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AI BUSINESS SHIFT 第8回 機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル
本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ『AI BUSINESS SHIFTシリーズ(全12回)』の第8回です。 第8回「機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル」では、AIが営業現場にどのような変化をもたらしているのか、営業担当者・営業マネージャー・組織としての役割や戦略が、AIによってどう進化していくのかを、営業プロセスの分解や実際の現場事例を通じて学びます。 ■こんな方におすすめ ・AIを活用した営業活動の最新動向や現場のリアルを知りたい方 ・営業現場の変化に直面している営業マネージャー・現場リーダーの方 ・AI時代における営業戦略や営業マネジメントのあり方を学びたい方 ■AIシフトシリーズとは? 『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。(順次公開) https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ・基礎編(第1回〜3回):リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース ・マネジメント編(第4回〜7回):AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース ・機能別戦略編(第8回〜12回):AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース より実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年2月制作)
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マネジャーのための仕事の任せ方
「仕事を任せると失敗が怖い」「自分でやった方が早い」マネージャーとしてメンバーやチームの力を引き出しながら成果を上げるには、どのように仕事を任せていけば良いのでしょうか? 変化の激しい時代において、マネージャーとして成果を上げ続けるためには、メンバーの個性や特性を理解し、それに合わせた効果的な任せ方を身につけることが重要です。このコースでは、ソーシャルスタイル理論を活用してメンバーごとに最適なアプローチを学びます。「任せる力」を高めることで、チーム全体の成長を促進し、自身のリーダーシップを発揮できるようになっていきます。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2024年12月制作)
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AI時代の個人力
AIが仕事や社会の前提を変え続ける今、最も求められるのは「他者に代替されない個としての力」“個人力”です。 本コースでは、澤円氏の著書『個人力』をもとに、AI時代をしなやかに生き抜くための「前向きな自己中戦略」を学びます。 テーマは、「Being(ありたい自分)」を中心に据え、自ら考え(Think)、変化し(Transform)、協働する(Collaborate)ことで、自分らしい価値を発揮していくこと。 リスキリングやAI活用が叫ばれる今こそ、スキルより先に“自分の軸”を問うことが重要です。 あなたは何を大切にし、どんな未来を描きたいのか? このコースは、あなたが“ありたい自分”として生き、キャリアをデザインしていくための思考と行動のガイドになります。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年11月制作)
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【AI×クリティカル・シンキング】①イシューと枠組みでプロンプトを磨く
生成AIから期待する回答を引き出せず、試行錯誤を重ねていませんか。 本コースでは、生成AI活用の質を高める鍵として、クリティカル・シンキングの視点からイシュー設定と枠組みを押さえる重要性を解説します。 目的に直結する問いの立て方や、プロンプトに落とし込む際の実践ポイントを具体例とともに学ぶことで、AIをより思考のパートナーとして活用できるようになります。 生成AIを業務で使い始めた方から、活用を一段深めたい方まで、再現性あるプロンプト設計を身につけたい方におすすめの内容です。 さらに学びを深めたい方は、こちらも合わせてご覧ください。 【AI×クリティカル・シンキング】②AIの弱点との向き合い方 https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/cdfe41e3/learn/steps/62198 ※本コースは、AI時代のビジネススキルを学ぶ「AIタレントシフト」シリーズの一環として提供しています。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%82%BF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年1月制作)
