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理解

に関する学び

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計画と実績はどう違う？ 年間利益構造の表を見ていると、大きな数字や計画にない項目に目がいきがちですが、計画値と実績値のギャップに注目し、どの項目がどれだけ影響しているのかを把握することが重要だと感じました。 何を見落としている？ また、これまで主体的にHowばかりを考えていた自分に気づかされました。さまざまなアイディアが出やすいからこそ、関係者全員が納得するHowを見出すためには、最初に【What】問題の明確化、次に【Where】問題箇所の特定、そして【Why】原因の分析、最後に【How】解決策の立案というステップを確実に踏むことが大切だと理解しました。 理想と現実は何が違う？ さらに、業務でKPIを設定する際に、全国平均に頼るだけでなく、「あるべき姿」と「ありたい姿」という二つの視点の違いに気づく機会がありました。現状の分析で「あるべき姿」に留まるだけではなく、自分自身が描く理想の「ありたい姿」まで意識してKPIに反映させたいと強く感じました。 KPI改善は何から？ 健康経営やエンゲージメント向上、女性活躍推進、男性育休推進といった分野では、現状分析、KPI設定、課題解決、施策の立案・実行を数値に基づいて進めることが求められます。いずれの場面でも、【What】、【Where】、【Why】の各視点で問題を正確に捉えた上で、【How】の提案を行うことが不可欠と実感しています。 具体的には、健康経営におけるKPIの見直しとして、まず現在設定しているKPIの現状を確認し、数値やグラフでギャップを明らかにしました。次に、相関するKPIの状況を把握し、どの指標が課題となっているかを明確にしました。加えて、多くのKPIの中から、進捗が思うように進んでいないものや他の進捗を阻むものを特定し、専門家の視点を参考にしながら原因を分析しました。その上で、現行のKPIが適切かどうかを再検証し、「あるべき姿」と「ありたい姿」を改めて確認しました。最後に、課題の原因に対して具体的な解決策を検討し、実行可能な施策へと落とし込むプロセスを実践しました。

戦略思考の気付きは何か？ 今週の戦略思考で一番気付かされた点は、差別化された状態をいかに維持し続けられるかという点です。あるひとつの時点で見れば、当然新製品を導入するタイミングは自社有利に働きますが、顧客課題を解決できるものであれば、競合も同様のサービスや商品を提供・追従してくる可能性が高まります。そうなると競争の均衡が生じ、価格競争に陥りやすくなります。 継続的な競争優位性はどう維持する？ 継続的な競争優位性を維持していくためには、本当の意味での自社の強みを理解し、その強みを生かす必要があります。それが製造ノウハウや技術力であるか、優れた営業スキルを持った人材か、過去に権利化された特許かもしれません。自社に関しては当然一番情報にアクセスしやすい立場にあるので、その強みをしっかりと見極め、いかに競争優位性を維持できるかをデザインしていく必要があります。デザインの見直し頻度も含めて戦略立案・推進していきたいと考えます。 自社の歴史から学ぶ方法は？ 自社の歴史を振り返り、競争優位性が保てている商品・サービスとその理由、および保てなくなってきた商品の理由をいくつかのサンプルをピックアップして分析・評価してみたいと思います。その結果、本当の意味での自社の強みを理解し、それを事業戦略立案や商品戦略策定の根拠として活用します。また、それによって関係部門の役員への説得材料としても活用したいと考えています。 来季経営戦略会議に向けた計画は？ 11月に全社役員を含む来季経営戦略会議が予定されており、そこをひとつのマイルストーンとしています。そこで戦略方針の提案を行い、承認を得るための計画は以下の通りです。 8月～9月：情報収集・分析。特に最も情報が取りやすい自社で競争優位性を保てているものの分析・評価。各種フレームワークを用いた外部環境・内部環境分析の実施とまとめ、特許情報も含む。 10月：戦略提案内容について関係部門との内容擦り合わせ。 11月：経営戦略会議での提案。 この計画を実行し、持続可能な競争優位性の確立を目指します。

