(26ページ目)

活用 ✕ 方法

に関する学び

---

書くことで思考力を鍛えられる？ 「言葉を書くこと」自体が思考力を鍛えることに繋がることを学びました。具体的には、①言葉の選択、②順序の整理、③概念の整理が必要だと感じました。 相手に伝わる言葉遣いとは？ 言葉を書く際には、主語と述語を強く意識することが大切です。日本語の特性上、主語や述語がなくても言いたいことが相手に伝わりやすいですが、それでも相手が内容を理解するために労力をかけている可能性があります。したがって、相手の立場に立って丁寧な言葉で伝えることが重要だと学びました。 文章コミュニケーションの増加 仕事の中では、電話よりも文章でコミュニケーションを取る機会が増えています。これにより、文章にする機会が過去に比べて大幅に増加しました。 より伝わる文章作成のポイント 今後、より伝わりやすい文章を作成するためには工夫を怠らず、次の点に注意します。 ・社内チャットを利用する際には、送信前に主語と述語が入っている文章かどうかをチェックします。 ・資料作成時には、相手を想像し、短く端的に伝える書き方を意識します。 ・報告や連絡、相談時には、思いついたまま言葉を発さず、まずピラミッドストラクチャーの図をイメージすることが大事です。具体的には、伝えたい明確な理由を最初に考え、根拠に繋がる事象を複数思い浮かべます。 ・言葉を発する直前には論理を整理し、ピラミッドストラクチャーを頭でイメージしてから言葉を発します。 ・文章生成時には、業務連絡や上司への業務進捗の報告など、あらゆる場面で「伝わる」を意識し、長文になりそうな場合はマークダウン形式を活用します。 提案方法を実践するには？ これらの方法を実践し、伝わりやすいコミュニケーションを目指します。

自問自答する意味は？ クリティカルシンキングでは、知識を実務に活かすための思考力を磨くことが重視されています。瞬発力と持久力を合わせ持つ必要があり、自分の考えには必ず偏りが生じ、無意識のうちに制約を設けてしまうため、常に自問自答する姿勢が求められます。 思考の幅を広げる秘訣は？ また、視点、視座、視野という３つのアプローチを通じて思考の幅を広げることが重要だと学びました。頭の中でロジックツリーを効果的に活用し、MECEの原則に基づいて情報を整理する方法も実践しました。帰納と演繹を用いることで、抽象的な概念と具体的な事例を行き来するトレーニングが、主観から客観へとシフトするきっかけとなります。 動画学習の問いかけは？ さらに、動画学習では３つの基本姿勢が紹介されました。常に目的を意識すること、誰にでも思考のクセが存在するという前提を持つこと、そして絶えず問い続けることです。「だから何？」「なぜ？」「本当に？」と自分に問いかけ、思考を言語化し、経験を教訓へと変えるプロセスが、基礎となるコミュニケーション力と問題解決力を養うと理解しました。 論理表現をどう磨くか？ 実践面では、経営会議でのプレゼンテーションや、上司との議論、部門・部下への意見のブレークダウンの際に、瞬発力と持久力を兼ね備えた論理的な表現が求められています。そのため、日々、自分の考えに偏りがあることを認識し、自己批判の視点を持って反復トレーニングに取り組む必要性を感じています。 仲間と意見交換は？ しかし、持久力や論理展開力を瞬発的に実践する感覚や、成長を実感する体験は、まだ十分に得られていません。この点について、同じ課題に取り組む仲間たちと意見交換ができればと考えています。

