戦略思考入門

学びと成長の経営ヒント

ビジネスの本質はどう捉える? ビジネスの本質とメカニズムの重要性を実感しました。ただなんとなく知っているのではなく、真に理解し、迅速かつ深く考える習慣を身に着けたいと感じています。 経済効果とリスクは何か? 企業規模や生産量が増えると、製品1個あたりの生産コストが逓減する、いわゆるシナジー効果に類似した現象があると理解しました。工場の稼働率向上により固定費や変動費の比率が下がるほか、サプライヤーからの原材料費のボリュームディスカウントなどの効果もある一方で、必ずしも経済性が向上するだけでなく、不経済が発生する可能性もある点に注意が必要です。特に、企業の合併や業務提携などの取り組みによってその効果が期待できると考えます。 ネットワーク効果はどう進む? また、ネットワーク経済性については、インターネット上のサービスや一般的なSNSの事例を通して、現代の経営戦略として推進すべき重要な要素であると理解しました。 経験曲線の意味は何か? 経験曲線効果に関しては、製品の累積生産量が増加するにつれて、1個あたりの生産コストが一定割合で低減していく経験則を学びました。これは、作業者の習熟度向上や生産工程、設備の改善などが生産性の向上に寄与するためです。人事の観点から見ると、知識やスキルを積み重ねることで、各担当者の業務効率や品質が改良され、全体のパフォーマンス向上につながると感じました。 業務向上の秘策は何か? 日常業務においては、メンバーの業務に関する品質、生産性、業務のスピードを向上させるため、現状のスキルや知識を整理しながら、コーチングを通して個々の成長を促していく必要があると実感しています。その結果、部署全体のパフォーマンスが向上し、目標達成に寄与できると考えています。さらに、各メンバーに適宜プロジェクト型の業務を任せ、さまざまなチャレンジを経験させることで、権限移譲を進め、広く深い業務経験を積む育成計画を立て、適宜アドバイスを行いたいと思います。

デザイン思考入門

共感と実践で描く学びの軌跡

共感アプローチはどう? 高専教員として「山と道」の共感型アプローチを試みるなら、以下の点に注力できると感じました。まず、学生と同じ環境で課題に取り組み、実際にどの部分でつまずくのか体感することです。数学の実習において、自ら問題を解くことで理解しづらい概念や使いにくいツールを発見できます。また、企業との連携を通じ、実際の現場で求められるスキルを観察し、カリキュラムに反映することも有意義だと考えます。 学習旅路をどう観察? さらに、入学から卒業までの学生の学習旅路を詳細に観察し、挫折しやすいポイントや学習意欲が高まる瞬間を記録することで、教育改善に役立てることができるでしょう。そして、教えた知識が実際の課題解決に使えるかを検証するため、実践問題を通して理解を深めることや、授業後のフィードバックをすぐに反映する仕組みを取り入れることも大切だと思います。 初見で問題はどう解く? また、本校の数学授業に取り入れている習熟度別の授業を通し、学生目線で問題に初見で取り組む経験はとても効果的でした。自分自身が問題に取り組み、どの部分で混乱するかを記録することで、異なる解法の試行やつまずきやすいステップを明確にできました。さらに、各レベルの学生グループに実際に関わることで、基礎では計算ミスや概念理解の困難さ、応用では発想の転換が難しい点など、学生の理解度や阻害要因を具体的に把握できたと実感しています。 デザイン思考の本質は? これまでの学びを整理すると、まず「山と道」の事例からは、デザイン思考の本質として以下の点が浮き彫りになりました。ユーザー体験の重要性、見た目だけでなく実用性を重視する機能美の追求、そして製作者自身が使用者となり体験を重ねる共感的アプローチです。これらの考え方は、高専教育、特に数学教育においても非常に参考になると感じました。教員が学生の視点で学習過程を体験し、各レベルに合わせた指導方法を模索することで、より効果的な教育が実現できると確信しました。

