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確認 ✕ 結果

に関する学び

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営業外収益って何？ P/L（損益計算書）の基本構造を再確認する中で、特に営業外収益と営業外費用についての理解が深まりました。営業外収益は本業以外の収入、すなわち受取利息や為替差益、配当金収入などを指し、営業外費用は支払利息や為替差損など、本業以外で発生する費用を意味します。 どうしてP/Lを読む？ また、P/Lの読み方についても学ぶことができました。大まかな売上や利益に注目し、前年との比較や売上高に対する比率、各利益の差異を見ることがポイントです。さらに、業界の平均水準や自社の目標値など、さまざまな比較対象を意識することで、より正確な判断が可能になると感じました。 本当の利益改善は？ P/Lを改善する際、単純な費用削減だけでは十分な効果が得られない場合があることも印象的でした。自社の利益の源泉、すなわち価値がどこで生まれているのか、その価値を得るためにどのような努力や費用がかかっているのかを、ストーリー仕立てで考える必要性を実感しました。 新規事業で何を感じた？ 具体的な学習プロセスとしては、まず新規事業開発の際にベンチマークとなる企業のP/Lを分析し、その企業のビジネスモデル上の価値ポイントを把握することから始めました。この経験を通して、決算書からの競合分析の手法や、実際に企業のホームページで決算書を確認する流れも身に付けることができました。 決算書の評価はどうする？ 結果として、業界やビジネスモデルごとに、ステークホルダーから高い評価を受ける決算書の特徴や、評価の際に着目するポイントについての理解が深まりました。

情報はどう整理する？ データを分析する際には、まず与えられた情報をそのまま受け取るのではなく、必要に応じて自分で欄を増やし、追加の情報を作成することが重要です。そして、その情報を視覚化し、絶対値だけでなく相対値も考慮しながらデータを評価することを心がけるべきです。 区切り方はどう決める？ 次に、データを視覚化する際には、データの区切り方によって見える情報が異なることを認識し、自分の仮説が事実かどうかを確認するためにどの単位でデータを区切るかを慎重に考える必要があります。一番重要なのは、データをさまざまな切り口から分解し、単純に受け入れるのではなく、再度丁寧に考え直す姿勢です。 分解精度はどう向上？ 業務においては、改善提案資料の根拠を示す際、日常的に発生する内容に対して、前回よりも今回、今回よりも次回と、分解の精度が向上していることを自分で確認しながら取り組むことが求められます。また、新しい運用の実施可否を判断してもらう際や、イベントのアンケート結果を分析する際、応対品質評価結果を分析する際にも、しっかりとしたデータの準備と分析が必要です。 事実確認は万全か？ 確かな事実を分析するには、必要なデータが揃っているか、十分に分解されているかを事前に確認し、その上でデータ分析を開始するようにします。これにより、ただ手元にあるデータをそのまま見るのではなく、一時停止してデータを視覚化し、仮説が事実であるかを確認することを意識します。そして、MECEなどのフレームワークを活用し、抜け漏れがないかを確認した上で結論を導き出すことを心がけます。

分析の前提は合ってる？ 「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての解説を通じて、日常の業務における暗黙の前提が見直される機会となりました。データ分析には、それぞれの経験により前提や基盤となる考え方にバラツキがあることが分かり、データを比較する目的を意識する大切さを学びました。ワーキンググループでは、積極的に意見交換を行い、メンバーからの多くの意見を参考にしつつ、自らの意見も発信できたことに感謝しています。 未来予測をどう図る？ 普段の業務では、「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての振り返りを行い、業務の流れを見直すことができました。社内のKPI達成のために、次月に向けた改善計画を策定していますが、過去の実績結果をもとにした流れだけでは未来予測が考慮されていないことに気づきました。そのため、未来予測をデータとして仮想化し、改善計画に組み込むことで、より効果的なアクションを起こしていきたいと考えています。 改善策はどう統一？ 現状では、分析後の改善アクションが各メンバーの個人裁量に委ねられていることに気づきました。この活動を通じて得たデータを元に、ベースラインを見つけることで、他の拠点や部署にも均質な業務品質を展開できる可能性があると感じています。 新たな発見はある？ 一方、メタ思考的な視点から、社内に未分析の領域があることも考えられます。これらを確認し、分析する価値が見出された場合には、新たなデータ取得の検討や仮説構築を通じて、具体的な成果を導き出す道筋を考えたいと思います。

