アカウンティング入門

損益計算書で強化する経営力

損益計算書を理解するには? 損益計算書の各項目をしっかり理解することができました。まずは全体をざっくりと観察し、各項目の推移を確認することで事業が順調かどうかを判断できる点が分かりました。また、利益を上げるためには、提供する価値をどのように考えるか、つまりコアバリューをしっかりと描いてブレないことが重要であると強く感じました。コアバリューが揺らぐと、お客様が持つ価値観が崩れ、離れてしまう可能性があると感じました。 コアバリューをどう活用するか? 現在の製品におけるコアバリューとは何かを明確にし、それを意識した利益計画を立てたいと思います。新規開発や生産性向上の施策を講じる際には、生産性を向上させることでコストを下げるのか、無駄を省いて利益を上げるのか、その際に品質が保たれるのかを考えたいです。コアバリューを意識しながら意思決定を行うことができればと考えています。 自部門とどう比較する? 今回の講義では、損益計算書の見方や分析方法を学びました。まずは自部門の毎月の損益計算書と照らし合わせ、現状を把握し、本講義や書籍を参考に自分なりの見解を出してみたいと思います。そのうえで、分からない点があれば、経理や会計に詳しい方に質問してみようと考えています。

データ・アナリティクス入門

ここにあった!生存者バイアスの真実

弾痕が少ない理由は? 今回の研修で最も印象に残ったのは、戦闘機の補強に関する話でした。弾痕が多く残っている部分ではなく、むしろ弾痕が少ない部分を補強すべきという考え方に驚かされました。この事例は「生存者バイアス」と呼ばれ、帰還できなかった機体の状況を無視すると正しい判断ができないという重要な教訓を示していました。 比較対象の選び方は? また、分析の基本は「比較」というシンプルな考え方に基づいているものの、適切な比較対象を選ぶことや、見えにくいデータに注目することの難しさと大切さを改めて実感しました。 データ比較で改善策は? 私が担当しているシステム開発プロジェクトにおいては、テスト工程でのバグ検出率向上が課題です。そこで、研修で学んだ比較の考え方を活用し、成功事例と失敗事例のデータ、たとえばテスト時間やレビュー時間を比較することで、より効果的な改善策を見出していきたいと考えています。 比較難点をどう乗り越える? ただし、比較対象の条件が必ずしも揃っていないケースや、対照となる対象そのものが存在しない場合など、現実のデータ分析では困難な点もあります。こうした状況では、新しいデータの収集や、比較方法の検討をさらに深掘りしていく必要があると感じました。

アカウンティング入門

B/Sで見る企業の体格チェック

B/Sの構造をどう捉える? B/Sは、左側がお金の使い道、右側がお金の調達方法という構造になっています。特に印象に残ったのは、「会社の体格とその健康状態を知るもの」という説明です。つまり、資産が体格、純資産が筋肉や骨格に例えられ、会社全体の健康状態を判断する材料となるという考え方です。また、1年以内とそれ以上で短期・長期に区別する点も理解しやすかったです。 B/Sの比較はどう? 自社の直近年度と前年度のB/Sを比較し、その変化を把握したいと感じました。同時に、同業他社とのB/Sの違いを明らかにすることで、自社の立ち位置を確認できると考えています。さらに、次年度に向けた新規事業の方向性や資金調達法の選択、そして理想的なバランスについての考察にもつながると期待しています。 上場企業から何を学ぶ? 動画で2社のB/Sが示されていたように、まずはネットで上場企業のB/Sに触れることで見慣れることが重要だと思います。大手企業から中小企業へと段階的に比較しながら、同業他社のバランスを確認していきたいです。そして、自社のB/Sについても、先月の月次B/Sと1年前の同月のB/Sを改めて見直すことで、これまで気づかなかった変化に気付けるのではないかという期待があります。

