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必要 ✕ ビジネス

に関する学び

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カフェ経営とビジネスの共通点とは？ カフェの経営は、自分のビジネスである習い事教室の経営に近いため、とてもイメージしやすかったです。ビジネスを始める際にまず大事なのは、「どんな価値を提供したいか？」という軸を決めることだと改めて実感しました。 適正な利益をどう設定する？ 私のビジネスにおいては、売上を上げつつ、費用も管理し、その上で適正な利益を残すことが目標です。しかし、どれくらいの利益が適正なのかはまだ定まっておらず、それが経営上の課題となっています。今後は、同業他社の調査も行いたいと考えています。 損益計算書の見直し計画 具体的な取り組みとして、損益計算書を詳細に見直す計画です。これは私だけでなく、正社員スタッフも理解できるよう、研修を通じて共有していきます。また、日々の経営判断に役立てるために、特に重要なのは、どのような人材をどのように雇うかということです。私たちの目標は質の高いレッスンを提供することなので、それにじっくり取り組んでくれる人材を確保・育成する必要があります。 長期的な人材育成の重要性 人材育成には時間がかかるため、本業として長期にわたり働いてもらえる人を雇うことが重要です。まずは、現在のスタッフ教育から始めます。教育の具体的な内容はすぐには決められませんが、まずは2名の正社員のリテラシーを高めることが初歩です。そのために、私自身も学び続けています。現在は、アカウンティングについてしっかり学ぶことに注力しています。

仮説はどのように考える？ 仮説を考える際には、複数の仮説を立てることと、それぞれの仮説に網羅性を持たせることが重要です。また、反論を排除するためにも必要なデータを集め、仮説同士を比較検証できるようにすることを忘れてはいけません。 仮説定義はどうなってる？ ビジネスの現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えを示すものです。仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸によって仮説の内容が変化します。 戦略はどう変化してる？ マーケティングにおいては、プロモーションの戦略がIT関連の技術発展によって大きく変動する現状を踏まえ、トレンドを正確に抑えることが重要です。同時に、顧客満足度を非常に高いレベルに引き上げることでブランド価値を高めることが求められます。 実施前に何を検証すべき？ 実際、分析の段階で仮説を立てずに作業してしまうことが多いと感じました。そのため、より網羅的に情報を確認するためにも、クリティカルシンキングを意識することが有効だと実感しています。これまでフレームワークの活用に対して懐疑的な面もありましたが、まずは基本に立ち返ることが大切だと感じました。 新施策の仮説検証は？ 新しい施策を進める際には、4Cの視点を取り入れて仮説を立て、その仮説に基づいて必要なデータを収集することが有効です。データ収集の際は、自己のバイアスに捉われることなく、網羅的な情報収集を心がけるよう努めています。

生成AIは何がすごい？ 生成AIは優れたツールであるものの、あくまで手段であり使用自体が目的ではないことを再認識しました。時代の変化に伴い求められるビジネスモデルの中で、生成AIが特に有効となる場面が存在する点も印象的でした。講座の初週では生成AIを支える技術や仕組みについて学び、その後、活用するための思考法に触れ、最終的にビジネス全体の理解へと一連の流れが設計されていることが、「ビジネス実践」という講座名にふさわしいと感じました。 時代の転換は何と感じる？ 物質そのものの価値を売る時代から体験価値を提供する時代への転換は、たとえ大手のサービス提供者であっても、独自の価値提供アイデアを持つ小規模な存在に市場が逆転される可能性を秘めています。そのため、会社員としては一抹の不安を感じざるを得ません。 価値再定義はどう進む？ 顧客が求める価値そのものを再定義する必要性を強く感じ、組織の一員としてどのように推進していくかが今後の課題と捉えています。今回学んだ新たなサービスの本質を伝える知見を活かし、自社の価値を改めて考える機会としたいと考えています。 情報活用はどう考える？ また、生成AIに関連する新たなツールが次々と登場し、その進化のスピードも速いことから、情報を積極的に収集し、実際に使用してみる柔軟性が求められます。今後は自分自身が活用する機会を増やし、その過程や成果を組織内で共有しながら、より広い視野で取り組んでいきたいと思います。

なぜ情報を整理する？ 物事を整理して考える重要性は、自身で考える場面だけでなく、会議での議論においても大変重要です。偏りなく広い視点から情報を集めるためには、フレームワークを活用することが効果的です。また、顧客のビジネス環境を正確に把握するには、政治、経済、社会といった分野の動向に常にアンテナを張りながら、必要な情報を自ら収集しておく必要があります。実際、毎日多数の業界メールマガジンが届くため、読むべきものとそうでないものをしっかり選別し、不要な情報は整理することが求められます。どの場面でフレームワークを用いるか、事前に明確にしておくと議論がスムーズに進みます。 顧客視点はどう確保？ 差別化においては、さまざまな視点で検討する姿勢が大切です。施策を考える際には、「顧客にとっての価値」や「顧客視点での競合状況」、そして「実現および持続の可能性」といった観点を確認することが必要です。たとえば、マーケティングチームから提案される施策に対しては、戦略策定会議の際にこれらの視点に基づいた意見をしっかりと述べられるよう、事前に準備を進めることが望まれます。 優先順位はどう決める？ また、優先順位の付け方も重要なポイントです。判断基準を検討する中で、複数の視点から考えることが求められます。まずは、実際に営業チームなどに実施してもらいたい活動の優先順位を明確にし、各視点を反映させた提案ができるようにすることで、業務の効率化と成果の最大化につながります。