どうしてペルソナが鍵？ 生成AIのビジネス活用支援の立場から、生成AIの利用方法について考えました。自ら生成AIをどのように活用するかを検討し、実際の運用で示された課題を把握することは可能です。しかし、利用するお客様ごとに使用シーンや前提知識、目的が異なるため、彼らに共感し課題を正しく理解するには、ペルソナをしっかり定義し、その前提条件や目的、状況を想像して整理する必要があります。 顧客役割シミュレーションは？ また、生成AIに顧客の役割を模倣してシミュレーションしてもらう手法も有効だと考えます。ペルソナで定義したユーザーとして課題を提示してもらうことで、要件定義のプロセスに新たな視点を加えることができるため、実践的な検討に大変役立ちました。 利用後の効果は何？ 実際に利用してみると、生成AIからユーザー役として現実に即した質問が提起され、単なる想像にとどまらない網羅的な事前検討ができることが確認されました。従来、ユーザーを実際に巻き込む場合、コストがかかるという課題がありましたが、生成AIを用いることで低コストで実務に近いシミュレーションが可能となり、非常に参考になりました。 今後の展望はどう？ 今後は、生成AIを活用してより具体的なユーザー視点からの課題提起やシミュレーションを実践し、顧客との共感を深める戦略に活かしていきたいと考えています。さらに、生成AIを使うことでペルソナの理解がどのように進むか、またそのシミュレーション結果をどのようにビジネス戦略に反映させるかについても、今後の課題として具体的に検討していく所存です。

P/Lの基本を理解するには？ 損益計算書（P/L）の見方や5つの利益の関係について、講義を通して自社のP/Lを確認することで、大まかな理解が進み、頭の整理ができました。特に、大まかに要点を捉える方法が大変参考になりました。また、実践演習を通じて、5つの利益に繋がる具体的な構成要素についての理解を深めることができました。 営業利益を上げる方法とは？ 特に、営業利益の数字を上げるために、安易にスタッフの削減などで販管費を下げるのではなく、week1で学んだ「顧客と提供価値」のコンセプトを意識し、顧客への提供価値の質を維持しつつ、全体を俯瞰しながら販管費を下げる方法を考えることが重要だと理解しました。 営業利益と当期純利益の要素は？ 自社の損益計算書を確認し、営業利益や当期純利益に影響を与えている要素が何かを把握することが必要です。販管費や特別損失などの内容を財務諸表作成部署へ問い合わせ、その内容の妥当性を短期間で判断できるようになりたいと思います。 決算結果の推移をどう見る？ また、半期決算の財務諸表を見ながら、5つの利益の対前期、対前年の結果がどう推移しているのか、その要因を具体的に特定し、即座に議論と改善策の検討ができるようにすることを目指しています。 財務諸表をどう活用する？ 今後、他社の財務諸表を参照しつつ、5つの利益と各項目の意味を具体的にイメージしながら取り組んでいきたいです。「決算書「分析」超入門2024 100分でわかる！」を活用して、より実践的に理解し、活用できるように努力します。

思考の偏りをどう治す？ 人が考え方に癖を持ち、その結果、無意識の条件付けで思考が制限され、範囲が狭く偏ってしまうことを再認識しました。この癖や偏りを排除するためには、頭の使い方を理解することが重要です。逆に、こうした理解がないままだと、自分の狭く偏った思考の中で否定的になることはあっても、その枠から抜け出せないという怖さも感じました。 交渉で視座をどう活かす？ 取引先との交渉時にこの理解を活用したいと考えています。我々の業界では、顧客からの価格低減要求が日常的にありますが、単に自社の利益の維持のために交渉ロジックを作るのではなく、まず顧客が価格低減を要求する背景を理解することが重要です。それが単なる慣習的な要求なのか、失注や事業撤退のリスクへの反応なのか。こうした場合、我々の考え方や取るべき対処法も変わる必要があります。相手の視点や、より広い視座を持ってクリティカルシンキングを実践することで、顧客とのより長期的で良好なビジネス関係を築けると考えています。 要求整理はどう進める？ 現在進行中の顧客からの価格低減要求への対応に、この視点を取り入れたいです。具体的には、顧客の要求の背景や目的、要求レベルや実施時期、顧客への影響、妥協可能な範囲などを相手の視点で整理することが重要です。その上で、我々の実コストの検証や総合取引量の確認、新規プロジェクトの整理も行います。さらに、相手側で不足しているかもしれない低減要求の根拠や実現可能性の確認、そして我々自身の事業環境や業界動向も踏まえて、関係者と検討し、最適な判断をしていきたいです。

