クリティカルシンキング入門

問いの力で見える解決のヒント

解くべき本質は? 今回のケースでは、分析に入る前に「本当に何が解くべき問題か」を明確に設定することの重要性を学びました。データをただ眺めるのではなく、目的や意思決定につながる問いを先に定めることで、分析の無駄が省かれ、その結果、解決策の質が向上することを実感しました。 業務改善の鍵は? 自分の業務でも、売上分析やCRM施策を検討する際、まず「何を解くべきか」を明確にする必要性を感じました。表面的な数字を見るだけでなく、「原因をどの要素に求めるか」という視点でイシューを設定することで、分析の効率が上がり、改善策も的確になると実感しています。

データ・アナリティクス入門

原価分析で挑む学びの力

学びの成果は何か? 全体を振り返ると、学んだ内容について、しっかり理解できた部分と、まだ定着が十分でない部分があると感じました。本コースで学習した知識を、繰り返しの学習と実践を通じて自分のスキルとして定着させるため、今後も継続的に取り組んでいきたいと思います。 原価分析の活用は? また、現在従事している原価分析の業務において、今回習得した分析手法を活かしていきたいと考えています。自社の原価から浮かび上がる課題や、原価算出方法における問題点を、自分なりに洗い出し、経営陣へ根拠を持った提案を行うことで、業務の改善につなげていきたいと思います。

戦略思考入門

戦略で未来への一歩

戦略的思考とは? 戦略的思考の重要性に気づくことができました。普段の身近な事柄にも戦略的な視点で考えることで、短期的な目標から中長期的なビジョンに至るまで、常に目的を意識した行動が求められると実感しました。同時に、より高い視点で物事を捉える必要性も改めて感じる結果となりました。 新部署でどう進む? 現在、新しく配属された部署では、まだ作業的な業務が中心ですが、今後はフレームワークの活用や事業計画、予算策定といった活動にも視野を広げ、より高い視座で取り組む意向です。分析を深めるとともに、多角的な視野を持って業務にあたることを目指しています。

データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く未来への道

仮説で何が変わる? 問題解決の第一歩として、仮説を立てる方法を学びました。仮説にデータ分析の視点を加えると、その説得力や信頼性が一層増すことを実感しています。また、仮説を立案することにより、自分の行動の筋道が明確になり、周囲への説明もしやすくなります。 3Cや4Pの意味は? 仮説の立て方については、特に3Cや4Pといったフレームワークを活用し、複数の仮説を網羅的に考えることの重要性を学びました。決め打ちにせず、幅広い視野で仮説を検討することで、日々の小さな問題にも柔軟に対処でき、周りを巻き込んだ改善活動にも効果的に取り組めると感じています。

データ・アナリティクス入門

一人じゃ見えないチームの力

一人分析はどんな落とし穴? 課題に対して自分ひとりで分析を実施すると、見落としや重複が生じ、MECEが保たれなくなる恐れがあると感じました。そこで、分析の前段階で依頼者や他社と情報整理を共有し、確認しながら進めることが有効ではないかと思います。 フレーム活用で目標達成は? また、ロジックツリーやその他のフレームワークを活用することで、製品の売上目標達成に向けた現状分析や必要なアクションの抽出に役立つと考えます。現状の情報整理や今後のアクション計画について、関係者と相談しながら、実施可能な施策を具体的に検討していくことが重要だと実感しました。

クリティカルシンキング入門

フレームで紐解く学びの力

視点を広げる方法は? 物事を分析する際に、細かく分解することで広い視点で物事を捉えられるという点が印象に残りました。 MECEの基本はどう? 特に、MECEの考え方について学びました。5W1H、3C、過去・現在・未来といった様々なフレームワークが存在するので、まずはそれらを覚え、有効に活用していくことが重要だと感じました。 実践で成果を出すには? また、MECEはコンサルティング業務において必須のスキルであり、資料作成や社内会議、クライアントとの打ち合わせなど、さまざまな場面で活用できるため、常に意識して実践していきたいと思います。

アカウンティング入門

損益から読み解くビジネスのヒント

損益計算書をどう捉える? 損益計算書の基本構造を学び、そのデータからビジネスモデルや収益構造を読み解くことが可能であるという点に気づきました。具体的には、どのような価値を提供し、そのためにどの部分へコストを配分し、どのような売上構造を構築するかを、損益計算書の情報だけでも多角的に理解できると実感しました。 なぜ経営視点が必要? この学びを踏まえて、自社サービスが提供すべき価値や、必要なコストの投入箇所に対する基本的な視点が不足していることに気づきました。今後は、今回得た知識を活かし、より具体的な事業分析に取り組んでいきたいと考えています。

戦略思考入門

選択の極意:数値で裏付ける挑戦

戦略の選択方法は? WEEK4では「戦略における選択(捨てる)を身につける」というテーマを通して、選択する際には定量的なデータの分析が不可欠であることを学びました。同様に、WEEK5では数値化によって物事を可視化する手法を学び、定量化の重要性を再確認することができました。 新製品策の評価は? 現在の職場では、従来の製品とは異なる新しい製品の開発が求められています。新たな取り組みでは、多くの改善策や施策が立案されますが、その効果を数値で評価することで、結果が低いものを排除し、優先順位を明確にして着実に実行していきたいと考えています。

アカウンティング入門

業界を読み解く数字の物語

業界と財務の違いは? 会社の業界やコンセプトによって、貸借対照表や損益計算書の傾向が異なることが理解できました。ある企業の業界やコンセプトに着目しながらこれらの財務諸表を確認すると、その特徴がはっきりと表れていました。また、売上原価が売上を上げるために直接かかる費用である点も明確になりました。 他社と何を比較する? 他社との比較を行う際には、各企業の業界やコンセプトを十分に理解することが重要だと感じました。実際の業務では、異なる企業を比較しながら分析を進める機会が多いため、業界特性や企業理念を意識した上での検討が求められます。

データ・アナリティクス入門

偏差値から広がる分布分析

データの視点は何? データは数字、グラフ、そして数式という3つの視点から捉えることができます。数字の場合、代表値と分布の両面から情報を集約しますが、件数の多いデータを比較する際は、必ず分布の違いも考慮する必要があります。一方、数式では回帰分析とモデル化の手法が用いられます。 標準偏差の可能性は? 学生時代には偏差値を通じて標準偏差を知りましたが、営業成績の分布について考察する際に、数字やグラフから確認していたものの、実際に標準偏差を活用する経験はありませんでした。そこで、今後は標準偏差を用いた分布分析に挑戦してみたいと思います。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃない!データの真実

平均と偏差の活用は? データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は? 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

アカウンティング入門

数字が語る成長のヒント

5つの利益、どう捉える? 損益計算書が5つの利益で構成されていることを知り、具体的な内容を理解することができました。また、ケース問題を通じて、費用負担を抑えるために安易に費用を削減することのリスクを学び、より慎重なアプローチが必要であると実感しました。 比較から何が導かれる? クライアントの損益計算書を分析し、収益面からの理解を深めることで、サービスの改善や新たなサービスの構築に生かしたいと考えています。そのため、同業他社の損益計算書との比較検討を行い、伸びている部門に注目することで、具体的な改善策を模索していきます。
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