クリティカルシンキング入門

思考の偏りを解消するクリティカルシンキングの力

クリティカルシンキングの目的とは? ワークを通して、思考は偏りやすいことがよく分かりました。クリティカルシンキングを学ぶ目的は、頭の使い方を知り、思考の偏りをなくすことだとわかりました。その際、有効な方法の一つがロジックツリーで、考えやすい部分だけを掘り下げないようにすることができます。私はアイデアが浮かんだ際に、物事のある一面だけを膨らませて進めようとする癖があるため、まずは目的達成に必要な要素を整理するようにしたいと思いました。 お客様の声にどう対応する? 私はソフトウェアの保守サイトの運営やコンテンツの制作を担当していますが、お客様アンケートなどで「情報は豊富にあるが、目的の情報にたどり着かない」という声を多くいただきます。この課題をクリティカルシンキングを学んで解決したいと考えています。お客様によって導入の目的、運用スキル、使いたい機能などが異なるため、それぞれの目的の情報にたどり着くためにどのような導線を用意すればよいのか?その際、どのような視点でお客様の行動を分析するのがよいのか?などを、社内の複数部門で連携し仮説を立てているのですが、いずれのシーンでも判断が難しい状況です。クリティカルシンキングで思考の制限を取り除くことができれば、このような場面で正しい状況判断ができ、効果的なCX改善につなげられると思っています。 思考制限を取り除くには? 自分の中で思考を制限してしまわないように、広くいろいろな立場の人の意見を収集して課題分析することが必要だと思いました。最近は会社の方針で時間の節約を求められるため、限られたメンバーの意見をもとに課題の改善検討を進めることが多くなっています。講座の中でも「社内の常識は非常識」という話が出ていましたが、社外の専門家の意見などを幅広く収集する機会を増やしてもよいと思いました。また、収集した課題をロジックツリーなどにあてはめ、要素分解することで、課題の本質が想定外のところにあることに気付ける機会を得られそうです。

戦略思考入門

効率革命!ROIで賢く変わる現場

ROI重視の意義とは? 今回のケースを通じて、顧客アプローチの優先順位を決定する際、単に売上や利益額だけではなく、投資対効果(ROI)を重視する重要性を改めて学びました。特に、時間配分1%あたりの利益額という客観的な指標を利用することで、感覚に頼らず効率的な意思決定が可能になる点が非常に印象に残りました。ROIが低い顧客に対しては、勇気を持って切り捨てる判断を下すことが、戦略的な思考を促す大切な要素であると感じました。 標準化で何が変わる? また、業務の標準化がもたらすメリットについても学びました。たとえば、レシピや接客、清掃の手順を統一することで、どの店舗においても一貫したサービスと品質を実現し、顧客満足度を向上させることができます。さらに、仕込み・調理工程や在庫管理、新人教育の標準化により、作業効率が向上し、食品ロスや教育コストの削減にも寄与することが明確になりました。 リスク管理の要点は? 標準化は、HACCPに基づく衛生管理やクレーム対応、設備メンテナンスにも効果があり、食の安全性を確保しながらリスクマネジメントを強化する役割を果たします。その結果、非効率な業務を見極め、ROIの高い業務に注力するための客観的な判断材料として機能することがわかりました。これにより、企業全体の収益性向上にもつながると感じています。 品質維持の実践は? 具体的な行動としては、まず全店舗のレシピをデジタル化し、写真付きの標準調理手順書を作成することで、誰もが同じ品質の料理を提供できる体制を整えます。次に、接客マニュアルを動画コンテンツ化し、新人研修に取り入れることで、座学だけでなく実践的なスキルの習得を効率化します。衛生管理に関しては、清掃チェックリストと日報をアプリ化し、リアルタイムでの進捗確認と問題点の共有を実現するほか、主要食材の仕入れから提供までの温度管理基準を徹底し、抜き打ちのチェックを導入することで、食の安全性を確保する取り組みが重要だと学びました。

