クリティカルシンキング入門

実践で磨くクリティカルシンキング

ライブ授業と実践テーマは? 今週はライブ授業で、バスケットチームのデータ分析と、大手ファストフードチェーンの経営改善を実践テーマとして取り上げました。これまで学んだイシューの特定、データの分析および見せ方のスキルを活用し、復習を行うことができました。最後には、クリティカルシンキングとは何か、今後どのように取り組んでいくかを皆で共有しました。 そもそもその考えは? エビデンスを創出する業務において、クリティカルシンキングは基礎中の基礎であり非常に重要だと感じています。日々の文献の抄読や、顧客との面会、会議での活動の中で、「そもそもその考えは?」、「何か視点が漏れていないか?」、「このイシューは?」といった問いかけを通じ、常に俯瞰的で多角的な視点を持つよう努めています。 事前準備はどうすべき? 顧客面会の前準備では、まず「イシュー」を明確に設定して取り組むことを心掛けています。仕事に没頭し始めた時こそ、もう一人の自分を呼び起こし、できたことは記録として残し共有する一方、できなかったことについては振り返りの時間を設けて見直しています。

データ・アナリティクス入門

数値の裏に潜む学びのヒント

データ比較の基本は? データ分析は比較という原則に基づいており、数値同士の比較を通してデータの実態や分布を探る作業です。まず、データの中心に位置する代表値を把握し、その上でデータがどのように散らばっているかを確認することが基本となります。代表値としては、単純平均のほか、加重平均、幾何平均、中央値が用いられ、散らばりを評価するには標準偏差の算出が有効です。 業務で分布を確認すべき? 普段の業務においては、データの分布を確認する試みが十分になされていないと感じます。分布を求めるためには、まずデータを分類するための項目が必要です。そのため、データ加工を前提として目的を明確にしながら項目を選定することが重要です。分析の目的と加工という手段を意識して検討することが、成功のポイントだと実感しました。 算出方法をどう活かす? 今回紹介された算出方法を効果的に活用するためには、標準偏差の算出、ヒストグラムの作成、加重平均や幾何平均を使いこなすスキルが求められます。今後は、これらの技法を実践的な練習問題などで訓練し、習得していきたいと考えています。

アカウンティング入門

分析で発見!改善のヒント

カフェの低単価の理由は? アキコのカフェは、ミノルのカフェと比べると単価が低いため、今後の売上高や利益の向上策を考えた際、売上原価や販管費の削減だけに頼りがちでした。しかし、カフェのコンセプトや立地、顧客の特徴をしっかりと把握することで、より前向きな改善策を検討できると感じました。 施設間の違いは? 具体的には、まず3月の各施設ごとの単月P/Lを確認し、施設間での違いや共通点、また異なる条件を洗い出したいと思います。そして、業績が振るわない施設について、原因を特定し、どのように改善するかをメンバーと具体的に話し合いながら進めていく予定です。もし次月のP/Lの数値に改善が見られたなら、まずはチームで乾杯したいです。 毎年の傾向は? 分析の手順としては、最初に3月の単月施設ごとのP/Lから業績の振るわない施設をピックアップします。その後、前月の2月および昨年3月のP/Lとを比較することで、毎年この時期に起こりうる現象やその要因を明らかにします。この過程で、現象が避けられないものなのか、あるいは数値を改善する余地があるのかを検証することが狙いです。

アカウンティング入門

イメージと数字で探る企業の真実

どうして企業は違う? 業種や企業の考え方によって、適切な範囲内で変化するという点が一番の学びでした。特にオリエンタルランドでは、価値創出のために人件費が売上原価と位置付けられている点が非常に新鮮に感じられました。また、すぐに財務諸表を見るのではなく、まずその企業の特性を思い浮かべた上で財務諸表をイメージし、実際の数字と照らし合わせることで、自分なりの仮説が見えてくる点に学びの深さを感じました。 業務で何を実践? 今後は、①自分の担当業務においてこの手法を活用したり、日経新聞などで気になる企業について詳細に調査する際に役立てたいと考えています。②また、自社業務で様々な企業の財務諸表を分析する機会に備え、その知識をしっかりと身につけたいと思います。 試行はどう進める? 具体的には、まずある企業を選び、その企業の財務諸表を自分なりに予想します。その上で実際の数値を確認し、仮説の検証を行うというサイクルを繰り返していく予定です。その結果を単に自分の中に留めるのではなく、何かしらの形でアウトプットすることでより実践的な学びに結び付けたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データが導く未来へのビジネス突破口