具体的表現を目指す重要性とは？ ビジネスで目指したいことは、「具体的かつ易しく、わかりやすい文章で語ること」との冒頭の話を聞き、自分がしばしば「抽象的」かつ「キーワード」で説明しがちであると改めて感じました。印象的だった学びは三つです。 まず、①「三つの視」です。これが非常にわかりやすく、「あえて違う自分」を意識することが、多角的な視点で新たなアイディアを生み出す基本的な考え方だと思いました。視点、視野、視座を意識することで、制限を超えた考えを持つことができます。 ロジックツリーをどう活用する？ 次に、②ロジックツリーです。思考の偏りを防ぐための便利なツールとして、仕事以外でも様々な状況で使えると思います。ロジックツリーを構築する際にカテゴリー別に整理する作業が思う以上に楽しめました。今後も上手に活用していきたいです。 具体と抽象のキャッチボールを習得するには？ 最後に、③具体と抽象のキャッチボールです。この考え方がまだ習慣になっていない中で、次につなげる思考法がわかりやすく提供されました。②と連動するので、これを意識的に取り入れていきたいです。 グループワークを通じて、自分の思考の偏りが理解でき、他者の意見を聞くことで視野が広がりました。アウトプットの重要性を改めて実感しました。 実践的なアプローチとは？ 具体的に実践したいことが二つあります。 1. 意思決定時には、多くの関係者に納得してもらえるために「自分への批判的思考」を意識し、三つの視、とりわけ「視野」と「視座」を意識します。これにより、他者にも納得のいく説明が可能になると考えています。 2. スタッフ育成においては、自分の経験だけで指示するのではなく、相手の思考を意識しながら業務を進め、ZOOMなどを活用してスタッフの学びにつなげていきたいと考えます。異なる考え方を意識してスタッフの話を聞き、相手の視点で考えることで、目標達成へと導いていきたいです。 最後に、意思決定時には、頭の中だけで考えるのではなく、一旦書き出して言語化することを心がけます。

AIDAとAIDMAの区別は？ 「AIDA」と「AIDMA」の違いについて学んだ結果、これまで曖昧だった理解が整理されました。 AIDAの流れはどう？ AIDAモデルは、顧客が商品やサービスを購入するまでのプロセスを4つの段階で説明します。最初のAttention（注意）では、消費者が商品やサービスに興味を引かれる段階で、広告やプロモーションが効果的です。次にInterest（興味）で、消費者はさらに情報を求めます。Desire（欲求）の段階では、消費者の心に商品を手に入れたいという欲求が生まれ、最後にAction（行動）で、実際に購入に至ります。 AIDMAは何を重視？ AIDAとAIDMAの違いも明確になりました。AIDAは購買行動にフォーカスしていますが、AIDMAは購買前の心理プロセスと記憶を重視しています。AIDMAは消費者が購入に至るまでの詳細な心理プロセスを分析するために適用されます。 ダブルファネルとは？ また、「ダブルファネル」という概念についても学びました。これは、パーチェスファネルとインフルエンスファネルを組み合わせたもので、消費者の行動をより詳細に分析することができます。パーチェスファネルは、商品認知から購入までの過程を表し、インフルエンスファネルは購入後の情報発信までの過程を示します。この分析を通じて、顧客行動のボトルネックを特定することが可能です。 クリック率はどう見る？ デジタルマーケティングにおいては、クリック率やコンバージョン率の分析が非常に重要です。例えば、当社のWEBサービスのFAQメンテナンスでは、汎用性の高い回答を用意し、0件回答率とミスマッチの原因を分析しています。これにより、顧客満足度の向上を図ることができます。また、掛け合わせたデータを用いて、NPS（ネットプロモータースコア）の向上方法も模索しています。 実務にどう活かす？ これらの知識を実務に活かすことで、FAQの分析やマーケティング施策の改善に役立てていきたいと考えています。