カフェの価値をどう捉える？ 今週は、あるカフェの業態や価値提供をテーマに、P/L（損益計算書）の構造を実感しながら学ぶことができました。各費用がどの勘定科目に分類されるのかを考える過程で、売上、原価、販管費、そして営業利益といった要素がどのようにつながっているのかを具体的に理解できました。また、単なるコスト削減が必ずしも利益向上に結びつかず、顧客が求める価値を損なう可能性もあるという重要な視点に気づくことができました。つまり、費用削減自体が目的ではなく、提供する価値を維持・向上させるための経営判断として捉えることの大切さを学びました。 数字で業務とどう繋げる？ 私の業務はデジタルマーケティングとプラットフォーム運用が中心で、普段はROI、CVR、MAU、広告効果といったマーケティング指標を使って判断しています。このため、会計上の費用分類や損益構造と直接つながりにくい面がありましたが、固定費・変動費という視点で費用を整理し、投資効果を損益計算書の観点から捉える考え方は、今後の意思決定の精度向上に非常に有効だと感じました。今後は、ベンダー契約やプラットフォーム更新の際に、見積内容を費用構造の観点から分析し、財務部門と共通の言語で議論できるように努めたいと思います。完璧な会計スキルを追求するのではなく、数字で物事を考える習慣を身につけ、段階的にP/Lの視点を業務に取り入れていくことが、今回の学びの最も実践的な成果だと考えています。 他部署の事例はどう見る？ また、経理や生産部門以外で、P/Lの数字分析を業務に活用している、またはこれから取り入れようとしている方がいらっしゃれば、どのような方法で実践されているのか、具体的な事例や工夫についてお話を伺えればと思います。

仮説はどこから始まる？ ■仮説を立てる 仮説を立てる際には、まず3C分析や4P分析などのフレームワークを活用し、幅広い視点で考えることが効果的です。複数の仮説を挙げ、これらの中から絞り込むことで、反論や別の可能性を排除できるように意識することが大切です。また、意図的に役割や網羅性を持たせることもポイントとなります。 検証はどう行う？ ■仮説を検証する 仮説を検証する際は、比較の指標として平均や標準偏差などのデータ評価の手法を選ぶとよいでしょう。加えて、データ収集の際には「誰に」「どのように聞くか」に十分注意し、有力な仮説の検証に加えて、他の仮説が成立しないことを示すデータも集める必要があります。 仮説の違いは何？ ■仮説の分類と意義 仮説には「結論の仮説」と「問題の仮説」の2種類があります。複数の仮説を立てることで、検証マインドや説得力が向上し、関心や問題意識が高まるだけでなく、物事のスピードや行動の精度も向上することが期待されます。 最初は何から進める？ 仮説が求められた場合、最初にどこから取り組めばよいかわからなくなることがありますが、その際はフレームワークを活用するのが良いと考えています。実際、過去には「クロスセルで自社商品と相性のよい商品は何か？」や「価格変更による影響」を検討した経験があります。似たような課題に対しても、あらゆる仮説を立てたうえでロジックツリーに当てはめ、優先度を決めながら、時間をかけて分析すべき事項を整理していきたいと思います。 有力仮説はどう選ぶ？ どのように客観的な仮説を複数挙げるか、また有力な仮説に偏りが生じた場合にはどのように対応すればよいかについて、具体的な方法を検討したいと考えています。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

正解はどこにある？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定するのはほぼ不可能です。ひとつの「正解」を求めるのではなく、さまざまな手法を試す中で気づくポイントがあると感じます。具体的には、What、Where、Whyの順に仮説を絞り込み、Howで実践するというステップを何度も繰り返すことが重要です。 根拠は見えますか？ 原因を追及するためには、まず業務や問題をプロセスごとに分解すること。そして、考えられる複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込む作業を行うことで、データに基づいた分析を進め、問題解決の精度を高めていきます。さらに、仮説を試しながらデータを収集し、結果を組み合わせてより良い解決策に導く方法が有効だと考えています。 実践の鍵は何？ この考えをもとに、まずは自分自身の業務を一つのプロジェクトとして見立て、実践してみることにしました。具体的には、例に挙げられていた通り、残業時間を削減する取り組みから始めるつもりです。私の業務は3月から徐々に繁忙期に入り、5～6月がピーク。今回は複数の新規プロジェクトも同時進行しているため、学んだ知識を実際に試し、可能であれば周囲のメンバーも巻き込むことを目標としています。 朝の時間は有効？ また、グループワークの際にも公言した朝の時間の有効活用を、具体的な行動計画として取り入れていこうと思います。早く出社するとつい業務に取りかかってしまいがちですが、少なくとも30分はこの計画に充てるよう心がけます。これまでなかなか実践できずにいたのですが、今週から出社時はカフェで、在宅時は始業前に、徐々にルーティンを整えつつあります。これからは、朝の時間をうまく活用し、残業削減プロジェクトを推進していく所存です。