データ取得の方法をどう改善する? 複数の仮説を立て、それを検証するためのデータを取得することについて学びました。これまでは、既存のデータを用いて検証することが多く、完全な結果ではないと感じることがありました。今後は、仮説の精度を向上させるために、データの取得方法を工夫し、再構築していきたいと思います。 ニーズ調査で次に向かうべきは? また、担当するマーケットのニーズ調査についても学びました。従来の一般的な仮説からもう一歩踏み込み、「なぜ、なり手不足になるのか」という問いに対する仮説を立てて検証し、その結果に基づいて課題を解消するようなサービス案を考えることが重要だと認識しました。 ワーキンググループの成功へは? 現在、社内で行っているワーキンググループでこれを実践しています。ニーズの検証までは完了していますが、まだ具体的なビジネスには結びついていません。「Q2」を実践することで、早期に実際のビジネスへと発展させたいと考えています。 仮説とデータ活用の展望 今後も、仮説の立て方やデータの取り扱い方を工夫し、実務に活かしていきたいです。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分と仲間が輝く学びの瞬間

リーダー像をどう考える? 先日の演習でも触れましたが、リーダー像を描く際には、まず自分自身を深く理解し、自分にできることを見極めて実践することが大切だと実感しました。また、リーダーに求められるのは一つの型に囚われず、目標に向かって道筋を示しながらチームを導くことや、チームメンバー一人ひとりのことをよく知る姿勢であるという学びも得られました。グループワークを通じて、同じ環境にある仲間と意見を交わす中で、チーム内のコミュニケーションの重要性を改めて認識する機会となりました。 企業での役割は何? また、所属する企業全体の事業目的を再確認し、自分が果たすべき役割について考える機会が必要だと感じています。たとえば、私のキャリアにおいて近しい価値観である「奉仕・社会貢献」を軸に、与えられた目標に対してどのような取り組みが求められるのかをもう一度洗い直すべきだと考えます。さらに、リーダーとして能力を最大限に発揮するためには、学びと行動を結びつける取り組みや、チームの士気を高める意識の醸成が課題となるため、今後はこれらの対策に具体的に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

4つの視点で解決!理想ギャップ発見

なぜ視点を4つに? 問題解決のアプローチとして、これまで「why」だけで問題に向き合っていた自分に気づきました。新たに「what」「where」「why」「how」の4つの視点で問題を整理し、現状とあるべき姿の差を明確にすること、そしてそのギャップを数値として把握する方法に取り組むことの大切さを実感しました。 どう情報を整理する? また、データ収集の切り口が思い浮かばなかった際に、MECEの手法が有用であると学びました。この手法を活用することで、情報を漏れなく整理し、問題の全体像を捉える力が養われると感じています。 顧客状況を見直す? 顧客数が減少している一方で、顧客単価が上がっているため売上は増加している現状があります。しかし、目指す売上は昨年以上の顧客数を前提としているため、安直に「価格の上昇が原因で顧客数が減った」と考えがちでした。顧客単価の上昇は一部の要因に過ぎず、今後下がる見通しもないことから、どの部分に現状と理想のギャップがあるのか、そしてその課題をどのように解決できるのかをデータ分析を通じて探っていく必要があると考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

実践で切り拓くAI活用の未来

AI活用の現実は? 今回の講座では、一つのAIだけで全ての業務を完結させるのは現時点では難しいと感じました。さまざまなAIを組み合わせて活用することで効率化を図る必要があると理解し、それぞれの特性を知ることの重要性を再認識しました。ただし、使用された動画が2025年版であったため、現状ではもっと進化していると考え、最新情報の入手が必須と感じています。もし信頼できる最新情報提供ツールがあれば教えていただきたいです。 実践知見の整理は? 講座内容については、既に業務で活用していた知見が多く含まれており、非常に実践的な内容でした。一方で、今後は各生成AIのセキュリティや自分の業務とのマッチングを慎重に吟味し、セミナー資料の作成や定型業務(就業規則、給与計算、請求書発行など)への具体的な活用方法を模索する必要があると考えています。 情報更新の課題は? また、Q1でも述べた通り、動画が2025年版であったことにより情報の鮮度に懸念が残りました。最新の生成AIの動向をいかにして効率的に把握するか、その情報収集の方法についてもご教示いただければ幸いです。