何を学んだの？ 相手に伝わる文章を作成するために学んだこととして、印象に残った以下のポイントがあります。 理由は何かな？ まず、理由や根拠を明確にする必要があります。何かを伝えたいとき、理由や根拠は多岐にわたりますが、すべてを伝えるのではなく、相手に伝わりやすいものを選択することが重要です。相手との関係性や伝えたい理由をしっかりと考えることが大切だと思いました。 説明の順序は？ 次に、ピラミッドストラクチャーを意識して説明することが有用であると感じました。理由や根拠を選んだあとは、それをどのような順序で伝えるかが重要で、キーメッセージを最初に伝え、それを補足する内容を整理して提示することで、自分にも相手にも分かりやすい説明が可能になります。 伝え方、変えてる？ また、人材を伝える際には、その人材の業界や特徴に応じて伝え方を変えることが大切です。その理由を２つに絞って、ピラミッドストラクチャーを意識しながら説明することでより効果的に伝えることができると思いました。 会議はどう進む？ さらに、人材育成ミーティングでは、関係者それぞれの課題意識や会社のゴールを考慮し、目的を明確にして進めていくことが重要です。参加者全員の立場や役割が異なるため、互いを尊重したコミュニケーションが大切だと思います。 伝えすぎてる？ 私自身の伝え方や文章作成の特徴として、注意すべき点が２つあります。まず、理由や根拠を多く伝えすぎる傾向です。情報をたくさん伝えようとしすぎて、相手の理解が追いつかないことがあります。参加者ごとに必要な情報は異なるので、適切な情報を選んで伝えることを心がけたいです。 数値だけで十分？ そして、数値やデータを根拠にしがちな点です。クリティカルシンキングでは数値やデータの重要性が強調されていましたが、必ずしもそれが必要な情報でないこともあると気づきました。新規事業や戦略策定ではデータがない場合も多く、無理に関連の薄いデータを用いるのではなく、適切な理由や情報を選択する柔軟性が必要だと感じています。

ロジックツリーとMECEの理解を深める 今回の学びで【ロジックツリー】と【MECE】についてしっかり理解することができました。これまで漠然と理解していたものの、具体的な分析には活用していなかったため、今後の分析に役立てたいと思います。ただし、【感度の良い切り口】を選ぶことが実践では難しいと感じており、特訓が必要だと考えています。今後は、これまでの成功と失敗の分析例を見比べ、感度の良い切り口を探っていきたいと思います。 分析力を向上させるための反省点 私は構造的に物事を分解して考えることが苦手で、【ロジックツリー】や【言語化】によって頭の中で考えていたことを正確に表現できていませんでした。その結果、要因分析の精度が不足していたと反省しています。この学びを経て、より効果的な分析ができるよう努める所存です。もともと時間がかかることもありますが、繰り返し実践し、自分のものにしていきたいです。 実践によるスキルの習得 早速、【ロジックツリー】や【MECE】を日々のデータ分析業務に取り入れ、課題解決に役立てたいと思います。これまでなんとなく分析しており、【what】【where】【why】【how】を頭の中で考えながらも【可視化】や【言語化】していないことが原因で、正確性に欠けていました。恐らく、【感度の良い切り口】が間違っていた可能性もあると反省しています。今後は学んだことを実践に取り入れ、分析の精度を高めていきます。 日々の実践がスキルアップの鍵？ 日々の分析で【ロジックツリー】、【MECE】、【感度の良い切り口】を身に付けるためには、繰り返しの実践が大切です。そのために、同僚が利用している【ミニホワイトボード】を購入し、何度も書き出していくつかの切り口を見極めていこうと思います。確定したら、エクセルに【背景】【目的】【仮説】【ロジックツリー】【5W1H】をまとめ、事前に整理した資料をもとに適切なデータを見極めていきます。自分なりの考察をまとめた後は、依頼者と振り返り議論を通じて、より正確な要因分析が行えるよう努めます。

