手の能力差を正確に把握し、何を期待するか、どこまでの仕事力があるかを見極めることも、リーダーとしての行動の一部であると感じました。

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

実践で知るデータ分析の極意

振り返りの授業内容は？今週は、これまでの学びを総合的に振り返る機会となりました。ライブ授業の録画を視聴し、講師や参加者の意見を聞きながら、実践的な課題に取り組む中で、分析の基本的な考え方や手順をストーリーとして学ぶことができました。最初に何をするのか、どのような課題に着目するのか、データの収集方法や加工の仕方、そしてどのように結論に結びつけるのか、という流れが非常に分かりやすかったです。比較考察ってどう考える？また、社内にある商品の魅力度や売上の既存データを単独で捉えるのではなく、何らかの基準と比較しながら考察する重要性を再認識しました。問題の要因分析においては、一面的な意見に頼らず、ほかにどのような可能性があるのかを自分なりに掘り下げてみる姿勢が大切だと感じました。

30代男性食品製造一般社員／職員

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クリティカルシンキング入門

問いを共有、共に響く発信術

最初の問いは？思考を始める前に、まず自分が検討する問いを相手に共有することが、ディスカッション全体のスピード感と質の向上につながると感じました。根拠選びは？また、適切な根拠を見つけること自体が苦手だと実感しました。キーワード一つで伝わり方が大きく異なるため、言葉選びにはセンスが求められると気づかされました。意図確認は？さらに、相手に質問の意図を確認し、その上で共通のゴールを設定することで、誤解が生じないようにすることが重要だと学びました。整理と検証は？加えて、ピラミッドストラクチャーを常に意識し、時間をかけて整理してから発信するよう努める必要があると感じています。発信スキルを高めるために、作成した内容をAIと共に検証することも有効だと思います。

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

自ら選ぶデータ分析の真髄

データ分析から何が学べる？データ分析を通じて、体系的な課題解決方法を学びました。実際に扱うデータは自ら補完する必要があるため、比較意識を持って必要な情報を選定するスキルを高めたいと考えています。応用力はどこから来る？また、業務全般に応用可能なフレームワークや思考パターンを習得できたと感じています。単一の業務でなく、思考が求められる多くの場面で今回の学びを実践し、常に意識を持って取り組んでいきたいと思います。課題対策は具体的に？違和感や課題に直面した際は、確認を含む仮説の立案やプロセスの細分化を意識して行いたいです。分析フェーズでは、比較を通じて実証を目的としたデータ抽出や多角的な視点からの提案を心掛け、より具体的な検証ができるようになりたいと考えています。

20代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング一般社員／職員

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