データ・アナリティクス入門

売上アップの鍵は原因分析と多様な選択肢

課題解決のプロセスとは? 課題解決の近道は、原因をプロセス分解してアプローチすること、そしてボトルネックをきちんと把握することにあると思いました。また、正解がない中できちんとした判断基準を持ち、複数の選択肢を視野に入れておくことが重要です。 売上向上のための出発点は? 売上が上がらない理由の一つとして、ABテストを行わずに出来上がった広告を動かしたことが挙げられます。時間や様々な制約があったとしても、きちんとテストを行うべきだったと再認識しました。この経験から、原因をしっかり考え、複数の選択肢をイメージする必要性を感じました。 リブランディングの展望 現在、リブランディングも視野に入れ、分析や情報の精査をしています。売上が上がらなかった理由はぼんやりと見えてきているものの、説得力には欠けている状態です。これまでの考え方(what、where、why、how)を踏まえながら、原因をプロセスを追って分析していきたいと思います。そして、一つの選択肢に固執せず、複数の選択肢を検討しながら今後の展開に活かしていきたいです。

クリティカルシンキング入門

学びの振り返りで得た大切な気付き

学びをどう継続する? 毎週のテーマをこなしていく中で、最初に学習した内容がところどころ抜けていることに気付きました。しかし、振り返りやイシュー(問い)を残すことの重要性を改めて実感しました。何のために取り組んでいるのかを忘れず、自分の満足だけで終わらないように定期的に見返しながら成果に繋げるよう心掛けています。 問題解決に必要な視点は? 問題解決のためには状況整理が欠かせません。イシューを特定した後、すぐに行き詰まることが多い私は、視座を変えることで考え方の偏りを防ぐよう努めています。また、人に伝える際には受け手の立場を意識し、内容を工夫するようにしています。同僚の協力も得ながら、さらにより良いものを目指しています。 アウトプットの習慣づくり 継続するためには、身近なことでもイシューと仮説を立ててシミュレーションを行うことが大切です。言語化することに慣れるために、SNSなどで定期的にアウトプットを行うことも心がけています。興味のある分野からアウトプットのお手本になるものを探し、参考にすることも役立ちました。

マーケティング入門

売れない商品に価値を見出す法則

無意識を変える重要性は? 無意識に「何があったら良いか」や、「なぜ売れないのか」といったことを考える意識を持つことが重要だと感じました。ライブ授業で完全メニューのラインナップを考える際にも、なかなか頭が切り替わらず、何を提案するべきかが思い浮かびませんでした。そのため、日頃からの意識が大切であると実感しました。 売れない商品の価値は? 自社においても売れない商品がありますが、売れない時にそのものの価値だけを考えてしまいがちです。しかし、全く売れない場合や、モデルライフサイクルが古くなった時には、何を売り、誰に売るかといった基本的な点に立ち返り、価値を見せられているのかを考えることにも意味があると感じました。 魅せ方改善は可能? 売れない商品を目の前にした時、その価値だけでなく、魅せ方に何が違うのか(たとえば、CMやSNSを通じて行われたことや、口コミなど)を考え、顧客に価値が伝わっているのかを見直すことも面白いと感じました。この考え方は、危機感を持つ意味でも、新しい気付きが得られると考え、実践しています。

クリティカルシンキング入門

データ分析の深さに触れる喜び

データ分析の楽しさとは? データの分析や加工を実際に自分で行えたことが非常に楽しかったです。Excelを使って学び直す経験も新鮮でした。データを複数の側面から切り分けることは久しぶりの学びでもありましたが、時間が限られているときにそれを実践するのは少し難しいと感じました。 数値を分解する面白さとは? 数値を扱う重要性や面白さを日常業務で感じることは年に数回ありますが、数値を分解していくと、表面では見えてこなかった関連性や有意差が明らかになるため、とても興味深いです。さまざまな切り口で分析することもありますが、アイデアが浮かぶときと浮かばないときがあるように感じます。 グラフ活用の重要性は? さらに、統計解析ソフトなどを利用すると、より面白い分析ができると思います。また、多様なグラフを作成することで、説得力のある説明が可能となると感じます。わかりやすく説明するためには、表よりもグラフの活用が重要だと思います。このような多様なグラフや可視化に関する技術も、データ分析とはまた異なる視点で学んでいくべきことだと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

