アカウンティング入門

収益とコストの秘密戦略

立地と利益の違いは? 同じ飲食業でも、立地や客層、提供する価値によって利益の出し方が大きく異なることが印象に残りました。売上を伸ばすための工夫だけでなく、どこでコストを抑えるかという視点も収益には欠かせない要素です。また、ビジネスモデルごとの収益構造を理解することで、事業の強みや改善点が明確になると学びました。 収益改善の方法は? 今回の学びは、業務における新規プロジェクトの提案時に活用したいと考えています。特に、収益構造とコスト意識を持って企画を立てることの重要性を強く実感しました。例えば、新たなサービスや業務改善の企画を提案する際には、類似ビジネスの収益構造を調査・比較し、「利益の出し方」や「コスト抑制策」を明確に示すことが必要だと感じました。単なるアイデアで終わらせず、採算が取れる仕組みとして説明することが今後のポイントです。 実践の工夫は何? 具体的な行動としては、新聞や記事を通じて他業種のビジネスモデルを日常的に観察し、自社の損益構造に意識を向けながら業務に取り組むことが挙げられます。また、新しい企画を考える際に収益モデルとコスト構造をセットで検討する習慣をつけることで、ビジネスの仕組み全体を意識し、より実現性の高い提案や判断につながると考えています。 低利益の理由は? 一方で、学習の中で疑問に感じたのは、売上総利益率が低くても利益を生み出せるビジネスが存在する点です。原価率が高い業態でも成り立つモデルがあることに驚かされ、その裏にあるコスト構造や工夫をもっと深掘りしたいと感じました。SIerとしてITシステムを提供する業務に携わる中で、飲食業のように「モノを売る」モデルとの違いにも大きな関心があります。特に、人的リソース中心のサービス業における利益構造や、無形サービスの原価の捉え方について、他の受講生と意見交換できればと思います。 利益差の理由は? グループワークでは、「同じ売上でも利益に差が出るのはなぜか」というテーマで、業種を超えて収益構造を比較・議論できると、さらに学びが深まるのではないかと期待しています。

戦略思考入門

経済性で実感する現場の知恵

固定費削減の秘訣は? 固定費削減の方策として、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性という三つの概念を学びました。それぞれの考え方が、企業活動の異なる側面においてコスト低減に寄与する点が印象的でした。 規模の経済性をどう考える? まず、規模の経済性は、特定の製品における固定費の削減に有効ですが、メーカーの場合は生産設備の稼働率にも注意が必要です。例えば、汎用品のように大量生産が求められる製品に適している一方、当社では少量生産で高機能な材料の開発を目指しているため、その効果はある程度に留まると考えています。 習熟効果はどう活かす? 次に、習熟効果については、生産量が増えるにつれて単位当たりのコストが下がるという現象を指します。私が関わっている化学メーカーでは、生産期間が延びることで生産技術が向上し、結果としてコスト改善につながっていると感じました。ただし、市場環境の変化、たとえば競合他社の参入や市場縮小に伴う価格競争となった場合、習熟効果による製造費用の低減が必ずしも利益に直結しない可能性もあると考えます。 範囲経済の活用はどう? また、範囲の経済性は、会社が保有する情報、顧客、技術などの資源を他事業でも活用することで、単独で行う場合よりも効率的にコストを削減できる効果です。当社では、各部署間での情報共有や人材の配置転換が進められており、個々のスキルや経験を新たな部署で活かすという点で、この理論が実践されていると感じました。しかし、一部では新たな考え方を柔軟に受け入れる一方で、個人の意見に固執する傾向もあるため、部署間の連携強化にさらなる工夫が求められているように思います。 未来戦略は何が必要? 今後は、同じ分野で新規事業を検討している他部署との情報交換を積極的に行い、範囲の経済性をより一層効果的に活用することが重要だと考えています。また、規模の経済性と習熟効果に基づいた戦略は、開発した製品の価格設定にも反映させるべきで、短期的な視点に偏らず、中長期的な販売量や価格の動向を予測した上で、適切な価格決定を行うことが大切だと感じました。