戦略思考入門

振り返りから学ぶ戦略のヒント

戦略の整合性をどう整える? 戦略を考える際には、広い視点で各要素を検討しつつ、それらの整合性を必ず意識することが重要です。また、高い視座と長期的な視点を持って実現したい姿を整合させることも求められます。そのためにはフレームワークを身につけ、それを活用して分析することが必要です。 フレームワークを活用するには? <フレームワークの例> - 3C分析 市場/顧客・競合・自社の順番で分析を進め、市場と顧客を重点的に理解することで事業成功のための知見やマーケティングの方向性を得ることができます。シンプルで使いやすく、効果も高いのが特徴です。 - SWOT分析 内部の強み(Strength)と弱み(Weakness)、外部の機会(Opportunities)と脅威(Threats)を分析し、自社とビジネス環境を把握することで戦略立案に役立てることができます。 - バリューチェーン分析 製品やサービスが消費者に届くまでの事業活動で付加価値が生まれる箇所を分析し、基本戦略や改善に役立てることができます。また、競合や業界全体のバリューチェーンとの比較を通じて、バリューチェーンの再構築を検討できます。 SWOT分析で何を明確にする? 私の事業部は設立から2年余りで、定量的および定性的な分析の蓄積が不足しています。その中で、来期に向けた重点課題を明確にし、優先順位を決め、取り組まないことを決定する段階にあります。ですので、SWOT分析を用いて事業部の強みと弱みを把握し、それに基づいて課題の選定を行いたいと考えています。 データ比較で見えることは? まず、他事業部とのデータを比較し、要因を分析します。それに基づき、すぐに取り組める事項と中長期的な取り組みを棲み分けして戦略のヒントを得ようと考えています。そして、チームメンバーとの協議では、広い視野と高い視座を意識し、方向性の不一致を避けるよう留意したいです。

データ・アナリティクス入門

仮説を駆使して問題解決力を高めよう

問題解決のステップとは? 問題解決の4つのステップの「Where」は、問題の所在の仮説を立てることであり、「Why」に繋がっていく。今回はその「Where」について学んだ。 仮説の立て方とは? 仮説とは、ある論点に対する仮の答えもしくは、分かっていないことに関する仮の答えである。重要なポイントは、複数の仮説を立てることと、それらの仮説同士にある程度の網羅性を持たせることである。また、仮説を検証するためのデータを評価する際には、何を比較の指標とするか、意図的に何を見るかを考えることが求められる。そのため、数字を計算する手間を惜しんではならない。 検証マインドをどう育む? 仮説を考えることで、検証マインドの向上と説得力が高まり、関連することを調べることによって意思決定の精度も高まる。結果としてステークホルダーに対する説得力が向上し、問題解決のスピードもアップできる。アンケートなどを活用して情報を総動員し、考えることが重要である。また、「3C」や「4P」などのフレームワークを活用することも効果的である。 データ分析の重要性とは? データ収集においては、都合の良いデータだけを集めるのではなく、可能性を排除するために真剣にデータと向き合い、何と比較しての分析かを明確にする必要がある。会議資料や上長への報告を見返すと、実績や結果については真剣にデータを集めているが、データを元にした仮説設定や計算はほとんど実施されていない状況であった。結果だけを羅列するのではなく、それを根拠に仮説を立てるための計算や比較を行い、他の説を排除する仮説を設定することで、施策の根拠とし納得感を得られるようにする。 明日への準備は万全か? 明日が月初なので出てくる数字を元に、結果に対する複数の仮説を立て、その仮説に対する根拠を数字で計算・調査した上で問題解決の手段を考える。アンケートやヒアリングを日々実施しているが、分析に役立つアンケートとなっているか見直しも必要だ。

戦略思考入門

効率アップの鍵は習熟と統合!

規模の経済性とは何? 規模の経済性について、生産規模が大きくなるとコストが減少し、競争上の優位性を持つことができます。しかし、生産数を増やしたからといって必ずしもコストが下がるわけではなく、大手企業が常に価格競争で有利になるとは限りません。特にM&Aを行った際には、規模の不経済が発生しやすく、コミュニケーションや調整に手間がかかり、コストが増加することがあります。 習熟効果はどう? 次に、習熟効果の点では、生産数が増えると単位当たりのコストが減少します。早期に作業をこなし、競合より早く多くの経験を積むことで、知見の蓄積や効率化が進み、無駄が減少します。しかし、イノベーションが進むと、これまでの経験が無駄になることもあるため注意が必要です。 範囲の経済性って? 範囲の経済性については、複数の製品やサービスにノウハウや知識、原材料を共有することで生産性を向上させることが可能です。しかし、活用を誤ると追加のコストが発生することもあります。M&Aによって多くの関係会社が存在し、それぞれが異なる業務を行っている場合、コーポレート側のノウハウを共有し淘汰することで、効率的にコストを削減できると感じました。 他部門へどう展開? また、今までの知識や経験を他部門に展開することにより、業務の効率を高めることができるとも考えています。既に習熟している業務については、AIツールの活用や他のメンバーへの業務委任などを通じて、自身のコストに見合った効率的な仕事を心がけたいと思います。 利益率維持の秘訣は? 現在の自社では高い利益率を目標としており、間接系の職務として無駄の削減に取り組むことが求められています。無駄な工数を投入している部分がないかを点検し、限られたリソースの投下先を慎重に検討する必要があります。自身の経験を生かせる場を模索し、新たな経験を積むことや統合できる仕組みの構築を目指し、自分の周囲の仕事を見直していくことが重要だと感じています。

