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活用

に関する学び

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B/SとP/Lの関連性は？ Ｂ／Ｓを読み解くことで、Ｐ／Ｌとの関連性や資産の使い道、必要な資金調達について理解が深まりました。特に、業種によってＢ／Ｓの内訳が大きく異なる点を学びました。これにより、各企業の状況に応じた資金の活用方法や調達方法について理解を深めることができました。 どのように資金を活用する？ 自分の会社における資金の使い道や集め方を、Ｂ／ＳとＰ／Ｌの関連性を意識しながらしっかりと理解したいと思います。その上で、事業のお金の使い道にどのような問題があるのかを考えてみたいです。特に、過去の経年変化や他社との比較を通じて、自社の強みや弱みを知る手がかりにしたいです。 経年変化の確認方法は？ まずは、過去3年程度の自社のＢ／ＳとＰ／Ｌの経年変化を確認してみます。傾向がつかめなければ、さらに遡って数字の変化点や傾向を探ります。そして、現時点での自社の経営戦略と照らし合わせながら、自分の業務の立ち位置を再確認したいと考えています。

PLのポイントを押さえるには？ PL（損益計算書）の仕組みを理解し、各利益間に注目することで、どの部分に費用がかかっているのかを把握できることがわかりました。粗利を上げるためには、提供する価値を明確にし、それに見合う価格設定が重要であることを理解しました。 財務諸表で何が見える？ 自社と競合他社の財務諸表を確認し、どこに費用がかかっているのか、自社と競合との違いを分析するために活用したいと考えています。さらに、異なる業界の会社の財務諸表を通じて、業界ごとの差異を理解することも目指しています。 IR情報で業界特徴を学ぶには？ 自社および競合他社のIR情報を確認し、利益構造にどのような違いがあるのかを把握したいと思っています。また、異業種の会社のIR情報も調査し、業界特有の違いについて学んでいきたいです。そのうえで、自社の課題が見つかった場合、なぜそのような状態になっているのか、そしてどのように改善すれば良いのかを考えていきたいと考えています。

現状把握はどうする？ キャリア・アンカーを通じて自分の現状が把握でき、優先順位の整理がしやすくなりました。環境変化が激しく、人や働き方が多様化している現代では、キャリアは戦略的にプランニングする必要があると実感しています。定期的にキャリアを見直し、今後のキャリアデザインをしっかり考えることが重要だと感じました。 理想実現の道は？ 自分自身のキャリアへの考え方を深めるために、まずはキャリア・アンカーを活用し、そのうえでキャリア・サバイバルを参考に理想のキャリア実現に向けて具体的な行動を考えていきたいと思います。業務においても、関係者のキャリア志向を理解しながら接することで、より有意義な仕事にしていきたいと考えています。 企業要求に合わせる？ また、キャリア・アンカーには８つのパターンがある中で自分のパターンを把握した後、業務や企業が求めるものと自分のパターンが異なる場合に、どのように適合していくのかについても知見を深めていきたいと思います。

ミクロとマクロは？ 今週は、総まとめとしてライブ授業が行われました。授業を通じて、物事をマーケティング的な視点で捉える際には、個人の考えを反映したミクロな視点と、世の中の動きを反映したマクロ的な視点が必要であることを学びました。この学びを活かして、世の中のトレンドや動きに注目し、流行の背景を考えるといった基本的な行動を継続していきたいと思いました。 仕事にどう反映？ 今後、仕事において顧客とのミーティングや社内でのやり取りの中で、積極的にマクロ的な視点を活かした発言ができれば、より高い視座を持って先を見据えた計画で仕事を進められると感じました。 企画力向上の秘訣は？ また、今期中には新サービスの提案や企画力を強化するために、業界のトレンドを追い続け、注目のアプリやサービスを分析し、隔週で発表し合う取り組みを進めることになりました。この場でも、これまで学んできたポジショニングなどのフレームワークを活用していきたいと考えています。

手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

複数意見で何学んだ？ 今週は、営業方針プレゼンに関する3人の意見をもとに、考え方の整理と多角的な視点の重要性を学びました。特に、3C分析、SWOT分析、バリューチェーンといったフレームワークの意義を改めて認識することができました。 ３つの要素、何感じた？ レクチャーでは、①経営者の視座で考える、②ジレンマを過度に恐れない、③他者の意見をしっかり聞く、という3つの要素が強調されました。個々の経験により同じ課題に対して着目点が異なるため、広い視野を持ちつつ、フレームワークを活用して偏りなく分析し、整合性をもって戦略を考えることの大切さを実感しました。 議論でどう生かす？ また、これらの学びは社内会議やタスクチームでの議論にも活かせると感じました。普段から自分の視点に偏る傾向があると痛感しており、今後は経営者や部門のリーダー、チーム全体のビジョンという視点を意識しながら、考えたことをメモにまとめるなどして知識の定着を図りたいと思います.

