戦略思考入門

ビジネス効率を左右するシナジーの真実

経済性の理解は十分? 規模の経済や不経済、範囲の経済、ネットワーク効果といった概念を正しく理解することは、事業経済性のメカニズムやビジネス法則を誤らないために必要です。特に、指数関数的に変化する現代では、テクノロジーがキーワードとなり、迅速な対応が競争の基盤となっています。 シナジーは本当に有効? 学んだことの一つに、「シナジーは本当にあるのか」という点があります。既存の資源を活用して効率的にビジネス展開を行うことが一般的ですが、その方法が本当に効果的なのか、既存資源が競争優位性として本当に機能しているのかを慎重に分析する必要があります。シナジーが逆に非効率的になることもあるからです。 部署異動は効果ある? 自社業務に当てはめて考えると、社内異動が範囲の経済に関連するのかという疑問が生じます。現在所属している技術部から、将来的にマーケティングや営業など他の部署への異動を考慮していますが、過去の知見や経験を新しい部署に活かすことでシナジー効果が本当に生まれるかという点について考えたいです。これをどのように分析し、判断すべきなのかを検討しています。 兼任制は効率化? また、組織内で兼任制を採用しており、ISO監査やプロジェクト管理、営業活動を行っていますが、規模の経済性から見るとこの方針が適切かどうかも重要な検討事項です。このようなことも鵜呑みにせず、メリットとデメリットをしっかり整理し、分析する習慣を持つことが大切です。指数関数的に変化する時代において、判断に迷う場合はまず行動を起こし、やりながら調整しつつスピードを出すことも求められていると感じます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

実践から学ぶリーダーの道

状況に合わせるリーダーとは? パス・ゴール理論では、環境要因(どんな仕事か)と適合要因(どんな相手か)を踏まえて、状況に応じた4つのスタイルを使い分けることが求められます。実際に、年次の高いメンバーに対しては、目標達成のための動機付けを重視し達成思考型を選ぶ傾向にあると感じました。逆に、経験値が不足している場合でも指示型を十分に活用しないため、年次の低いメンバーに対しては、ついつい指示型に偏ってしまいがちだという課題に気づきました。この認識を踏まえ、状況に合わせた最適なリーダー行動をとる必要があると考えています。 バランス意識は何が大切? 一方、マネジリアルグリッドでは、人に対する関心と業績への関心をバランスよく組み合わせるリーダーシップが重要です。緊急度が高い場合はタスク志向型の管理を行う傾向がありますが、偏りすぎるとメンバーが受動的になり、指示通りの動きしかできなくなるリスクがあると実感しています。緊急度が低い場面では、より柔軟で社交的なアプローチを取り入れることで、メンバーが主体的に関わる環境を作ることが求められます。 業務標準化の工夫は? 具体的な取り組みとして、最近始めた業務の標準化や平準化の過程で、各業務の担当を明確にし、フローやタスクの見直しを行いました。初めてこの取り組みに挑戦するメンバーには、ある程度自分で考える機会を与える一方で、経験が浅い場合には指示型のアプローチを採用しました。反対に、業務内容を十分に把握して自立して動けるメンバーには、参加型のリーダーシップを取り入れて、意思決定の過程に積極的に関わってもらうよう努めています。

データ・アナリティクス入門

データのばらつきを活用した営業活動の最適化

標準偏差の重要性とは? 分析において「比較」が重要であり、その方法を学びました。特に標準偏差について具体的な事例を交えながら学んだことは、今後に生かせると感じています。 仮説思考の新たな視点 また、仮説思考についてはプロセス・視点・アプローチが具体例に挙げられ、理解が深まりました。プロセスにおける考え方はこれまでの学びとも共通しており、理解しやすかったです。しかし、「トレンド」と「ばらつき」の視点については、これまで感覚でとらえていた部分があり、それを意識する重要性を理解できました。これは仕事のみならず、さまざまな場面で活用できると感じています。 標準偏差で何を補完する? 営業活動や生産計画の立案において、これまで単純平均や中央値を使用していたものの、不足感がありました。それが標準偏差による補完だったと気づきました。私が扱う商材の販売動向を把握するために標準偏差を活用し、「ばらつき」を視覚化することで、感覚に頼るのではなく客観的な判断が可能になると考えています。これにより、同僚への助言もより具体的なものになるでしょう。 データ分析での新計画 既に明細別の販売実績データを持っているため、各明細の単純平均と標準偏差を求めることを計画しています。標準偏差が低い明細の生産・在庫管理を優先することで欠品を防ぎ、標準偏差が大きい明細についてはその理由を明確にして、将来的な需要予測に役立てたいと考えています。 同僚と知識をどう共有する? 最後に、この考え方を同僚と共有し、部門内で単純平均に依存することの危険性を共に認識するよう努めたいと思います。

