アカウンティング入門

ビジネスモデル分析で見つけた新たな視点

ビジネスモデルの理解を深めるには? ビジネスモデルによって提供される価値が異なるため、どこに費用がかかり、どのように利益を生み出すかを理解することができました。他社のP/Lを見比べることで、その特徴や費用のかけ方がわかり、彼らの戦略を想像する手がかりになると感じました。 自社の毎月のP/Lをどう読み解く? まず、自社の状況や自分が関わる事業の状態を、毎月のP/Lをしっかりと読み込むことで理解していきたいと思います。そして、単に計画と実績を把握するだけでなく、なぜそのような結果になったのかを検証し、今後の対策に何が必要かを自分の課題として業務に活かしたいと考えています。 直近と過去のP/Lをどう比較する? さらに、直近のP/Lと過去のP/Lを比較して、どの数字がどのように変化しているのかを分析し、現在の自部門の問題点や必要な対策を明確にして、自分のアクションプランに取り入れていくつもりです。

データ・アナリティクス入門

仲間と共に育む気づきの時間

講師と仲間の気づきは? ライブ授業を通じて、考え方を整理するうえで非常に役立つ時間となりました。講師の言葉による気づきはもちろんですが、グループワークで同じ課題に取り組む仲間と各自の言葉で意見を交わす中で、互いの視点の大切さを改めて実感しました。また、講師のファシリテーションにも多くの参考になる点がありました。 どうやって意見を引き出す? 業務においては、自分の意見を先に示してしまいがちですが、今後担当する部門横断のプロジェクトでは、できるだけ多くの意見を引き出すため、ファシリテーターに徹することが求められると感じています。そのため、参加者が自分の考えを提案しやすい環境作りを意識し、目的の明確化や仮説設定、簡単なフレームワークの共有を行って、考えをより深められるように努めたいと思います。さらに、分析に際しては、その都度、定性か定量か、どちらが適切かを十分に見極めることを意識しています。

アカウンティング入門

数字と現場が教える実務のコツ

PLの基本はどう? 事例を通じてPL(損益計算書)の基礎を理解することができました。利益と営業利益の違いについて、自分の勤務先の実情に照らし合わせ、業務にかかわるお金の位置づけを明確にできると感じています。この知識は、環境関連投資や効果の測定に活かす判断基準として、今後の業務に役立てられそうです。 改善策を見極めるには? 具体的には、①自社のPLを用いて自分に関連する部門の収支を把握し、業務で使用する費用の適正化を図ること、②工場の環境改善にかかわる収支の理解を深め、戦略に反映するためにキャッシュフローの概念を取り入れること、③自社のキャッシュフローを正しく理解すること、といった点に重点を置いています。 財務情報との連携は? また、会社の財務三票から得られる情報と、自身が関わる部門の費用との紐付けについても理解を深め、実務に活かす方法を模索していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

イシュー共有で描くチームの未来

業務の目的は何だろう? これまで、業務の目的や解決すべき課題(イシュー)を必要なメンバーと共有し、常に意識し続けることが重要だと感じるようになりました。独りよがりに業務を進めるわけではなかったものの、イシューを共有することで組織全体が問題解決に向けた推進力を得るという考え方は、正直なところこれまで持っていなかった視点でした。 定例会では何を目指す? 今年6月からは、別の開発部門とのマネジメント定例会を主催する予定です。その場では、業務課題についていきなり議論するのではなく、定例会の価値を高める対話を通じてイシューを共有することからスタートし、会議を生産的なものにしていきたいと思います。 どう伝えると理解される? また、周囲のメンバーにはパワーポイント、文章、メールなどで、理解しやすい表現やテクニックを無理のない範囲で伝えていくよう心がけています。

クリティカルシンキング入門

問を軸に成果を掴む会議の知恵

会議の本質は何? 会議では、初めに設定した問いを見失わないことが重要です。部門内で情報を共有する際も、議論が本来の目的から逸れないように注意が必要です。ホワイトボードに議論内容を書き出し、常に目で確認できる状態にすることで、開始時に掲げた問いに対する答えが得やすくなると感じました。 打合せの反省点は? 客先との打ち合わせの際、単に要望を聞くだけでは議論が広がり、必要な事項を決めきれないことがありました。今回学んだ点を活かし、会議開始時に目指した成果を確実に得られるよう努めたいと思います。 議論の目的は何? 業務を進める上では、「何を考えるべきか」「受け手の関心は何か」を十分に考え、「考え、論じる目的」を明確にすることが大切です。まずは目的が適切かを疑い、その検討が本当に必要かどうかを立ち返りながら議論を進めるよう心掛けています。

戦略思考入門

勇気ある捨てるで本来の自分へ

「捨てる」は必要? 講座全体を振り返る中で、印象に残ったのは「捨てる」という言葉に対する否定的なイメージです。一見、不要なものをすべて除去するようなネガティブな印象を受けますが、実は本来のありたい姿に近づくために必要な考え方であると再認識しました。不要なものを当たり前とするのではなく、理論に基づいたデータの解析や選択が不可欠であると感じました。 現状リセットはどう? 自部門の業務にあてはめると、不具合対策の一環で設計時に追加された検査作業など、当たり前になっている工数を見直す必要があります。まずは「捨てる=元に戻す」という視点で、現状をリセットすることから取り組み、そのためのデータ収集を確実に行います。その上で、元の状態に戻した後の改善策は、現場の努力の成果として、現場目線と会社目線の両面から業務を推進していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説で広がる学びの未来