データ・アナリティクス入門

標準偏差と幾何平均が紡ぐ成長

どんな学びが印象的? 今回の学びで特に印象に残ったのは、「標準偏差」と「幾何平均」の2点です。 標準偏差の計算手順は? まず、標準偏差についてです。計算手順はまず平均を求め、その後、各データと平均の差を求め、差を2乗します。そして、2乗した値の平均(=分散)を算出し、その平方根を取ることで標準偏差が得られます。具体的な例では、データが3, 4, 5, 5, 8の場合、平均は5となり、各データとの差は2, 1, 0, 0, -3です。これらを2乗すると4, 1, 0, 0, 9となり、分散は2.8、標準偏差は√2.8 ≈ 1.673となります。また、Excelでは=STDEV.P(範囲)という関数を用いて計算できます。 幾何平均の計算方法は? 次に、幾何平均についてです。こちらは、最終値を初期値で割った値を計算し、期間に応じた累乗根(平方根や立方根など)を求めます。その値から1を引いたものが平均成長率となります。例として、初期値が100、最終値が209の場合、成長率合計は209 ÷ 100 = 2.09となります。2年間での成長率なので平方根を求めると√2.09 ≈ 1.45となり、1.45 - 1 = 0.45(45%)が幾何平均成長率となります。 中央値だけで評価すべき? これまでは中央値を代表値として重視してきましたが、今回の学びで、データのばらつきを示す標準偏差の重要性を改めて認識しました。例えば、AIモデルの予測精度の評価において、これまでは絶対誤差率の中央値だけを使っていましたが、標準偏差を加えることで信頼度をより的確に評価できると感じました。 AI評価はどう変わる? 実際、私が担当する不動産評価のAIモデルにおいても、最新のトレンドを反映するため定期的にアップデートを行っています。これまでは精度評価において中央値のみを用いていましたが、今回学んだ標準偏差を活用することで、モデルの精度のばらつきをより正確に把握できると理解しました。今後は、より正確な評価のために、標準偏差も加えた指標で測定していく予定です。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

振り返りから見える成長への道

理論の変化はどう捉える? モチベーション理論は元々知識として持っていたものの、古い理論であるためか、解説によって解釈に多少のばらつきがある点に気付きました。理論自体は維持されているものの、時代に合わせた解釈への変化が印象的でした。 実践で迷う理由は? また、理論として理解していたものでも、実際に演習に取り組む際には考え込んでしまう場面があり、実践的に使いこなす必要性を強く感じました。 任せ方の境界は? 仕事の任せ方に関しては、以前経験した「やり方を握ったのにあれこれ口を出す」といったやり方が良くない例として挙げられており、想定内の状況であればそのまま任せるという判断と、必要な場合に意見を述べる線引きを意識することが大切だと改めて認識しました。 フィードバックはどう? また、提示された「モチベーションは主観である。だからこそ、寄り添うことが重要」という考えに共感し、フィードバック時にはメンバーに他の可能性を考える機会を十分に提供するよう努めたいと感じました。これまで自分から代案や最適解を提示してしまった点を反省し、今後はメンバー自身が考える場面を設けることを意識します。 直感と理論はどう比較? さらに、モチベーションに関しては、理論を頭に浮かべながら現状の分析や対策を練り、直感的な対応との違いを確認することで、より適切なアプローチを模索していきたいと思います。何よりも、過干渉にならずにメンバーの考えに耳を傾け、共感する姿勢を大切にする必要があると感じました。 毎日振り返る意味は? 日々の活動の中で、実践すべき行動が不足していると感じる瞬間があるため、毎朝この振り返りを確認し、昨日の行動と今日の目標を意識するよう心がけます。メンバーの数が限られているため、特別な実践の場を設けることなく、日常の中で継続的に取り組む考えです。 他リーダーの学びは? 最後に、他のリーダーの行動を観察し、感心する点があればその理由や自分でも実践可能な内容かを整理していくよう努め、より良いリーダーシップの実践を目指していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