戦略思考入門

リソースを活用した効果的な学びの秘訣

リソースの投入はどう? リソースは限られているため、最も効果的な場所にリソースを投入する必要があります。そのためには、優先順位を明確にし、判断基準をしっかり持つことが重要です。事例で学んだROI(投資した資本に対して得られる利益の割合)は非常に参考になりました。また、手元に判断材料がない場合には、仮説思考を活用して検討を進めることも有効です。異なるパターンを考慮し、ポジティブ、ネガティブの両面から設定を検討するのもよい方法です。複数の視点を持って考えることは、ビジネスの複雑な状況において必要不可欠です。 ROI評価、改善は? 判断過程でROIが低い業務は、思い切って見直すべきです。戦略においてはメリハリをつけて判断し、数値に基づいて決断することが求められます。 業務の見直しは? 自身の業務を見直す際、費用対効果を考えてみます。時給9千円に見合っているかどうかも考慮します。 業務改善の具体策は? - **帳票管理** 帳票の整合性確認に時間がかかっているため、これを自動化することを検討します。 - **報告資料** 報告内容が多く、時間がかかるため、上司が使わないであろう報告内容は簡略化します。 - **新規顧客獲得活動** マッチングプラットフォームを用いた活動で受注率が低いため、自組織の強みを活かした案件にシフトし、紹介活動に力を入れます。 - **活動行動ログ** より良い目標に向かうために活動の目標を明確にし、それに基づくデータを再確認します。正しい分析を行うために、ゴミデータの除去も意識します。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリー活用でKPI改善を目指す!

ロジックツリーって何? ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう? R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す? 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

戦略思考入門

営業から学ぶ効果的な組織改革の道

売上での判断は正しい? 営業を担当していたときには、クライアントの優先順位を売上だけで判断していました。しかし、リソースの使用状況や応諾率の可能性、利益額といった観点を考慮していなかったことに気付きました。 リソースは足りるか? 現在、私はエデュケーションチームのリーダーとして活動していますが、組織には大きな課題が存在しています。この課題に対して適切な対応策を打つためには、今のリソースだけで足りるのか、何を捨ててでも取り組むべきなのかを議論する必要がありました。そこで、売上インパクト、応諾率、効果、リソースの使用、実行可能性、利益額といった観点でタスクの見直しが重要だと感じています. 育成課題はどこ? 現在のミッションは営業人材育成に特化していますが、より広い視野で階層別に考えを発展させるべきです。業績向上のために必要な人材像が現状どうなっているのかを分析し、育成の課題を知識、テクニカルスキル、ポータブルスキル、マインド、スタンスのどの部分にあるのかを特定することが求められます。そして、不要なタスクを捨て、優先すべき点を明確にすることで、限られたリソースの中で最大の効果を出す方法を模索したいです. 理想組織の実現は? 経営戦略の実現に必要な組織像を定量的および定性的に確認し、理想の組織における管理職やメンバーのあるべき人材像も同様に評価します。現状の組織と人材の状況を、業績などの定量軸とES調査などの定性軸で確認します。理想と現状のギャップを整理し、課題に対する改善策を考える際には、やめるべきタスクと併せて施策を立案することが必要です.