今後の学びはどうする？ 第一週目は、今後の学びの進め方やクリティカルシンキングを学ぶ目的が明確になったと感じました。多くのハウツー本がある中で、改めてクリティカルシンキングを学ぶことで、自分の思考のOSをアップデートし、自身を喜ばせることにつながると思います。時間が有限である以上、限られた時間で最良の意思決定を行い、今情熱を注いでいる事業を飛躍させたいと考えています。 ３つの視点はどう活かす？ 今週は、クリティカルシンキングの基本的な枠組みとその必要性について学びました。ビジネスの現場では、もう一人の自分とも言える視点を持ち、3つの視点を効率よく活用することで、ビジネスを推進し、目の前の人々に影響を与える力を養えると実感しました。 実行評価はどうする？ また、クリティカルシンキングは目標設計や軌道修正における意思決定に有用だと感じています。現状を正しく把握し、問題解決に導くための適切な解決策を見出すことができるためです。現在、期初に目標設計に注力していますが、いつまでも考え抜くのではなく、実行フェーズで正しい評価基準をもとにビジネスを進めることが必要だと思います。 自問自答は意味ある？ さらに、日々のビジネスアクションにおいては、1日に何度か「それって本当か？」と自問自答する習慣を持ちたいと考えています。他人の意見にすぐにYESと言うのではなく、自分自身の意見の背景やロジックを明確にすることで、より堅実な判断ができると思います。

講義はどう実感？ これまでの講義やワークを振り返る中で、思考が体系化され、頭の中がすっきりと整理された印象を受けました。いくつかのフレームワークについては既に知識がありましたが、実際の事例に当てはめて考えることで、ただ「知っている」段階から実際に使えるかどうかが別問題であることを実感しました。何度もアウトプットすることの大切さを改めて感じました。 契約データの見方は？ また、各種施策を検討する際には、過去の契約データを分析する場面が多くあります。その際、ロジックツリーを用いて漏れなくダブりなく問題を整理し、複数の仮説を立てることの重要性を再認識しました。特に、契約データの項目選定や社外データの活用といった、目的達成に必要な分析手法を実践する意義を感じています。 SQL学習の計画は？ 今後は、社内データを正確に取得するためにSQLの習得にも力を入れます。具体的には、オンライン講座を活用して4月から6月頃までに学習を完了させる予定です。 手書きの効果は？ さらに、ロジックツリーやその他のビジネスフレームワークについては、パソコン上で作業するのではなく、あえて手書きで取り組み、自分の中に定着しているかどうかを確認しながら実践していきたいと考えています。 アウトプットをどう伸ばす？ 実践的なデータ分析のアウトプット力を強化するため、関連する書籍や講座を活用し、9月までに数多くのアウトプットを経験して実力アップを目指していきます。

顧客のニーズはどう把握？ 顧客に選ばれるためには、まず顧客のニーズを正確に把握することが基本です。どんなに自社の強みや他社との差別化を意識しても、顧客が求めるものから逸れていては意味がありません。最初に顧客のニーズを理解することが、すべての出発点となります。 分析で何が見える？ 次に、3Cやバリューチェーン、VRIOなどのフレームワークを用いて、自社の強みと弱み、さらには競合や外部環境を整理していきます。その上で、分析結果が本当に顧客のニーズに合致し、目的を達成できるかを再検証することが大切です。 競合対策はどうすべき？ 競合との差別化を図る際には、外部の力を活用しながら、ありふれた発想に陥らない工夫が求められます。ライバルだけに目を向けるのではなく、何よりも顧客のニーズを最優先に考え、最も適した解決策を導き出すことが肝要です。 学生のニーズはどうかな？ 採用のビジュアルを企画する際は、弊社が求める学生というターゲットのニーズを明確にする必要があります。デザイン自体は他社に真似されやすいことから、打ち出し方やコピーなどで自社の強みを表現し、独自のアプローチで差別化を検討すべきです。 多角的視点はどう考える？ また、別の企画でコンテンツを考える際には、自部門内だけに留まらず、実際にお客様に接している他部門からのリサーチや、一般のビジネスパーソンの潮流、さらには社会課題など、多角的な視点から切り口を検討することが重要です。

