クリティカルシンキング入門

問題解決力を高める実践的アプローチ

これまでの経験はどう? これまでの学びを総合的に活用し、さらに学び直す機会を得ることができました。実践演習における戦略や総合演習での課題解決を通じて、共通して重要だと感じたのは次の2点です. 問題を分解できる? まず、データにある多様な事実から問題を分解し、イシューを特定すること。次に、対策を立てた上で懸念事項を洗い出し、本当に問題が解決されるかを逆算して確認することです。特に、問題の本質を見極めるためにイシューを特定することが、現在の自分にとって最も重要な課題だと感じています。これらを日常の業務でも活かし、実践を通じて経験を積んでいきたいと思います. 育成は何を重視する? また、学んだことは主に「マネージャー候補者の課題に対する育成計画」でも役立つと考えています。現在、マネージャー候補者を育成するために、イシューを特定し、課題の解像度を高めようとしています。候補者は数十名おり、問題は複雑に絡み合っています。そのため、候補者自身だけでなく、彼らを取り巻く環境にも着目する必要があります。最終的に対策を立てる際には、分解の視点から外れないよう、自問を続けていきたいです. 計画の進め方は? 今後の具体的な行動として、次の2点を実施していきます。まず、課題特定のために集めた資料やヒアリングの情報を基に仮説を立て、様々な視点から問題を分解します(例:問題解決力、ピープルマネジメント、育成力)。次に、会議では受け手の関心がどこにあるのかを考え、論じる目的がぶれないように注意します。会議後には、上司と自分の間でイシューが一致していたか、相手にきちんと伝わっていたかを基にフィードバックを受けたいと思います.

アカウンティング入門

大局でひも解く財務の魅力

B/Sの全体像はどう? これまで、あまり重点的に学んでこなかったB/S(バランスシート)について、資産・負債、固定・流動、そして純資産(利益剰余金を含む)の大枠から考察し、その後、各要素の割合や経営方針・安定性について分析する方法を学びました。以前は、B/Sを見ると細部に気を取られ、大局を把握しづらいと感じることが多かったですが、全体構造を押さえることの重要性を再認識できました。 財務諸表はどう比較? また、総合演習では、実際の企業のP/L(損益計算書)とB/Sを用いて比較検討を行いました。例えば、あるサービス提供企業同士では、価値提供の内容の違いからP/Lの構造が異なり、どこにコストがかかっているかを比較することで、各企業の経営戦略や事業モデルの違いを具体的に理解することができました。さらに、ある伝統的な重厚長大産業と、比較的新しい分野の企業とのB/Sの違いを分析することで、それぞれの経営上の特性が浮き彫りになりました。 戦略の未来はどう? 今後は、所属する会社やそのグループ内の各社とでビジネスモデルが異なる特徴を踏まえ、PLとBSの構造の違いを比較検討しながら、提供する価値について自ら論じられる力を養いたいと考えています。経営戦略、事業戦略、技術戦略の策定には、財務分析をより具体的な提言に繋げる役割があるため、各企業の有価証券報告書やネット上の情報、さらには生成AIを活用して、継続的に財務分析に取り組んでいく予定です。加えて、財務諸表と経営戦略については多様な考え方が存在すると認識しており、今後はその点についても自由なディスカッションを行うことで、学びをより実践的な知見へと昇華させていきたいです。

戦略思考入門

現実を知り、未来を描く学び

規模の経済ってどう考える? 「規模の経済性」という言葉は知っているものの、自社の状況に合わせて具体的に説明するのは難しく、正しい理解が必要だと感じました。生産量を増やすことで必ずしもコストが下がるわけではなく、需要、設備能力、在庫管理、資金繰りなど、さまざまな制約条件を考慮しなければならないと分かりました。また、原材料を大量に発注してコスト削減を狙っても、市場環境や仕入先の状況によっては効果が限定される場合があり、単に数量を増やすだけでは交渉力に繋がらないことも理解しました。 戦略原理は実践できてる? さらに、戦略の原理やフレームワークは知識として持つだけでは不十分で、数字やデータ、自社の実情に照らして活用することが重要だと感じました。自社の商品やサービスの理解を深め、業務フローや収益構造を把握することで、提案や意思決定の説得力が向上することにも気付かされました。 生成AIの変化はどう捉える? また、生成AIの登場により、従来の開発者が習熟していく過程が変わりつつある現状もあり、この変化は「習熟効果」が技術革新によって無効化される例ともいえ、イノベーションが既存の競争原理を覆す瞬間だと感じました。 多領域スキルはどう磨く? このような状況に対する打開策として、単一の専門スキルに依存するのではなく、複数の領域にまたがる知識や経験を横断的に活用できる体制を築くことが有効だと考えます。具体的には、開発者としてのコーディング能力だけでなく、要件定義、UX設計、ビジネスモデルの構築、データ分析など、隣接する領域のスキルを組み合わせることで、AIツールを前提にした新たな付加価値の創出が期待できると感じました。

