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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「課長」

の受講生の学び

全1337件の振り返りを公開中

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない！データの真実

平均と偏差の活用は？データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。仮説と切り口は？業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

50代男性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

心に響く学びの瞬間

日本語のニュアンスはどう捉える？日本語には、得意・不得意が明確に存在し、偏った情報だけで判断すると偏った回答になりやすいと感じています。そのため、人間側のフィルターは非常に重要です。また、文章を正確に読み解くための国語力が今一度求められていると実感しました。特に、日本語は微妙なニュアンスや表現が難しい面があるため、深い理解力が不可欠です。行動判断の具体策は？また、行動を起こすための判断材料や具体的な資料をピンポイントで提示し、また他分野の業務に関わる際に注意すべき点を提案してもらえる点が非常に有用だと思います。

50代男性その他の産業課長

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クリティカルシンキング入門

読み手が楽になる伝え方

全体をどう構築する？文章作成にあたっては、全体像を意識しながら内容を組み立てることと、怠けた分だけ相手に負担がかかるという点について改めて学び、非常に参考になりました。読み手の負担を考慮することで、自然とわかりやすく伝える工夫が生まれることを実感しました。抽象度をどう統一する？また、抽象度の統一が十分にできていなかったと気づかされるとともに、今回学んだ考え方を活かして、上司や部下に対する指示や全体への周知など、さまざまな依頼の際に言葉選びや概念整理、情報の順序、そして根拠の明示をより意識していきたいと考えています。

40代女性コンピュータソフトウェア/エンジニアリング課長

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戦略思考入門

差別化実践！6週間の挑戦

なぜ差別化が必要？製造業で生き残るためには、単に自社製品の原価低減だけではなく、他社製品との違いを明確にする差別化が必要だと実感しました。目の前の自社だけに留まらず、業界全体を見渡す視点が重要です。どう実践を進める？ナノ単科での6週間の学びを通じ、理解できている点とまだ十分に理解できていない点がはっきりと分かりました。今後は、担当している製品に当てはめた差別化の分析を実践し、まずは同業他社の情報収集から始める予定です。加えて、自社の戦略部門のメンバーとも分析結果について意見を交わし、さらなる改善を目指していきます。

40代男性課長

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クリティカルシンキング入門

グラフでひらく新発見の扉

グラフ選びの意図は何？データをグラフ化する際には、何を見たいのか、何を伝えたいのかを明確に意識してグラフを選ぶことが大切であると認識しています。しかし、実際の現場では、意図がはっきりしていないまま時間の制約の中で作業を進めるケースも多いように感じます。複数グラフで新発見は？そのような状況では、生のデータを複数のグラフで表現することで、思いがけない発見が生まれることがあります。こうした新しい気付きから、伝えたい内容を具体化していく方法は、スピード感を持ってデータ分析や資料作成を進める上で非常に有効だと考えました。

50代男性自動車課長

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リーダーシップ・キャリアビジョン入門

言葉にならなかったリーダー像

リーダー像をどう表現？リーダー像については、漠然とイメージしていたものの、実際に言葉にしようとするとなかなか表現しきれませんでした。言語化が苦手なため、今回の機会を通じて自分の考えを整理し、改めて向き合うきっかけにしたいと考えています。ビジョンはどう伝える？また、いくつかのプロジェクトや部門の運営において、はっきりとしたビジョンやゴールを言語化することで、メンバーが自ら考え、行動に移せる環境を作りたいと思います。その結果、成長を促すと同時に、自分自身もより多くの考える時間を確保できる状態を目指しています。

50代女性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

受講生の現場で輝く生成AI活用法

生成AIの事例は？生成AIの具体的な事例は、業務改善のヒントとして非常に参考になります。実際の例から、通常業務で多大な工数がかかる作業も、AIの活用により大幅な効率化が実現できる点を、本人だけでなく周囲の担当者にも理解してもらうことが重要です。日常業務の改善策は？また、調査や文章校閲といった日常的な業務についても、より効果的な活用方法を検討すべきです。具体的には、調査などの業務を汎用化できるプロンプトを試行錯誤しながら自社向けに構築し、実務の中で最適化を図りながら継続して使用することが望ましいと考えます。

40代男性製薬課長

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戦略思考入門

広い視野で挑む戦略現場

広い視野の重要性は？業務における施策や方針について議論する際、広い視野を持つことの重要性を実感しました。これまで3C分析やSWAT分析を活用した経験がなかったため、担当業務にこれらの手法を当てはめることで、何を調査する必要があるのかが明確になってきました。受注拡大のための対策は？新規受注に伴い導入する製品加工設備については、初めは自社内での要件達成だけに注目していました。しかし、今後さらなる受注拡大を目指すためには、他社の動向や顧客のニーズを分析し、広い視野で調査を進める必要があると感じています。

40代男性課長

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戦略思考入門

仲間と共有！偏り解消の学び

どうして偏りが起きる？理論やフレームワークを頭で理解していても、実際に活用する場面になると、考え込んでしまったり偏った整理になりがちなことを改めて実感しました。周囲の人と情報を共有し、フィードバックを受けることで、考えを前に進め、偏りを改善することができると感じました。どう深めるビジネス理解？また、今後はフレームワークを活用して自社ビジネスの理解を深める取り組みを進めたいと考えています。その際、一人で進めるのではなく、同僚や上司の意見も取り入れながら、より多角的に整理していきたいと思います。

40代女性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す？これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。どのデータが鍵？具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

40代男性課長

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生成AI時代のビジネス実践入門

対話で見えたAIの新たな可能性

AIパートナーの意義は？ AIは単なるツールとして扱うのではなく、共に歩むパートナーとしてアウトプットを高める重要性を感じました。さらに、他者との対話を通じて、AIとの関わり方について新たな気づきを得ることができました。企業価値はどのように？また、多くの企業が抱える課題として、AIのどう使うかだけでなく、どのような価値を企業に提供するかを考える必要があると感じました。個人としても、企業の方針を策定する際に、異なる視点からAIとの関わり方について提言することが求められると考えています。

40代男性製薬課長

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デザイン思考入門

本質を捉える提案の極意

顧客課題の見える化って？企業向け研修を提案する際は、バリュープロポジションのフレームを用い、顧客が抱える課題や困りごとを一緒に可視化することが重要だと感じました。これにより、誤った想像に基づく解釈を防ぎ、的確な提案につながる可能性が高まると考えています。ブレストで本質を探す？また、ブレーンストーミングには複数の種類があることを学びました。発想を広げる際には、さまざまなフレームを活用しながら、発散と収束を繰り返すことで、本質的な課題を見極めるアプローチが有効だと感じています。

50代男性情報サービス課長

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