(76ページ目)

判断

に関する学び

---

図で理解する会計は？ PL/BS/FCFは、図を用いて考えると非常に理解しやすいと感じました。また、Accountingの語源が「Account for＝説明する」である点に注目し、人にしっかりと説明できるようになるための学習が進むことに期待しています。 取引リスクは正確に？ 商社として、仕入先や取引先のリスクを的確に把握し、健全な事業投資へとつなげたいと考えています。具体的には、ビジネスモデルの本質、経営者がどのように資金を集め、どのように活用しているか、また儲ける力や業界内での位置づけが一目で判断できるようになりたいと思いました。 数字の背景はどう？ また、まずは自分自身の意見を持つための基礎として、数多くの財務諸表に触れていくことが大切だと感じています。数字の良し悪しだけで判断するのではなく、その背景にある市況や経営者の考え方ともリンクさせることで、数字の意味を正しく解釈できるようになりたいです。そのため、身近な経営者との議論を通じて、自分の財務知識の精度を高めていく所存です。

どうして姿勢が必要？ クリティカルシンキングの３つの姿勢を基本に、業務課題の解決に取り組む大切さを学びました。具体的には、①常に目的意識を持つ、②自分の思考の癖を前提として考える、③どんなに考えがまとまっても問い続ける、という姿勢を今後意識して業務に臨もうと思います。また、事業戦略の立案や施策実行の際に、より良い方法がないかと問い直すことで、業務の質を高めたいと考えています。 戦略成功の秘訣は？ 事業戦略の成功率を向上させるため、今回の講座で学んだ思考力の鍛え方や、他者に納得感を伝える説明力の重要性を実感しました。この学びを日々の業務に取り入れ、特に戦略立案や関係者の協力・合意を得る場面で積極的に活用していく所存です。 本当に良い判断は？ 本日の業務からは、改めてクリティカルシンキングの３つの姿勢を意識し、自分の考えに対して「本当にそれでよいのか」という視点を加えることで、課題解決の精度をさらに高めていきたいと思います。週末までに関連動画も視聴し、必要な知識とスキルの習得に努める計画です。

判断のポイントは？ 業務において、経験則に基づいて判断できる範囲では、スムーズに業務を進めることが可能です。しかし、実績のない経験則や、必要十分な情報に欠ける状況では、自信を持って意思決定することが難しくなります。そのような場合には、ロジックツリーを用いて自らの思考を体系的に整理することが有効です。こうした方法によって、問いと回答を明確にし、求められている内容を正確に把握する手助けとなります。 意識の高め方は？ また、具体化と抽象化を繰り返し実施して、思考の偏りが生じていないかを常に確認することも大切です。さらに、自分自身に「なぜそう考えるのか」という問いを投げ続けることで、別の視点を持つ「もう一人の自分」を育てる意識が培われます。 活用の方法は？ このプロセスは、日々の業務や学びにおいて、視点、視野、視座という三つの観点を意識的に活用することで、より豊かな洞察へとつながるでしょう。今後は、これらの考え方を具体的な状況にどのように適用していくのか、実践を通じて深めていくことが期待されます。

借入金をどう捉えるか？ 借入金も含めて資産と見なすことは重要です。借金を必ずしも悪いものと捉えず、必要なところへ資金を投入することを考えましょう。 PLとBSの優先度は？ コンセプトの維持を優先するか、BSを改善することを優先するかは、経営判断として非常に重要な点です。自社のプロジェクトのPLやBSを確認して、どんな気付きがあるか、時間をかけて考えています。PLに関しては、プロジェクトの性質によって費用のかけ方が異なることに気付きました。 プロジェクト費用の検討は？ まず、PLと同じくBSの予測も立てて確認していくことが大切です。各プロジェクトの考え方や費用の使い方を検討し、それぞれのコンセプトや価値提案を維持するためにどのような費用を計上するのか考えましょう。 基本への立ち返りが重要？ そして、先週に引き続き、自社のプロジェクトのPLとBSを確認していきます。常に基本に立ち返り、基本的なPLやBSの図を参照しながら、自社のPLやBSを見比べることで理解を深めていくことが重要です。

Ａ／Ｂテストとは？ Ａ／Ｂテストは、データ分析における「比較」の重要性を実感させる手法です。ランダムにサンプルを抽出することで、一定数の調査データから精度の高い結果が得られる点や、どの工程でボトルネックが発生しているか割合を算出できる点に実践的な可能性を感じました。 戦略の判断基準は？ 勤務先のイメージ戦略について、２つの側面のうちどちらを強調すべきかは感覚的には把握しているものの、エビデンスが不足しているため不安な面もあります。Ａ／Ｂテストを活用すれば、どちらがより効果的か明確に判断できるのではという期待から、早速ターゲティングサービスを提供する業者に同様のサービスがあるか確認する予定です。ただし、単純にＡかＢのどちらかだけではなく、両方を組み合わせた戦略が効果を高める可能性もあると考え、慎重な実施が必要だと感じています。そこでまずは広告代理店に相談し、業界の広報戦略が十分に実践されていない現状を踏まえた実証実験として、自社と共同で取り組める可能性を探るため、休み明けに連絡するつもりです。