データ・アナリティクス入門

分析を活かす!仮説とフレームワークの実践術

仮説はどう見える? 仮説を明確にしてから分析を進めることが重要です。これにより、適切なデータの取得が可能となり、比較したい項目に対して最適なビジュアル化を行うことができます。分析ではいくつかのフレームワークを利用することで、効率的に進めることができます。 成長促進は何が必要? 勤務先の成長を促進するために、どの領域にリソースを投入するべきかを判断する際には、分析結果をもとに経営の意思決定を支援したいです。この際、従来の定性的なニーズ内容に加え、定量的データの分析も考慮に入れます。また、複数のテーマを比較し、最適な選択ができるようなアウトプットを心掛けます。学んだ内容を資料に反映させ、周囲に影響を与えることで、他社のスキル向上へと繋げたいです。 図表作成の第一歩は? Excelで図表を作成するスキルを身につけるためには、苦手意識を払拭し、まずは行動に移すことが重要です。時間がかかっても取り組み、教本などの資料を購入し手元に置きましょう。 仮説構築のコツは? 仮説構築力を養うためには、網羅性のある複数の仮説を立てることが重要です。ロジックツリーの利用や、ブレインストーミングを行うことで、より完結な仮説を構築できます。 実践力はどう磨く? フレームワークに関する知識を増やし、実践力を付けるためには、積極的に情報を交換し、見つけた事例を他人に教えるなどコミュニケーションを大切にします。困った時にはフレームワークを検索する癖をつけ、自身の業務に応用してみましょう。 記録管理はどう活用? これらの知識や成果を一か所に記録する場所を設け、振り返りや忘れ防止に活用することが効果的です。

データ・アナリティクス入門

データ分析で経営に革命を起こす方法

標準偏差をどう理解したか? データを分析する際に使用する数値(平均値、中央値、標準偏差)について、特に標準偏差については名前を聞いたことがあってもよく理解していなかったが、今回の学習でよく理解できた。2SDルールを使うと、大体の平均値が分かることも印象的だった。また幾何平均についても学べてよかった。恥ずかしながら、これまで売上の成長率をデータを目で見た大体の数で算出していたため、売上予測を立てるのに幾何平均が大いに役立つと実感した。調べたところ、エクセルでは標準偏差はSTDEV.P関数、幾何平均はGEOMEAN関数を使うと算出できるようだ。 より的確な売上予測を立てるには? まず、目標設定のために売上予測を立てること。また、各製品のポテンシャル予測にも活用できそうだ。さらに、自社サイト会員数の分布を散布図を使って確認することができると思った。ニッチな業界のためこれまで分布を確認したことがなかったが、年齢や勤務地等でデータを分析してみると面白そうだ。 各製品の成長率を比較する方法は? 次に、扱う製品と市場の性質上、月毎の売上に大きなばらつきがあるため、年ごとにまとめるのでは効果的な数字が得られないと考える。そのため、各製品の月毎の売上を、過去の3-4年と比較することで成長率や今後の伸び率が確認できそうだ。また、例えば月1以上ログインしている会員の年齢を5年くらいごとに区切ってヒストグラムに示す、あるいは企画ごとに図式化することで、どの企画がどの年代に刺さっているのかが分かりそうだ。 有用なデータ分析を期待するには? これらの手法を取り入れることで、より具体的で有用なデータ分析ができると期待している。

アカウンティング入門

BSで読み解く企業の健康診断

BSの基本は何? BS(貸借対照表)の理解により、期末時点の企業の健康状態を客観的に把握する意義を再確認しました。例えば、筋肉や骨が資産に、贅肉が負債と捉えられるように、BSは資産と負債のバランスを視覚的に示していると感じました。左側が資金の使い方、右側が資金の調達方法となり、両者が一致する点で「バランスシート」と呼ばれる理由が理解できました。 現金化と借入はどうなる? また、BSは現金化に近い順に資産が配列され、損益計算書(PL)の当期純利益がBSの純資産における利益剰余金として反映される点も重要です。借入金は必ずしもマイナス要素ではなく、事業計画に基づいた投資として有意義である一方、利息や返済計画への配慮が必要であることも学びました。 シミュレーションでどう変化? 実践的な視点として、予算策定時に3カ年のPLおよびBSの変化を予測すること、PLに加えてBSの観点から事業の変化を3パターンシミュレーションすること、さらに自社だけでなく複数の企業のBSを分析し対比することで、より具体的な知見を得る方法が提案されています。これにより、単なる数字の動きを超えて、企業全体の財務状況と戦略的な視点が養われると感じました。 分析結果は信頼できる? 実際に、借入が事業の成長に寄与するケースもあれば、無借金経営を標榜する企業が倒産に至るケースもあり、BSの分析は市況や自社の能力など多くの要因を複合的に考慮しなければならないことを痛感しました。私自身、部門担当としてPLを中心に扱っているため、一般的な財務担当者がどのようにBSを活用しているのか、今後さらに学び、実務に生かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