講座で何を掴んだ？ 講座を通じて「顧客志向」という重要な概念を学び、それを振り返ることで、いくつかのポイントを思い出しました。特に以下の4点は今後の業務に活かしたいと思います。 大事なポイントは？ まず、ターゲット層の重要性についてです。商品開発やマーケティングにおいて、ターゲット層のニーズや行動パターンを深く理解することは極めて重要です。次に、競合との差別化についてです。競合と差別化を図るためには独自の価値提案が必要であり、セグメンテーションも欠かせません。さらに、チャネル戦略についても考えました。商品の特性やターゲット層に合わせて最適な販売チャネルを選ぶことは重要で、マーケティングの4Pに含まれる要素です。また、行動することの大切さも学びました。毎回の授業の中で、今日からできる具体的なアクションを考え、実際に行動することで新たな気づきを得ることができました。 ライブは何を促す？ ライブ授業では意見交換を通じて忘れていた部分を思い出すことができ、講座の内容を改めて振り返る良い機会となりました。特に、リニューアルに関する質問をしましたが、それも今後の業務に活かす観点から行動に移していくつもりです。 ブランドの意義は？ ブランド理解についても自分にはまだ不足があると感じました。顧客に対して、自社やブランドとしてどのような方向を目指しているのか明確にする必要があります。これを改めて整理する機会を設け、自分が考えた商品が顧客志向に沿っているか確認したいと思います。また、チーム内でも意見をすり合わせ、方向性が間違っていないかや他の考え方がないかを深掘りしていくつもりです。 プロジェクトはどう進む？ このような取り組みの一環として、商品企画チームでブランド理解を深めるためのプロジェクトを立ち上げることにしました。顧客視点やブランド整理、プロジェクト管理の観点からも学べると期待しています。半期を目標に、プロジェクト内容とスケジュールを考え始め、まずはチームメンバーに相談することからスタートします。

本音はどう引き出す？ メンバーとの関係性やモチベーション向上のために必要なことが、少しずつ理解できてきたと感じます。ひとりひとりの本音を引き出すためには、まずコミュニケーションを重ね、相手の内面に寄り添う姿勢が大切だと思います。 実行結果を見直す？ 実行と結果の振り返りにおいては、まずメンバーに執行責任の自覚を促し、過干渉にならないよう注意する必要があります。計画通りに業務が進み、成果が出ているかを確認するとともに、予期せぬ事態や大きな変化がないかを定期的に見直すことが求められます。万が一不測の事態が発生した場合は、状況の収拾を最優先し、その後、リーダー自身の見落としや構造的な問題を認識し、具体的な改善策を検討することが重要です。 フィードバックは適切？ また、効果的なフィードバックを行うためには、メンバーが自己の業務過程と学びを言語化できるよう働きかけ、具体的な事実に基づいて評価することが必要です。良い点と改善すべき点の双方を明確に伝え、改善策は具体的な行動計画として示すことで、次の課題へと繋げることができると感じています。 動機の理解は十分？ 加えて、モチベーションは人によって異なり、社会的・金銭的・自己実現といった様々な動機があります。理論的なフレームワークを活用しながら、各メンバーの内面にある動機を理解し、個々に合ったインセンティブを提供していくことが、全体のモチベーション向上につながると考えています。 1on1はどう進める？ 会社から積極的な1on1ミーティングの実施を促されている中で、何を伝え、どのように話を進めるか悩んでいましたが、今回の学びを通じてまずは相手の話に耳を傾けることの重要性に気づきました。聞く姿勢を徹底することで、メンバーが自身の考えを整理し、賛同のもと業務を任せられる環境を整えたいと思います。今後は定期的な1on1や適時のフィードバックを通じて、相手の動機を素早く把握し、エンパワーメントの視点から振り返りと改善、そして次なる課題への取り組みを進めていくつもりです。

