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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1473件の振り返りを公開中

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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戦略思考入門

振り返りで描く未来戦略

毎週の記録はどう活かす？毎週、気づきや振り返りを記録することで、自分の考えや感じたことを再確認でき、新たな発見につながる好循環を実感しています。戦略計画はどう進める？来年度の中期戦略や計画の策定にも、こうした振り返りのプロセスを活用したいと考えています。まずは自社の現状分析を進め、弱点となる領域を明確にすることから始め、次に競合などの外部環境も踏まえて自社の立ち位置を確認します。今後は、積極的にフレームワークを活用しながら戦略策定に取り組んでいく予定です。

40代男性自動車課長

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クリティカルシンキング入門

伝わる力に変えるピラミッド実践

伝え方はなぜ届かない？上司に提案する事案について、資料を用いて説明する際に、伝えたい内容が十分に伝わらないことがあります。同様に、部下へ文章だけで伝える場合にも、情報が充分に伝わらないと感じることがありました。そこで、今回学んだピラミッドストラクチャーを実践し、論理的かつ根拠を明確に示す説明法を試してみることにしました。考えはどう言葉で伝える？また、誰かに伝えるだけでなく、自分が考えたことをできる限り言語化する習慣を身につけることも目標としています。

50代男性自動車課長

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クリティカルシンキング入門

考えのクセを洗い流す発想術

考え方の癖はどう？自分の考え方の癖を理解し、思考をコントロールする練習を継続する必要があると感じました。その上で、３つの視点に基づき、MECEの原則を定常的に実践できるようになることも大切だと考えています。業務交渉の対策は？現在の業務において、客先との交渉の場面でMECEの考え方の実践が求められています。さらに、問いを分解する手法を取り入れることで、固定観念を脱却し、自由な発想で問題点を漏れなく洗い出し、提案に生かせるよう努めたいと思います。

50代男性環境サービス課長

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データ・アナリティクス入門

疑問から始まる探究ストーリー

どう仮説は組み立てる？仮説を立てる際には、さまざまな視点、すなわち異なる背景や経験を持つ人々からの意見が必要であり、MECEな仮説を構築する上で重要であることを理解しました。また、日常業務で自社や自部門の課題に目を向け、そこでの仮説立案を習慣化することの大切さも認識しています。なぜ現象を疑う？そのため、業務の中で起こる現象やデータに対して「なぜこのようになるのだろう？」と疑問を持ち、一歩踏み込んで考察する姿勢を身につけたいと感じています。

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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データ・アナリティクス入門

数字の裏を読む学びの秘訣

代表値の正しい選択法は？代表値として単純平均に頼りがちですが、まずはデータ全体のばらつきや分布を十分に把握することが重要です。その上で、目的に合わせた適切な代表値を選び、比較する必要があります。数字の羅列はなぜ不十分？また、単なる数字の羅列ではデータの特徴を正確に捉えることは難しいため、ヒストグラムなどを活用し可視化することが求められます。グラフは、プレゼン資料の飾りではなく、データを正確に理解するための必須のプロセスです。

40代男性製薬課長

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マーケティング入門

振り返り文のテキストをご提供いただけますか

対象の振り返り文章が確認できませんでした。恐れ入りますが、編集対象の感想文を提供していただけますか？その際、ルールに沿ってh2見出しを追加いたします。

40代女性課長

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