実体験から学ぶ問題解決の秘訣

理想と現実の違いは? ありたい姿と現状のギャップを整理し、問題点を明確にすることが非常に大切だと感じました。キャリアに関するレクチャーではよく耳にする言葉でしたが、実際には問題解決の着手点としてその意義を強く実感しました。講義の中には「目についた問題に手をつけるのは運であり、経験がある場合のみ解決可能なケースもある」という話があり、新たな場面ではこの教えが実際に有効であると感じました。 MECE実践はうまくいく? また、MECEの「漏れなく、ダブりなく」物事を切り分ける考え方ですが、頭では理解していても、実際に実践する際はその徹底が難しいと感じました。紙に書き出すなど、訓練を重ねることでスキルとして定着させる必要があると実感しています。 根本原因の探し方は? さらに、分析に留まらず、隠れている真因を特定するという視点が問題解決の前提として重要であることを認識しました。目の前のトラブルや課題に対して、対症療法や思いつきに頼るのではなく、根本原因を追求して解決を導く行動指針として、この講座の内容を日常業務に取り入れたいと思います。 庫内整理の対策は? 具体例として、庫内在庫の整理においては、庫内が満杯になり在庫の格納が難しくなった場合、調達部門に入荷抑制を依頼する必要があります。その際、MECEの考えを活用し、商品の特徴に応じて分類することで、どの商品が庫内を圧迫しているのかを特定することが求められます。 作業エラーの真因は? また、作業エラー、特に誤出庫の原因を特定する場合も、作業員が実施している一連の作業を漏れなく、ダブりなく羅列し、原因を明らかにする手法が必要であると学びました。

データ・アナリティクス入門

広い視点で仮説を立てるコツ

なぜ複数の仮説が大切? 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す? データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる? 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善? 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

データ・アナリティクス入門

A/Bテストでお客様の心を掴む方法

原因をどう特定する? 問題の原因を探る手法として、まずプロセスを分解してどこに問題があるのかを特定し、仮説を立てることが有効です。そして、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その判断基準を考えた上で重要度に基づいて順位づけを行い、取り組むべき選択肢を絞り込む必要があります。 A/Bテストの意義は? A/Bテストを活用することで、複数の施策の効果を実際に試し、反応を見て評価することができます。この手法では、仮説を持ち、検証項目をしっかりと設定することが重要です。さらに、1つの要素ずつを検証し、テストのパターンは同時期、かつ同期間で行います。期間が異なると、テストしたい要素以外の環境要因が影響してしまう場合があるためです。 広告テストは効果的? 具体的な例として、YouTubeの広告動画作成時には、お客様のお悩みに関連づけて訴求ポイントを異なるパターンで作成し、A/Bテストを行います。どちらの広告が高いクリック率やコンバージョン率を示すかを確認することで、よりニーズの高い訴求内容を把握できます。同様に、LINE配信ではイベントのキャッチコピーを複数作成し、クリック率や開封率から最も効果的なコピーを見つけ出します。 工数を減らす方法は? なるべく工数をかけずに数パターンのクリエイティブを作成したいと考えています。A/Bテストはいつも話題に上がり、実施したいと思っているのですが、なかなか時間がなく一つのパターンしか作成できないことが多いのが現状です。手間を減らす方法を模索しながら、A/Bテストを実施することで、お客様のニーズを深く理解し、問題の原因を明確にしていきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

