(48ページ目)

設定

に関する学び

---

価値と戦略は一致？ 事業活動においては、まずターゲット顧客を設定し、次にどのような価値をどこまで提供するかを決めることが基本です。この段階で、必要な経営資源や資金の規模が大きく変わるため、環境の変化に応じて顧客に提供する価値を見直す必要があります。今回の学習では、経営判断をサポートするツールの一つとして、財務三表について取り上げました。 三表で現状把握？ 財務三表は、経営資源や資金の現状を数値化し、企業や事業の状況を定量的に把握するための重要な資料です。自社の経営状態の正確な把握に加え、他社との比較を通じて強みと弱みを明らかにすることができ、ターゲット設定や中期計画の策定にも役立つと感じました。 意見交換の価値？ また、講座では動画での座学だけでなく、さまざまな業種の受講生との意見交換を通して、多角的な視点から分析を行う機会がありました。学んだ知識を活用して分析や課題抽出に取り組むことで、実践的な理解が深まるとともに、今後の経営判断に応用できる点が印象的でした。 部門横断で見る？ さらに、経理や財務部門以外の人が会社の財務三表を見る機会の重要性も再認識しました。情報が十分に揃わなければ、それ自体が会社の課題となりうるという考察は、非常に示唆に富んでおり、今後の企業運営における課題意識を高めるポイントとなりました。

貸借対照表の役割は？ 貸借対照表は、お金の使い道と調達方法が表裏一体であることを両側面から確認できる重要な資料です。まず、資産はその変動性によって「流動資産」と「固定資産」に分けられ、1年以内に変動する可能性があるかどうかで判断されます。資産の金額が大きいほど会社の規模は示されますが、内訳や構成を確認することで、その資産がどの程度安定しているのかを見極めることができます。 流動資産と固定資産の違いは？ また、企業の業種やビジネスモデルにより、固定資産と流動資産の比率は大きく異なります。初期投資が必要な業界では固定資産の割合が高くなる傾向にある一方で、流動性を重視する企業では流動資産の比率が高くなることが多いです。こうした視点から、勘定科目の設定やインポートを行う際、自身でその科目が流動なのか固定なのかを推測できるようになると、より深い理解につながります。 他社比較で見るポイントは？ さらに、自社と競合他社の貸借対照表を比較することで、純資産と負債、流動資産と固定資産の割合や金額の規模感、さらには自己資本比率といった数値から企業の健全性や経営の安定度を確認することができます。決算書を細かく分析することで、たとえ赤字が出た場合でも、企業が存続できる要因や、市場の変動に対してどの程度影響を受けやすいのかを把握する手がかりとなるでしょう。

ファネル分析の重要性とは？ マーケティング分野での業務経験があるため、比較的知っていることが多かったですが、ファネル分析において顧客の行動プロセスを適切に設定する必要性を改めて認識しました。また、プロセス×ウォーターフォールチャートはあまり使っていなかったので、今後活用してみたいと思います。 ABテストの基本と注意点は？ 以下、授業メモです。 ◆ABテスト - ABテストは1要素ずつ行います。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 ◆ファネル分析 - ユーザーの利用段階ごとに、どの段階でユーザーが離脱しているのかを可視化します。 - プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用します。 - 顧客の行動プロセスを適切に設定することが重要です。 GA4での課題解決にどう取り組む？ GA4でのファネル分析を新たに作成する際には、顧客の行動プロセスを意識します。また、プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用し、ABテストもページスピードが低下するリスクを考慮しつつ活用を検討します。 ちょうど製品サイトのリニューアルを進めており、GA4の設定も見直す予定です。顧客の行動プロセスを意識したファネル分析を行い、原因探索が適切に行えるようにします。また、見出した原因に基づく改善にはABテストを活用します。

適切な問いはなぜ？ 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は？ 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は？ 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

手段にとらわれないゴール設定は？ ゴール設定の重要性は理解しているものの、気がつけば手段の巧拙に目を奪われてしまうことがあると再認識しました。最短の道が迂回路である場合も多く、遠回りに見える近道を見つけるのは難しいですが、手段の技術を磨きたいと感じています。 生成AIにおける限界とは？ また、雑談の中で生成AIからうまく回答を引き出せないという話を聞くことがあり、質問力や言語化能力の難しさを改めて感じました。万能に見える生成AIにも限界があると理解し、仕事で生成AIを提案する際には、この点にもう少し配慮すべきだと感じています。 目的の抽象化はどう深掘りする？ 目的には抽象化の階層があります。例えば、業務効率を上げるのは利益率を上げることかもしれません。業務効率が難しい場合、顧客回転率を上げるといった他の手段が費用対効果が高いかもしれないと考えています。このような目的の深掘りは意外と軽視されがちで、改めて意識することが大切だと思いました。 「So what」の問い直しの重要性？ 目的を確認する際には、「So what」を1、2回ではなく、3〜5回問い直す習慣をつけるよう心がけたいです。これにより、より本質的な目的に到達でき、他の手段を広範な選択肢の中から見つけ出せるのではないかと考えています。