データ・アナリティクス入門

視点を超えて拡がるデータの世界

要素の重要性は何? 分析に必要な要素としては、プロセス、視点、アプローチの3つがあると学びました。前回はプロセスについて掘り下げた講義でしたが、今回は視点とアプローチに重点を置いて進められ、その重要性を実感しました。 視点の捉え方はどう? 講義では、まず視点としてデータを俯瞰的に捉えることの大切さが強調されました。一つのデータ情報に固執すると、全体のインパクトを見逃し、局部的な視点ではトレンドやパターンを捉え損ねる可能性があると感じました。そのため、まず広い視野で全体を把握し、どこを掘り下げるかを判断しながらスコープを徐々に絞っていくことが、目的達成のためには必須であると言えます。 視点の基本はどこ? 視点に関して、講義では以下の観点が挙げられました:  ・インパクト  ・ギャップ  ・トレンド  ・ばらつき  ・パターン 数値と図で説得できる? また、アプローチについてはグラフ、数字、数式を用いる方法が効果的であり、具体的な数値や図を使った分析が理解を深めるポイントとして紹介されました。 インパクトをどう捉える? 顧客のサービス利用データを検証する際には、どのセグメントが最も大きなインパクトを持っているか、また長期的な視点での変化を確認することが重要だと再認識しました。こうした視点から、インパクトの大きいセグメントに対して営業リソースを集中させたり、コンテンツマーケティングを推進する戦略も考えられます。 セグメント分析は十分? さらに、顧客セグメントの検証をより深堀りする必要性も感じました。導入ユーザーのセグメント検証においては、単に導入社数が多いセグメントだけでなく、導入社数は少ないもののインパクトが大きいセグメントが存在しないかを検討することが求められます。また、単なる属性データの比較に留まらず、実際の顧客行動をイメージしながらデータと照らし合わせて検証を進めることで、より実践的な洞察が得られると感じました。

戦略思考入門

リソースを集中活用するススメ

リソース配分は正しい? 限られたリソースをどのように効果的に活用するかを考えることの重要性を学びました。すべての顧客に均等にリソースを割くのは非効率であるため、時間当たりの利益貢献度を基に優先順位をつける必要があります。このアプローチにより、成果が期待できない部分のリソースを大胆に削り、重要な顧客に集中することで、組織全体のパフォーマンスを向上させる戦略が明らかになりました。 ROIで判断する? また、ROI(投資対効果)という視点を活かして意思決定を行うことが効果的だと気づきました。各顧客の売上や利益率、時間当たりの利益貢献度を分析し、ROIが高い顧客にリソースを集中させることが望ましいです。さらに、顧客特性に応じて最適なアプローチを取ることで、ROIをさらに向上させることも可能です。たとえば、長期関係のある顧客には信頼を高めるサポートを、新規顧客には競合と差別化する対応が求められます。 業務見直しは必要? 日常業務においても、昔からの慣習に流されずに、その業務が本当に必要なのかを常に問い直すことが大切です。FAXや印鑑など、過去の流れで続けている作業が本当に不可欠か見直す必要があります。また、不要な業務は思い切って削減し、削減で生まれた余裕を付加価値の高い業務に振り分けます。 自動化は進んでる? 自動化についても常に考慮し、人手で行う業務をRPAや自動化ツールで代替できるかを検討します。その結果、実施可能な自動化プロジェクトをリスト化し、効果的な実行を目指します。 業務目的は何? さらに、業務の目的を定期的に問い直すことも重要です。「この業務は何のためにあるのか?」を見据え、目的に合致していない業務がないか確認し続けることが、より効率的な働き方につながると考えます。効率化の意識をチーム全体で共有し、改善案や気づきを他のメンバーと積極的に共有することで、全体としての効率化を支える体制を築いていきます。