ひも解く!受講生の生の声

仮説検証はどうすべき? 問題を特定した後、解決プロセスでは、網羅的な仮説を立てた上で条件をそろえ、比較検証を行う必要があります。同時に、データを収集しながら根拠を明確にする手法も有効です。 上司の指摘は何を示す? また、講義中に説明された内容ではありませんが、課題を進めていく中で思い出した上司の指摘が印象に残っています。上司は、データから状況を読み解く際、さまざまな項目を網羅することは大切ですが、事実と推測を明確に区別すべきだと述べていました。実際、読み取った情報が事実であれば仮説の妥当性を確認できますが、もし推測であれば話が大きく変わるため、この点には十分に注意が必要です。 根拠データはどう確保? 社員の要望をアンケート結果から読み解く場合は、ひとつひとつの事象に対して根拠となるデータを具体的に示すことが求められます。たとえば、「この部分からこういうことが読み取れる」といった説明が必要です。 低正答率の真因は? また、教育受講者に実施する理解度チェック問題で正答率が低かった場合には、単に「理解不足だから」と結論付けるのではなく、問題解決プロセスを分解して検討することが重要です。具体的には、社内教育における教材とチェック問題の内容の齟齬、チェック問題自体の意図が上手く伝わらなかった可能性、あるいは回答者側の問題(例:注意不足)など、課題が生じたプロセスを一つひとつ切り分けて検証する必要があります。 ヒヤリハットの要因は? さらに、6月からは昨年度まとめたヒヤリハットに関するデータの分析が開始されます。ここでは、会計処理中に「冷やっとした」や「ハッとした」といったミスにつながりかねない状況を取りまとめています。データ項目の数や回答レベルが一定でないため仮説を立てるのは難しいですが、ロジックツリーを活用して全体を網羅的に整理し、what(何が)、where(どこで)、why(なぜ)、how(どのように)という観点から現状を整理し、考えの根拠を丁寧に示しながら、最終的にはhowの提案に結びつけていく方針です。

クリティカルシンキング入門

グラフと色の魔法:伝わる資料作りの秘訣

グラフを選ぶ際のポイントは? 今週の学習を通じて以下のことを学びました。 まず、グラフ作成においては「他人に伝えること」を念頭に置くことが重要であると学びました。何を伝えたいかによって適切なグラフの種類は変わります。読み手に負担をかけず、一目で理解してもらえるように、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択する必要があります。 文字情報以外での伝え方は? また、情報を伝える際には文字だけでなく、フォント、色、アイコンなども意識的に使うことが大切です。これにより、より印象に残る分かりやすいスライドを作成することができます。ただし、アイコンを使用する場合は、それがノイズとならないようメッセージとの整合を確認することが必要です。 資料の冒頭部分はどう工夫する? さらに、スライドに入れるメッセージについては、読んでもらえる工夫、例えば冒頭のアイキャッチやリード文の工夫が必要です。また、この場合にも図表との整合性を取り、協調したい箇所を意識することで、伝えたいメッセージをより明確に伝えることができます。 資料作成で大事なことは? 次に、具体的な資料作成についてですが、以下の点を意識しています。 企画書や提案書の作成では、興味を持って最後まで読んでもらうことが大事です。読みにくい文章になっていないかを確認し、その先が読みたくなるような冒頭のリード文を意識した資料作成を行います。 グラフの使い分けはどうする? 報告書や発表資料の作成では、データによって適切なグラフを使い分け、自分の伝えたいことと合ったグラフを選択することが重要です。 印象に残るスライド作りの秘訣は? 研修資料や業務マニュアルの作成では、伝えようとしているメッセージと書体が与える印象を揃えることが大切です。書体と共に、色についてもメッセージとの整合を意識し、アイコンを効果的に使ってより印象に残る分かりやすいスライド作成を目指します。アイコンを選択する際にも、伝えたいメッセージとの整合に注意します。 これらの点を踏まえ、資料作成を実践していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で見つける成長のヒント

