(38ページ目)

観点

に関する学び

---

B/Sの本質は何？ B/Sについて、お金の使われ方と集め方という二面が明確に示されており、とても分かりやすい表現でした。また、なぜ銀行が融資の際に事業計画などを綿密にチェックするのか、その理由を改めてイメージできる点も新鮮でした。P/Lの当期純利益がB/Sの利益剰余金へと反映される仕組みも、非常に参考になりました。 学びをどう活かす？ この学びを活かし、企業の各決算や新規取引先が発生した場合の安全性をチェックする際の基盤として、B/Sの視点を取り入れていきたいと感じています。特に、自己資本比率などを中心に、財務体質の安全性を判断するための目安を用い、企業の状態を大まかに評価できるようになることが目標です。 比較で何が見える？ さらに、複数の企業の決算を比較することで、各業界の標準的な数値を理解し、自身の視野を広げることも目指しています。B/Sの観点から企業の財務健全性を把握するスキルを磨き、各業界での自己資本比率の目安やその他の着眼点についても積極的に学んでいきたいと思います。

MECEの使い方は？ MECEという言葉は以前から知っており、考える際には意識していました。しかし、これまで階層的な分解の切り口でしか考えてこなかったため、変数を用いた分解がMECEで成立するとは思いもしませんでした。今後は、変数に着目する視点も取り入れてみようと思います。 変数分解の意味は？ 私の業務において変数分解が活用できそうな項目として、稼働率（登録人数÷稼働人数）を挙げます。この指標は、集めた人材が十分に活用されているかを判断するためのものです。さらに、費用対効果の観点から、お金をかけて集めた人材がどのエリアで最も効率よく稼働に結びついているのかを確認し、そのエリアへと募集投資を行うアプローチが有効と考えられます。 実践でどう考える？ また、MECEの実践でどの切り口を採用すべきかを決定する際、迷いが生じることがあります。他の人々がどのような視点で物事を分析しているのか、その考え方やアプローチについてグループワークで意見を交わし、ヒントを得る機会があればと感じました。

目的はっきり？ 分析を始める際、いきなり具体的な点に飛び込むのではなく、まず目的やあるべき姿を明確に言語化することの大切さを改めて感じました。そうすることで、意味のない分析に陥るリスクを避け、論理的かつ効果的な提案が生まれると考えます。 全体像は捉えられる？ また、分析の過程では、ある事象が存在する場合と存在しない場合とを比較する手法の有用性や、あまり細部にこだわりすぎず全体像を捉えることの重要性についても学びました。問題解決には、現状の不備を解消して基準に近づけるアプローチと、現状からさらにプラスへと発展させるアプローチの二種類があることを認識しました。 差異は数値化できる？ 特に「あるべき姿との差異を数値化」する観点は、実際の課題解決において具体的な提案をすぐに導き出せる非常に有用な方法だと感じました。例えば、社員アンケートなどから各部署毎に学びたい内容を集計し、その結果を踏まえて適切な研修会の実施を提案する、といったアプローチが現実に通用するものだと理解しました。

B/SとP/Lの違いは？ 総合演習では、業種やビジネスモデルの違いがB/SやP/Lにどのように現れるのか、財務諸表を通して理解を深めることができました。特に、B/Sは馴染みがなかったため、まずは5つの分類で大まかに捉え、資産、負債、純資産の観点から企業がどのように資金を使っているのか、また倒産リスクを把握する方法が印象に残りました。 自社の財務はどう見る？ 自社においては、これまでP/Lを見る機会は多かったものの、B/Sはあまり目にしていなかったため、自社の純資産の変化や負債の割合に着目し、その推移を確認することで、自部門の利益向上や会社体質の強化につなげたいと考えています。 会社資産貢献はどう見る？ さらに、自部門のP/Lで営業利益や当期純利益の動向を確認し、B/Sの純資産との比率を見比べることで、どれだけ会社の資産に貢献しているのかを把握したいと思います。今後は、他の書籍や他業種のP/L、B/Sにも目を通し、理解をより深め、傾向を掴むスキルを身につけていく予定です。