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

どうして問いが大切？ 物事を進める際は、まず「問いは何か？」からスタートすることが重要です。人は問いがあると、自然と答えを出したくなります。問いを明確にすることで、余計なことを考えずに論理的思考に専念でき、問題解決に向けた適切なアプローチが可能になります。今まで、相手が求めることを何となく捉えて答えを提示していた方法から、問いと答えをはっきりさせることの重要性を再確認しました。 本当に必要な問い？ さらに、お客様や上司からのヒアリングの際には、表面的な要望ではなく、本当に求められている「問い」を明確にすることが大切です。こうした問いをもとに、主張と根拠を整理して提案することで、信頼性のある回答を提供できます。また、実際の現場では、お客様からの問いをノートに記録し、ピラミッドストラクチャーを用いて整理する方法が活用されています。そして、対面で急な質問があった場合にも迅速に対応できるよう、イシューリストを作成するなど、柔軟な対応が求められます。

問題解決プロセスはどうする？ 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE（モレなくダブりなく）に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する？ 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する？ 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

イシューの判断はどうする？ 物事の本質的な問題である「イシュー」を適切に判断することが重要であり、適切に判断しないと対処を誤ってしまうことを学びました。また、常に状況が変化するため、問いを持ち続けることが必要であることも学びました。 問題解決に活かす工夫は？ 職場の部下から、社内外で発生した問題やトラブルについて相談を受ける機会が多いため、それに対する具体的な指示やアドバイス、再発防止や改善策を考える際に、今回学んだ「イシュー」の考え方を活用できると思います。 質問で状況をどう把握する？ 発生した問題やトラブルの対処について相談を受けた際には、自分自身がその「イシュー」の見極めを誤らないよう、学んだことを思い出しながら考えるようにしたいと思います。また、そのためには、相談を受けた時に現在の状況を正確に理解するための質問も工夫する必要があると感じました。どのような質問をすれば正しい情報を得られるのかを意識するようにしたいと思います。

比較方法はどう選ぶ？ 分析を行う際は、比較が重要であると学びました。たとえば、ある要素の効果を検証する場合、その要素がある場合とない場合を比べ、その他の条件をできるだけ一致させることが求められます。 目的は何で大切？ また、データを分析する前に、何のために分析するのか目的を明確にすることが大切です。その目的に沿って必要なデータを収集し、目的に合わせて加工や分析を行い、得られた結果を言語化することで、ビジネス上の判断材料として活用できます。 今後どう実践する？ 今回の学びが直ちに業務に活かせる場面は少ないかもしれません。しかし、問題解決の基本的な考え方を意識しながら業務に取り組むことで、今後の課題解決に役立てることができると感じています。 継続の秘訣は？ さらに、何事も使わなければ忘れてしまうものです。業務にすぐに適用できなくても、日常生活の中で今回学んだ分析手法を実践し続けることで、着実にスキルを磨いていきたいと考えています。

平均と標準偏差の意味は？ これまで平均値と標準偏差をなんとなく使用していましたが、今回の学びを通じて、それぞれの利用目的や強みが明確になりました。特に、幾何平均については、これまで計算式が難しいという理由からあまり触れてこなかったものの、その特徴を理解できたことで、必要に応じて積極的に活用していきたいと感じています。また、標準偏差についても、グラフで見るイメージだけでなく、具体的な数値として求められることを知り、大変驚きました。 業務に活かす意図は？ 業務では、マーケティング部門として販売実績の分析や経営層への成長率報告のデータ分析に役立てることができると実感しています。具体的には、各社の売上高を中央値や標準偏差で分析したり、販売実績の成長率に対して幾何平均を用いるなど、状況に応じた情報提示ができるように活用していきたいと考えています。 幾何平均の応用点は？ また、幾何平均が適用できる場面について、さらに意見交換を行いたいと思います。