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リーダーの挑戦⑤ 藤田晋氏(サイバーエージェント代表取締役)
グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに5つの質問(能力開発/挑戦/試練/仲間/志)を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。第5回目のゲストは、サイバーエージェント代表取締役の藤田晋氏。起業の理由、経営をどうやって学んだか、アメーバブログ・ABEMAの立ち上げ、経営チームづくりについてなど聞いていきます。(肩書きは2020年12月11日撮影当時のもの) 藤田 晋 サイバーエージェント 代表取締役 堀 義人 グロービス経営大学院 学長 グロービス・キャピタル・パートナーズ 代表パートナー
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ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 前編 なぜ眠れないのか?~
「仕事が終わらないから睡眠時間を少し削ろう…」「業務時間中なかなか集中できない…」「毎日朝起きるのがつらい…」。 あなたはこのような経験をしたことはありませんか? 仕事やプライベートの時間をやりくりするために、真っ先に削りがちなのが「睡眠」時間。 実は今、日本社会は世界と比較して「最も眠らない国」だということもわかってきています。 慢性的な睡眠不足は、心身の健康に悪影響なだけでなく、仕事のパフォーマンスにも当然大きな影響を与え、社会全体の経済損失につながります。 このコースでは、基本的な睡眠リテラシーを学んだ後の「問題解決編」として、「なぜ多くのビジネスパーソンは眠れないのか?」について解説していきます。 ▼本コースで学べる主な内容 ・そもそも眠れないことは何が問題なのか? ・眠れなくなってしまう原因とは? 睡眠不足の原因は認知機能の問題にありました。 自身の睡眠不足に対し、正しく「気づき・理解し・行動を変える」第一歩を踏み出しましょう。 ▼関連コース ・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~リテラシー編~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/24575c03/learn/steps/53129 ・ビジネスパーソンのための睡眠スキル ~問題解決編 後編 どうしたら眠れるのか?~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/4ba981e9/learn/steps/62042 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年12月制作)
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大阿闍梨 塩沼亮潤が死の手前で見つけた「生き方」
あすか会議2018 第4部分科会B-1「極限の世界で見つけた人生の歩み方」 (2018年7月7日開催/国立京都国際会館) 1300年間で2人目となる大峯千日回峰行満行を果たした塩沼亮潤大阿闍梨。48キロの山道を1日16時間掛けて歩き、それを千日間に亘って続ける過酷な行の中で、どのような悟りを得たのか。そして、9日間、断食・断水・不眠・不臥を続ける四無行満行という極限の世界で何を見つけたのか。塩沼氏が「創造と変革の志士」へ贈る「人生の歩み方」とは。(肩書きは2018年7月7日登壇当時のもの) 塩沼 亮潤 慈眼寺 住職
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英語 de 学ぶ!3Cs Analysis(3C分析)
このコースでは、グロービス学び放題の英語版である『GLOBIS Unlimited』のコースの中から、ビジネスで役立つ頻出の英語表現をピックアップしています。英語ネイティブの方が実際に見ているコースなので、リアルなビジネス英語の表現を学ぶことができます。 今回のコースは「3Cs Analysis(3C分析)」です。一緒に『英語で』ビジネス知識を学んでいきましょう! ▼今回扱ったUnlimitedコース続きは下記からご覧いただけます 3Cs Analysis https://unlimited.globis.co.jp/en/courses/da5ca962/learn/steps/36362 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2025年12月制作)
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コメント4120件
m_r_s
自分の会社の宣伝!
こんなにうまくいくほど、甘くない!
データを活用するには、データ入力の標準化が必要で、標準化できるようにするためには、業務の標準化ができていないといけない。業務の標準化ができているということは、データの分析が充分に行われて、業務内容の解析が実施されているということである。なので、定常業務の異常値発見や、細かな改善業務には適するが、万能ではない。革新的な業務開発には使えない。そうしたことを一切抜きにして、データの活用を、こうしたツールに全てできるような説明は、話半分に聞いておいた方が良い。
