戦略思考入門

選ぶ勇気がもたらす効率革命

捨てるメリットは? 今週の学びのポイントは「選択(捨てる)」ということでした。経営資源は限られたものであることを再認識し、やりたいことややっておいたほうがいいことをすべて挙げていてはキリがありません。「捨てることの恐怖」より、「捨てることによるメリット」に注目して判断する必要があると学びました。 無駄処理は見直し? 私は業務の効率化を専門としている部署に所属しており、仕事の進行における無駄を排除する意識は高いと考えています。そのためある程度の精査はできています。しかし、他部署から受け継いだ業務には、まだ無駄な処理が含まれていることがあります。このため、その処理を行う目的や根拠を明確にし、それによる効果を見極めて効率化を進める必要があると感じています。 業務増加の対策は? さらに、自分自身に目を向けると、最近の役割の変化により新たな業務が増えました。しかし過去の業務も継続しながら進めているため、業務過多になる場面が増えてきました。ここでこそ「捨てる」という選択が必要だと感じます。 処理改善の意義は? オフィスで担当している業務については、引き続き無駄な処理をなくすことに注力します。移管された業務については、その目的、効果、根拠を明確にし、不要なものは論理的にその必要性を説明して、関連部署と建設的な意見交換を行う必要があります。 業務分担の工夫は? 自分自身の業務量に関しては、他のメンバーに任せられる業務については思い切って任せることを検討する必要があります。オフィスメンバーの稼働率や業務の難易度を考慮し、適性を見極めて適切に依頼していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

切り口が変える数字の物語

数字の意味は何か? 数字が持つ意味をより深く理解するためには、まず情報を分解して、その解像度を上げることが重要です。一つの視点だけでなく、複数の切り口から現象を分析することで、より正確な現状把握に繋がります。 結論前の検証は? 具体的には、一つの傾向に満足するのではなく、さらに他の可能性を探る意識を持つことや、得られた分析結果からすぐに結論を出すのではなく「本当にそうなのか」を丁寧に検証する姿勢が求められます。また、頭で考えるだけでなく実際に手を動かし、様々な視点からデータを見直すプロセスも大切です。 MECE活用で分析は? さらに、分析を行う際にはMECEの考え方を取り入れることが有効です。具体的には、階層、変数、プロセスという視点から、物事を漏れなく、重複なく整理していく手法が挙げられます。たとえば、プログラムの参加者数の伸びを検討する場合、年齢だけでなく居住エリアや参加プログラムの種別といった観点から属性を分析することで、より多角的な理解が可能になります。 課題整理はどう進む? また、自身の業務上の課題を明確化するためにも、評価の視点が抜けや重複なく組み込まれるよう、MECEを活用して細分化し、その対応力を数値化する手法は効果的です。担当している事業プログラムの認知度についても、過去数年間のデータを大学別、学部別、学年別、応募種別などの切り口で集計し、グラフ化することで、現状と改善点を明確にできます。もし、最初の分析で十分な結論が得られなかった場合には、別の切り口から再度分析を行い、想定される課題について漏れや重複がないよう整理することが大切です。

クリティカルシンキング入門

ナノ単科で問い続けた挑戦

なぜ直感に頼るの? 過去の経験から、直感や感情に頼った判断をする癖が付いてしまったと感じています。これまで行動力と時間を費やし、何とか成果を出してきたものの、常に不安や焦り、自信のなさが心に残っていました。また、他者(上司や同僚)から見える自分と、私自身が捉える自分との間に乖離がある理由は、なぜその行動を取ったのかを説明できていなかったからだと思います。 目的意識って何が大切? 大切な姿勢として、特に「目的を意識する」と「問い続ける」の二点を、今後も常に心掛けていきたいと考えています。 戦略はどう活かすの? また、メインのプロダクトの営業活動では、自分自身の動きだけでなく、市場を踏まえた営業戦略を上司への説明やマーケティングへのフィードバックに活かすことを目標としています。さらに、今携わっている新たな製品企画にも、これまでの経験や知見を十分に反映させていきたいと思います。 会話はどんな工夫が必要? 家庭内でも、会話の中で相手に何を伝えたいのかが明確になるよう努め、無駄なやりとりを減らすことを意識しています。目的とは、誰のどんな課題をどのように解決するのかという点を常に明確にすることです。営業活動の現場で得た情報を整理し、よく考えて製品企画に活かすことが必要だと感じています。 共有の価値はどう評価する? また、整理した情報を上司と共有しながら、自分が製品企画にどのように貢献できるかを自分自身で見出すよう心がけます。会議の場では、営業ならではの具体的な意見をしっかりと考え発言することで、製品企画と営業戦略を繋げる意識を持ち続けていきたいと思います。