B/Sから見える経営の違いは？ B/Sから、資金の調達方法や運用方法によりビジネスモデルの違いが浮き彫りになることを学びました。例えば、無借金経営の場合、借入金や利息の支払いがないため一定の安心感はあるものの、十分な利益が上がらないと資金繰りが悪化し、次の成長戦略への投資が制限されるリスクがあると理解しました。（具体例として、広告宣伝費やメニュー開発費などが挙げられます。） 営業サイクルはどう理解？ また、営業サイクルについては、「仕入→製造→在庫→販売→回収」という一連の流れを再認識し、企業経営における基礎としての重要性を感じました。さらに、業種によって流動資産と固定資産の比率が異なるなど、企業ごとのビジネスモデルに基づく資産の配分の違いも理解できました。 B/Sの違いをどう捉える？ 総評として、B/Sを通じた資金調達と運用の違いの理解は非常に有益であり、無借金経営のメリットとデメリットを考慮する視点が印象的でした。また、異なる業種間でのB/Sの違いを具体的に考えることで、ビジネスモデルへの理解が一層深まったと感じています。 無借金経営のリスクは？ 今後は、無借金経営における成長戦略の制約をどのようにリスク緩和していくか、また、流動資産と固定資産の割合がビジネスにどのような影響を与えているかについて、さらに詳細な分析を進めたいと考えています。 新規事業計画をどう策定？ 新規事業戦略においては、コストや利益構造、資金調達方法について仮説を立て、しっかりとした事業計画を策定することが重要です。どこに資金を投入し、どこで費用を抑えるべきかを明確にし、場合によっては事業構造の見直しや撤退も検討する必要があります。 収益性向上の対策は？ まずは現状の把握を行い、その上でコストや利益構造の見直しを実施し、収益性の高いビジネスモデルの構築を目指します。具体的には、ステークホルダーとの業務分担や売上分配率の調整、社内のマンパワーと外注費のバランス、さらにはスキームや手数料の見直しを、今期中に実行する計画です。

比較や仮説の意義に迫る? 本教材では、比較や仮説思考の重要性を改めて確認しました。大量のデータを扱う際、数字化しグラフなどで可視化することで、情報がより明確に把握できることが示されています。 代表値はどう選ぶ? 代表値として、単純平均、荷重平均、幾何平均、そして中央値が挙げられました。それぞれ、状況に応じた使い分けが必要です。たとえば、ばらつきが大きい場合や外れ値がある場合には中央値が適している一方、成長率などの変化割合を捉えるためには幾何平均が有効です。 標準偏差を理解する? また、データのばらつきを理解するためには、標準偏差が重要な指標となります。標準偏差は、平均値との差の二乗和の平均の平方根として計算され、数値が小さいと密集、大きいとばらつきがあることがわかります。正規分布の場合、平均値から標準偏差の2倍以内に約95%のデータが収まるという2SDルールも、実感としての起こりにくさの目安となります。 グラフの効果は何? まとめとして、代表値とばらつきを用いてデータの特性を把握し、グラフなどの可視化を利用すると、非常にわかりやすく情報を整理できることが強調されていました。具体例を用いた説明は非常に効果的で、内容が実践的に応用できる点も評価されます。 荷重平均の活用は? さらに、データ可視化の具体的な利点や、実際の場面で荷重平均をどのように活用するかについて、さらに考えを深める問いが提示されています。これにより、自らの分析手法を実践的に応用する視点が求められています。 実務でどう活かす? 最後に、実務への応用例として、メンバーの時間外労働の管理が取り上げられました。労働時間が所定の範囲内に収まるよう、グラフを用いて傾向を把握する方法や、外れ値がある場合に特定の商品のデータを除外して全体の傾向を見る手法が紹介されました。また、エクセルを活用して各メンバーの代表値やばらつきを算出し、分析の特性に応じた手法が使われているかを確認することで、より実践的なデータ分析支援に繋げる取り組みが示唆されています。