gh_s
具体例と言っても実際は抽象的な説明に留まっていた。
データを根拠にビジネスを進めて行くのは当たり前のこと。
要はそのスピードをいかに上げていくかに尽きるのだと思う。
ui_imaiti
残念な講義内容でした。
mabo0724
データー活用は、現在の業務に必要ではあることはわかっているが、現状のデーター分析のインフラが不十分であるように感じる。非常にアナログな形式でのデーター活用から、一歩先に進むにはどうしたらいいか、考えて会社に提案していくべきであると強く感じた。
shimabukuro_n
コースの中で一番得るところがない口座でした・・・
red-rabbit
従来、”規模”が競争の源泉であったが、デジタル化が進んだ昨今では、”圧倒的スピード”が差別化要因になり、実際に超スピードのベンチャーが旧態依然の大企業をディスラプトしている・・・という話をどこかで読んだ。
データ活用は、”スピードにいかに対応するか?”、”スピードを上げる中でも意思決定の質を上げるにはどうしたら良いか?”という問に答えるHOWであると感じた。
kuniou1022
データ活用にも「KKD」が必要であるとの切り口は面白かった。当然自らできることをやるにせよ、基礎となるデータの整理と可視化ができている/いないで今後ますます企業・事業体間の格差が開くと感じた。
shi-yosh
データ活用によってPDCAのPに掛ける時間が短縮されることに繋がれば、それはスピード感のある取組が出来そうに思う。目指すゴールに辿り着くためのノウハウ(成功事例、失敗事例、すべて)も身に付くのではないかと感じた。
hideo_n
やっぱりデータを使うのは自分自身なんだな。
講義を受けていて、何ができるか考えていったが、できることから始めていき、徐々にステップアップするのが良いかな。
せっかく会社もダッシュボードを準備してくれているんだし、活用しない手はないな。
pelikan
BIツールは確かに有効なツールだが、「だから何なの?」ということになりやすいと思います。経験上、「BIツールは便利だから、自社にも導入して様々な分析を行い、ビジネス課題を洗い出そう」と考えているとまず使いこなせずに宝の持ち腐れとなってしまいます。
「●●という分析が行いたいから、そのための効率化の手段としてBIツールを導入しよう」という考え方でないと上手くいかないのでは、と感じました。
BIで分析するにはデータの質が良くないといけません。質とは「決められたフォーマットに沿ってきちんと情報が入力されているか」だと感じていますが、これが出来ていない会社だとBIの有用性が発揮されません。
wkiymbk
「ビジネス経験(K)で培った勝負勘(K)と、それを力強く推進する度胸(D)に、新たなD(データ)という要素を追加」がキモであるということを学びました。
学んだ知識を実践・活用することは難しそうですが、「(身近に)できること」を見つけ出すことから始めます。
yonemura_t
まさに現状。データの収集に多くの時間を費やし、肝心の対策立案に時間をかけられていない。今後の業務改善に参考になった
kfujimu_0630
ビッグデータとよく言われますが、データだけではまさに何の役にも立たず、Data story telling 、Data visualization によるデータの可視化が重要であることを学んだ。一目で分かる、掘り下げられる、そのようなデータ活用を目指したい。
haru_ricky
現在のデータ量が、いかに多いか。
ito040
システム担当者との会話で「ダッシュボード」など聞き覚えがある言葉であったが何を意味するツールなのかよくわからなった。今回講義で新しいものの考え方が少し理解できました。
kameco
「失敗ができる」ということが新鮮で勇気が出ました。
test_
現状ではまだまだヒトの寄与が大きいように感じた。データを集め、入力するのもヒトだし、データを活用し、考えるのもヒトである。
金融業界ではAIへの置き換わりが進んでいるという話をよく聞くが、一般の業界に対しては、複雑あるいはスケールしないといった理由でAIが発達していないのだろう。
a_morimoto
周辺を巻き込んで進めるものなので入れ込むデータの中身は事前に十分吟味し、理解してもらうべきであろう。
mocco_1
正に今、新旧ビジネスモデルの狭間にいて、現状を変えられない閉塞感
を感じていました。
今回のレクチャーを通じ、未来のあるべき姿を思い描くことができたことはとても大きいです。
AIと対立するのではなく、活用する意識を強く情宣したいと思いました。質の悪いデータの蓄積ほど恐ろしいことはない。理解していない指導者層も世の中には多いことでしょう。会社の将来の差になります。
心して取り組みたいと思います。
akira00
感覚的に理解できることを、整理しくれたと思います。
PDCAを早く回す理由が、失敗をできるというのは腹落ちできました。
プロジェクトは始めるより、終わらせることが難しいですので。
mtomomi
現在の業務ではデータを集めることに時間がかかっているので、もっと効率的にデータ収集し、考察作業に時間を割けるように工夫したいと思いました。
llasu_ito_0502