戦略思考入門

ビジネス効率を左右するシナジーの真実

経済性の理解は十分? 規模の経済や不経済、範囲の経済、ネットワーク効果といった概念を正しく理解することは、事業経済性のメカニズムやビジネス法則を誤らないために必要です。特に、指数関数的に変化する現代では、テクノロジーがキーワードとなり、迅速な対応が競争の基盤となっています。 シナジーは本当に有効? 学んだことの一つに、「シナジーは本当にあるのか」という点があります。既存の資源を活用して効率的にビジネス展開を行うことが一般的ですが、その方法が本当に効果的なのか、既存資源が競争優位性として本当に機能しているのかを慎重に分析する必要があります。シナジーが逆に非効率的になることもあるからです。 部署異動は効果ある? 自社業務に当てはめて考えると、社内異動が範囲の経済に関連するのかという疑問が生じます。現在所属している技術部から、将来的にマーケティングや営業など他の部署への異動を考慮していますが、過去の知見や経験を新しい部署に活かすことでシナジー効果が本当に生まれるかという点について考えたいです。これをどのように分析し、判断すべきなのかを検討しています。 兼任制は効率化? また、組織内で兼任制を採用しており、ISO監査やプロジェクト管理、営業活動を行っていますが、規模の経済性から見るとこの方針が適切かどうかも重要な検討事項です。このようなことも鵜呑みにせず、メリットとデメリットをしっかり整理し、分析する習慣を持つことが大切です。指数関数的に変化する時代において、判断に迷う場合はまず行動を起こし、やりながら調整しつつスピードを出すことも求められていると感じます。

戦略思考入門

振り返りで築く未来戦略

どうして多角的な見直し? 仕事において、毎回全てを実施できるわけではありませんが、多角的に物事を見直す「ここぞ」というタイミングを見極めることは重要です。スポーツのビデオレビューのように、過去の自分の行動を整理し、継続するための指針としてまとめることが効果的だと感じました。また、状況に応じて敢えて一つに絞る戦略も大切であると学びました。 定量分析の習得は? 一方で、理系的な定量分析による仮説ベースの戦略思考は、習得に時間を要する課題であると理解しました。指導を受けながらも地道に実践していくことで、徐々に身につけられるという点に納得しています。 キャリア設計はどうする? これからは、3年間の出向が終わる9月以降に自身が取り組む業務を提案する際の題材として、本学での学びを活かしていきたいと考えています。自動車業界は電動化、自動化、DX化などの急激な環境変化に直面しており、その中で「何をやり、何をやらないか」をはっきりさせるために、将来のキャリアプランを見据えた目標設定が欠かせません。 戦略確立の秘訣は? そのために、以下の点に取り組む予定です。まず、自分の将来ビジョンを明確にし、具体的な目標を設定します。次に、現在の課題や管理職のニーズ、組織リソースなどをしっかり情報収集・分析し、全体の整合性を取っていきます。また、自分が行う業務について専門性やスキル、市場環境の観点から差別化を図り、想いや将来性といった軸を定めた上で選択を行います。最後に、その取り組みが本質やメカニズムに合致しているかどうかを整理し、戦略の確立を目指したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で改善への道筋を見つけよう

分析の基礎を見直すには? 分析とは、データの要素を整理し、比較対象や基準を設けて比較することです。目的や比較対象が曖昧だと、分析とは言えません。データを漫然と分析し始める前に、その要素を整理し、明確な目的を持って比較することが重要です。 可視化手法の多様化を 分析の結果を効果的に見せるためには、定量データの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方を工夫する必要があります。これまで自己流でデータを可視化してきたこともありますが、さらに多様な手法を学び、見せ方を向上させていきたいと考えています。 採用分析をどう進める? 採用に関わる分析とその対策については以下のように進めます。まず、分析の目的を明確にし、具体的な比較対象を設定することが重要です。例えば、「前週比での応募者数の変化」や「媒体別、フェーズ別の歩留まり」といった視点で分析を行います。これにより、漠然とした分析を避け、得られる洞察が増します。 データを効果的に可視化 また、データの可視化については、週次データの推移を折れ線グラフで表現したり、部署別の採用状況を棒グラフや円グラフで示すなど、データの特性に合った適切なグラフを使います。こうした方法で、データの傾向や課題がより明確になり、効果的な対策の立案に繋がります。 分析のブラッシュアップ方法 今後、目的を複数設定し、分析のための要素分解や比較対象の再設定(過去3年間や各媒体ごとなど)、統計データの整理、分析手法の見直し、結果の行動変容といった点についても改善を重ね、週次で行う分析をブラッシュアップしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説で見える新たな可能性