平均概念は何を表す？ これまで何となく使用していた「平均」の概念が、データの代表値を示すためのものだと理解が深まりました。代表値の考え方を知ったことにより、平均以外のデータも考慮し、データの分布（ばらつき）に着目することで、より効果的な分析ができる可能性が広がりました。 データ比較はなぜ大切？ データ分析においては、他のデータと比較することでその意味合いを引き出すことが重要です。そのため、データの特徴を一つの数字に集約したり、グラフなどのビジュアル化によって視覚的に捉えたりする方法があります。 中央値とばらつきの違いは？ 数字の特徴を捉える手段には、データの中心を示す方法とデータのばらつきを示す方法の2つがあります。データの中心を示す方法としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、ばらつきを示す方法としては、標準偏差が用いられます。データのばらつきは主に正規分布に従い、正規分布では標準偏差の2倍の範囲に全体の95%が収まるという2SDルールがあることが分かっています。 なぜグラフが効果的？ データ分析のアプローチには、グラフ、数字、数式があります。特に、グラフはビジュアル化による情報伝達の手段として有効です。 どう鋭い問いを引き出す？ これまでのデータ活用では単純平均や加重平均が主に使われてきましたが、幾何平均や中央値、標準偏差を活用することで、より鋭い問いや回答が得られる可能性があります。特に、データのばらつきを分析することで、分布ごとの傾向が明らかになり、自分の製品原価分析に応用できる予感があります。 レポートで戦略を描く？ 現在、私は上半期の業績分析のレポートにおいて、売値と製造原価の比率や製品1つあたりの売上単価の分析を進めています。これまでのように平均のみを算出するのではなく、ヒストグラムなどを用いてデータのばらつきを考慮することで、価格帯ごとの相関関係も取り入れたレポートを作成し、再来週までに提出する予定です。このレポートが今後の販売戦略立案に貢献することを期待しています。

分析とは何を指す？ 分析とは「比較」のことを指します。現状を詳細に比較したり、物事を比較することで、解像度の高い理解や把握が得られます。 グラフや数値の算出方法を理解 今回の学習を通じて、具体的な分析アプローチとしてグラフや数値の算出方法について理解しました。データを算出する際には、代表的な数値（代表値）とデータの散らばり（分布）に分け、それぞれに具体的な手法が用いられます。代表値の例としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値がありますが、特に幾何平均を用いた売り上げ予測の立て方が印象に残りました。また、分布の例としては2SDルールが紹介され、大枠の範囲を考慮した上で平均値を予想する方法が理解できました。 仕事における分析意識の向上をどう図る？ ①分析のアプローチに対する仕事の意識 「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」という基本的な考え方を念頭に置き、これらに漏れがないように資料を作成したり、発言するといった意識を持ち続けます。 ②分析のアプローチに対する業務の行動 現状では単純平均を用いて比較することが多いですが、今後は分布やグラフを用いることで新たな気づきを得られるように努めます。 アプローチ方法をどう定着させる？ ⓪分析全体の把握およびアプローチ方法の定着化 学習した「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」について、自分の言葉でまとめました。まずは用語や算出方法を含めて暗記し、アプローチ方法を定着させます。 SNS戦略での分析の改善策は？ ①SNS戦略での分析の実施 現状では数値を取って把握することが主体で、十分な分析ができていません。今後は、定義に基づいた分析を実施し、比較が必要な場合には代表値や分布を用いて進めます。 データ分析の評価をどう行う？ ②データ分析に関する評価 業務上、データから戦略や仮説を立てることが多いため、データに対して視点を持ったりアプローチを探したりすることで、新たな気づきを見つけ、それを共有します。