クリティカルシンキング入門

思考の癖を超えて、新たな発見へ

自問自答の意味は? 人にはそれぞれ「思考の癖」があることを知り、とても勉強になりました。この前提を理解することで、自分自身を疑い、自問自答を繰り返す作業が思考力の向上に繋がると感じました。また、重要なのは目的を把握するだけではなく、それを「押さえ続けること」だと思いました。時折できる瞬間とできない瞬間があるため、なぜできなかったのか、単に意識が不足していただけなのかを分析し、客観的な視点を持つことを習慣化していきたいです。 業務整理のコツは? 業務への活用については、現在取り組んでいる売上などの社内データの統合・管理運用プロジェクトに役立てたいと考えています。このプロジェクトでは、情報が散乱しており、様々なツールが存在する中でどのように整理するかを考える必要があります。また、各部署の意向が混在している状況において、調整は重要ですが、その前にプロジェクトの目的や理想の状態を常に念頭に置いて議論を進める必要があると感じました。他部署の人たちにも納得してもらうために、わかりやすい論理構成や伝え方にも活用できると思います。 客観視点の意義は? まずは常に客観的視点を持ち続けることが大切です。アイデアや結論が出た際には、「本当にそうなのか」「抜け落ちはないのか」「そもそもどのような目的だったか」と自問自答し続けることが重要です。 会議をどう活かす? また、客観的な視点を持てない瞬間もあるため、その後に会議を振り返り、「もしその場で客観的な視点を持てたらどうなったか、目的に立ち返ったらどうなるか」と想像し、常に客観的視点を維持したいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

エンパワーメントで職場を変えるヒント

エンパワーメントの意味は? エンパワーメントとは、従来の命令管理型とは異なり、目標を明確にし、その達成に向けたプロセスを部下に任せるリーダーシップスタイルであることを学びました。部下の経験や企業の状況によっては、このスタイルが必ずしも適していない場合もあること、そして部下に権限を委ねた際に、それが機能しなかった場合のリスク管理の重要性も理解しました。 目標設定をどう考える? 目標設定の際には、その目標の意義を再確認し、メンバーの共感を引き出すことがパフォーマンスの遂行につながるという確信を持ちました。ちょうど目標を立てる時期に当たり、目標を立てる際には自身で確認できる意義をしっかりと持ちながら設定したいと思います。また、上司にもその目標に同意を得ることが重要だと考えています。その方が、期を通じて支援や指導を受けやすくなるためです。 環境との向き合い方は? 自身の環境や上司・部下関係がエンパワーメントに適していない場合も想定し、無茶をせず、迷惑をかけないように気をつけながら、貢献できそうな部分では積極的に発言・提案を行いたいと思います。また、自身と上司との関係に限らず、他の上司や部下との関係にも引き続き注目したいと考えています。 どう支援するのが良い? 特に、周囲には褒めるスタイルと、できていないことを指摘して危機感を持たせるスタイルが目立ちます。その極端なスタイルの間を若い部下が移動するときに、ギャップに苦労している様子が見受けられます。実体験を共有する以外にサポート方法はないかを考えてみたいと思います。

戦略思考入門

新商品企画の成功に必要な優先順位付けの極意

選択と集中をどう実践する? 選択と集中、優先順位付けの考え方が改めて学び直されました。限られた時間の中で目標に最短で到達するためには、ヒト・モノ・カネといったリソースを最大限活用し、ROI最大化を図る必要があります。投資対効果のROIの"Investment"には、当然時間の概念も含まれます。どのターゲットにどれだけ時間を投入するのか、それが本当に効果的なのかについては自問自答する必要があります。 商品企画で求められる判断とは? 私は商品企画に所属しており、新規製品・サービスを提案する機会が多くあります。当然、開発投資、一般管理費、原価といった投資が発生し、事業性がどれだけ見込めるのかは常に意識しています。特に、商品の仕様と開発費はトレードオフの関係になることが多く、高機能にすれば当然開発投資も増加します。そのため、仕様、開発費(開発期間を含む)、粗利のパラメータがベストになるような商品を提案する必要があります。そのバランスを取った上で、仕様決定を戦略的に行い、どこかを捨てる意思決定も必要です。これは毎回悩むところです。 顧客ニーズをどう捉えるか? 新規製品・サービスを提案する際、顧客の困りごとがベースにあると考えています。新しい業界に転職したばかりであるため、まずは市場のニーズと自社・他社の動向を整理します。そして、中期経営計画に対してどの市場にどのような商品・サービスがあれば事業のスケール化に貢献できるかを考え、顧客訪問や営業部門とも議論を通じて優先順位付けを行います。新商品の仕様を作成し、事業性を検討する準備を進めます。