データ・アナリティクス入門

数字が紡ぐ学びと成長の物語

各項目分解の効果は? 各項目を分解して、それぞれの数値に注目する手法は非常に有効であると学びました。実際、インサイドセールスの業務では各項目に基づいて数値を集計しており、このやり方が資料作成などの他の業務にも応用できることを実感しました。 A/Bテストの判断は? 一方、A/Bテストに関しては、正直なところ疑問点が残りました。教科書上では理解できる内容ですが、実際に予算を投じる判断となると、やはり検討が必要だと感じます。 図解と数値比較の視点は? また、資料作成時に業務の図解を作成する際、各項目を分解して図にする考え方は今回学んだ内容に似ていると感じました。しかし、実際に数値を比較する際は、割合を用いたシンプルな方法が最適だとも思いました。そのため、簡単な割り算を暗算できるようにしておくことが大切だと考えます。 実践習慣の重点は? さらに、実践に向けた習慣として、以下の点を意識していきたいです。まず、図解のパターンを把握すること。次に、簡単な暗算を身につけること。そして、what、where、why、howの流れをフレームワークとして常に念頭に置き、議論の根本から取り組むようにすることです。これらを習慣化して、業務に生かしていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説と実践で切り拓く未来

生成AI時代をどう読む? 生成AIの時代において、不確実で予測が困難な現状を理解することの重要性が強調され、思いがけない意外性と納得感を得ることができました。 仮説と検証はなぜ? これまでの、目的を明確にして計画的に実行する従来のやり方とは異なり、仮説を立て、実行と検証を繰り返し、フィードバックを取り入れて改善していく方法論の大切さを学びました。デジタルへの理解と柔軟な対応が、このプロセスや生成AIの効果的な活用につながると感じています。 行動に踏み出す理由は? そのため、まずは実際に行動に移すこと、並びに繰り返し仮説と検証を行うための思考力やさまざまなスキルが求められると実感しました。 大規模事業の壁はどう? 一方で、大きな事業を推進する現場では、しっかりとした目標設定や計画を立てた上で、事前の検証が終わらないと進められない業務フローが存在します。そこで、業務内容を細分化し、比較的小さな単位で仮説と検証を繰り返す取り組みが可能かどうか、検討してみたいと思います。 実践方法はどうする? また、プロトタイピングの実践には高いハードルを感じる部分もあり、具体的にどのように実行すればよいか、みなさんのアイデアをぜひお聞かせいただきたいです。

アカウンティング入門

未来へのヒントをBSから探る

BS調達はどう見直す? BSの調達方法については、提供価値を実現するために必要な借入は、単なる負債ではなく適切な選択であると考えています。一方で、無借金にこだわると、提供価値が損なわれる可能性があるため、PLだけでなくBSも投資計画の検討に取り入れる必要があります。 業界ごとのBS違いは? BSは各業界で特徴が異なり、古くからある産業では負債が相対的に大きくなる傾向がありますが、SaaSなど比較的新しい産業では、純資産が大きく、負債が少なくなる傾向にあります。この違いは、PLの当期純利益がBSの純資産の利益余剰金に反映され、株主への配当など企業の経営に直接影響を与えるため、重要な視点です。 戦略策定はどう考える? 私自身は、担当部門の投資計画策定の際、過去・現在・未来のBSを総合的に分析し、提供価値に合致する事業戦略を描くことを心がけています。具体的には、過去のBSから傾向や示唆を読み取り、そこから将来的に求められるBSをシミュレーションする手法を実践しています。 資金調達の新視点は? また、新しい業界においては、返済が必要な借入による負債ではなく、資金調達によって純資産を増加させる方法が望ましいのかどうか、改めて考えさせられる内容でした。

戦略思考入門

捨てる選択で広がる可能性

気づきはどう生かす? 「捨てる」選択を行う際、自分が気づいていない側面があると実感しました。そこで、気づけるための行動として、新入社員の意見を聞いたり、他者と比較したり、他の事業所の職員と話すなどのアプローチが有効だと考えています。また、資金面での制約があると、自社内で全てを完結させようとするトレードオフが生じがちですが、その選択肢を見直し、専門家に任せるか、あるいは専門知識を持った社員を採用することで新たな突破口が開けるのではないかと思います。 ROIは何が大切? また、優先順位を決める際にROI(投資対効果)まで考慮していなかった点に気づき、今後はぜひ取り入れてみたいと考えています。 優先順位はどう決定? まずは、捨てるべきものが何かを検討し、無駄な業務を省くことから始めます。次に、新入社員に意見を求めた上で、具体的に何を優先すべきか(例えば、情報の共有、訓練、職員間の連携、保護者対応、事務作業など)を考えます。最終的には、優先度の高い課題に全力で取り組む方針です。 数字苦手への対策は? なお、投資対効果を考える際に自分は数字に苦手意識があるため、数字が苦手な人にも取り組みやすい方法があれば教えていただきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