講座受講の本当の意味は？ 今回の講座を受講する理由は、経営戦略の学びが自身の業務にも深く関係している点です。特に、顧客にとって価値があり、選ばれるための差別化が重要な視点だと感じています。 差別化の本質は何？ これまで「差別化をしたい、考えたい」とよく思っていましたが、具体的に深掘りする方法が分からず、また「真似されるな」と主張していたものの、真似されるものはそもそも差別化とは呼べないと気付きました。加えて、差別化を実現するにあたり自社の強みを意識する中で、真似できないソフト面が今の組織の大きな強みであると認識し、これを大切にしていきたいと考えています。 VRIOを活かす秘訣は？ また、VRIOの考え方が非常にわかりやすかったため、さっそく現業務に活用したいと思います。自分の事業内容の見直しの際に、特に情報配信やイベントでの差別化の方向性を模索していたため、学んだ内容が具体的なヒントとなります。さらに、女性対象に情報配信や起業家支援を行う事業でも、企画から実施、告知、集客に至る各段階で役立つと感じました。 集客はどう取り戻す？ 近年、SNSの台頭などで仕事の依頼が減少し、売上が低下しているため、改めてフレームワークを活用し、独自のサービスを打ち出す必要性を感じています。そこで、まずスタッフミーティングで集客に関する概要を伝え、各自に「なぜ集客が必要か、どのような手段が考えられるか」を宿題として考えてもらいます。 実践後に何を考える？ その後、スタッフ全員で実際のワークを行い、まとめた内容を可視化して、とりあえず実践に移します。実践した後は反省点を振り返り、改善に努める予定です。具体的なテーマとしては、夏休みイベントを取り上げています。

差別化の学びは何？ 差別化を考える際に特に印象に残った学びを紹介します。 フレームワークは何で？ まず、フレームワークを用いることの重要性を挙げます。マクロからミクロまでの広い視野で細かく分析するには、フレームワークが欠かせません。フレームワークを使用することで、見落としを防ぎ、思考のバイアスを取り除き、新たな気づきを得ることができます。 顧客視点はどう？ 次に、顧客視点で考えることの重要性です。競合が行っていないことに目を向けがちですが、顧客が喜ぶような差別化をしなければ成功しません。顧客のニーズを何度も考え抜く粘り強さが必要です。 模倣防止は可能？ さらに、他社に模倣されない施策を講じることが求められます。すぐに模倣されてしまう施策は、あっという間にコモディティ化してしまい意味がありません。自社独自かつ模倣が困難で、長期的な継続が可能な施策を打ち出すことが重要です。 過去とどう向き合う？ バックオフィスにおいては、競合との差別化ではなく、自分たちの過去との差別化を考える必要があります。業務効率や業務品質、過去のクレームなどを分析して課題や実績を洗い出します。顧客から直接ニーズを得たり、現状のリソースから実現可能な施策を考えたりします。そして、その実現に向け、皆で話し合いながら意思決定を行い、実施内容を検討します。集合知の活用が鍵となります。 実践はどう進める？ 具体的な実践例としては、業務上フレームワークを使う機会が少ない場合でも、適切な場面では必ずフレームワークを活用し、自己の視座を広げる努力をします。また、同じ部署の仲間を競合と捉え、自分にしかできないことで自身を差別化することも一つの方法です。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