生成AI時代のビジネス実践入門

一瞬で辿る!生成AIの力

生成AIの可能性は? これまで、生成AIをあまり活用していなかったため、仕事や私生活で不明点が生じた際には、Googleなどでキーワードを入力して情報を検索し、複数のWebページを比較しながら時間をかけて調べていました。しかし、先生の説明や受講生の具体的な活用事例を聞く中で、生成AIを利用すれば「知りたいこと」を短時間に整理し、必要な答えに的確にたどり着けると実感しました。調べ物の負担が軽減され、作業の効率と質が向上する点が特に印象に残りました。 生成AIをどこで使う? 今後は、生成AIを仕事と私生活の両面で積極的に活用していきたいと考えています。まずは、日常業務の中で継続的に使用する習慣を身につけるため、会議後のメモをもとに議事録のたたき台を作成したり、企画内容を整理してプレゼン資料の構成案や要約を作成する場面で利用していくつもりです。 事例をどう共有する? さらに、業務効率化につながった事例や有用な使い方のポイントについては、部署内で積極的に共有し、メンバーが再現できる形に整えることで、チーム全体の生産性向上と組織力の強化を目指します。

クリティカルシンキング入門

目的を捉える―聞く力の新発見

目的理解の必要は? これまで、課題に対してただ提案することだけを重視していましたが、検討に入る前に目的をしっかりと理解することの重要性に気づきました。目的を把握し、整理しておくことで、検討の過程で情報の漏れや重複、また答えが目的から逸れてしまうことを防げると感じています。 聞く力に意味は? また、「聞く力」の大切さも改めて認識しました。質問の意図を的確に理解し、他者の意見や提案に耳を傾ける姿勢を持つことが、より良い成果につながると実感しています。 案内への活用は? この学びを、社員全員に向けた案内文の作成に活かしたいと考えています。個々の事情や背景が異なる中で、目的と伝えたい内容を明確にし、様々な角度から検討を行うことが納得感のある案内につながると思います。また、上司や同僚と相談する際も、最初に目的をしっかり伝えてから意見を求め、決定後もフラットな視点で見直すことが重要だと考えています。 実生活でどう改善? 今後、日常生活の中でこの学びをどのように意識し、実際に活かしていくかを試行しながら、さらなる改善につなげていきたいと思います。

アカウンティング入門

財務三表で感じる経営の醍醐味

PLやBSの連携は? 会社の稼ぐ力を示すPL、経営スタイルを表すBS、そして会社の血液ともいえるCF。それぞれがどのように連携しているのかを理解できたと実感しています。会社経営とは、何に投資し、どの資産を活用し、どのような価値を提供し、いかに利益を上げるかという視点でとらえると、財務三表はそれぞれ企業活動の成績表といえると感じました。また、業種の違いはあるものの、経営者の意思決定次第でPL、BS、CFは大きく変動するため、経営の面白さを強く味わうことができました。 数字分析の意味は? さらに、お客様の事業を数字でとらえ、どのような意思決定の特徴があるのか、強みと弱み、課題と価値の所在は何かを分析することの重要性を学びました。こうした事実を正しく把握するために、財務知識は最低限必要であり、私自身も独自の付加価値をつけた提案ができるようになりたいと考えています。 決算発表は成長する? 今後、さまざまな会社の決算発表を通じて、数字の背景にある要因や成長戦略を読み解く力を養い、多様なパターンを自分の頭の中にデータベースとして蓄積していくつもりです。

データ・アナリティクス入門

仮説からはじまる成功のヒント

どうやって最速解決する? 課題解決においては、最短かつ最適なルートでゴールに到達することが他者に対する優位性につながると考えます。そのため、場当たり的な対応や、全体をむやみに検証して無駄にコストや時間を費やすことを避けるためにも、まずは仮説を設定することが必要です。いかに精度の高い仮説を立てるかが重要であり、そのためには適切な知識、経験、そして考え方が求められます。 課題の本質は何? また、課題に取り組む際は、まず何が課題であるのかを適切に理解し、把握することが不可欠です。課題が不明確であれば、得られる答えも曖昧になってしまうからです。その上、対象となるビジネスなどのドメイン知識や過去の経験に基づき、適切な仮説設定に注力していきたいと考えています。 経験は十分伝わる? すでに実践している部分もありますが、さらなる精度向上とスキルアップを図るために、フレームワークと呼ばれる考え方のツールを導入して、より高い精度を目指していく所存です。今回学んだ3Cや4Pを基本とし、今後さらに他の手法も取り入れながら、知識と経験を積み重ねていきたいと思います。
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