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新しい

に関する学び

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視点の切り替えは？ これまでのテーマは「生成AIを業務にどう生かすか」でしたが、今回は「生成AIをビジネスにどう生かすか」という観点から考えるため、より高い視点と広い視野が求められると実感しました。 デジタル価値発想は？ 現代のビジネスでは、「サービス価値 × デジタル化」によって新たな価値を創造することが重要です。そのため、デジタル技術の可能性を理解し、新しい着想を得る意識が必要だと学びました。既存技術の組み合わせでも発想次第で革新的な価値を生むことができ、生成AIがアイデア創出の面で大きな役割を果たすと感じています。これまで学んだ生成AIの活用法や問いかけの手法が、今回のテーマでの新たなアイデア構築に直結すると思います。 提供価値の考えは？ また、ビジネスを考える際には「誰にどんな価値を提供するのか」「どのように価値を生み出すのか」「どのように収益を得るのか」という視点が改めて重要だと感じました。デジタル化が進む現代社会では、体験価値の最適化や、データ資産・AIを活用した予測、そして収益モデルの変化など、従来の枠組みとは異なるアプローチが求められています。このような変化に迅速に対応できる企業とそうでない企業との間で、今後さらに大きな格差が生まれる可能性に強い印象を受けました。 今後の課題は？ 一方、これまで学んできた「生成AIを業務にどう生かすか」については、グループディスカッションや自分の業務への落とし込みを通じて具体的なイメージが形成されつつあります。しかし、今回の「生成AIをビジネスにどう生かすか」というテーマに関しては、まだ十分な具体像が持てず、今後の大きな課題として取り組む必要があると感じました。

データ分析の必要性を再認識 データの工夫や分析の大切さを改めて実感しました。バスケットボールの統計表が特に印象的で、私には馴染みのない分野でしたが、その表をどのように分解し、求める分析結果を導き出すかが想像できませんでした。しかし、講師の資料で〇と●に書き換えられた際、印象が全く異なり、勝敗バランスがはっきりと見えるようになりました。まさに「こういうことなんだ」と感じる瞬間でした。 多角的なデータ再検討の意義 これまで蓄積してきたデータを、曜日別・フロア別・月別・四半期別など様々な視点で再検討しました。また、資料の受け手や質問内容に応じて、それに適した成果物を作成していくことが重要だと思いました。 具体的なデータ分析の取り組み 具体的には、以下のデータを分析し、それぞれの利用率や売り上げ、クレーム、排出量、計画、比較、問い合わせ件数などについて報告します。 - オフィス全体利用率 - フロア内利用率 - カフェテリアのメニュー売り上げ - 空調クレーム - ゴミ排出量 - 社内アナウンスコンテンツ計画 - 全国各拠点比較 - メールセンターの搬出入 - 社内問い合わせ窓口件数 イシューを意識したアクション これらのレポートは各担当者から毎月提示されます。また、問題点があれば相談に来てもらうこともあります。その際には、「イシュー」を忘れずに次のアクションに進むよう、頭の体操を常にしておきたいと思います。 経営層との対話をどう深める？ 今まで経営層と話す際、緊張が先立って「うなづいて終わる」ことが多かったのですが、今後は緊張しつつも「彼らの視座から何を見ているのか」を理解し、アクションにつなげていきたいと思います。

顧客理解を深める方法は？ ターゲットとなる顧客の設定について、従来の捉え方は表面的で単純な販売先としての関係性にとどまっていた。しかし、事業によって顧客が利益を得られるような関係性を築くことで、分析の視点も変わってくるのではないだろうか。 視野を広げた競合分析の重要性 競合については必ずしも同業者だけに限らない。自社の業界内だけでなく、広い視野で競合を見つけることが重要であり、それにより事業展開の領域も広がるだろう。 実現可能性のある差別化とは？ 差別化には「実現可能性」と「持続可能性」が必要である。施策を検討する際、その場での案を採用しがちだが、より深く考えることが重要だと感じた。この姿勢は自社のチーム内にも浸透させたい。 VRIO分析で価値を再発見する VRIO分析はぜひやってみたい。中期経営計画策定時に新しい収益の柱として新規参入する業界について設定したが、事業計画を練る際にも特にValue（価値）とRarity（他で実施されていないか）は明確に設定すべきだ。従来は新商品開発などで似たような案が多かったが、事業の本当の価値を見つけ、差別化施策を展開したいと考えている。ストーリーに依存せず、分析と思考を積み重ねた上で結論を導き出す取り組みを進めたい。 新規事業計画のための分析ツールは？ 社内の新規事業計画提出の際には、まず現事業をVRIO分析で見つめ直す計画だ。フレームワークは実践することで習熟度が上がる。身の回りの業務でも3CやSWOT分析を活用して分析スキルを向上させ、自分の中の引き出しを増やしていきたい。行った作業後にはフレームワークのポイントが抑えられているか振り返り確認を行うことが重要である。