どう仮説を練る? 前職で教えられた問題解決の手法は、実践する機会が十分にありませんでした。仮説を立てる際、まずは現状把握が最も重要であることを再認識しています。一つの仮説に直感的にたどり着くことはありますが、そこに固執せず、ほかの可能性も考慮した複数の仮説を検討することが、根拠のある仮説を生み出すポイントだと感じています。 検証の切り口は? 動画の一例で「仮説と検証を繰り返す」という考え方が大変印象に残りました。これまでにも同様の手法を試みたことはありましたが、せいぜい数回で終わってしまい、検証の繰り返しが十分ではありませんでした。そこで、自分自身の検証と例で示された検証方法との違い、たとえばアプローチの切り口などについて、改めて考えてみることにしました。 枠組みの意外性は? フレームワークに基づいて検証する方法も、抜け漏れのない仮説を構築できる可能性を秘めています。フレームワークを利用することで、新たな発想や類推が生まれることが期待できる一方、自由な発想では偏りが生じやすく、適切な仮説検証が難しいと感じています。 時間がかかる理由は? また、他の社員と比べて明らかに時間を要している業務があります。正直なところ、その業務が自分に合っていない、あるいは心理的に好ましくないという言い訳をしてしまっていました。しかし、他者との比較を通じて何が原因なのかを見極め、行動に入る前の準備段階に問題がないか、あるいは結論から逆算したアプローチができているかを、仮説の検証とシミュレーションで実際に検証しているところです。 取り組みは十分? これらの対策は現在進行中です。現状を正確に把握し、問題点を見極めた上で、重要な局面で目指すべき状態や、そもそもやるべきことが実施できているかを確認しています。業務は忙しく時間的制約もありますが、抜け漏れがないか、逆算して工程を検証する取り組みを並行して行うことで、苦手な業務の改善につなげたいと考えています。もしうまくいかなかった場合は、さらなる仮説を立てて改善に取り組んでいくつもりです。

アカウンティング入門

無借金経営の光と影を探る

B/Sから見える経営の違いは? B/Sから、資金の調達方法や運用方法によりビジネスモデルの違いが浮き彫りになることを学びました。例えば、無借金経営の場合、借入金や利息の支払いがないため一定の安心感はあるものの、十分な利益が上がらないと資金繰りが悪化し、次の成長戦略への投資が制限されるリスクがあると理解しました。(具体例として、広告宣伝費やメニュー開発費などが挙げられます。) 営業サイクルはどう理解? また、営業サイクルについては、「仕入→製造→在庫→販売→回収」という一連の流れを再認識し、企業経営における基礎としての重要性を感じました。さらに、業種によって流動資産と固定資産の比率が異なるなど、企業ごとのビジネスモデルに基づく資産の配分の違いも理解できました。 B/Sの違いをどう捉える? 総評として、B/Sを通じた資金調達と運用の違いの理解は非常に有益であり、無借金経営のメリットとデメリットを考慮する視点が印象的でした。また、異なる業種間でのB/Sの違いを具体的に考えることで、ビジネスモデルへの理解が一層深まったと感じています。 無借金経営のリスクは? 今後は、無借金経営における成長戦略の制約をどのようにリスク緩和していくか、また、流動資産と固定資産の割合がビジネスにどのような影響を与えているかについて、さらに詳細な分析を進めたいと考えています。 新規事業計画をどう策定? 新規事業戦略においては、コストや利益構造、資金調達方法について仮説を立て、しっかりとした事業計画を策定することが重要です。どこに資金を投入し、どこで費用を抑えるべきかを明確にし、場合によっては事業構造の見直しや撤退も検討する必要があります。 収益性向上の対策は? まずは現状の把握を行い、その上でコストや利益構造の見直しを実施し、収益性の高いビジネスモデルの構築を目指します。具体的には、ステークホルダーとの業務分担や売上分配率の調整、社内のマンパワーと外注費のバランス、さらにはスキームや手数料の見直しを、今期中に実行する計画です。

