アカウンティング入門

ただコストを削るだけじゃない

カフェの費用はどうする? 実践演習では、目標とするカフェの姿に合わせ、どのような費用が必要かを考えながら学ぶことができました。お店のコンセプトや規模によっては、単に費用を削減することがかえって顧客離れや売上減少につながる可能性があると痛感しました。 削減の理由を問い直す? また、社内で費用削減が叫ばれる中で、本当に必要な削減なのか疑問を持ち、立ち止まって考える視点が身についたと感じています。経営層や管理職から「コストを削れ」と指示された場合でも、その費用がなぜ必要なのかをまず考え、真に必要であれば根拠をもって説明できるようになりたいと思います。

戦略思考入門

直販とROIで切り拓く差別化

フレームワーク活用はどう考える? フレームワークの活用や、ROIを考慮して行動することの重要性を学びました。また、差別化を図るためには、顧客の視点に立って物事を考える必要があると実感しました。競合他社との差別化は単に異なることを目指すのではなく、自分たちで実現可能かつ、競合他社が容易に模倣できない施策を意識することが、競合優位性につながると考えています。 直接販売の効果は何か? さらに、仲介業者を介さずにエンドユーザーに直接販売できる仕組みを活用することで、仕入れ先との金額交渉において有利に働き、売上向上につながる可能性があると感じました。

データ・アナリティクス入門

一人じゃ見えないチームの力

一人分析はどんな落とし穴? 課題に対して自分ひとりで分析を実施すると、見落としや重複が生じ、MECEが保たれなくなる恐れがあると感じました。そこで、分析の前段階で依頼者や他社と情報整理を共有し、確認しながら進めることが有効ではないかと思います。 フレーム活用で目標達成は? また、ロジックツリーやその他のフレームワークを活用することで、製品の売上目標達成に向けた現状分析や必要なアクションの抽出に役立つと考えます。現状の情報整理や今後のアクション計画について、関係者と相談しながら、実施可能な施策を具体的に検討していくことが重要だと実感しました。

戦略思考入門

顧客視点で広がる新たな発見

顧客視点の大切さは? 差別化を図る上で、まず顧客を明確にし、顧客視点を持つことの重要性を再認識しました。自社内の問題ばかりに目を向けがちな中、広い視点で物事を見るためにフレームワークが非常に役立つと感じました。 クライアントとの協働は? また、クライアントからの相談に応じ、一緒に課題を整理しながらリサーチの調査課題や目的の設計、さらには施策検討を進めるプロセスが、とても有意義でした。クライアントが感じる課題を、業界外の視点から客観的なデータを用いて提案することで、新たな気付きを提供できる点に、価値提供の可能性とやりがいを感じています。

生成AI時代のビジネス実践入門

手作業とAIの狭間で拓く可能性

AI活用で時短できる? プロンプトの検討にAIを活用し、その微調整は人の手を加えることで時短が可能であると理解しました。しかし、アウトプット資料については上手く形にできず、骨子を作成した後は手作業に頼らざるを得ない状況です。そこで、解決策を模索したいと考えています。 社内外資料はどう変える? 社内向けの資料については、簡潔なスライドを短時間で作成できるよう調整を進めたいです。また、対社外では、定期的に更新される得意先情報を自動アップデートする仕組みを整え、担当者がその情報をもとに仮説を立てて商談に臨む習慣を根付かせることを目指しています。

アカウンティング入門

損益から読み解くビジネスのヒント

損益計算書をどう捉える? 損益計算書の基本構造を学び、そのデータからビジネスモデルや収益構造を読み解くことが可能であるという点に気づきました。具体的には、どのような価値を提供し、そのためにどの部分へコストを配分し、どのような売上構造を構築するかを、損益計算書の情報だけでも多角的に理解できると実感しました。 なぜ経営視点が必要? この学びを踏まえて、自社サービスが提供すべき価値や、必要なコストの投入箇所に対する基本的な視点が不足していることに気づきました。今後は、今回得た知識を活かし、より具体的な事業分析に取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