合意形成はどう進める？ 問題解決に取り組む際は、まず「理想のあるべき姿」と現状とのギャップを整理することが重要です。表面的に見つかった問題をそのまま解決していくのは、時には運に任せる側面があり、必ずしも大きな影響を与える要因とはなりません。そのため、まずは現場の関係者と「理想のあるべき姿」についてしっかりと合意形成を図ります。もし現場側に理想がなければ、関係者と共に理想の策定に取り組む必要があります。 目標設定は本当に明確？ 自身の業務においては、現場で設定される各部門の達成目標＝理想を出発点とし、そこから現状とのギャップを明確に報告する役割があります。しかし、現実には現場で理想が設定されていなかったり、目標が曖昧である場合が多く、部署として理想について十分に把握できず、ギャップを正確に報告できていない現状があります。 理想共有はどうやる？ このため、まず現場の「理想」を共有し、正確に把握することが重要です。もし、現場側で理想が不明確であれば、定量的な目標の設定を提案し、協力して策定することが必要です。次に、現場の理想と実際の状況との間に存在するギャップをしっかりと報告するステップに移ります。 連携で成果は得られる？ 以上のプロセスを実践することで、現場と部署が連携し、理想に近づくための効果的な問題解決が進むと感じています。

仕掛けってどう作る？ 計画の実行に際して、日々の行動を習慣化することができる人は「仕掛け」を上手に作っていると感じました。これまでの自分は目標を立てることに専念しすぎて、実際にどう実行していくかについてのプランが十分ではなかったと痛感しています。他の人がどのように仕掛けを作り、それを取り入れているのかを知りたいと思いました。 目標設定で仕掛けは？ 今後は、期初の目標設定時に仕掛けも併せて考えたいと考えています。ゲーミフィケーションとまでは言わなくても、日々の業務に楽しく取り入れることができれば、それは自分だけでなくメンバー全体が一緒に行動でき、各自のスキル向上のみならず、組織全体の底上げにもつながると考えています。 動機付けはどうする？ そこで、目標設定のシートに「仕掛け」という項目を追加することを考えています。一般的に目標設定では「何を成し遂げたいのか」に終始しがちですが、チェックリストでの現実的な観点から、実行の障壁を検討することが抜けがちです。自分をどう動機付けるか、目標に向かって自然に日々の業務を進める状況を作り出すことが、恐らく目標設定で最も楽しいことのはずです（これは自分自身をよく理解していないと難しいかもしれません）。自分自身もメンバーに対しても、一緒に楽しく目標達成に向けて頑張れる関係を築いていきたいと考えています。

分析目的は何？ 分析の目的やゴールを明確に決めることは、分析の方向性や手法、評価基準を正しく設定するために非常に重要です。明確な目的がなければ、分析結果がどのように活用されるか不透明となり、効果的な判断が難しくなってしまいます。 比較はどう考える？ また、分析の本質は比較にあります。過去と現在のデータや異なる状況を比較することで、パターンや傾向が明確になり、最適な選択や戦略を導き出すことができます。 SNS比較で何が見える？ 私自身の仕事においては、過去のSNSキャンペーンを期間ごとに区切り、比較することで、これまで見えていなかった結果が浮かび上がると感じました。ただやりっぱなしにするのではなく、過去との比較から数字の意味や背景が見えてくるため、結果の解釈がより具体的になると思います。たとえば、フォロワー数やエンゲージメント数の推移だけを見るのではなく、過去のキャンペーンと比較することで「なぜ今この結果が出ているのか」という背景に迫ることができます。 データ活用はどう？ さらに、実際にデータを活用してマーケティングキャンペーンを企画することも有効です。小規模なプロジェクトを自ら立ち上げ、仮想のデータセットを使用してキャンペーンを分析することで、製品ごとの購買データに基づいた最適な広告戦略を立てる試みが可能になると感じました。

