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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データ活用は現在あらゆる企業で行われておりますが、データ分析は専門家だけの仕事ではありません。 本コースでは、勘と経験に頼る従来の意思決定から脱却し、データに基づく意思決定のための“思考法”「アナリティカルシンキング」の概略を解説致します。
コース情報eラーニング(標準コース)

対象者

・データ活用やデータ分析に興味のある方
・データ分析を行いたいが、どのように始めたらよいか分からない方

学習目標

・アナリティカルシンキングの概要を理解する
・データ活用の必要性・重要性を理解する
・データを活用した思考法の勘所を理解する

カリキュラム

  • 1:これまでの意思決定に見られる罠
    動画数 1本 4分
  • 2:これまでの意思決定に見られる罠(解説)
    動画数 1本 2分
  • 3:意思決定アプローチの変化
    動画数 1本 5分
  • 4:アナリティカルシンキングとは
    動画数 1本 4分
  • 5:実践する上での重要ポイント
    動画数 3本 9分
  • 6:まとめ
    動画数 1本 3分
  • 確認テスト(AI時代に必須の思考法 「アナリティカルシンキング®」)
    問題数 5問

講師プロフィール

本島 侑
株式会社セレブレイン HR Tech Unit コンサルタント
大手デジタル広告代理店に入社。

人事採用担当として新卒採用/中途採用に携わる。

人員計画の策定、新卒、中途問わず幅広い職種の採用に携わり実績を積む。

また優秀人材獲得のため、人材データを用いた採用活動も主導した。


セレブレインに入社後はこれまで培った事業会社での人事業務経験を活かし、HRテクノロジーの活用推進や、現場、経営の視点に立った人事コンサルタントとして業務を遂行している。

 

【アナリティカルシンキング 集合型トレーニング】

受講者の評価

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3.7(2716件の評価)
受講者コメント(473件)
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  • すべて数値で検証して思考することの重要性を学びました。 昭和生まれのおじさんにとっては、目からうろこの内容でした。 今までは、気合と根性、そして感覚というか風の向きを感じ取って成果を出してきましたが、これからは数値で検証して行動していきます。 最後にでてきた、数値結果をうのみにしないという言葉に救われました。 講師の方の言葉が胸に刺さりました。
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  • 自分の仮説からではなく、データを元に仮説を作ることにします。大学の卒論を書く時に知りたかった内容でした…!
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  • ●これまでの意思決定に見られる罠 データ活用した意思決定には誤った判断をしてしまう可能性がある ●アナリティカルシンキングとは 機械学習などのデータサイエンスを用いてビジネス上の意思決定を行うためのアプローチ ●実践する上での重要ポイント 成果を数値化する 仮設を立てる順番に注意する 結果を鵜呑みにしない
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  • アナリティカルシンキングについて学びがありました。
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  • 今後は、アナリティクスシンキングと同時に経営力も大事だと感じました。 問いを立てることや、見立てるなどを組み合わせるとデータの活用が効率的になると感じました。
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  • 大量のデータを手に入れることができる現在、 そのデータをもとに仮説を立てることが重要と感じた。
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  • よくわかった
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  • 非常に分かりやすい内容だった。 日々の営業活動において自分の追っている数値が追いかけられていない場合にこういった仮説を立てずにデータで考えていくことも大切だと感じた。
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  • 【学び】 ・仮説探索型アプローチが今後重要になってくる 今まで無意識に仮説を検証するためにデータを使っていたので これからは仮説を立てる前に多面的にデータ分析を行い、 誤った意思決定をしない様アナリティカルシンキングを身につける。
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  • 結果を鵜呑みにはしてはいけない。データの背景をしっかり捉えることが重要だと感じた。
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学習時間の目安 40分
レッスン数 7
動画数 8
動画の総時間 27分
問題の総数 5
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