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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「係長／主任」

の受講生の学び

全1330件の振り返りを公開中

クリティカルシンキング入門

数字の分解で広がる可能性

MECEで何を感じた？ MECEの方法では、足し算、掛け算、プロセスの3つに分解する手法が特に印象に残りました。これまで無意識に数字を分解してなんとなく理解していた自分にとって、各手法の意義と役割を把握できたことは大きな収穫です。これにより、今後の仕事や意志決定の質、量、そしてスピードが向上する可能性を感じています。営業でどう活かす？また、営業として毎月の売上高の確認や顧客のビジネスモデルの理解に当たって、この手法を活用することで、意志決定の質とスピードがさらに高まり、顧客への価値提供が一層向上するのではないかと考えています。特に月次で数字を確認する作業は無意識にこなしてしまいがちであるため、常に目的を意識することが重要だと感じています。

20代男性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

対話で磨く実践学習の魅力

AIの体感はどう？ AIは、実際に触れてみることが何よりも大切だと実感しました。座学で学ぶのも良いですが、実際の対話を通じてAIからのレスポンスを体感することで、理解がより深まり、活用への抵抗感が軽減されました. 議事録作成はどう進む？最初に、議事録の作成に取り組んでみました。初めはしっくりとした成果物が得られなかったものの、対話を繰り返しながら追加の指示を加えることで、徐々に内容が改善されつつあります. 組織変更への対応は？また、期末に伴い社内での組織変更や新任者の増加により、育成や若手の対応についての相談が増えてきました。一般的な意見かもしれませんが、現代の状況にマッチした回答が得られ、大いに参考にさせてもらっています.

40代男性係長／主任

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マーケティング入門

受講生が語る！伝わる名前の魔法

名前で売上は変わる？実際の事例から、同じ商品でも名称を変えるだけで売上に大きな変化が生じることを学びました。商品の特徴やサービスについて、どのように顧客とコミュニケーションを取るかは、何を作るか、誰に売るかと同様に重要だと感じています。たとえば、カレーライスの場合、ルーとご飯が一体となったイメージを伝えるために商品の名前を工夫する必要があると理解しました。タイトルはどう変える？また、Webアプリやブログ記事のタイトルがやや堅苦しい印象を与えるため、利用者目線での再検討が求められると感じました。今後は、背景にある理論を踏まえながら、より親しみやすい表現に改善していくために、ChatGPTと相談してタイトルの再考を進めたいと思います。

50代男性情報技術/IT 係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

学びも仕事もAIで変革

AIの可能性は？ AIの具体的な活用方法の例が示されたことで、実際にAIを使ってみようというハードルが下がったと感じています。まずは、メールの下書き作成やリサーチでの論点整理など、身近な作業から試してみようと思います。また、創作活動においても趣味の一環として楽しめる可能性が広がったと実感しています。会議の課題にどう？現在、私は新しい業務要件をシステム化して導入するプロジェクトに携わっています。複数の業務システムの担当者が関わるため、会議が非常に多く、会議調整や議事録作成、論点整理、課題抽出などの負荷が高い状況です。こうした中で、生成AIを活用して情報の周知や議事録、論点整理を効率化し、より効果的な運用を目指していきたいと考えています。

40代男性係長／主任

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データ・アナリティクス入門

平均では語れない学びの真実

データ比較の魅力は？分析においては、データの比較がいかに重要かを再認識しました。比較する際は、平均値や中央値といった代表値と、標準偏差などで示される分布に着目することが大切です。平均値は外れ値の影響を受けやすいため、中央値との併用が信頼性を高める有効な手段となり、標準偏差を活用することでデータ間の関係性にも気づくことができました。視覚資料の工夫は？また、報告資料作成においては数値データだけでなく、視覚的に捉えやすい表現が重要だと感じました。グラフなどを工夫して取り入れることで、伝えたいメッセージがより分かりやすくなります。さらに、平均値単体に頼る危険性を改めて認識し、中央値や分布の状況も十分に考慮することが求められると実感しました。

30代男性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

切り口で見つけるデータの魅力

データ加工の魅力は？データの加工演習を通じ、切り口を変えるだけで見えてくる内容が大きく異なることを実感しました。特に、グラフ化することでデータが読み取りやすくなり、その特徴が一層浮き彫りになる点が印象的でした。切り口変更の要点は？その一方で、むやみに切り口を変えるのではなく、目的に沿った視点と方法を考えることが重要であると学びました。分解する方法としては、層別分解、変数分解、ある事象に至るプロセスで分けるという3つのパターンがあることを理解しました。私の業務では月別の記事露出件数の分析を行っており、各月の露出の変動を目的に合わせた切り口で検討し、その特徴を把握しながらより良い実績に繋げる方法を考えることに活かせると感じています。

