新作17年2月

2017年3月新作研修
(2017年2月開発)

新作17年2月

時代の変化を先取りするインソースの新作研修

  • 働き方改革(生産性向上・AI)分野

    5本

  • イノベーション分野

    2本

  • キャリア分野

    2本

  • ホスピタリティ分野

    2本

  • プレゼンテーション分野

    2本

  • リスクマネジメント分野

    2本

  • ダイバーシティ分野

    2本

  • 採用関連分野

    1本

  • 管理職向け分野

    1本

  • 評価者分野

    1本

  • 新人・若手向け分野

    1本

  • 営業分野

    1本

  • ハラスメント分野

    1本

  • クレーム対応分野

    1本

  • OJT関連分野

    1本

<働き方改革(生産性向上・AI)分野>
個人・リーダーの生産性向上、短時間勤務、AI

 労働人口の減少に伴い、労働生産性の向上や子育て・介護と仕事の両立といった「働き方改革」に社会全体として取り組む必要が出てきました。当社では、この「働き方改革」に対し、様々な角度から焦点を当てた研修を開発いたしました。

①個人の生産性をあげる
 他社事例の問題点・改善点を考えたうえで、自社でどのように生産性をあげていくかを具体的に考えていただきます。

②リーダーとして、チーム全体の生産性をあげる
 限られた時間内でチーム全体の生産性をあげるためには、リーダーがいかに業務配分を間違わずに采配をふるうことができるかどうかが重要です。本研修では、自部署のメンバーの能力に合わせて、どのような仕事を割り振るかを具体的に考えていただきます。

③短時間勤務での働き方を考える
 短時間で成果を出せる人材になるためには、「プランニング」、「コミュニケーション」、そして「仕事の見える化」が重要です。本研修は、その要点を凝縮し半日間で学んでいただきます。

④人工知能を活用して生産性をあげる
 生産性向上のため、オフィスワークにおいて人工知能(AI)が普及することが予想されます。本研修では、機械学習分野で使われる頻度の高いPython言語の基本文法とその実践方法を学んでいただきます。

<イノベーション分野>ラテラルシンキング、AI

 移り変わりの激しい現代においては、前例踏襲ではなく常に新しいものを生み出していくことが求められます。当社では新しいものを生み出す発想力を高めていただくため、「ラテラルシンキング」と「人工知能(AI)」という2種類の方法を使った研修を開発いたしました。

<採用関連分野>ミスマッチの防止

 ミスマッチによって新入社員が早期退職してしまうと、労力をかけて行った採用活動が無意味なものとなってしまい、組織に大きな損失を与えてしまいます。また、一般的に見ると優秀な人材であっても、自組織で活躍するとは限りません。

 当社では、自組織で活躍できる人材を「ビジネス思考力テスト」を用いて冷静に判断し、採用のミスマッチを防ぐためのノウハウを学ぶ研修を開発いたしました。

<評価者分野>

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新作研修 開発数

2017年8月には 15 件の研修を開発いたしました

※1ヵ月間における自社開発の研修数

最新研修一覧
部下指導力強化研修 怒りのマネジメントの手法を身につける(半日間)
管理職研修 「仕組み作り」で実現させる生産性向上編(1日間)
人を動かすコミュニケーション研修 キーパーソンへ働きかける編(1日間)
管理責任者向けハードクレーム対応研修 招かれざるお客さまへの対応の仕方(1日間)
説明力向上研修 管理職が遭遇する、タフな状況での説明力を鍛える編(1日間)
イノベーション創造ワークショップ(人工知能×ものづくり研修)(2日間)
営業基礎研修 飛び込み営業の基本スキルを習得する(1日間)
次世代経営者養成研修 採用の仕方、人材育成、組織作り(半日間)
被評価者研修 来期へつなげる振り返り編(半日間)
ビジネスモデル企画研修(1日間)

インソースの年間実績
  • 実施回数※1
    • 16,248
  • 企業内研修
  • 11,123回
  • 公開講座
  • 4,997回
  • お取引先数※2
    • 19,133
  • 受講者数※1
    • 38.6万
  • 内容評価※3
  • 大変理解できた
    理解できた
  • 講師評価※3
  • 大変良かった
    良かった

※1 2016年4月~2017年3月

※2 2003年6月から2017年3月までに当社サービスをご利用いただいたお取引先累計

※3 2016年4月~2017年3月
当社書式での受講者アンケートより集計

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※上記受講者数は2016年4月~2017年3月の数値です。

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