挑戦タイプのキャリア理解とリーダー論

キャリアアンカーの探求 8つのキャリアアンカーを学びました。自分のタイプを考えたところ、挑戦や起業家的創造が向いていると感じています。もちろん、自分のキャリアを理解することは重要ですが、他者のキャリアについても考えることの大切さに気付きました。例えば、自分が挑戦タイプで一緒に仕事をしている人が挑戦しないことでイライラすることがありますが、人それぞれに違ったキャリアタイプがあり、そのタイプによって目指す方向性も異なるのです。リーダーとしては他者のキャリアを理解し、それぞれの人にとって最適な選択肢を考える習慣が必要なのだと感じました。 管理職へのステップアップ 自分のキャリアや特性を把握し、それを将来のためのツールとして活用していきたいと思います。特に5年後や10年後には、多くの人の成長に関わる管理職になりたいです。そのためには、自分のキャリアや方向性が常に正しいとは限らないと認識し、各々にとって最適な将来を一緒に考え、支援できる人になれるよう努めます。また「総合演習」で学んだ部下への指導支援も、彼らの状況や仕事の難易度に応じて適切に行っていきたいと思います。 面談の重要性とは? 今ちょうど年に一度の部下面談を実施しており、本人のキャリアについて確認を行っています。働く目的や目標、ストレスを感じること、喜びを感じることは人それぞれ異なりますが、「自分だったらどうか」と考えるのではなく、本人のキャリアタイプや特性、能力に沿って目標を確認し、その方向性に合った支援を考えていきます。さらに、これまで年1回の面談だけでしたが、今後は振り返りを小まめに実施し、成長目標への通過点も作りながら確認していきます。

戦略思考入門

ゴール明確化で見える未来の道

なぜゴールをはっきり? 戦略思考を学ぶ過程で、まず自分たちが目指すべき姿や、本当にやりたいことを深く掘り下げるプロセスが「ゴールの明確化」だと実感しました。単に目的地を定めるだけではなく、その先にある理想や価値を掴むことが重要だと感じました。 優先順位はどう? また、限られた時間やコストの中で何を選び、何を捨てるかという決断を支える「優先順位付け」の考え方にも大きな意義があると学びました。これは、限られたリソースを有効に活用するための根幹であると理解しています。 戦略はどう変わる? さらに、戦略は一度作り上げて終わりではなく、環境や前提条件が変わる中で常に見直し、考え続ける必要があるという考え方が印象に残りました。計画を柔軟に修正しつつも、自分たちの軸をしっかり持ち続けることが、長期的な価値創出に繋がるのだと思います。 キャリア戦略の秘訣は? 今回学んだ「ゴールの明確化」「優先順位付け」「常に戦略を考え続ける姿勢」は、キャリア形成や自社ビジネスへの技術導入において非常に有効だと感じています。例えば、キャリアにおいては、生成AIが一般的になる中で自分がどのような価値を提供できるかを見極め、理想の姿を描いた上で、注力すべきスキルや領域を明確にする必要があります。今後も変化する環境を注視し、定期的に自分の戦略を振り返る姿勢が求められます。 現場価値をどう生かす? 一方、自社ビジネスにおいては、生成AIを単なる作業の効率化手段と捉えるだけでなく、現場支援や帳票作成、ナレッジ共有といった付加価値の創出にも活用できる可能性を、中長期的な視点で戦略的に検討していくことが必要だと考えています。

クリティカルシンキング入門

グラフで伝える!データ活用の新発見

グラフの特徴は? グラフに関して、以前は感覚的に理解していたつもりでしたが、今回の学びを通じてその理解がより明確になりました。例えば、帯グラフと円グラフの違いを再確認しました。円グラフは数値の大きさを強調する一方で、帯グラフは要素間の比較がしやすいという特徴があります。また、棒グラフと折れ線グラフについても理解を深めました。棒グラフは推移を強調し、折れ線グラフは変化や傾向を捉えやすくする役割があります。 分析手法は何? スライド作成における学びとして、データの解釈を示す際には基礎データを加工し、図表を用いて分析結果を表現するプロセスが重要です。しかし、その前にキーメッセージを仮説として立て、それに基づいたひと手間を加えることが大切であると理解しました。特にサンプル数が多い場合、このプロセスは複雑になることがあります。 業務にどう応用? この学びを業務にどう活かすかについても考えました。リサーチ業務では、統計データや一般公開データからリサーチペーパーを作成する際に、適切な分析視覚を導き、適切な図やグラフを選択するスキルを磨きたいと思います。企画立案業務やプロジェクトの計画・遂行においては、質的情報を効率よく示すための工夫が求められます。特に分かりづらい内容を文章で表現する際には、フォントの選択や文章の配置、配色などを意識して、効果的に伝えるよう心掛けたいと考えています。 資料提案の工夫は? 業務においては、現在取り組んでいるプロジェクトの提案資料作成において、学んだことを応用する予定です。スライドを用いる際には、「メッセージ」や「見せ方」に注意し、情報を盛り込みすぎないよう意識します。

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