データ・アナリティクス入門

分析のアプローチで見えた新たな視点

分析とは何を指す? 分析とは「比較」のことを指します。現状を詳細に比較したり、物事を比較することで、解像度の高い理解や把握が得られます。 グラフや数値の算出方法を理解 今回の学習を通じて、具体的な分析アプローチとしてグラフや数値の算出方法について理解しました。データを算出する際には、代表的な数値(代表値)とデータの散らばり(分布)に分け、それぞれに具体的な手法が用いられます。代表値の例としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値がありますが、特に幾何平均を用いた売り上げ予測の立て方が印象に残りました。また、分布の例としては2SDルールが紹介され、大枠の範囲を考慮した上で平均値を予想する方法が理解できました。 仕事における分析意識の向上をどう図る? ①分析のアプローチに対する仕事の意識 「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」という基本的な考え方を念頭に置き、これらに漏れがないように資料を作成したり、発言するといった意識を持ち続けます。 ②分析のアプローチに対する業務の行動 現状では単純平均を用いて比較することが多いですが、今後は分布やグラフを用いることで新たな気づきを得られるように努めます。 アプローチ方法をどう定着させる? ⓪分析全体の把握およびアプローチ方法の定着化 学習した「分析 = プロセス × 視点 × アプローチ」について、自分の言葉でまとめました。まずは用語や算出方法を含めて暗記し、アプローチ方法を定着させます。 SNS戦略での分析の改善策は? ①SNS戦略での分析の実施 現状では数値を取って把握することが主体で、十分な分析ができていません。今後は、定義に基づいた分析を実施し、比較が必要な場合には代表値や分布を用いて進めます。 データ分析の評価をどう行う? ②データ分析に関する評価 業務上、データから戦略や仮説を立てることが多いため、データに対して視点を持ったりアプローチを探したりすることで、新たな気づきを見つけ、それを共有します。

戦略思考入門

固定費を減らす!経済性活用術

経済性の学びは何を示す? 「規模の経済性」「習熟効果」「範囲の経済性」「ネットワーク経済性」「経費の経済性」について学びました。特に固定費の分散という考え方はあまり活用してこなかったため、強い印象を受けました。稼働率の向上が一単位あたりの固定費を下げることに繋がるという視点は、自社の現状把握に役立てたいと考えています。また、習熟効果には経験曲線の飽和があることから、イノベーションだけでなくテクノベートの追求も重要だと感じました。 [総評] 「規模の経済性」と「習熟効果」についての理解が明確で、固定費の分散を自社の現状把握に活かす姿勢が特に優れています。さらに、多種多様な事例に適用して知見を深めると良いでしょう。 さらなる思考の追求は? [さらに思考を深める問い] - 自社の状況に応じて「規模の経済性」をどのように活用できるか考えてみてください。 - テクノベートとイノベーションの違いをさらに深堀りし、それらがどのように相互作用するのかを検討してみてください。 [最後に] 今後も学んだ概念を具体的なビジネスの場面に応用し、独自の視点を広げていってください。これからも頑張りましょう! 範囲の経済性はどこに活かす? 薬局の開局経験を、運営で共通点の多いクリニックの開設に活用したり、介護業界への参入に役立てている弊社では、範囲の経済性が効いている部分があることに気づきました。ノウハウも貴重な資産であり、広い範囲で活用することで人や技術を共有でき、会社全体の労働分配率を向上させることができると感じています。 薬局業界では、労務費を抑えることが利益を維持あるいは増加させる鍵だと考えています。業務効率と生産性を上げる手法を模索する中で、テクノベートが重要であるため、設備投資の可能性を検討しています。その際、投資回収の視点を持ち、余裕ができた部分の人材活用方法を具体的に考えることで、生産性の改善が期待できます。狭い範囲に固有の固定費に固執せず、会社全体で共有できる固定費を明確化することが重要です。

