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実践 ✕ 経験

に関する学び

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財務三表の基本はどうなってる？ WEEK01では、財務三表の役割や位置づけについての概要を学びました。また、事業の健全性を評価する際には、P/Lのような定点的な情報に留まらず、お金がどのように使われ、事業活動にどのように寄与しているかを把握する重要性を学びました。さらに、専門用語に先入観を持たず、楽しく学びを進める姿勢が大切であると感じました。 今後の活用はどうすれば？ この学びを踏まえ、財務三表それぞれの役割を理解することができましたので、今後は医療機関の財務状況の評価に活用していきたいと考えています。まだケーススタディの形では実践していませんが、手元にある財務諸表の各項目が今回の講義内容とどのように照らし合わせられるかを確認することで、理解を深める助けになると感じました。 各業界の特性は何か？ なお、業界や業種、さらには地域によって、同じ財務諸表からでも読み取れる特徴は異なります。例えば、私の経験では、ある地域の医療機関において、普段あまり注目されない除雪費が経費を圧迫している場合もあると感じました。受講生の皆さんとは、実務や体験を通じて感じたエピソードを共有しあい、互いに学びを深められる機会があればと思います。

無意識の偏りは？ 質問を受けた際、自分が無意識に思考の範囲を限定していることに気付きました。そして、普段行わない行動を求められたとき、自分の得意な方向に考えてしまうという講師の指摘にも納得しました。例えば、ラグビーを未経験の人が「やってみて」と言われてもすぐには上手くできないように、クリティカル・シンキングも同様であるとイメージできました。今後は、自分の偏った思考を認識し、意識的に実践して繰り返すことで、自然に批判的思考ができるよう努めていきたいと思います。 なぜ結論に至る？ また、事務リスクの未然防止策を検討する際の原因分析や仮説の検討にもこの考え方が活用できると感じました。確証バイアスにとらわれがちなので、導いた結論が本当に正しいのか、なぜその結論に至るべきなのかを深く分析するよう心掛けたいと考えています。 他者の意見は？ さらに、自分で深掘りして分析するだけでは偏った思考が反映されてしまう可能性があるため、他者の意見を聞いて他者からの思考のヒントを得る努力も必要であると思いました。すべてを自分だけで完結させないようにし、チームメンバーの協力を得ながら自身の成長につなげる意識を持つようにしていきます。

なぜ業務は記憶に残る？ 学んだ内容はすぐに忘れてしまう一方で、実際の業務で話したことはしっかり記憶に残ると感じます。この現象から、学びをただ頭に入れているだけで、まだ十分に経験として自分の中に刻み込まれていないという実感を得ました。 仕事で問いはどうする？ そこで、まずはWEEK01からの学びを改めて振り返り、今度は自分の仕事に即した問いに変えて実践してみたいと思います。単に用意された問題を解くだけではなく、日常の中で自ら問題を見つけ出し、解くというサイクルを構築する必要があると感じています。 どう論理考察すべき？ また、上司、クライアント、仲間、そして自分自身が掲げる目標に対し、日々さまざまな問いが生じています。これらの問いに対しては、イシュー、論点、根拠、ファクトのツリーを意識しながら、論理的に考察するよう努めたいと思います。 書き出し整理の極意は？ さらに、思いついたアイディアで終わらせるのではなく、関連する考えをグルーピングして抽象化し、「イシュー（問い）」が本来何であったのかを常に見直すことが大切です。頭の中だけで考えるのではなく、必ず書き出して整理する習慣を心がけるようにしています。

デジタル習得、どう考える？ ライブ授業では、デジタルの重要性とその習得がビジネススキルの一部として加わる意義について学びました。実務経験で高められる一般的なビジネススキルに対し、デジタルリテラシーは意識的に経験を積み、向上させていく必要があると感じました。また、既に高いデジタルリテラシーを持つ人材の活用も、組織全体のスキルアップには欠かせない視点です。 生成AIで何が変わる？ 生成AIに関しては、業務効率化ツールとしてだけでなく、サービスの魅力を生み出し、共有する手段として、その存在感を再認識しました。デジタル技術とデータの活用によって、言葉だけでは表現しきれない体験価値を伝えることができる点は、大変魅力的でした。 学びのポイントは？ 講座で学んだ内容を振り返ると、以下の3点を意識して実践していきたいと考えています。 実践でどう活かす？ まず、日常的に生成AIに触れ、様々な視点からの質問を通じて習慣化すること。次に、業務遂行のためのフレームワークに生成AIを取り入れること。そして、画像生成AIツールの実践を通じて、業務への応用を図ることです。これらの取り組みが、今後の成長に繋がると確信しています。