仮説の意義って何? この教材では、仮説の基本的な意義とその分類について学びました。結論の仮説と、問題解決の仮説に分かれており、特に後者は「What?→Where?→Why?→How?」というプロセスで問題にアプローチする点が印象的でした。 検証マインドは必要? また、検証マインドの重要性や、説得力の向上、関心・問題意識の向上、スピードアップ、そして行動の精度向上といった効果も理解でき、実務における検証のプロセスがいかに大切かを再認識することができました。 SNSで成果は出る? 実際のSNSキャンペーンでの活用例として、たとえば「ソーシャルメディアAが最も広告費対効果に優れているのでは?」という仮説を立てる方法が紹介されていました。過去の広告データを徹底的に分析し、どのプラットフォームが最もコスト効率が良いかを比較。その後、小規模なA/Bテストを実施して実際のパフォーマンスを検証し、最も成果が出たプラットフォームに予算を集中させるという具体的な手順です。 フレームワークは有効? さらに、仮説のフレームワークを実業務に当てはめるための補助ツールとして、4P(Product, Price, Place, Promotion)や3C(Company, Customer, Competitor)、そして問題の本質に迫るための5Why(なぜ?を5回繰り返す)といった手法が紹介され、実践的な視点が取り入れられていました。これらのフレームワークは、課題の分析や市場での自社のポジションの確認、そして問題の根本原因の探求に大いに役立つと感じました。

データ・アナリティクス入門

データ分析で未来を切り拓く方法

分析の前提は合ってる? 「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての解説を通じて、日常の業務における暗黙の前提が見直される機会となりました。データ分析には、それぞれの経験により前提や基盤となる考え方にバラツキがあることが分かり、データを比較する目的を意識する大切さを学びました。ワーキンググループでは、積極的に意見交換を行い、メンバーからの多くの意見を参考にしつつ、自らの意見も発信できたことに感謝しています。 未来予測をどう図る? 普段の業務では、「分析とは」「データについて」「ビジネスにおける分析」についての振り返りを行い、業務の流れを見直すことができました。社内のKPI達成のために、次月に向けた改善計画を策定していますが、過去の実績結果をもとにした流れだけでは未来予測が考慮されていないことに気づきました。そのため、未来予測をデータとして仮想化し、改善計画に組み込むことで、より効果的なアクションを起こしていきたいと考えています。 改善策はどう統一? 現状では、分析後の改善アクションが各メンバーの個人裁量に委ねられていることに気づきました。この活動を通じて得たデータを元に、ベースラインを見つけることで、他の拠点や部署にも均質な業務品質を展開できる可能性があると感じています。 新たな発見はある? 一方、メタ思考的な視点から、社内に未分析の領域があることも考えられます。これらを確認し、分析する価値が見出された場合には、新たなデータ取得の検討や仮説構築を通じて、具体的な成果を導き出す道筋を考えたいと思います。

アカウンティング入門

利益の真実に迫るP/L分析の魅力

利益はどう見える? 儲かっているかどうかを判断する際、P/Lのどこを見ればいいのかが理解できました。特に、事業のコンセプト通りに利益を上げられているかを評価する際には、営業利益に注目するとよいと思います。P/Lの各利益項目を見ることで、安定的な利益なのか、突発的なものなのかを判断しやすくなりました。 薄利多売の工夫は? 例えば、今回のケーススタディとは反対に、薄利多売のビジネスモデルの場合は、販売管理費の削減や粗利をどれだけ残せるかといったコスト意識が特に重要になります。粗利や営業利益、経常利益、税引前当期純利益のそれぞれの意味合いについても理解が深まりました。 過去どう振り返る? 特に役立ったポイントとして、自社のP/Lを確認し、目標とする利益が事業のコンセプトと整合性があるかを確認すること。そして過去のP/Lを振り返り、近年の変化を把握して、市況環境と事業成績を想像してみることです。また、P/Lを見て各会社の稼ぎ頭やその逆を確認することも有益です。経常利益が特に高い、または低い時には、その背景にどんな要因があるのかを調べることも重要です。 数字と実感は? 次に、金額を割合に置き換えて考えることや、事業のイメージとP/Lの内容が一致しているかを確認することが重要です。新聞やニュースで○○利益が過去最高と報じられた際には、他の利益も確認すると新たな洞察が得られることがあります。さらに、前期の投資が今期または将来的にどのように働くのか、その影響が営業利益として見返りを出しているかに注意を払い続けることも求められます。