リーダーシップをどう鍛える？ リーダーシップは生まれ持ったものではなく、自身で開発できるものだと感じました。リーダーには指示型、参加型、支援型、達成志向型の4つのタイプがあり、環境やメンバーに応じて使い分けることが重要です。この機会に自分自身のリーダーシップの傾向を理解することで、状況を因数分解し、適切に使い分けられるよう努力したいと考えています。これまで何となく行っていたことが、体系的に理解できたことで、今後は実践を重ねながら反省と改善を繰り返し、精度を高めていくつもりです。 どのリーダーを選ぶ？ 私の所属する組織のメンバーは自立志向が高いため、指示するだけでなく、メンバーの経験値も考慮しながら参加型や支援型で対応したいと考えています。これにより、メンバーのリーダーシップを育成し、モチベーションの向上につなげたいです。しかし、新しいプロジェクトが進行中であることやメンバーの体調不良による組織体力の低下も踏まえ、時には指示型で対応する場面も想定されます。いずれにせよ、環境と部下の特性を踏まえ、柔軟にリーダーシップを変化させていくことが求められます。 企画でどう対応すべき？ 例えば、新しい企画を検討する際には指示型をメインにしつつ企画が軌道に乗ってきたら参加型や支援型のリーダーシップも取り入れたいと考えています。また、締め切りに余裕がある場合には、参加型でメンバーに積極的に進めてもらい、進捗状況によって指示型に切り替えるなど、臨機応変に対応することが求められます。 どう仕事を振り分ける？ 仕事が変わるタイミングでは、案件の性質やメンバーの習熟度を確認し、仕事の割り振り方や自分の関わり方を調整していきたいと考えています。

戦略フレームはどう？ 名前だけは知っていたものの、これまでの業務に戦略のフレームワークをうまく活用できていませんでした。今回改めてその概要を理解することで、特にクライアントの会社に対してもっとフレームワークを活用したいと考えるようになりました。 3CやSWOTって何？ まず、3C分析についてですが、成長市場で早期参入することは、競合がまだ強くない段階でシェアを獲得できるため有利です。そして、SWOT分析においては、脅威を機会に転じる発想も重要です。たとえば、規制は一見不利に見えることがありますが、実際には新しい成長チャンスをもたらす可能性があります。さらに、バリューチェーン分析では、付加価値の源泉を強化し、競合との差別化を図ることが重要です。 環境をどう整理する？ まずは3C分析から始め、自社や他社、そして顧客に取り巻く環境を言語化しようと考えました。また、クライアントの業務をバリューチェーン分析に当てはめてどこに最もコストがかかっているかを明確にし、それを提案に活かしたいと思っています。これらの分析をまとめ、他の人ともシェアすることでさまざまな視点を取り入れ、精度を高めたいと考えています。最終的には、各分析内容をNotionに保存し、いつでも閲覧できるようにします。 共有はどう進める？ 具体的には、新規事業の会議を進める際に、ホワイトボードなどを使って3C分析の図を描くなど、視覚的に共有しながら会議を進める予定です。また、業務が始まる前の30分を使って、学んだフレームワークを紙に書き出しながら整理する習慣をつけます。頭の中で言語化できないことに関しては、他の人にもヒアリングをして解像度を高めていきます。

自己紹介で何を感じた？ 「自己紹介」のエクササイズで、相手の自己紹介を聞いた際に自分の気持ちを意識するように指示されたことが印象に残っています。確かにこれは、商品やサービスを提供された際に顧客がどう受け止めるかという心の動きと全く同じです。個々のニーズにもよるでしょうが、私は経歴などの客観的なデータよりも、相手の話し方や温度感、表情に引き込まれる傾向があります。一方で、自分では自己紹介を比較的上手くできたと感じていましたが、実は何の根拠もなくそう思っていたことに気付き、フィードバックが重要であることを悟りました。相手がどのように受け止めたのかを把握することは、マーケティングの基本かもしれません。 コンテンツ反応を読み解く？ 自分の仕事に当てはめて考えると、提供したエンタメコンテンツがどのように受け止められているのか、その視聴時間数や視聴態度としてのフィードバックを読み解く視点が重要だと感じました。視点によって、浮き彫りになるフィードバックもあれば、埋もれてしまうものもあるでしょう。何を基準に解釈するかは感性も関わるので、感性の磨き方も学びたいと思います。 データで戦略を立てる？ 新しい職種へのチャレンジとして、まずはデータの全体像を把握することが必要です。調査方法や測定手法、マトリックスを理解し、何を成功とするのか、その基準を把握することに加え、なぜそれが成功とされるのかを考えます。また、過去の事例において、仮説と結果の差分はどの程度だったのかを知り、戦略を立てる際にどのようにデータを活用するのかを学びます。データがサポートしない新しいことにチャレンジする際は、どのように戦略を立てるのかを考えることが必要です。