どう成長体験を感じた？ ライブ授業を受講することで、初回の自分と比べ、問題解決のステップをどのように構築すべきかを未熟ながらもイメージできるようになり、成長を実感しました。講座全体を振り返る中で、自分が何を学んだのかを再認識し、理想の姿を描いたうえで現状とのギャップを把握しました。このプロセスにより、問題解決のステップを具体的に理解し、自己成長にも応用できるという確信を得ることができました。 業務目的は明確か？ 原価登録業務の効率化と適正な登録タイミングの実現に向けて、改善すべき点を明確にしようと考えています。まずは、業務の目的をはっきりと認識することが重要です。自分が担当している業務だけでなく、関係全体の目的や役割を確認し、現状の状態を数値などで正確に捉えるよう努めます。その上で、目的に沿った理想の業務フローを描き、現状とのギャップを明確にすることが不可欠です。 どんな対応が必要？ これを実現するために、業務フローを細かく分解し、各工程を前のステップと比較しながら問題箇所を特定します。そして、どのような対応が必要か仮説を立て、検証を進める計画です。業務の目的を達成できるフローを構築するため、必要なデータの取得方法や精度についても、関係者と十分に議論しながら取り組むことが大切だと感じています。 データ分析は適切か？ また、データを収集する際には、盲目的に数値を追い求めるのではなく、あらかじめ立てた仮説に基づいて精査する必要があります。複数のフレームワークを活用しながら仮説を検証することで、思い込みによる誤った方向性に陥らないよう注意しています。こうしたプロセス全体が、業務上の問題を解決し、登録業務の効率化に大きく寄与すると考えています。

BSとPLの連動をどう捉える？ BSとPLがどのように連動しているのか、改めて理解することができました。具体的には、PLの当期純利益がBS上の純資産（内部留保や利益剰余金）に反映され、株主から見ると「その会社に預けたお金が1年間で増えたのか減ったのか」という結果となる点が新鮮でした。 BS各部のバランスは？ また、BSの見方については、まず流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産という5つのパーツを比較し、全体のバランスを把握することが基本であると学びました。左側では資金をどのように有効活用しているか（何に使い、何が増えているか）を、右側では倒産リスク（借入額の多さ、支払い能力、負債が純資産に対してどうなのか）を確認するという考え方が非常に論理的でした。具体的には、流動資産と流動負債の大小関係や、流動資産と固定資産のバランス、さらには純資産に占める固定資産の割合がそれぞれの企業の安全性を示す指標となるという点が特に印象に残りました。 減価償却の仕組みは？ さらに、減価償却についても、購入時にはPLに反映せずBSに資産として計上し、その後は毎年「減価償却費」としてPLに計上される仕組みになっていることが理解でき、実務でも確実に役立ちそうだと感じました。 決算書活用のヒントは？ 最後に、実際の経営相談の現場では、公開されている企業の決算書を自主練習の材料として活用することで、PLとBSから読み取れる情報や提案の幅を広げる手段として有効に働くと実感しました。BSの各パーツを比較して、ある条件ならこういった指標になる、といった具体的な分析方法をさらに学びたいという思いが強まり、分かりやすい解説書などがあればぜひ参考にしたいと感じています。

問題解決ステップの理解をどう深める？ 問題解決の４つのステップについて学んだ中で、特にWhy（原因分析）とHow（解決方法の立案）、そしてその手法としてABテストについて理解が深まった。ABテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コスト・低工数・低リスクで実行可能なため、非常に活用しやすい。実施の際には、目的設定、改善ポイントの仮説設計（何でも変えるのではなく、意図を持って比較しやすくする）、実行（十分なデータ量を確保）、結果検証の流れが効果的である。ただし、Web広告の場合には時間帯や曜日、プラットフォームなど他の条件が異ならないように注意が必要だ。 ABテストで問題解決の精度を高めるには？ さらに、ABテストは「データ分析を通じて問題解決の精度を高める（Check）」と「仮説を試しながらデータを収集し、よりよい問題解決につなげる（Act）」を迅速に行うことができるため、非常に効率的だ。 例えば、メルマガでイベント告知を行う際にABテストを活用すれば、それぞれ訴求する内容を変えて、どの訴求ポイントが効果的かを検証することができる。しかし、解決案をひとつに絞るのは良くないので、SNS投稿など別のアプローチも併用して検証する必要があるだろう。 問題解決の全体像を把握するには？ これまで、ランディングページ（LP）作成や広告を打つ際、一度行ったABテストの結果に満足して長期間使用していたことを反省。常に仮説を持ち、様々な角度から検証して改善していくことが必要だと感じた。また、問題解決の４つのステップ（What→Where→Why→How）の順番を意識し、単に解決策を考えるだけでなく、その全体像を把握することにリソースを費やすことを心がけたい。