本質を見抜くデータ活用の極意

データ活用の鍵は何? 「もの」のサービス化が進む現状の中で、データ活用によって同じものが一つの用途に留まらず、さまざまな使い方が可能になる点を学びました。データを活かすことで、多様な志向やニーズを持つ顧客にとって有益なサービスへと進化するというビジネスの視点が印象的でした。 届け先はどう選ぶ? 一方で、いかに高度なデータ分析や技術が用いられても、「誰にどのようなものを届けるべきか」という本質的な部分は依然として重要であり、最終的な企画決定は人間が担うべきであると感じました。 現場の実情は? 自分は人事担当として、ビジネスの現場最前線にはいませんが、講座で「AIの活用が思うように進まない」という実情にも心当たりがありました。歴史ある製造業を扱う環境では、AI活用や個々のリテラシー向上がまだ十分ではないことが実感されました。 戦略のカギは? この学びを生かし、今後のAI活用促進においても、「誰に向けて、何を提供すべきか」という視点を改めて整理し、戦略的に取り組んでいく必要を強く実感しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

プロンプトの力で拓く未来

学習目的はどう? 生成AIの問いやステップに答えていくうちに、これまで曖昧だった学習目的が次第に明確になり、業務での活用イメージが具体的に浮かび上がりました。その過程はまるでコーチングを受けているかのようで、自分がうまく実装している姿を想像できた点が大きな収穫でした。また、プロンプト作成の重要性を学んだことで、今後はより効果的なプロンプト作成技術の向上を目指していきたいと考えています。 プロンプトで進化? 的確なプロンプトを入力することで、これまで数時間かかっていた会議資料の作成や企画案の提案がスムーズに行われることを実感しました。自分では想像できなかった切り口で提案が実現できる技術に触れ、これを活用する必要性を再認識しています。 画像活用はどう? 文書作成やプレゼン資料の作成は非常に役立ちますが、画像や映像の作成についてはまだ具体的な活用イメージが湧いていません。今後は学習を進めながら、どのような機会に応用できるかを模索し、プロンプト作成のコツなどを互いにシェアして学習効率を高められればと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

背景を伝えると回答が変わる

生成AIの仕組みはどうなってる? 生成AIは、人間が理解するのとは異なり、膨大なデータからの予測によって応答を生成しているということを初めて知りました。そのため、これまで出力された内容が意図したものと異なる場合があったのは、この構造を十分に理解できていなかったことが原因だと考えています。 指示の要素は何が必要? こうした経験から、指示を出す際には、背景や前提、そして目的を明確に伝えることが重要だと実感しています。なぜなら、これらを整理することで、より納得のいく結果が得られると感じたからです。 組織でのAI利用はどう進める? また、日常的に生成AIに頼りがちな自分にとって、まずは目的を言語化し、背景と前提を整理してから指示を出すことが大切だと改めて認識しました。組織での活用促進においては、生成AIがどのように回答を導くのかを理解し、その知識を基に適切な指示を与えることが求められます。単に指示の方法を知識として取り入れるのではなく、その根本にある構造の理解から進めることが、より効果的な活用へとつながると感じました。

アカウンティング入門

成功企業が語る資源投資の真実

成功企業の戦略とは? 総合演習を通して、同じ成功企業でもビジネスモデルによってお金の使い方や資産の保有の仕方が大きく異なることを学びました。例えば、各社は事業内容に合わせて、最も効果が期待できる部門に資源を投じるという戦略をとっており、その背後には企業ごとの独自の考え方や戦略が反映されています。特に、限られた資源をどの分野に配分するかという判断が企業の成長と強みに直結している点が印象的でした。 投資配分の考え方は? この学びは、今後の経営計画や事業方針の策定に大いに役立つと感じています。企業が資源をどこに投じるかという視点は、自社の予算計画や投資判断にも共通しており、単に売上や利益といった数値だけでなく、背後にあるビジネスモデルや戦略の意図を理解することが重要だと思いました。そこで、今後は何にどれだけの資源を配分すべきかを明確にし、効果的で持続的な成長を目指す経営判断に活かしていくつもりです。 講座の疑問点は? なお、講座の度に感じる点として、質問がある際に十分に解決できず、改善の余地があると感じました。