利益理解で何が見える？ アカウンティングを学ぶことは、会社の成績表を正しく読む力を養うことだと理解しました。ビジネスは基本的に利益が出ているかが重要です。その利益がどのように構成されているのかを知ることで、自社のビジネス構造を理解することができ、非常に重要だと感じました。 数字から戦略は？ 私は、自部門のサポートメンテナンス費用による収入、人件費、そして利益率を正確に把握するために、この知識を活用したいと思っています。また、解釈した数字を基に、人材採用戦略の策定に役立てたいと考えています。さらに、日本のみならず、海外のサポート部門とのベンチマークを行い、課題となり得る部分の把握とその対策についても検討したいと考えています。 数字をどう解析する？ もし、サポート内のファイナンス担当から実際の数字を入手できるのであれば、それを自分で解析してみたいと思います。また、会社の四半期ごとの決算書も同様に自分で解析し、会社の状態を推測しながら、今後の判断材料として活用したいと考えています。

どの行動スタイルを選ぶべきか？ リーダーとして、環境要因とメンバー自身の適合要因を見極めた上で、4つの行動スタイルを適切に使い分け、各メンバーの能力を引き出しながら目標達成に向けて導くことが重要だと学びました。メンバーのスキルレベルは皆それぞれ異なるため、全員に同じアプローチをしても効果はありません。 若いメンバーへの指導法は？ 私の営業所では、メンバーの経歴は多様で、特に7割が若いメンバーが占めています。自主性が高い若いメンバーもいれば、まだ仕事の能力が追いついていない者もおり、リーダーとして指示型の行動を基盤としながら対応することが重要だと考えています。 ヒアリングの重要性とは？ 環境要因が明確になった際には、個々のメンバーに対してどのような考え方を持っているのか、またどのように取り組むつもりなのかをヒアリングします。自主性の高いメンバーは明確な意見を持っていますが、そうでないメンバーは意見が曖昧である可能性があります。このヒアリングを通じて、個別に行動を調整する判断材料とします。

分析とは何を指すのか？ 目的を明確にしないと、意味のないただの計算・数値になってしまいます。「分析」とは「比較」であり、比較の条件をそろえることが大事です。分析は考察までがセットです。この点を理解することで、意味のある数値やグラフの種類を適切に判断できるようになると思いました。 データをどう活用する？ 例えば、WEBサイトやSNSの効果測定では、数値が自動的に出てきますが、それをどう考察するかが重要です。また、アンケート結果の分析では、目的を整理してから項目や回答のさせ方を決めないと、分析できないデータや目的に合わないデータになってしまいます。 明確化の重要性 分析の目的・ゴールを明確化することを最重要視することが肝心です。目の前の数字の増減だけにとらわれず、分析手法やその後の考察までを意識してアンケート設計を行う必要があります。 学んだことをどう実践する？ 業務上、数値分析をする機会が度々あるので、今後は学んだことを意識しながら分析手法や報告内容を改善していきたいと思います。

問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。

生成AIの強みは？ 生成AIは非常に便利で有能なツールですが、その便利さに甘んじることなく、人間がチェックや適度な疑問の目を持つことが大切だと改めて感じました。こうしないと、人間の能力が次第に低下してしまう恐れがあるため、生成AIをあくまで良き相棒として活用する意識が必要だと認識しています。 どこで活用する？ つまり、生成AIを「頭のいい新入社員」のように捉え、単にタスクを与えて使えないと判断するのではなく、その特性を活かせる指導や適切なレビューを通じて、生成AIの真価を引き出すアプローチが求められると感じます。 何が課題となる？ さらに、以下の点について考える必要があると感じます。 ⑴ 生成AIとハイコンテクストな関係性を構築するためには、どのような工夫が必要でしょうか？ ⑵ 生成AIにマネジメントを依頼できるようになるには、どのような要素が求められるのでしょうか？ ⑶ 日本国内で、自分と生成AI（AIエージェント）だけの体制で会社を運営することは実現可能なのでしょうか？

スケールの利弊は？ スケールメリットについて学んだ際、単に正の側面だけでなく、規模の不経済や変動性を考慮すると負の側面もあることが新たな発見でした。また、習熟効果は製造業に限らず、サービス業にも適用できると考えていましたが、これが誤解であったことに気づきました。範囲の経済性に関しては、新しいプロジェクトや企業に特に適合する考え方であると理解できました。 M&Aは何を示す？ 自社は多くのM&Aを行うことが多いですが、その背後にはスケールメリットがあると改めて認識しました。これによって、自社のVISIONを行動から推測し、組織運営の判断材料として活用できる可能性を感じています。 共通点はどう探す？ まずは、直近で実施したM&Aやパイプラインを確認し、これらの共通点や特徴を探ることが重要です。また、新たな中長期戦略として掲げている方針とこれらの情報を照らし合わせることも必要です。こうした過程で得られた推測を、経営陣に確認できる機会に尋ねることで、自身の見識を養うことができるでしょう。

客観視できていますか？ 主観的な判断を排除することの重要性を学びました。私たちの思考には必ずしも客観的な視点が備わっているとは限らないため、答えが導かれた後も「なぜその結論に至ったのか」「本当に正しいのか」を問い続けることが大切だと感じました。 他の原因も見えてますか？ また、仕事で問題が起きたときに原因を明確にする際、この考え方が役立つと実感しています。すぐに原因と思われる事象に気が付いたとしても、他にどんな原因が存在するのか、なぜその事象が発生したのか、定量的なデータを用いて誰が見ても納得できる説明ができるかを念入りに考える必要があります。 多角的に考えていますか？ さらに、問題発生時には、客観的な判断に必要な情報をリストアップし、思考が一面的にならないように努めています。ロジックツリーを活用して原因を深堀りし、上位者や他部署の視点からもチェックを行うよう心掛けています。最後に、取り組んだ結果を振り返ることで、次の課題解決に向けた改善策を見出す重要性を再認識しました。