何に時間を使う？ 戦略とは「全部頑張ること」ではなく、「何に時間を使い、何をやらないかを決めること」であると気づきました。売上だけでなく、利益や時間あたりの利益を考慮することで、優先順位の見方が大きく変わることに印象を受けたほか、成長性や拡張余地、投下工数といった観点を取り入れて総合的に判断する重要性も改めて認識することができました。これまで感覚で対応していた部分を、明確な基準に基づいて整理する視点が身についたと感じています。 なぜ選択を見直す？ 今回の学びは、顧客対応や部下との関わり方に直結して活かせると感じました。これまでは、顧客の要望をできるだけ優先し、部下の相談にも自分で判断して応じることが多かったのですが、今後は利益性や成長性、見込工数といった基準を用いて優先順位を整理し、「やらない」や「任せる」といった選択も意識していきたいと思います。また、何かを進める際には「なぜ今それをやるのか」を自らの中で明確に言語化し、説明できる状態で判断することを心掛けていくつもりです。

学びの本質は何？ これまでの学びを体系的に振り返ることで、理解が一層深まりました。自社の現状を俯瞰して整理し、自分たちのやりたいことから強みや弱み、そしてお客様への提供価値など、すべき「目的」を明確にする大切さを実感しました。その上で、目的達成のためにトレードオフや経済性の論理を踏まえた「手段」を選び、不要な部分は排除していくことが効果的だと感じています。 プロジェクトの狙いは？ また、新規プロジェクトを進める際に、プロジェクトの目標やお客様にとっての価値、さらにその手法の選定理由がばらばらだと、実務に入る前のマインドセットでつまずいてしまいます。そこで、チーム全員が納得するまで議論を重ね、共通理解を醸成するプロセスに、今回学んだ戦略思考が大いに役立つと実感しました。 変革の要点は何？ さらに、激変する環境下で変革を推進するためには、従来の経験や勘の比重が次第に低くなっていくという観点も興味深いと感じています。他の受講生の皆さんのご意見もぜひお聞かせいただきたいです。

分析の目的はどう設定する？ 数字整理の段階で、分析の目的や仮説を設定して作業を進めることの重要性を学びました。この方法により、さまざまな観点から結果を導き出せることがわかりました。また、分析前にMECEやロジックツリーを活用して要素を整理することで、抜け漏れのない分析が可能であることも学習しました。 多様な切り口で何を掘り下げる？ この手法は、社内システムに対するユーザー満足度調査の分析に役立つと感じています。以前は、部署毎や勤続年数などの一般的な数値のみでの分析にとどまっていましたが、より多様な切り口で分析を進めることで、真のニーズを掘り下げることができるのではないかと考えています。 ロジックツリーの作成はどうする？ まず、ロジックツリーを手書きで作成し、可視化します。そして、それを基にしてExcelのピボットテーブルを活用し、他にどのような切り口があるかを常に自問しながら分析を進めます。あわせて、MECEによるモレやダブりがないかにも注意を払っています。

ゴール設定は正しい？ 戦略思考とは、まず適切なゴールを設定し、現在地からゴールまでの道筋を描くことです。そして、一度ゴールを定めたら、可能な限り最短最速でゴールに到達することを目指します。特に、むやみに困難に立ち向かわないルート選びが重要であり、時間とコストを抑える観点からも最短最速を推奨します。 具体策はどうする？ 自分自身やチーム全体の業務に対して、具体的にゴールを明確にし、言語化しておくことが大切です。また、現在地からゴールまでの他の可能なルートをリストアップし、必要なリソースを明確化することも欠かせません。さらに、対立を避けるルートについても考えを巡らせるべきですが、これについては具体的なイメージがまだつかめていない状態です。 今の選択は最適？ 今期の目標に対する中間の見直しが予定されており、その中でチーム全体の業務や自分の業務に対するゴールを再度明確化します。そして、現在のルート以外にも候補があるのか、今の選択で問題ないかを見直す予定です。