40代女性係長／主任

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クリティカルシンキング入門

問いが切り拓く未来

問いの意義を考える？今まで何となく考えていたことが、「問いは何か」を常に意識することで、まずはその問いを明確にしてから思考を進めることの重要性に気づきました。正しい問いを立てるにはまだ至っていませんが、問いの方向性がずれてしまうと、導き出す答えも誤った方向になってしまうと実感し、今後はその訓練を重ねていきたいと考えています。一貫する問いの力とは？また、ミーティングでのディスカッションや提案、メールなどで自分の考えを伝える際に、最初から最後まで一貫した問いを持ち、仲間と共有することの大切さが強く印象に残りました。今後は常に「問いは何か」を意識し、ぶれずに問いに向き合い、その答えを相手にわかりやすく伝える努力をしていきたいと思います。

40代女性係長／主任

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マーケティング入門

本質を引き出すデプスの力

なぜ表面に頼る？ある企業の事例をもとに探求しても、表面的な分析に陥る可能性があると感じました。今回の事例説明の中では、デプスインタビューという手法が特に印象に残りました。本当のニーズは何？浅く広く情報を収集しても、真の顧客ニーズを引き出すことは難しい場合があります。そこで、狭く深くヒアリングするデプスインタビューへの切り替えによって、より正確に顧客のニーズを把握できると感じました。深い質問の意義は？これまで展示会で説明員を担当していた際、短時間で質問者の話を伺っていたため、どうしても表面的な情報しか得られなかったと実感しています。今後は、相手の立場に立って、真の課題を引き出すために深い質問を心がけていきたいと思います。

30代男性係長／主任

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戦略思考入門

最短は幻想！納得で挑む共創の旅

学びの要点はどこ？今回の学習を通じて、目標達成までの最短距離が必ずしも最適な解決策ではないことを再認識しました。また、目標に向かう過程で、方法の取捨選択や独自性がいかに重要であるかを改めて感じるとともに、それが自身の苦手分野であることも痛感しました。こうした経験から、今後は周囲にも納得してもらえるような思考力を身につけたいと思います。部署連携はどう進む？さらに、他部署を巻き込みながら業務を進める上では、最適なゴール設定と周囲の納得が協力を得やすくし、業務のスピード感にもつながると感じました。自部署単独での方法選定では限界があるため、各部署の特色や利点を活かしながら、調整を重ねて方向性を決めていくことの重要性を改めて実感しました。

30代女性行政係長／主任

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マーケティング入門

忙しくても学べる！効率的オンライン学習の魅力

「ナノ単科」の教材はどんな内容？オンライン学習サービス「ナノ単科」を受講した感想です。分かりやすい教材と実践的な内容で、多忙な毎日の中でも効率的に学習できました。特に、具体的な事例や課題を通じて学ぶことで、自分の仕事に直結する知識を得ることができました。講師のアドバイスが意識を高める？また、講師の方々の説明が非常に分かりやすく、意識を高めるためのアドバイスやフィードバックが励みになりました。グループディスカッションもとても有意義で、他の受講生の意見から新しい視点を得ることができました。忙しいビジネスパーソンに最適？この「ナノ単科」は、忙しいビジネスパーソンにも最適な学びの場であり、今後も活用していきたいと思います。

30代男性食品・飲料係長／主任

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クリティカルシンキング入門

多角的視点で紡ぐ学びの軌跡

自分の偏見は本当に正しい? 自分の考えが絶対に正しいと思い込む危険性を実感しています。そのため、さまざまな立場や多角的な視点から物事を考える重要性を感じました。先日、リソース再配分の通知を受けた際、反射的に感情的になってしまいましたが、管理職の立場に立って考えれば、その決断には理由があったと納得できます。一旦感情を置いて考えることが、クリティカルシンキングのトレーニングになると感じました。どうして進捗が滞る？また、現在参加している部署横断のプロジェクトにおいて、なかなか思うように進捗が進まない状況に直面しています。そこで、各メンバーの視点や立場から状況を分析し、プロジェクトを円滑に進めるための具体策を検討したいと考えています。

30代女性係長／主任

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生成AI時代のビジネス実践入門

分解×比較で切り拓くAI活用

仮説検証の可能性は？これまで、メールの翻訳や要約など、限られた用途でしかAIを活用していなかったものの、「分解」と「比較」を取り入れることで仮説検証にも応用でき、データ指向の仕事の進め方に繋がると感じました。データ整備は進んでる？私が所属している会社では、売上データが商品、金額、個数といった最低限の情報しか整備されていません。そのため、まずは必要なデータ項目について社内で検討を重ねる必要があると考えました。また、生成AIの活用に関する意識も十分でないため、社内啓蒙活動が不可欠だと感じています。成功事例はどう見る？実際に、データ分析や仮説検証にAIを利用している方の事例を伺えると非常に参考になると思います。

50代男性係長／主任

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