データの取り方、システム化が進めば人工知能(AI)で以って、会議中のプレゼ資料でもグラフの所を触れば、グラフのもっと深掘りが出来る(表示が出来る)というのを学びました。でも、それって、そもそも一番の基礎となるデータ(数値)の入力が無いと、成り立たないのでは、というコト。
結局は、ドンドンとデータを積み上げて行く、蓄積化(big data)、その仕組み(system)が無いと、出来ない、といういコト。地道な、データ入力(取得)を誰かがやらない、といけないですね。やはりヒトが介在し、意志(志)が働きますね。
一番最初の一歩は、人手が要る、のでしょうかね。
ありがとうございます。知見が深まりました。
watari00
使うツールによって 判断にかかる時間が大きく違う事がわかった
情報をまとめる為の時間も モダンなツールであれば不要ということは 時間が大きく省略できる
casbar33
データ分析、その活用の重要性について、改めて認識を深めることができました。
ty1973
大変勉強になりました
yoshi_2525
データを見て、考えることに、時間を費やすというのは、その通りだと思った。忙しすぎると、腰を据えてデータを見て、あれこれ考える時間や心の余裕がなくなってしまうので、データと対話する時間を作るようにしていきたい。
zico10
事業管理業務においてはダッシュボード的なものが自動的に見える化されれば様々な業務の効率化につながると思う。会議の資料作成は不要となる。また事例にあった通り、経営会議資料など社内の重要且つ幾層もの事前チェック・修正が必要な資料の類も然り、社内横断的にダッシュボードがあり、それに応じた会議や意思決定があると理想的だと思います。
toru_ok
旧来はエクセルなどを使って管理していたデータをよりアクティブに、臨場感を持って使えるように、Data Visualization Toolを使いこなすスキルを身に着ける必要があると理解しました。
a_naito924
自身の業務の中で、いかにデータを扱っていくのか、活かしていくのかが課題だと感じた。
hiro_yoshioka
便利なツールがあると助かりそうですね
ところで、どんなツールがあるとよいのでしょうね。
そこが、よくわかっておりません。
説明を受けたい相手の知りたい情報を誰かが上手に整理するのではなく、
説明を受ける個々のほしいデータがその場で パッと理解できる。
説明する側のスキルに依存する型からの脱却、
直感的なツールと それを上手く使うことができれば、
大幅な無駄がカットできそうですね。
ちょっとした パラダイム・シフトでした。
yamataka0917
データ解析する事は目的で無く、手段である為、ある目的を達成するために正しいデータを使用し、短時間で解析し、早期のアクション、修正につなげたい。
nyaomiwashino
データ分析は施策提案などに有効。可視化できるとわかりやすいですが、それまに加工が必要なのでそのスキルを身につけたい。
n_ky
データを積み上げるのではなく、見せるデータにしていくことが重要と理解しました。
hosokawa_n
お客様のシステムデータから仮説を立てながら提案活動を行っています。データをSQLで解析しながら、お客様へはEXCELで見せてきたのですが、ツール活用により、視覚的に説得ができそうな感じがする為、ぜひ活用していきたいと思う。
y-takashima
現状では毎月の販売見込みや集計の精査に時間を取られ、戦略や意思決定する場が現状把握の場になっている気がします。
ITツールを活用してダッシュボードでリアルな現状を理解し、次の打ち手を考える事に注力できなければ、いつまでたっても、リスク(ブレ)のコントロールが出来なくなり、事業存続に影響することを強く感じました。
dj_yossy
部門目標管理ツールとしてうまくデータを活用できないか、それはKPIやKSFをもっと有機的に使えないだろうか、という視点で講座を視聴しました。
一見数字ではない定性データのようにも見えるKPI、KSFを多くの部門や課がインプットすることがKKDDを体現しPDCAの部門サイクルを早く回すことにつなげられるのではないかと感じました。
kazuki_tanaka
まずは3人集まる
himetaro
最近、ダッシュボード化ということが盛んに社内で言われているが、本来の目的を理解できた。
導入だけして、使い勝手が悪いため、旧来型のExcelを使い続けているケースも多いと感じるので、問題点をきちんと共有し、分析が素早くできるようにしていきたい。
saito-yoshitaka
3人集まれば文殊の知恵印象的でした。データ得意なメンバーとの連携が重要であると理解しました。
ryukkussakku
一つひとつの単語や講師の方が伝えたいことは理解できた。が、それぞれを頭の中でうまく繋げることができなかったように感じる。
kesh
DXなどで経験と勘からの脱却という話も聞くが、個人的にはこの動画にあるように経験、勘、度胸、データを合わせて使うという方が納得。大事なのはデータという土俵をみんなで共有できている状態で残りのKKDをフルで働かせることだと感じた
3410
データ分析は、色んな場面で使用する機会が増えてきている。特にPower-BIは、工場でも取り入れられてきており、本社機能としても使用できるようになることが望ましいと考える。
end-o
いかに多くのデータを活用していく事が重要である事を再認識した。