アカウンティング入門

数字の裏側に隠された学び

売上と営業利益はどう? 売上高は企業の事業規模を示す指標であり、数字が大きいほど事業の規模が広いと理解できます。また、営業利益までの項目は本業における収益と費用を反映しており、本業でどれだけの利益を上げているかを把握できることがわかります。 経常利益はどう捉える? 経常利益は、主に財務活動に起因する本業外の収益や費用を含み、継続的な利益獲得の見込みを判断するための重要な指標となります。それ以降の項目では、税金等調整前当期純利益、当期純利益、親会社株主に帰属する当期純利益といった形で、最終的な利益状況が表現されています。 P/Lの見方は? P/Lを読み解く際には、まず売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字に注目し、事業全体の概況を把握することが基本です。さらに、各項目の推移や数値の比較・対比を行うことで、傾向の変化や大きな相違点を見出すことが重要です。 競合との違いは? 現在のプロジェクトでは、競合他社と自社との比較・対比分析にP/Lを活用したいと考えています。特に、競合の過去数年にわたるPLの傾向を分析し、どの項目に費用をかけて利益を生み出しているかを抽出することで、自社との違いを明確にしたいと考えています。 効率はどう高める? また、5月末に予定している社内プロジェクトの中間報告会に向け、Q2の情報を盛り込んだ報告内容を準備中です。このため、分析は自分一人で進めるのではなく、ChatGPTやCopilotといったツールを活用し、業務効率を高めながら取り組む方法を模索しています。

クリティカルシンキング入門

批判的思考で偏りを乗り越える学び

なぜ自分を見つめ直すの? 思考には偏りが生じやすいため、他者との会話を通じてその偏りを克服し、自身の気づきを増やすことが重要です。自分自身を批判的に見る習慣をつけることで、偏りを少しでも解消し、気づきを増やすことが求められます。そのためには、常に「なぜ?」「本当に?」と問いかける姿勢を持ち続けたいと思います。 経験は何を教えてくれる? 私の経験では、数値を用いた口頭や資料での説明が多かったため、自分で書いた文章をチェックする習慣がありませんでした。しかし、相手の立場になって考えることで、サボらないよう心がける必要があります。また、情報を視覚化する際には、過剰に図や表、グラフを使用してしまう傾向があったと反省しています。相手が情報を探さずに済むよう、シンプルで意図を持った視覚化を意識したいです。 本当に他はあるの? 上司や部下に対する説明や説得、財務諸表の作成、プロジェクト起案、日々のメールコミュニケーションにおいて、課題への対策が過去の経験に依存しがちなため、「他にないか?」と批判的思考を忘れず問い続けることが大切です。 問題を適切に課題へと変換し、課題への打ち手を決める際には「もっと他にはないか?」と自問できるようになることが目標です。また、ゼロから一を創り出す際に適切な方法で思考を進めたいと考えています。部下に対しては適切な問いかけを行い、コーチングによって育成を加速させ、上司に対しても適切な問いかけを行うことでより良い意思決定を促していきたいと思います。組織全体でイシューを共通認識化することを意識して取り組みます。

データ・アナリティクス入門

仮説で切り拓く成長への道

フレームワーク何故有効? 課題に取り組む中で、仮説作成のためのフレームワークが非常に有用だと実感しました。普段は、「〜なんじゃないかな」「このデータだとこんな感じかな?」と何気なく仮説を立てることもありますが、フレームワークを用いることで、考えるべき側面を網羅的に整理でき、より多くの仮説を効率よく導き出せると感じました。もちろん、一般的な枠組み(例:3Cや4P)以外の見方が必要な場合もあり、その都度、自分で検討することが大切だと再認識しました。 過去の仮説はどうだった? 過去の業務では、なんとなく仮説を立てたり、仮説を持たずに作業を進めたりすることがあったと感じています。そのため、今後は以下の点を意識して取り組んでいきたいと思います。 ・常にフレームワークを利用して仮説を作り出すように心がける。 ・過去に読んだマーケティングの書籍などを再読し、その知見を実際に活用する。 ・仕事だけでなく、日常生活においても仮説を立て、検証するプロセスを積極的に取り入れる。 検証プロセスは有効? また、データを単に集めたりビジュアル化するだけでなく、意図的に仮説を立て検証するプロセスを業務に取り入れることで、より論理的なアプローチができると考えています。今後、講義で学んだ具体的な方法をもとに、自主学習を進めながら、疑問点や気になる点を解消していきたいと思います。 新生活どう迎える? なお、来週は新しい仕事に就くための引っ越し作業が重なり、少し慌ただしくなりそうですが、引き続き学習に力を入れていく所存です。

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