ゴールはどう決める？ ゴール設定が重要だと改めて感じています。部下には「何がしたいんだ」「どうしたいんだ」と問いかけ、明確な目標の言語化を促す機会が多々あります。しかし、私自身も経験則でやっているため、実はちゃんとゴールを設定できていなかったことに気づきました。 部下の根回しはどう？ また、業務がスムーズに進むために取り組んでほしい「根回し」ができない部下がいるのは、単にコミュニケーション能力の不足だと思っていました。しかし、実際は戦略的な思考力が欠けていることが原因であると理解し、納得しました。 戦略立案はどうする？ さらに、私の上司は自組織の戦略立案を担っており、意見を求められることが多いです。私自身はまだそのポジションに就いて間もなく、現時点では一から戦略を策定する機会はありませんが、遠い将来、特定領域の戦略立案を任される可能性が高いと感じています。そのため、上司に指摘される前に自分なりの戦略を構想し、上司と意見をすり合わせながら準備を進めようと考えています。 具体策はどう進める？ 具体的には、上司が設定したゴールとその達成までの道筋を明確に言語化し、他の方法や計画と比較検討する予定です。２週間に一度の１on１のミーティングの際に、今回の講座で学んだ内容も踏まえた私の考えを説明し、フィードバックをいただこうと思います。

変化にどう対応する？ ビジネス環境は刻々と変化しており、すべての情報をあらかじめ把握することは難しくなっています。そのため、仮説を立てながら方向性を見出し、PDCAサイクルのスピード感を向上させることが不可欠だと感じています。仮説があることで、リソースを効果的に活用し、時間や費用の無駄遣いを防ぐことができると実感しています。 ブランドの価値はどう見る？ 特に新規事業で新しいブランドを立ち上げる際は、単に機能面の優位性だけではなく、ブランドのストーリーや価値が重要になると考えています。そこで、ターゲット層に確実に響く戦略を構築するため、仮説検証を繰り返し行っています。 仮説検証は効果的？ まずは以下の仮説を設定しました。 ① ターゲット層は単に高価格だけでなく、ブランドのストーリーに価値を見出す。 ② 既存の高級製品と比べ、性能面での優位性を示すことで購買意欲が高まる。 これらの仮説を検証するため、ユーザーへのインタビュー、限定販売での反応テスト、SNSやマーケットでのフィードバック収集を実施しました。もし仮説が誤っていた場合には、その原因を徹底的に分析し、新たな仮説を立て直しています。 このようなプロセスを通じて、ターゲットにしっかりと刺さる戦略を練り上げ、新ブランドの価値を最大限に引き出すことを目指しています。

いつデータは成果に？ 十分なデータを蓄積することが、正確な現状把握と適切な問いの設定につながるという点が非常に印象的でした。日々あらゆるデータを収集し、いつ何に対して答えを出すべきかを意識することが問題解決の基本であると再認識しました。 ROI考慮の意義は？ また、解決策を検討する際には、ただ増やすのではなく費用対効果（ROI）も十分に考慮すべきだという点も学びました。特定の業務を増やすことがオペレーションコストの増加や問題の複雑化につながることがあるため、必要に応じて削減する視点も取り入れることが大切だと感じます。さまざまな角度から分析することで、より有効な対策を講じる可能性が広がるとも思います。 採用戦略の真髄は？ 私の会社では現在、採用活動の強化に取り組んでおります。今回学んだ内容は、採用数の増加に向けた戦略に役立つと感じました。例えば、時期別の応募者数を分析し、各流入経路の割合からボトルネックを明確にすることで、仮説に基づいた具体的な対策を講じ、採用数の向上を目指したいと考えています。 PDCAで何が変わる？ この学びを整理した上で、抽象度の高い問題解決が求められる業務にも積極的に挑戦していきたいです。PDCAサイクルを何度も回すことで、立てる問いの質が向上し、より良い成果につながると信じています。

数値をどう分解する？ 数値を分解することの楽しさが増し、明確に理解できるようになりました。また、分解したデータを表にしてわかりやすく伝える重要性も実感しました。分解する際には、MECE（モレなく・ダブりなく）や層別、変数別、プロセス別などのフレームを意識することが大切です。 新たな知識をどう活用する？ この知識は、来期のプラン作成や今年の成果分析、自店舗の顧客傾向を把握する際に役立ちます。例えば、店舗のPLを分析する際や、与えられた時間内に業務が終わらない時にプロセスを分解することで、問題点を特定することができます。また、チームメンバーに特定のカテゴリーで売上を伸ばすことをコミットする際も、各店舗の傾向を商品で分解して機会点を見える化することで、目標設定やプランニングがスムーズに行えます。 苦手意識をどう克服する？ これまで数字の分解に対して苦手意識があり、必要最低限にとどめていた部分もありましたが、今回の学びを通じて積極的に数値を分解する経験を積みたいと思います。直近では来期のチームプランを作成するため、今期の成果を分解して強みや機会点を明確にし、チームメンバーが視覚的にわかりやすい資料を作成する予定です。また、顧客調査の結果をMECEを意識して分解することで、各店の機会点を把握し、チームメンバーに共有することも計画しています。