データ・アナリティクス入門

ファネル分析で未病市場に挑む理由

数値分析の極意は? 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何? 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる? プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

相手を知ることの重要性と成長促進のコツ

相手を知る重要性とは? WEEK1~WEEK6の学習を通じて、仕事を任せる上で「相手を知る(適正、経験、モチベーション等)」ことの重要性を改めて学びました。そして、相手を知る上で尊重し、相手の言葉で話を引き出すことが自分には不足しているポイントであることにも気づきました。 ロールプレイでわかったことは? WEEK6のライブ授業ではロールプレイを行い、学びを活かせた部分もありましたが、活かしきれなかった部分もありました。それは、「相手の成長を考え、導く」という視点が必要だったと感じます。 仕事を任せる効果的な方法は? 例えば、仕事を任せる機会の多いアシスタントスタッフに対しては、以下のようなアプローチが効果的です。 エンパワメントをどう図る? まず、仕事を任せる際には、相手の適正、経験、モチベーション等を考慮し、適切な任せ方を見つけるための時間を設けることが重要です。また、エンパワメントを図るためには、初めから答えを教えるのではなく、「どうしたらいいと思う?」という問いかけを行い、相手の理解度を確認します。仕事のゴールについての理解が間違っている場合には、その都度丁寧に説明し修正します。こうした行動により、相手が成長し、自発的に行動することを期待できます。 さらなる成長を促すには? さらに、自分に余裕があるときには、よりエンパワメントを意識して仕事の理解を問う質問をするようにします。具体的には、「どうしたらいいと思う?」などの問いかけを通じて、相手の言葉で仕事の進め方を話してもらい、ゴールがずれている場合には、仕事の意義や役に立つ要素を丁寧に説明します。 チャレンジを与える意義は? 最後に、相手を尊重し成長を促すためには、現在より少し難易度が高くなるような仕事を任せることも忘れずに行います。そうすることで、相手がキャリアアンカーとして求める「奉仕・社会貢献」の要素を満たしつつ、成長を促すことができると考えています。

データ・アナリティクス入門

問題解決をステップで学ぶ魅力

問題解決の要点は? ビジネスにおける問題解決には、ステップで考えることが重要です。 何が課題なの? まず、直面している課題や状況を明確にすることから始めます。これを「何が問題か?」という問題定義の段階として考えます。そして、「あるべき姿」と「現状」のギャップを定量的に捉えます。この段階で、問題の具体的な側面を客観的に整理することが肝心です。 どこで障害発生? 次に、問題の発生箇所を特定します。これは要素分解を行い、問題が発生している場所を見極めるプロセスです。「どこに問題があるか?」を明確にし、優先してアプローチすべき箇所を洗い出します。その際、さまざまな切り口を用いて視野を広げます。仮説を複数立て、それらをデータで検証することが推奨されます。 なぜそうなったの? 問題の原因を分析するためには、「なぜ問題が起きているのか?」を探ります。このステップでは、ロジックツリーを用いることが効果的です。ロジックツリーは問題を漏れなくダブりなく(MECE)分類する方法で、全体像を把握し、思考の幅を広げる手助けとなります。 どう解決すべき? 次に解決策を考えます。「どうするか?」を定義し、原因に対する有効な解決策を提案します。ここでも、ロジックツリーを使うことで、さまざまな解決策を広く考えることができます。 どの手法が役立つ? また、MECEに基づく分解手法も問題解決の際に有効です。階層文界や変数分解を用いることで、全体を細分化し、問題を明確に捉えることが可能です。MECEに考えることで、ビジネスチャンスを逃すことが少なくなります。たとえば、販売施策では商材ごとや月ごと、エリアごとの比較を行い、実績と目標を比較することが求められます。 どう進めるか? このように、問題解決のプロセスでは段階的に考え、具体的な解決策に導くことが重要です。目標達成のためには、データを基に根拠を持った施策を考え、実行することが求められます。

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