クリティカルシンキング入門

ビジネス文書・プレゼン資料を一段上の品質にする方法

学習を通じて得た新たな知識とは? 今回の学習を通じて、適切なグラフの選び方やスライドの作成方法、ビジネス文書がどのように読まれるかについて多くの学びがありました。以下に、それぞれのポイントについて述べます。 グラフ選びでデータをより見やすく まず、グラフの見せ方についてですが、データの種類に応じた適切なグラフ形式を選ぶ重要性を感じました。例えば、時系列データには縦の棒グラフ、変化や経緯を表現したい場合は折れ線グラフが有効です。また、要素を表現する際は横の棒グラフ、要素間の比較には帯グラフが適しています。これにより、データが持つ意味を視覚的に明確に表現することができ、プレゼンの受け手にも理解しやすい情報を提供できます。 見る側に立ったスライドデザインは? 次に、スライド作成のポイントについて学びました。特に印象深かったのは、「見る側の視点に立って主題がわかりやすいように」作成することの重要性です。具体的には、グラフなどで見てほしい部分を強調するために矢印を使用することなどです。これにより、視覚的なガイドラインが提供され、見ている人がパッと理解できるスライドを作ることができます。 関心を引くビジネス文書の工夫 ビジネス文書に関しては、冒頭にアイキャッチを置く工夫が特に有用だと感じました。イメージが湧きやすい、意外性がある、具体的な理由や方法を知りたいと思わせるような要素を盛り込むことで、読む人の関心を引き付けることができます。これにより、実際のメールや案内文の返信率向上に繋がることを期待しています。 具体的な実践計画としては、リード向けメール作成の際には1日最低5件はアイキャッチを配置し、試行錯誤を重ねて改善を図るつもりです。また、フォロー結果を分析する際には1か月に1回以上、プレゼン資料の質とグラフの活用を意識して作成します。四半期ごとの報告プレゼン資料にもこれらの学びを反映し、より質の高い資料を提供することを目指します。 以上の点を踏まえ、今後の業務に活かしていきたいと思います。

マーケティング入門

戦略の切り分けが未来を拓く

セグ分けの理由は? セグメンテーションでは、自社に合った切り分け方を考えることの重要性を再認識しました。法人向け商品の場合、規模や外資・日系の違いなどで分けるといった視点は、非常に実践的だと感じます。また、顧客企業の規模、製品の市場、製品サイズ、生産ロットの違いなど、具体的な分類軸が挙げられており、これらを基に自社の戦略を練り上げることが大切だと思いました。 ターゲットはどう見る? ターゲティングに関しては、6R(市場規模、成長性、競合状況、優先順位、到達可能性、反応の測定可能性)という評価基準のうち、特に市場規模、成長性、競合状況の3点が鍵になるとの考えに納得しました。これにより、市場の魅力と自社が勝ち残る可能性とのバランスを適切に判断して、新たなターゲット層を掴む戦略の重要性を学びました。 強みはどう伝わる? ポジショニングの部分では、2つの要素を縦軸横軸に配置したポジショニングマップを用いる手法が印象的でした。単一の価値だけでは競合との差別化が難しい場合も、複数の価値を組み合わせることで独自の魅力を生み出せるという点が参考になりました。顧客の視点から自社の強みが明確に伝わるよう工夫する必要があると感じています。 事例から何を見る? さらに、航空機業界向けとして開発された機械が実は他の業界からの引き合いが多かった事例は、各ターゲットの市場規模、成長性、競合の状況、そして開発品のメリットを具体的に把握することの重要性を改めて認識させてくれました。今後はリサーチ部門との連携を深め、より精度の高いターゲット選定を実現していきたいと考えています。 有効な策は何か? 特にBtoBのマーケティングにおいて、どのようなセグメンテーションが有効なのか、他社の事例や先輩方の経験を伺いながら、自社の戦略に反映させていくことが今後の課題だと感じました。全体として、戦略的な市場分析の基本的な考え方と具体的な手法について、非常に実践的な学びを得ることができたと思います。

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