sumi_hirohisa
Tableau使ってみます
fukuifukui
日々膨大なデータが生み出される。そのデータに埋没するのではなく、組織全体で知見を持ち寄り積極活用する時代が訪れていることを自覚し、取り組みたい。
kshimada_0127
データの活用が大切なのはよくわかったが、それを使いこなす人材が不足していることが問題である。
skillup
データを活用することが重要であることは理解できた。古いものを使用し続けると鋭い切り口で物事をみれないというコメントが心に響いた
koumitsu
tablesuの説明を聞いたことはありますが、具体的にどのような操作でどのような成果物が得られるのか、体験してみたいと思います。
nakashima_togis
KKDDを覚えておくこと
yo-heihei
分析するツールに活用できればよいが、具体的に進めるのが難しそうに感じた。
sekinene
大企業家すると、どのようなデータがどの部署にあるのかが把握できないので、
データセンターのような部門があれば、そこに問い合わせすることで蓄積したデータを容易に入手できるので
検討の余地がある。
tori000
自身のデータの活用を見直してみようと思った
aokita
データ活用はするのが当たり前ですが、要は早く処理して活用しろということでしょうか?
2105taitai
事前に報告書を作成するのではなく、その場で必要なデータを提示しながら方向や説明をすることにより、準備した内容以外の深掘りした説明ができるようになると思います。
wantsuai
紛れないようにしていく。
埋もれてしまわないように軸が必要
tomoaki_01
データドリブンによるPDCAを繰り返すことにより、効率的かつ効果的に成果を上げることが出来る。
営業活動もこの手法を取り入れることで、ナレッジの共有を図ることが出来る。
shinici_matsuda
ツールの勉強したいと思いました
hayami_
業務で活用するためには、大量のデータとそれを処理するソフトが必要だと思いました。ニッチな分野になるとデータが少なく、アウトプットの信頼性が低下してしまうので、その点が課題と感じました。
hokushin_okura
データ活用には下記のことが必要。
①事業のことが分かる
②分析すべきデータのありかが分かる
③BigDateの分析に対応できるツールを活用できる
分析ツールを活用するスキルが必要と感じた。
m-hirose
我が社がTableauを導入した理由が良く分かった。裏に多くのデータを保有したまま、こちらの指示通りの切り口や粒度で可視化して貰えると、「データとの対話」が出来て色んな気付きに繋がりそうだと感じた。また、データを使うものの、「見せ方」「見易さ」を追求してそこに時間をかけて資料作りをする時間の無駄が無くせるという点も大きな利点だと思った。
hachi1013
活用のするには、
・Opinion besed中心なのでどうやってDate Drivenへのシフトチェンジしていくか
・現システムとデータ連動できないため、どのように分析データをBIで扱うかも考えなければならない
coco1203
これまでのエクセルなどから抽出できる単発のデータの活用ではなく、日々生み出されるビッグデータを活用し、リアルタイムに情報をアップデートし、分析し、行動に起こす等、高速にPDCAを回すことで競業他社に負けない迅速なソリューションを提案できるようになりたい
funari_tokin
データ集計し、データ分析して、それを活用するんですが、その活用をもっと具体的に知りたかったです。
m_yuuki02
日々の努力を継続していきます
matas_williams
データドリブンな意思決定ができるように、身の回りの作業からデータを元に意思決定をする癖をつけたり、データの収集をしたりしていきたいと思います。
in-a
データは膨大にあり、日々業務で使っているので、その活用法をもっと考えていきたいと思った。
tutti4
KKDDのイメージがしっかり掴めた
don-don
データドリブン戦略に活かす
ktamayo
日々の業務の中で、エクセルでのデータ分析には限界があると感じています。power biなどを導入し、生きたデータを取り込み、即時に色々なフォームで分析し業務改善に活かせるような環境で業務してみたいです。
akanemukai
現在の業務もデータを集めるところから始まるため、質のよい効率的なデータを集めることを心掛けたいです。
yokota69
今後はモダンなツールを活用してデータを効果的に解析することが重要であると学べました。
koichanbooo
近くのデータを活用してビジネスを広げるという話は良くわかりました
j-no
データベース化、最初の準備がどれだけ重要かを再認識。
実際問題、ゼロから構築していく方が、時間もコストもかからないような気がする。
とにかく、やりたい。でも難しい。でもやらなければ、、、この負のループから抜け出すヒントは得られなかった、、、
tom_mabuchi
熟練の技術工の勘を数値化できないか、それをデータとして整理できないか考えていきたい。
065128
データ活用するために
horiguchi_c
活用は難しいと思いました
esatto
現在発信業務においてのデータを取り扱っています。理解することは本当に重要と感じてます。
そして、それらのデータをどういかすかが大事であるかを、理解できました。
実対応にいかしていきたいです?