仮説思考はなぜ重要? データ分析において仮説思考が重要であると実感しました。しかし、まだ完全に身についていないため、今後の業務の中で積極的に意識し、訓練していく必要があると感じています。理解したつもりでも、実際に言葉にして表現する際には苦労することもありました。 経験則から何が変わる? 今回の学びを生かし、所属する部門で担当している市場動向や契約に関するデータの収集と分析に、従来の経験則に基づく判断から仮説思考に基づいた立案へとシフトしていきたいと考えています。 言語化はどうする? さらに、言語化の訓練を重ねることで、仕事はもちろん日常生活においても仮説思考プロセスを意識して課題に取り組む習慣を身につけたいと思います。そして、適切な結論を導き出すために、さまざまなフレームワークや手法の活用を習慣化していく所存です。

デザイン思考入門

ルールに共感、未来への一歩

研修で共感の秘訣は? 私の担当業務では、ルールや運用の新規導入や見直し、そして研修の実施といった機会が多く、いずれもデザイン思考の考え方を活用できると感じます。実際に、研修の準備過程で過去に実施したアンケートや現状の課題分析に基づきテーマを設定し、段階的にコンテンツを作成しながら上司や部門メンバーに確認を重ねるというプロセスは、デザイン思考の共感やフィードバックの重要性を再認識させました。 他部門との連携は? 一方で、ルールや運用の新規導入においては、研修と同じ手法を十分に活かせていない面があり、今後は社内の他部門の立場に立って内容を検討する意識を持ちたいと考えています。まずは、通常業務の中で他部門とのコミュニケーションを機会として捉え、相談や監査の際にさりげなく意見を聞くことで情報収集を進めていければと思います。

クリティカルシンキング入門

切り口ひとつで変わる分析の真実

消費者分類の意図は? 仕事上、消費者を分類する際に、年齢を10歳刻みで分けたり、子どもの有無で区別するなどの定型的な手法に頼っていた自分に反省する場面がありました。 年齢分析はどう? 特に、客数を分解する設問では、19歳から22歳が大学生を示しているという点をすぐに理解できず、戸惑いを感じる結果となりました。この経験から、同じ年齢層でも様々な切り口を用いる必要性を痛感しました。 分析軸はどう選ぶ? 今後は、普段の分析作業の確からしさを高めるために、各種の分析軸を記録し、テーマに応じた柔軟な切り口でデータを分解することを意識していきたいと思います。 チーム改善は何故? また、部門やチームの業務効率を改善する際にも、これまでの反省を活かし、より具体的で真相に近い分析に努めていく所存です。

クリティカルシンキング入門

3つの視点で磨く説明力

どうして視点を変えるの? WEEK1で掲げた「片手落ちでない説明をしたい」という目標について、具体的には「視点を変えて分析ができるようになりたい」という意図が明確になりました。そのために、「3つの視」や定量情報を分解するツールを学び、実際の業務においてもその考え方を実践していく所存です。 どう伝えれば納得できる? 私は、コーポレート部門に所属しており、社内規程や組織設計に関する提案を行うことが多いです。組織設計の変更を提案する際には、経営層、管理職、スタッフという3者のステークホルダーに共通するイシューを抽出し、わかりやすく説明する必要があります。今後は、どのようにイシューを立て、3つのレイヤーに対して効果的に伝えていくかを、視点を変えた分析や振り返りの習慣を通じて磨いていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ワクワクするデータ分析の秘訣

データ分析の基本は? 本日のテーマで挙げられた3点はどれも重要ですが、特にデータ分析に入る前に目的や仮説を意識すること、そしてデータの読み解きにあたって「どんなデータを」「どう加工するか」を念頭に置くことが大切だと感じました。日常業務に追われると、これらを意識せずに作業に取り掛かってしまうことがありますが、忙しい状況でも目的や仮説、加工方法を明確にしてから取り組むよう心がけたいと思います。 分析の比較って何? また、人事の仕事では様々なデータの加工が求められます。その際、過去のデータと比較して変化を捉えたり、部門別に傾向を確認したりするなど、分析は常に比較を前提としています。分析によって何を説明し、どのような意思決定につなげるかを自分自身で明確にし、論点を整理することが今後の課題だと感じています。

データ・アナリティクス入門

未知の平均値に挑戦

指標の基礎はどう? これまで平均値と中央値を用いた分析は行っていましたが、加重平均、幾何平均、標準偏差といった他の指標については十分に理解していませんでした。今回、これらの指標の基礎を学ぶ中で、その重要性を実感しましたが、実際に活用するとなるとまだ課題が多いと感じています。今後は、これらの考え方をさらに深め、実践的な使い方を模索していきたいと思います。特に、経営指標として必要な幾何平均については、実データを用いて分析に挑戦する予定です。 どんな分析を試す? 自社製品の原価と営利に関する調査・分析の中で、今回学んだ幾何平均を早速活用し、過去のデータを基に営利分析を実施します。また、部門ごとの工数分析では、業務に費やす時間だけでなく、関わる人数も考慮に入れて評価し、より客観的な分析を目指します。
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