将来設計はどう見直す？ 将来の自分の姿を想像し、成長について考える重要性を痛感しました。現状、視野が限られているため、再度しっかりと将来設計を見直そうと思います。特に「戦略思考」のWEEK5で学んだ「規模の経済性」が大変勉強になりました。スケールメリット戦略の本質や、戦略が適合しない企業例を考える機会を持てたことは、とても貴重でした。 統合反発は解消できる？ 現在の部署では、規模の経済性を活用し、多店舗の統合を進めています。しかし、新たな会社の取り組みであるため、理解が得られない店舗からの反発もあります。また、個の尊重を求める声も上がっています。こうした状況において、効果性をしっかりと伝え、共感を得られるようにすることが重要だと感じました。全員が戦略的に物事を捉え、チームとしての力を発揮することで、企業は成長できると信じています。 実践経験は身についてる？ 日常の行動についても、頭の中でフレームワークを活用していこうと考えています。相手に伝えることが習慣化することは重要ですが、それに加えて実践経験も大切です。小さなことでもしっかりと自分の頭にインプットし、それをアウトプットできる状態を整えていきたいです。

4P戦略は何が違う？ 業界ごとに4P戦略の適用方法が異なることを学びました。製作業界では、Price、Place、Productの各要素は変更が難しく、Promotionのみが差別化の手段となる点に驚かされ、印象に残りました。一方、自動車業界について振り返ると、新規参入時には効果的なPromotionや顧客へのPRが重要であり、製品自体の良さがPriceの柔軟な更新につながる部分も感じられたものの、変化が限定的であるという難しさも理解できました。 演習で何が見えた？ また、実践演習ではグループごとに異なる回答が示され、様々な考え方が存在することを実感しました。間接的に親が購入し子供に贈るという新たな発想は大変刺激的であり、従来の1対1だけでなく1対1対1の図式が存在することに気づかされました。 意見集めのコツは？ こうした経験から、意見を集める際は多角的なアプローチが新たな気づきを生むと感じました。今後は、ニーズを引き出すためのインタビューにおいて、属性や人数などに注目し、多くの意見を取り入れるよう努めたいと思います。一人でニーズを把握することは難しいため、多くの協力を得ながら進めていく考えです。

問題をどう洗い出す？ 今回の学習では、まず何が問題であるかを洗い出し、その問題箇所を明確にすることの重要性を学びました。問題の原因を詳しく分析し、対策を検討・実行するプロセスや、結果から各要因を考察する点、さらに理想と現状のギャップを埋めるための工夫が大切であると実感しました。 分析手法は何か？ また、分析手法としてロジックツリーやMECE分析、さらに階層分析と変数分析の活用が有効であることを学びました。これらの手法を用いることで、データの整理がしやすくなり、効率的な分析が実現できると感じます。 実例で何を発見する？ 具体例として、交通系ICカードの決済データを利用し、加盟店やキャンペーンごとの売上分析に応用できる可能性があると考えました。売上分析においては、年代、性別、居住地、曜日などの視点で検証し、来店回数や決済金額の傾向も踏まえて全体的な分析に役立てたいと思います。 量と質のバランスは？ 最初の段階では、質よりも量を意識して経験値を積むことが重要と考えています。質も適度に保ちながら、実践を重ね、ロジックツリーやMECE分析を積極的に活用してデータ分析に取り組んでいきたいと思います。

本当に原因を掴めた？ クリティカルシンキングの動画を通して、問題が起こった際に分析せず「なんとなく」原因を特定し、「とりあえず」の解決策に飛びつくことが非効率であり生産性を下げるという点を再確認しました。 思考の見直しは？ 自分の思考偏りや思い込みに気付くとともに、WHAT、WHERE、WHY、HOWといった観点から要素を分解し、数値などの客観的データに基づいて対応策を検討する必要があると実感しています。 前例に縛られている？ また、学校内のさまざまな業務では「前例踏襲」や「経験則」に頼る場面が多いと感じています。そこで、問題解決のためには客観的データに基づき、論理的かつクリティカルに考える文化を醸成することが、今の時代にふさわしく、生徒も教員も共に多く学べる環境作りにつながると考えています。 実践はどう進める？ 学んだ知識を実践に移すことが重要です。特に、これまであまり取り組んできなかったデータをグラフで示す方法にも積極的にチャレンジしていきたいと思います。 ツールの使い方は？ さらに、ロジックツリーを日常の思考訓練のツールとして活用していくつもりです。