データ・アナリティクス入門

数字と発想が織り成す学び

目的は何のため? 分析は、目的を明確にして「何のために行うのか」を意識しながらデータを取り出す必要があります。単にデータを抽出するだけでなく、複数の対象を同じ尺度で比較し、具体的な数値を導き出すことが重要です。 愛の価値は見つかる? また、「愛の値段」の算出方法は特に面白く、分析においてどの切り口や観点で取り組むかを工夫することの大切さを実感しました。普段あまり使用しない横棒グラフも、要素間の比較を行う際に試してみたいと感じています。 定量データは説得力? 加えて、数値化された定量データは説得力があり、誰にでも伝わるため、曖昧な点もきちんと数値化する習慣を身につけることが求められます。こうした分析手法は、得意先との商談、社内会議資料、さらには年度方針や計画の戦略立案など、さまざまな場面で活用できると感じています。 新たな視点を得る? 講義中の問いに対する回答を通じ、自分では気づかなかった多くの視点を知ることができました。その発想や観点を今後も取り入れながら、さらに深い分析に取り組んでいきたいと思います。

アカウンティング入門

PL分析で未来を見据える方法

PL理解の重要性とは? PL(損益計算書)を理解するには、大まかな数字で概要を把握することが重要です。分析する際には、傾向の変化や相違点に注目し、それをもとに仮説を立てて検証することが学びとなりました。また、提供する価値によってPLに現れる内容が異なるため、これがどのような影響を及ぼすか、イメージを膨らませて検証することが大切だと感じました。 毎月の損益報告をどう確認する? 毎月の会社の損益報告を見る際には、まず数字から傾向を大まかに把握することを心掛けようと思います。その後、傾向に変化があるか、大きな相違点があるかを確認します。そして、もし相違点があれば、どのような事象がそれを引き起こしているのかを検証し、再発防止策を考えられるようになりたいと思います。 部門のPL分析に注力するには? また、自分の部門の損益計算書を毎月確認し、傾向や変化を分析することにも注力したいです。損益の悪化要因を詳細に分析し、傾向が見られれば、改善策を検討します。そして、それを部下と共有し、今後の利益計画に反映させたいと思っています。

マーケティング入門

顧客の本音を掴む力で未来を拓け!

顧客の本音をどう読み解く? 顧客の真のニーズを掴むこと、すなわち「顧客の本音を読み解く力」が重要であると理解しました。一般的なアンケートでは得られないため、行動観察やデプスインタビューなどの手法を活用し、本質を探ることが必要です。また、「あったらいいな」よりも「なくてはならない」と感じるペインポイントを押さえることも、成功を左右する重要な要素であり、今後はそれを意識し続けていきたいと思います。 STP分析の活用法は? 私の部署においても、顧客のニーズやペインポイントを正確に把握し、適切な対応をすることで、部署としての存在価値をより強固にできると考えています。これは、STP分析の観点からポジショニングを考える良い機会となるでしょう。 マーケティング知識をどう増やす? 動画内でも紹介されていた通り、自分のマーケティングの知識を増やすために、目にする商品を常にSTP分析の視点で考える習慣を身につけたいと思っています。具体的には、その商品の市場やターゲット層、独自性、差別化ポイントなどを考察することから始めていきます。

クリティカルシンキング入門

ナノ単科で開花した新たな視点

文章表現はどう書く? 日本語の文章を書く際には、「てにをは」などの基本的な用法に加えて、原因を示す格助詞「に」「で」「から」や、「しりてが」といった要素についても理解を深める必要があります。これにより、より正確で自然な文章を作成することが可能です。また、主張を裏付ける理由を選ぶ際には、文脈や背景をよく理解し、「同じ視点」に基づいた複数の理由を並べることが重要となります。 伝わる文章は? クライアントや上司への企画提案書やパートナーとの業務分担の依頼書を作成する際には、文章構成の検討と文章化のプロセスが求められます。ここでは、日本語の適切な使い方について学び直し、長文をシンプルにし、要約することで、伝わりやすい文章を目指すことが大切です。 優先順位はどう? 一方で、業務やタスクの優先順位を決める際には、複数のToDoの中から何を優先するかを判断しなければなりません。この場合、複数の理由が考えられるでしょうが、その中で何を重要視するかを決める際には、まず文脈や背景を理解することが妥当な選択を導くことになるでしょう。
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