分解手順を学ぶ意義は？ 分解の手順について学んだことで、ビジネスモデルの検討やプレゼン資料の作成が大いに改善されました。 効果的なビジネスモデル検討法 まず、ビジネスモデルの検討では、これまでは漠然とサプライチェーンやバリューチェーンの軸で考えていましたが、層別分解を導入することでより具体的に検討できるようになりました。この方法では全体を定義し、それをMECEに分解して視覚的に図示することで、漏れや重複が無いか確認します。具体的には、層別分解、変数分解、プロセス分解という手法を用い、それぞれの分解結果を俯瞰することで新たな発見が得られることが多々ありました。 プレゼン資料改善の鍵は？ 次に、プレゼン資料の作成についてです。全体像を定義し、それを具体的な内容に落とし込む際に、MECEの考え方をしっかりと取り入れました。その結果、伝えるべきポイントをより明確に整理することができ、聞き手にとって理解しやすいプレゼンテーションになったと感じています。 日常での分解思考の鍛え方 また、日常の中でも分解思考のクセをつけるために、通勤中に目に入る店を様々な観点で分解する練習を行っています。業態やターゲット層、営業時間、品揃えの重点など、仕事とは関係ない対象で練習することで、分解するスキルが向上しました。 分解がビジネスに与える影響とは？ 全体像を言語化し、その後視覚的に分解項目を視える化する過程を実践することで、物事を多角的に捉える力が養われました。結果として、ビジネスにおける課題解決の精度が向上したと実感しています。

メンバー任せのメリットとデメリットは？ メンバーに仕事を任せる際のメリットとデメリットを理解し、エンパワメントが適切かどうかを見極めることが重要です。任せる相手の能力や仕事の理解度、時間的余裕を十分に把握しておく必要があります。こうした理解を怠ると、期待とは異なる結果になったり、相手にとって負担が大きすぎる場合は、精神的混乱を引き起こす恐れがあります。組織や仕事に対するネガティブな感情も生まれる可能性があります。こちら側も余裕がある場面で、エンパワメントスキルを活用し、人材育成を進めていきたいです。 エンパワメント戦術とは？ 営業戦術を立てる際には、エンパワメントを活用します。これまでは、商談の手法も自分で考え、メンバーに伝えることが多かったですが、今後は目標や戦略を示した上で、メンバー自らが目標達成に向けて手法を考える機会を提供し、自発的に考え、発言する場を増やして自律性の向上を目指します。また、資料作成や他社への勉強会を任せる時は、相手の理解度を確認し、疑問や質問を解消するための対話を大切にします。不安を取り除くことで、仕事に対する前向きな姿勢を促進します。 どう意見をまとめるべきか？ 戦術会議前には、事前に考えて欲しい内容を共有し、会議で意見を発信できる準備を整えます。会議当日は少人数に分かれて意見が出やすい環境を作り、その後、意見を一つにまとめて手法を練り上げていきます。資料作成や勉強会について任せるときは、電話を使った積極的なコミュニケーションを心掛けることが重要です。（勉強会は実施日の2週間前までには必ず行います。）

戦略背後の分析は？ ワンイシューに流されるのではなく、戦略の背後にある分析内容をしっかり確認することが大切だと感じています。戦略を自ら立てる際、たとえ分析を行ったとしても、普段は経験則に基づいた判断を重視していたことを改めて実感しました。 経営と現場の視点は？ 経営者の視点で考えることは、自身の事業だけではなく、会社全体の利害を見据えるという意味で非常に重要です。しかし、実際にはその実現が難しいシーンも少なくありません。戦略を策定する際には、どの方向に向かうのか、視野が狭くなっていないかをまず意識する必要があります。明確に事業計画を立てる場面では効果的ですが、日常の小さな判断においても戦略的思考を自然に取り入れる努力が求められます。 分析に偏りは？ また、戦略の分析にフレームワークを用いると、つい「答えが存在する」という前提で都合の良い分析に偏りがちです。本当に公平な視点で分析を行うには、どのような方法が有効なのか、改めて考える必要があると感じます。 不利な判断の覚悟は？ さらに、経営者の視点での分析は重要だと理解しているものの、時には自分の部署にとって不利な判断、例えば縮小や評価の低下を伝えなければならないこともあります。部署の成果を重視すれば、モチベーションは上がるかもしれませんが、規模縮小などの判断はメンバーの業績評価に影響を及ぼし、ネガティブな結果を招くことも考えられます。経営判断であれば周囲も納得するかもしれませんが、現場でそのような判断を行うには、相当な覚悟とパワーが要求されると感じています。