学びの流れは？ 実践演習を通して、What→Where→Why→Howの流れを学べた点が非常に印象的でした。実際の感想文を読むと、学んだ内容が具体的にどのように役立つかが実感でき、理解が深まったと感じました。 仮説と現実のギャップは？ また、仮説の正しさに固執せず、世の中の結果を生み出す要因が複数絡んでいるという現実に納得しました。仮説を立てた段階で行動に移すことの重要性を強く感じ、その姿勢が実務でも大切だと理解できました。 複雑な要因は何故？ さらに、複雑な要素が絡み合う中でWhyが必ずしも一つではないという点にも気付かされました。MECEに分類しながら仮説を立て、個々の要因を一つずつ検証していくプロセスは、仕事に応用するには手間がかかると感じました。しかし、説得力を持たせるためには、従来の仮説以外の理由を排除する作業が重要であることも学びました。 実務にどう生かす？ この経験からは、仮説以外の可能性をいかに排除していくかという点が、MECE思考の力に直結していると感じました。本から得たフレームワークを活用し、実際の業務で実践することで、さらに思考力を高めていけると確信しています。

初見の印象は？ 最初に資料を見たときは、どのように進めればよいか少し迷いました。なんとなく手探りで取り組んでしまった感覚がありましたが、今まであまり経験のなかった他者作成のグラフを評価するプロセスは新鮮でした。資料がわかりやすく整理されているため、自分なりに「こうしたらもっと良くなるのではないか」という意見が湧き上がったことが印象的でした。 何が共感を呼ぶ？ 資料を読み進めるうちに、自分の考えと照らし合わせて「自分が考えたことと一致している部分」や「ここは違うのでは」という疑問が次々と浮かび、設問に対して主体的に取り組むことができました。問いかけから議論を始める流れが、学習を楽しくする大きな要因となりました。 問いで業務改善？ また、「問い」から始める、意識し続ける、そして共有するという考え方は、仕事の場面でミスが発生した際に問題点の発見や改善策の策定に役立つと感じました。経営者の視点を持つことは簡単ではありませんが、まずはこの基本的な考え方から実践してみようと思います。今いる部署でも、小さな「問い」を見つけることから着手し、その視点が業務改善に繋がることを期待しています。

仮説はどう考える？ 仮説を立てる際には、ただ闇雲に考えを巡らせるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークを有効に活用することを学びました。その上で、仮説は複数立てることが重要であると感じています。 本当に必要なデータは？ また、データ収集に関しては、まず既存のデータを検討し、不足している情報がある場合に新たなデータを集める必要があると理解しました。立てた仮説に都合の良いデータだけを選ぶと説得力が欠けるため、注意深くバランスをとることが求められます。 問題の原因は何か？ さらに、業務における障害分析では、問題の解決に向けた仮説の立案が主な目的となります。現状で行っている真因分析とも連動し、What、Where、Why、Howのプロセスを意識して問題を深く掘り下げることが必要だと感じました。 実践で学ぶヒントは？ 実際、日々発生する障害や事象について原因を深掘りし、複数の仮説を検討する癖をつけることで、経験を積んでいきたいと思います。ただし、データ収集の方法には工夫が必要であり、過去の事例をカテゴリー分けするなど、データを整理・加工する手法の改善が求められると考えています。

リーダーシップって何？ リーダーシップは、単なる能力ではなく、現象であり、経験によって伸ばすことができます。特に行動がリーダーシップの根幹となり、行動＝能力×経験という考えのもと、誰もが模倣できる一方で、その効果は個人の性質に依存する点が特徴です。期限を設けた進捗管理もまた、行動を促進する上で重要な役割を果たします。 目標はどう考える？ また、様々な価値観が交じる集団においては、まず明確な目標を定め、その達成のための道筋を考え、共有することが求められます。加えて、適切なタイミングで報連相を意識し、進捗報告を行いながら、仕事の期限を指示と同時に設定することで、タスクの達成へ向けた動きを確実なものとします。期限設定の際には、実際に取り掛かる人のレベルや理解度を十分に確認することが重要です。 期限はどう伝える？ 日々の業務の中では、店舗の従業員のタイムスケジュール管理を徹底しています。今一度意識したいのは、必ず期限を伝えることです。タスクが完了した際には、すぐに次の依頼事項を用意し、もし期限内に完了しない場合は、フォローアップや再設定を行うことで、仕事の流れをスムーズに維持しています。