データ分析の基本概念とは？ 今回の講座を通じて、データ分析のアプローチ方法や考え方を学ぶことができました。特に以下の点について多くの学びがありました。 まず、「分析とは比較である」という基本的な概念を理解しました。また、データ分析においては仮説思考が重要で、最初に仮説を立ててからデータを使ってその確からしさを確認するプロセスが大切であることを学びました。特に印象的だったのは、スポーツチームの例を通じて、単に打率ではなく得点貢献度に注目することでチームが勝つための分析方法を実践している点でした。 問題解決の枠組みは？ さらに、問題解決のアプローチ方法として、「what、where、why、how」という枠組みを学びました。また、分析の視点としてインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの五つの視点を持つことの重要性を認識しました。それぞれの視点に合わせたグラフの見せ方も習得しました。 今後の実践計画は？ これらの学びを実務に反映させるべく、現在進めているマーケットプランの中で実践していきたいと思います。具体的には、仮説思考を取り入れてロジカルにフレームワークを組み立て、その仮説をデータで証明するために正しいグラフを選び、説得力のある資料を作成します。そのために、フレームワーク、ロジカルシンキング、グラフの見せ方を再度復習しました。 9月14日から9月16日にかけての期間に、これらの復習を行いました。そして、9月中には今回習ったことを営業組織にフィードバックし、アウトプットに向けての準備を進めます。これらの知識とスキルを、日常のマーケットプラン、アカウントプラン、計数管理、CS調査に役立てていきます。

数字の活用法は？ 数字を味方にするためには、分解して解像度を上げることが重要です。数字をうまく利用することで、問題箇所を特定しやすくなります。迷った時には、とにかく手を動かすことが肝心です。 データ加工の工夫は？ まず、数字の加工に関しては、与えられたデータをそのまま使用するのではなく、自分で追加の欄を設ける工夫が必要です。仮説を持ち、どの単位で分解すると有益かを考えることがポイントです。 切り口はどう考える？ 数字を分解する際の留意点としては、切り口をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で考えることが挙げられます。一つの傾向が見えても複数の切り口で他に傾向がないか探すことが重要です。傾向が見えなくても、それはそれで意味があります。 強みと弱みは？ 営業成績の振り返りにおいては、担当者の強みや弱みを把握すること、代理店内の強みや弱みも同様に把握することが肝要です。また、品質に関しても同様に、担当者や代理店の強みと弱みを理解することが求められます。 業務分担と数値は？ 業務適正化には、月間スケジュールと週間スケジュールの策定、および業務の分担が含まれます。さらに、営業成績の振り返りでは、まずは活用していた数字が正しかったかの確認から始め、決まった期間で得られる数値を把握し、分解する項目を決定。そして、その項目をルーティンで確認することが重要です。 品質分析はどう？ 品質の振り返りにおいては、定められた数値に対して新しい切り口を模索するために時間をかけることが求められます。業務適正化では、現状の分析と必要業務の確認が中心となります。

データ分解の必要性は？ 今週の学習では以下の点について考察しました。まず、データを分解する際には、さまざまな視点からの切り口を持っておくことが重要です。データの分解方法や細かくするやり方によって、データの見方は大きく変わり、傾向や仮説が立てやすくなります。また、多面的な視点でデータを分解することも必要です。MECE（漏れなく、ダブりなく）を用いて検証することは基本ですが、さまざまな角度から分析することの重要性を感じました。さらに、データの可視化も重要であり、グラフなどを使うことで傾向の見方が大きく変わるため、積極的に用いていきたいと考えています。 業務へどう活かす？ これを自分の業務に当てはめると、以下のようになります。データを単に表にまとめるだけでなく、詳細に分解したりグラフ化することで、関連性の洗い出しに役立てられると考えます。具体的には、開発中の製品の物性データ解析を行い、改善に必要な影響因子を洗い出したり、売上と在庫のデータ推移を国やユーザーごとに解析し、仮説立てに活用したりします。また、文章データを整理し、プロセス解析と分類分けによる分析を行います。 分析に多角視点は？ データ分析や分解については、自分だけで行うのではなく、他の人にも確認をお願いし、異なる視点や着眼点を参考にして分解のバリエーションを増やすよう心がけます。データを取得する際も、従来の方法にとらわれず、「本当に必要なデータなのか」という視点を意識して行います。過去のデータとの関連性も考慮に入れ、有用なデータ取得を目指します。結果に対しては、「本当か？」といった問いを繰り返し、別の視点での傾向の可能性を確認することも重要です。