ファネル分析はどう？ 問題の原因を明確にするためには、取り組みを各プロセスに分解し、それぞれのプロセスを確認することが有効です。特にファネル分析は、ユーザーの利用段階を「注目」「興味」「欲求」「行動」などのプロセスに分け、どの段階でユーザーが離脱しているかを可視化する手法です。ファネル分析には、ファネルそのもの、横棒グラフ、プロセス×ウォーターフォールなどのチャートがあります。この分析を行う際のコツとしては、顧客の行動プロセスを適切に設定し、「実数」と「比率」のバランスを重視することが挙げられます。原因を一つに特定しすぎず、ある程度方向性が決まれば仮説に基づいてABテストなどで検証し、必要があれば仮説を修正していくことも重要です。 募集プロセスはどう？ 生徒募集活動においては、「学校の存在を知る」「学校に興味を持つ」「学校説明会・個別相談会を申し込む」「実際に参加する」「出願する」「入学する」というプロセスを通じてファネル分析を行います。それぞれのプロセスでの人数の実数と比率をチャートとしてまとめ、問題があり優先して取り組むべきプロセスを特定します。 事例調査はどう？ 具体的な取り組みとしては、まずファネル分析事例を検索して、できるだけ多くの事例、特に学校法人の事例を調査します。そして、入試広報部から昨年度の生徒募集活動の各プロセスのデータを入手し、ファネル分析を行います。その際は、実数と比率の両方でチャートを作成します。最終的に、分析結果を入試広報部と共有し、問題のあるプロセスについて共通認識を持ち、改善策の検討を進めます。

仮説立ての理由は？ 問題解決にあたっては、まず４つのステップに沿って検証を進めることが大切です。特に、データを見た段階で早急な結論に飛びつくのではなく、まず仮説を立て、その仮説を検証するプロセスを欠かさないようにしましょう。データはその見せ方によって印象が変わる可能性があるため、作成者の意図に左右されずに正しく理解することが求められます。また、フレームワークを効果的に活用することで、検証漏れや盲点の発見にもつながります。 分類・比較の意味は？ 分析の基本原則としては、「分類して比較する」という手法が重要です。各データの確からしさや抜け漏れ、見逃しがないかを確認するために、データを適切に分類し、条件をそろえて比較する工夫が必要です。データをそのまま受け入れるのではなく、仮説を立てながら検証する姿勢を保ち、多様な分析フレームワークを活用することで、思い込みを排除して正確な評価が可能となります。 比較意識のポイントは？ さらに、分析の際には分けて比較することを常に意識してください。比較対象を同じ条件の下で整理することで、普段気づかない新たな視点を得ることができ、より納得のいく分析結果に繋がります。 重要ポイントとは？ 最後に、これからデータと向き合う上で絶対に忘れてはならないポイントを挙げると、まず「分けて比較する」という基本原則、次に仮説思考、そして What、Where、Why、How の４ステップに沿って考察することです。これらを意識することで、より論理的かつ的確な分析が実現できるでしょう。

キャリア形成の本質は？ キャリア形成において、個人が優先する価値観を８つのカテゴリーに分類することで、その結果を人員配置に活用できると考えます。また、リーダー自身の行動や意識がメンバーに大きく影響するという点も重要だと感じました。 変化はどう捉える？ さらに、キャリアサバイバルの考え方は今の若い世代にとって非常に大切です。転職や転属、転勤といった変化を前向きに受け入れる姿勢は、たとえ自分のキャリアに無駄や非効率に感じられる部分があっても、組織に属している間は自分を組織に合わせる作業が必要であると理解できるでしょう。 キャリアアンカー活用は？ 現状のメンバーに対しては、キャリアアンカーに関する質問を行い、それぞれのタイプを把握したいと考えています。また、新たに採用する際にもキャリアアンカーを活用し、欲しい人材の適正を確認することで、適材適所に必要な人数を効率的に配置できるのではないかと思います。 勉強会で何が生まれる？ 若手勉強会ではキャリアアンカーの質問票を配布し、調査結果をメンバー間で共有することにより、相互理解が深まり、協力しあえる関係性を築く狙いです。さらに、その結果をもとに、今後の活動にどのように活かしていくかを全員で考え、中期的な行動目標を設定する予定です。 四半期の成果はどう評価？ 最後に、四半期ごとにフォローアップを行い、成果を承認すると共に、目標と計画と結果の間に生じたギャップを洗い出し、修正すべき点を明確にして次の課題に取り組んでいくことが重要だと感じました。