仮説思考とは何ですか？ 仮説思考には、結論に対する仮説と問題解決を目指す仮説という2つの側面があると実感しています。特に、問題解決に向けた仮説は「Where」「Why」「How」の観点から整理することで、具体的な問題意識が高まり、対応のスピードアップにつながると感じました。 どの手法が有効？ また、仮説構築の際には、3C（Company, Customer, Competitor）や4P（Product, Price, Place, Promotion）といったフレームワークが非常に役立ちます。これらの手法を活用することで、問題を多角的に捉え、各要素のバランスを考慮した分析が可能になります。 CRM戦略の極意は？ さらに、CRMの仕事に携わる中で、Customerに注目しがちですが、CompetitorやCompanyの視点も取り入れることで、顧客への理解が一層深まると考えています。これにより、より効果的な戦略立案が実現できると実感しています。

センサー活用はどう進める？ これまでの生活を続けながら、センサーを活用してデータを視覚化し、付加価値を生み出すことが可能です。しかし、このデータは膨大な量にのぼるため、明確な目的を定めなければ、単なる情報の塊に過ぎません。 仮説設定は何を意味する？ そのため、まずは仮説を立て、目的を明確にする必要があります。この仮説を効率的に検証するために、AIを活用する手法が有効であると考えています。 デジタル化はどう変化？ また、世の中ではモノからコトへと変化するデジタル化が進んでおり、社会課題解決のために私が所属する食品業界におけるデータを活用したアプローチを模索したいと感じています。加えて、これまでのビジネス経験を活かし、生成AIを積極的に取り入れる方針です。まずは生成AIを活用して新たなヒントを得ることを目指します。 生成AIはどう活かす？ 皆さんは、どのような観点からデータと生成AIを結びつけて活用されていますか？ぜひ共有をお願いします。

フレームワークの活用に自信が持てるようになった理由は？ これまでも戦略について検討した経験はありましたが、微妙にずれている話をまとめるのが得意ではありませんでした。また、フレームワークについても知識としては持っていましたが、実際に使いこなすことには自信がありませんでした。この講座を通じて、フレームワークを実例として使うイメージがわき、今後の業務に活用できると考えています。 中期計画で考慮すべきポイントは？ これから中期計画を立てるにあたり、考慮すべきポイントをフレームワークに沿って検討し、各項目ごとに抜け漏れがないかをチェックしながら、整合性の取れた計画づくりに取り組んでいきたいと思います。 サプライチェーンの視点をどう活かす？ 地域に関連する方針を固める際には、サプライチェーンの観点も今回初めて加えてみたいと思いました。また、SWOT分析を基に改めて会社の強みを検討し、どの分野で競争優位が得られるかを論理的に検証していきたいと考えています。

データ分析の視点は？ データを分解して見ることで、見え方が全く異なることに気づきました。数値の動向が感じられるような分解軸を柔軟に設定することで、さまざまな視点から分析が可能になります。 仮説検証のポイントは？ 1つの軸だけでなく、他の軸も検討しながら負荷をかけることで、導き出した仮説の正確性を検証し、その精度を高めるプロセスがとても重要だと感じました。 顧客分析の切り口は？ 実際の顧客分析においても、年代などのパーソナルな情報や興味関心のデータをもとに、何かしらの施策が検討できる可能性があります。流入している顧客層だけでなく、購買している顧客層についても、これまで以上に複数の観点から分解して分析することが大切だと思っています。 最適化の方法は？ 分解する軸をどのように最適化していくかは議論の余地があり、試行錯誤によってアタリをつけていくのが良いと考えています。皆さんはどのように感じられたか、ぜひ意見を聞かせていただけると幸いです。