フロア移動の効果は？ 仕事では、ちょうどフロアの移動があり、新しいフロアは7階に配置され、総務や経理の部署と共に運営されています。一方、従来は社長室とコンサルタントの部屋が隣接していたため、社長やコンサルタントとの距離が近く、相談もしやすい環境でした。しかし、今回の配置変更により、両者との距離が遠くなり、移動時間がかかるため、相談しにくい状況が生じました。なお、コンサルタント側も同様の課題を抱えており、さらなる改善を望んでいるものの、予算の制約があるという現実もあります。 効率的対話の方法は？ このような状況を改善するため、オープンなコミュニケーションを促進することが求められます。具体的には、チャットツールを効果的に活用し、気になる点について積極的にフィードバックを行うとともに、共通の行動ルールを策定する取り組みが考えられます。 試行錯誤の効果は？ また、改善のスピードを上げるためには、小さな試行錯誤を重ねることが最も効果的だと感じています。最初から完璧な仕組みを求めるのではなく、実体験から得た気づきを振り返りながら、段階的に改善を試みることで、仲間の理解も深まり、現場での実践や他のチームの巻き込みも促進されると考えます。 ユーザー視点の大切さは？ さらに、ユーザー視点に立つことの重要性を再認識しました。これは単に課題を見つけ出すだけでなく、その人の感情や思考、行動パターンまでを洞察し、自分自身が体験しているかのように共感しながら整理する姿勢を意味します。問いが深まることで、新たなアイデアが生まれやすくなり、解決策も一面的ではなく、より多様なニーズに応じられるものになると実感しています。

判断基準はどう考える？ 捨てること、そして捨てるための明確な判断基準を決めることは非常に難しい課題です。特に、慣れ親しんだことは惰性で続けがちで、昔からのやり方だからと続けてしまうことが多いのです。しかし、環境の変化はむしろ捨てるための良い機会かもしれません。「餅は餅屋」という言葉があるように、選択と集中により効率を向上させることができます。新卒やキャリア採用者の新しい視点はこれらの変化に対する一つの鍵となるでしょう。 捨てる業務、見極める？ 全社や各部門では、ROAの向上が命題となっており、その中で「何を捨てるか」を意識することが重要な要素のひとつです。限られたリソースで最も効果的に収益を上げるため、次の点を検討します。まず、従来のビジネスが本当に収益性向上に寄与しているかを見直し、たとえボリュームを確保できても収益に貢献しない場合は削減や廃止を検討します。また、外部委託可能な業務についても費用対効果を詳しく検証し、アウトソースすることを考えます。そして、日常業務の“当たり前”とされる手順や慣習を再評価することが求められます。 戦略はどう組み立てる？ 来週からの出張では、この「捨てること」を基にした戦略づくりを進めます。海外拠点での収益性向上のために、捨てるべきものを特定し、最適なポートフォリオの構築に挑戦してみたいです。日常業務で当たり前だと思われているビジネスが本当に収益に貢献しているか、またはコストがかかっていないかを精査します。さらに、本当に「捨てて良いか」を多角的に検証します。そして、迷ったときは基本方針に立ち戻ることや、キャリア採用者からの意見を積極的に取り入れることが重要であると考えています。

B/Sの全体像はどう？ これまで、あまり重点的に学んでこなかったB/S（バランスシート）について、資産・負債、固定・流動、そして純資産（利益剰余金を含む）の大枠から考察し、その後、各要素の割合や経営方針・安定性について分析する方法を学びました。以前は、B/Sを見ると細部に気を取られ、大局を把握しづらいと感じることが多かったですが、全体構造を押さえることの重要性を再認識できました。 財務諸表はどう比較？ また、総合演習では、実際の企業のP/L（損益計算書）とB/Sを用いて比較検討を行いました。例えば、あるサービス提供企業同士では、価値提供の内容の違いからP/Lの構造が異なり、どこにコストがかかっているかを比較することで、各企業の経営戦略や事業モデルの違いを具体的に理解することができました。さらに、ある伝統的な重厚長大産業と、比較的新しい分野の企業とのB/Sの違いを分析することで、それぞれの経営上の特性が浮き彫りになりました。 戦略の未来はどう？ 今後は、所属する会社やそのグループ内の各社とでビジネスモデルが異なる特徴を踏まえ、PLとBSの構造の違いを比較検討しながら、提供する価値について自ら論じられる力を養いたいと考えています。経営戦略、事業戦略、技術戦略の策定には、財務分析をより具体的な提言に繋げる役割があるため、各企業の有価証券報告書やネット上の情報、さらには生成AIを活用して、継続的に財務分析に取り組んでいく予定です。加えて、財務諸表と経営戦略については多様な考え方が存在すると認識しており、今後はその点についても自由なディスカッションを行うことで、学びをより実践的な知見へと昇華させていきたいです。