数値が照らす成功の法則

最終成果って正しく評価? コンバージョンレートは、最終目的となる成果に対する割合として位置づけられる指標です。従来は購買行動の途中経過を示すKPIと考えられていましたが、今後は最終目標となる数値をターゲットに設定することで、より明確な評価が可能になると感じています。 A/Bテスト、何が大切? また、A/Bテストにおいては、期間や曜日などの条件を極力同じにし、1要素のみを比較する方法が重要であると学びました。過去にはBefore/Afterとの混同が見られたため、今後はこれらの条件を統一し、正確な比較検証に努めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

図解で広がる多角的発見

目的と分類の意義は? MECEを意識した目的に基づく分類の重要性がしっかりと理解できました。構造化することで、より細かい分析につながることも実感し、たとえ理解しているつもりであっても、図にまとめることで抜け漏れを防ぐことが可能だと気づきました。 多角的視点はどう? また、この学びはお客様の課題分析に大いに役立つと感じています。提案の際、課題は一つの要因だけとは限らず、さまざまな側面に波及している場合があることを認識しました。今後は、構造化を意識し、より多角的な視点から分析を進めることで、内容の本質に迫る提案を心がけたいと思います。

クリティカルシンキング入門

イシュー発見で広がる学びの世界

イシューを整理する? 何かについての議論や解決策を探る際には、まず課題の「イシュー」を明確にすることが大切です。議論の初期段階では、なんとなくイシューを意識している場合もありますが、意見を重ねるうちに根本となるイシューが見失われ、本来の目的を達成できない結論に至る可能性があります。 会議の進行はどう? そのため、会議の司会を担当する場合は、最初に参加者全員で共通認識を持つイシューを提示し、円滑な進行を図ることが効果的です。また、普段の分析業務においてもイシューを意識することで、思考のズレを防ぎ、効率的な分析が可能になると感じています。

データ・アナリティクス入門

多角的な視点で描く学びの軌跡

仮説の立て方は? フレームワークを活用することで、切り口の選択肢が広がり、仮説を立てやすくなることを実感しました。結論の仮説か問題解決の仮説かを明確にし、目的に沿って分析を進める必要性を感じています。そのため、仮説を立てる際には、一つに固執せず常に複数の視点から考えるよう努めています。 パフォーマンス差はどう考える? また、個々のパフォーマンスの差の原因を明確にすることで、全体のパフォーマンス向上に繋げる可能性を感じています。さらに、全体の新規登録者数の減少についても、問題解決のプロセスに沿って取り組んでいきたいと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIと切り拓く自分らしい未来

生成AIで何を学ぶ? 生成AIの活用によってビジネススキルを向上できると期待し、ナノ単科に参加しました。その中で、より深い視点を得ることができ、新たな価値提供とは単に生成AIを利用するだけではなく、もっと大きな目標に向かって取り組むことだと学びました。 業務改善はどうなる? また、業務の洗い出しや効率化にも生成AIが大いに役立つと実感しました。洗い出した業務プロセスを最適化することで、さらに新たな価値を創出できる可能性が広がります。加えて、生成AIの活用スキルを高めることで業務の標準化が進み、組織全体の向上にも寄与できると思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

実体験で学ぶ生成AIのコツ

AIは見直すべき? AIで生成された文章は、最終的に自分の目でしっかりと確認する必要があると改めて実感しました。さらに、AIの種類ごとに得意・不得意の分野があることや、プロンプトを適切に設定しないと期待した結果が得られないことにも気づきました。 資料作成は効率的? また、資料作成のためのリサーチ、出典の明示、文章の作成や要約といった業務において、生成AIを活用する可能性を感じています。今後は、実際に生成AIを利用して効率的な資料作成を行っていきたいと考えています。特に、英語の文章の翻訳や要約に生かすことができると期待しています。
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