アカウンティング入門

利益の真実に迫るP/L分析の魅力

利益はどう見える? 儲かっているかどうかを判断する際、P/Lのどこを見ればいいのかが理解できました。特に、事業のコンセプト通りに利益を上げられているかを評価する際には、営業利益に注目するとよいと思います。P/Lの各利益項目を見ることで、安定的な利益なのか、突発的なものなのかを判断しやすくなりました。 薄利多売の工夫は? 例えば、今回のケーススタディとは反対に、薄利多売のビジネスモデルの場合は、販売管理費の削減や粗利をどれだけ残せるかといったコスト意識が特に重要になります。粗利や営業利益、経常利益、税引前当期純利益のそれぞれの意味合いについても理解が深まりました。 過去どう振り返る? 特に役立ったポイントとして、自社のP/Lを確認し、目標とする利益が事業のコンセプトと整合性があるかを確認すること。そして過去のP/Lを振り返り、近年の変化を把握して、市況環境と事業成績を想像してみることです。また、P/Lを見て各会社の稼ぎ頭やその逆を確認することも有益です。経常利益が特に高い、または低い時には、その背景にどんな要因があるのかを調べることも重要です。 数字と実感は? 次に、金額を割合に置き換えて考えることや、事業のイメージとP/Lの内容が一致しているかを確認することが重要です。新聞やニュースで○○利益が過去最高と報じられた際には、他の利益も確認すると新たな洞察が得られることがあります。さらに、前期の投資が今期または将来的にどのように働くのか、その影響が営業利益として見返りを出しているかに注意を払い続けることも求められます。

データ・アナリティクス入門

面倒も味方に!工程分解の力

プロセス分解の意義は? 他の研修でプロセスマネジメントを学んだとき、結果管理だけでは検証が十分に行えず、属人化や再現性の低下が生じることを痛感しました。そのため、プロセスを細かく分解し、深掘りすることで問題点を明らかにし、打ち手の検討もしやすくなると実感しています。一方、実際の現場ではプロセスの分解は意外と難しく、面倒だというバイアスもあって浸透しにくい状況もあると感じます。 見直しの方法は? また、プロセスの見直しには、目的の設定と仮説の立案を同時に行うことが重要です。前提の議論が不十分だと、プロセスを詳細に把握する意義も薄れ、問題抽出やプロセス設計が十分に進まなくなってしまいます。 ガントチャート活用は? 仕事においてマネジメントの役割を担う中で、プロジェクト開始時にガントチャートとプロセスの分解を行うようにしています。これにより、進捗状況が可視化され、遅れや抜け漏れの予防につながり、会話の目線も統一されやすくなります。 ABテストの課題は? さらに、ABテストを実施する際には、条件の検討が十分でない場合、Aを終わらせた後にBに着手する傾向が見受けられます。条件の整備が難しいため、目的と現状の把握を明確にし、ギャップ分析で仮説や課題を複数用意、優先順位をつけた上で詳細なプロセス分解を行うことが重要だと考えています。 効果的な評価方法は? 最終的には、共通の評価基準を作るとともに、アクションプランと期限を設定することで、遅れや抜け漏れを防ぎ、目線を合わせたプロジェクト管理が可能になると実感しています。

データ・アナリティクス入門

ビジネスにも活きる!ロジックツリー入門

ロジックで課題は見える? ロジックツリーを用いることで、曖昧だった課題や問題が階層分解や変数の使用を通じて、より明確に整理できると実感しました。また、ZoomなどのWeb会議の場で、ロジックツリーを活用しながら板書を行うことで、参加者が意見を出しやすい環境を作り出せることに気づきました。 損切りはどうすべき? サンクコストに関しては、新しい投資手段において、損失が出た場合の「損をしたくない」という心理的なバイアスが損切りを遅らせることがあると感じました。投資した株が収益性を見込めないのであれば、速やかに損切りを行い、収益性が期待できる他の株式に投資することの重要性を再認識しました。 データ選びの秘訣は? 以前、あるAI専業企業の方とお話しした際に「AIに入力するデータが現場の課題に適していないと、どれほど優れたAIであっても成果は上がらない。データ選定には全体の7割ほどの時間が必要」との意見を伺いました。この時、授業で学んだMECEや定量分析、ロジックツリーの重要性を実感しました。今後、工場内での課題解決を目指すAIのデータ選定にも、この知識を活用したいと思います。また、工場での品質管理の発表においても、ロジックツリーやMECEの考え方を活用して資料を作成したいと考えています。 競馬・テニスはどう活かす? また、競馬の予想にもロジックツリーや定量分析を活用したいと思っています。さらに、趣味の硬式テニスの大会後には、クラブの反省会でMECEなどの手法を取り入れられたら効果的だと感じています。

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