なぜP/Lを理解する必要があるのか？ ビジネスのコンセプトやビジネスモデルを理解した上でP/Lを読むことが重要です。ビジネスモデルが分からないままP/Lだけを見ても、数字の示す意味が理解できなくなります。ビジネスモデルが分かると、数字、特に費用の内訳が想定しやすくなります。特にマーケティング費用は時折忘れがちになるので注意が必要です。これは、エンジニア出身者の弱点としてより意識して取り組むべき点です。 ビジネスモデルごとのP/L比較 現在、部門内のいくつかのプロジェクトのビジネスケースを見直す時期です。各プロジェクトのP/Lを確認し、特にサービス、ハードウェア＋サービス、ハードウェアBtBなどのビジネスモデルごとにP/Lを比較しています。これにより、各プロジェクトの個別のP/Lが確認できる状態になり、横並びで比較することで違いが見え始めています。 効果的なP/L確認の方法とは？ まずは、各プロジェクトから提出されるP/Lを来週1日1件ずつ確認していきます。確認すべきプロジェクト数は5つあり、1日1件確認する予定です。分からない項目については、各プロジェクトチームに確認して理解を深めることが重要です。一件ずつ質問を通じて理解を深めていくつもりです。 来週の目標とアクション宣言 グループワーク後の宣言として、米国時間の木曜日までにGlobisの課題を終わらせる予定です。また、プロジェクトのP/Lを見ての気付きも発表する予定です。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。

戦略で捨てる意味は？ 今週は戦略において「捨てる」というテーマを学びました。ビジネスシーンでは「捨てる」という行動が、後ろ向きなイメージから反対意見を招くことが多いため、慎重かつ適切な判断が求められると感じました。 トレードオフって何？ 講義では、ある要素を追求すれば別の何かが失われる状況、すなわち「トレードオフ」について学びました。この概念を理解するため、効用の最大化と方向性の明確化の二つの対処法が紹介されました。まず、効用の最大化とは、トレードオフ関係にある要素のバランスを取り、最も大きな効果が得られるポイントを見出すことです。次に、方向性の明確化では、互いに打ち消し合う要素の中からどちらを追求し、どちらを捨てるかをはっきりさせることが重要であると説明されました。 判断に自信はある？ 実際の業務においては、何を捨てるかの判断は非常に難しいと感じています。そのため、今回の講義で得た知識は非常に納得のいくものでした。今後は、効用の最大化と方向性の明確化を活用しながら、上司や役員に対して論理的に説明し、捨てるべきか否かの判断を求める際の参考にしたいと考えています。 人事施策はどう選ぶ？ また、人事施策を検討する際には、効果性だけでなく、限られた予算やスタッフの工数といった実際的な要因も考慮する必要があります。今回学んだ考え方をもとに、より論理的な説明ができるよう努め、チーム全体で効率的な業務遂行につなげていきたいと思います。

どうして複数仮説が必要？ 結論を先に決めてしまわず、はじめから複数の仮説を立てることが大切です。それぞれの仮説に網羅性を持たせ、偏りのない検証を心がける必要があります。 どのフレームが使える？ 仮説を立てる際には、3Cや4Pなどのマーケティングフレームワークを活用することが有効です。他のビジネスフレームワークも使いやすさを考慮して試すと良いでしょう。さらに、仮説を検証するためのデータが恣意的になっていないか注意することが重要です。 実績の要因は何？ 実績に対して要因を探る際、ベテランの経験則に基づく仮説が採用されやすい傾向があります。しかし、対案を立案しデータによる検証を実施することで、本当にその仮説が正しいのか確認する必要があります。また、仮説を証明するためだけのデータに依拠しすぎないよう注意してください。 急な依頼はどう考える？ たとえば、上司から急遽、ある実績に対して1つの仮説だけを検証するよう依頼されたケースがありました。その際、他の分析結果ではその仮説の寄与度が低いことが示されており、また分析結果が活かせるのは1年後という説明から、急いで1つの仮説だけを検証する必要はないと理解してもらいました。 理想と現実は？ このように、上司がある実績について理想的な状況を望んでいる場合でも、実際には複数の説明変数が影響していると考えられます。したがって、必要なデータを揃えて十分な分析・検証を行うことが求められます。

人の関与はどう必要？ 生成AIを利用する際の「指示・生成・評価」というプロセスにおいて、人間の関与がどれほど重要かを再認識しました。たとえ生成AIがアイデアの作成やコンテンツの生成を迅速に行えるとはいえ、状況設定や伝えたい体験価値の決定はやはり人間が担うべき役割であると感じました。また、AIが出力した成果物も、現実との整合性やストーリーの合理性、そして伝えたいメッセージが適切に表現されているかを自ら評価することが不可欠だと実感しました。 時代の変化にどう対処？ 同時に、不確実で変化の激しい時代にあって、ビジネスやデジタルに関するリテラシーの強化が必要であるという教訓を得ました。テクノロジーを単なる道具として活用するのではなく、その仕組みや特性を理解し、どのようにビジネスに応用できるのかを考える視点が重要です。業務においては、生成AIに何を任せ、どの部分で自分たちの専門性を発揮すべきかを意識しながら、パートナーとしてのAI活用を進める方が望ましいと感じています。 未来の技術をどう活かす？ 今後も新しいテクノロジーに触れる際には、そのメカニズムや特徴を正しく理解し、自分の業務でどのように応用できるかを考える習慣を身につけていきたいと思います。さらに、データとAIを組み合わせることで新たな価値創出が可能であることを学び、自分自身の業務でも「データを活用すれば価値が生まれそうだ」と感じる場面を探していこうと考えています。