実務で輝く!数値戦略の新発見

代表値の選び方は? データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は? また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる? 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす? 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

物流の待機料問題を解決する分析手法の習得

分析の基本とは? 「分析とは比較である」という教えについて学びました。これは、課題を要素に分解して整理し、個人や会社の状況に応じた基準(目的)を設けて、その要素と基準を比較することを意味しています。基準を「達成すべき目的」とすると、各要素の優先順位や捨てるべきところが明確になってくると感じました。逆に、基準に満たない要素は改善策の検討対象として捉えることができることも学びました。 物流業界での分析方法は? 私は物流会社で働いており、2024年問題の一つとして「待機料」の明確化が挙げられます。待機という問題を要素(要因)に分解し、それらを自社都合と輸送会社都合にグループ化することで、分析の対象が明確になると考えました。 データ活用で何が変わる? 現在、導入済みのアプリから取得できるデータを使い、要素を整理して分析対象を決定する予定です。本講座を通じて、適切な分析方法を理解していこうと考えています。 待機料と時間の相関は? 具体的には、待機料の標準偏差値を算出することで支払い金額の正常範囲を決定し、異常値はチェックする体制を構築します。また、待機料の発生要因と待機時間の相関関係を数値化し、どの要素に対して改善策を打つべきかを社内で共有します。

クリティカルシンキング入門

データが示す問題解決のヒント

データの切り分けは? データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは? 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする? また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

データ・アナリティクス入門

戦闘機も驚く分析の力

分析の本質を問う? 分析においては、情報を分類し比較することが基本であり、目的は人が考えるものであると実感しました。データに存在しない要素についても推測しながら考える必要があり、戦闘機の例を通じてその重要性を感じました。仕事に活かすためには常に目的を忘れず、何のために分析を行っているのかを明確にし、仮説を常に立てることが求められます。また、仮説を立てる際にはラテラルシンキングの発想も必要だと感じています。 人事データの壁は? 人事領域のデータを取り扱う際、定量化が難しい項目が多い点に気づきました。そのため、データの収集方法から見直し、定量データとして分析できるよう設計することが必要であると考えます。このアプローチにより、あいまいな感覚で当たりをつけるのではなく、常に仮説を持って検証を進めることができると感じました。 目的再確認の意義は? さらに、データ分析を行うにあたり、何のために分析をするのかという目的を明確にすることが肝要です。目的に沿った設問項目の設定と、得られた結果からどういった提言を行うかをしっかりと考える力が必要だと感じました。分析すること自体が目的化しないよう、定期的に目的を振り返る時間を持つことも大切だと改めて思いました。

アカウンティング入門

数字で読み解く経営の真髄

P/L分析から何を知る? P/Lの分析から、その企業がどのような価値提供を重視しているかを類推する手法を学びました。類似する業種や時系列による比較も有効であり、全体規模を見るとともに、特に営業利益や最終利益が売上高に対してどの程度の割合を占めているかに注目する重要性を改めて認識しました。また、サービス業では売上原価率がおおむね8割前後であることや、販管費が製造業より高い割合を占める点、研究開発費が販管費に含まれているという事実も理解しました。 価格設定の基準は? 起業時のサービスの価格設定や利益率を決める際、類似サービスを展開する企業のP/Lは非常に参考になると感じました。さらに、自身が提供するサービスの価値や、その価値を創出するために必要なコストや労力を整理し、原価や一般管理費として具体的に算出する作業の重要性を学びました。 情報検索はどうする? しかし、他社のP/Lを参考にしたいと思いながらも、ネット上では大企業の事例ばかりが見つかるという現状に直面しています。皆さんはどのような方法で情報を探されているのでしょうか。また、販管費や一般管理費をさらに細かく分類した項目を記載したP/Lが存在するのか、情報検索に行き詰まりを感じています。
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