AI時代に必須の思考法　「アナリティカルシンキング®」

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• 今までは勘や経験から判断することが多かったため、勉強になりました。販管は特にAIにこれから負けないようにしていかなければならないので、今回学んだことを活かしAIに負けない人材になりたいです。

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• 1.本コースから学んだことについて まさに現在実践中の内容であった。感覚値で語られているものを可視化（数値化）し積み重ねていき定量的にし、客観的に捉えられるように分析できる土台作りが必要。 2.本コースを受講して、今後どのように仕事へ活かしていきたいか 全てを数字で語り必要、不必要を判断できる土台作りが必須。かつ目的に寄与する因子を明確にして「〇〇をすると△△となり■■％の目標に到達する」という方程式のようにプロセスを示すことが基本になるように、まずはデータの土台を構築する。

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• アナリティカルシンキングの意味を理解できた。

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• 昔から仮設検証してビジネスを進める手法は用いられてきたが、情報社会の進展でより科学的に迅速に仮設探索型アプローチ・アナリティカルシンキングによる意思決定が可能となり、生産性の向上やダイナミックかつ緻密なビジネスを展開できる遡上ができていることが理解できた。

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• 仮説検証型を主にデータのとり方を考える癖がついており、今回仮説探索型の講座を受けたことで異なった可能性に気づくことができました。日々の業務の中ではスピード重視で仮説設定⇒裏付けデータの取得となりがちですが、可能性を狭めていることを理解できましたため、時間を確保できる範囲で仮説探索型のデータ取得や分析に力を入れていこうと思います。

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• 多面的に判断する上で、非常に重要だと感じました。 あらかじめ仮説を立てるのではなく、データから状況を判断していきたいと思います。

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• 難しい内容でした。 仮説を立てるタイミングによって大きく最終的な結果も変わりそうだなと感じました。

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• アナリティカルシンキングの内容を知らなかったので、受講できて良かったです。 内容は難しく感じましたが、分析力が高まるのであれば、業務の効率化をはかる際に使用できればと思いました。

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• 理論の説明はとてもわかりやすかったのですが、テストの最後の問題にもあった正しいか正しくないかの判断は少し難しかったです。 無理やり関係があるとこじつけているものは疑いますが、この説が正しいと提示されてしまうと深く考えずに鵜呑みにしてしまう癖があるので一歩踏み込んで関係性を考えなければならないと思いました。

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• 現在必要とされる数値に基づく判断の話がされておりよかったです。