benkyousinakya
ダッシュボードよくわからず使っていませんでした。
kimjiwoong
データをその場で深堀できるツールは便利だと思った
mo-miya
ビジネスでのデータ活用につき理解度高まりました。
toru_nishimiya
日々の業務で様々なデータを使用しているが、活用するにはデータから得られるものを自分で考えて、落とし込むことが必要。
ryuji_esaki
イマイチ理解が難しい講義だった
a_matuo
データが無尽蔵に出てくるような説明であったが、事業の初期においては有用なデータを採取するのにもコストと時間がかかる場合があり、私が業務上置かれている立場として必ずしも同意できるものでは無かった。
kouichi5614
業務でデータを活用することは非常に重要だということは理解できました。しかし、そのデータをどのようにとってくるのか、何をとってくるのかが、正確なデータを収集することが、データを活用する以上に重要だと思います。
canoek7
ビックデータにより、分析もビジュアルゼイションに進化していることが理解出来た。
お客さまとの面談履歴を表して、タイムリーにアプローチしたい
ucchiy50
まずはデータ見てみる、使ってみる。
既存の意思決定との比較を行ってみる。
小さなところからでも、活用の事例を作りたい。
kosuna
データー活用は、業務に必要ではあるが、現状の各拠点データー分析のインフラが不十分であるように感じる。情報の均一化かが必要と感じた。
kousaku728
少し分かりづらさもあったが参考にしたい
umeshio
KKDDを活用して失敗を恐れずに挑戦していこうと感じました。
mikan522
これからは、KKDDが重要でありスピード感を持ってPDCAをしていく必要があることが理解できた。
higashidai
データ分析を行う上で大切なツールを得ることができた
ohira_r
データ分析でも、KKDDの視点が必要なのだと学びました。これを徹底することで真の問題の発見にもつながると思いました。
masa_turquoise
まずは数値を使ってみることから始めてみることが大切だと思いました。数字を道具として考えると、使い方を実際に経験しないとどのように動くかわからないし、どのような効果があるのかわからない。試行錯誤を繰り返すことで、その状況に応じた状況や視点に応じた使い方ができるようになると感じました。そのためのビジネスツールの使い方も把握し、より効率的な実践を行うために、情報収集とトライを続けていきたいです。
mn2022
何気なくデータを扱っていたことに気づいた。今後は意識することでより活用して業務効率を高めたい。
hiroki_yonezawa
データに基づくビジネスの判断 何を目的としてその為に必要な方法を定めた上で活用が出来るようになると思うので、目的の明確化とその為の判断をどうするか、その為に何が(≒データ)必要かと言うところでしょうか。何でもかんでもデータが!とならない様にしたいと思います。
greenleaf
VAを導入し2か月弱が経過します。ちょうどVAのアクセス件数や、顧客満足度、問合せの多い質問など様々な観点からデータを用いて分析をしようとしていました。ぜひ今回学んだデータの活用方法を活かしたいと思います。
kenta39
データを活用できるとPDCAが高速回転できより良いものや提案ができるので、データをうまく活用していきたい
aojun511
データに裏付けされた、ストーリーを意識したいと思いました。先ずは見れるデータは何があるか、見る時間も作りたい。
sugi_yoshi
抽象的ではあるが知識としては得るものはあった
torichi
データ活用の重要性について理解しているものの、切り口の説明は新鮮に感じました。