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情報 ✕ 難しい

に関する学び

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企業の利益は何が違う？ 企業には様々な利益が存在し、それぞれの性質を理解することで、企業活動の本質に迫ることができると感じました。同じ業種内でも、どこに価値を見出し、どの部分に独自性を表現するかで、示される数字や財務状況が大きく異なることに気づきました。特定の同業他社の財務情報を参考にするのも有益ですが、自社ならではの価値の源泉を明確にすることが、企業としての個性を引き出すのだと思います。 利益率はどう意識すべき？ また、起業後は各利益率を正確に把握し、それが目標値に近いかを意識して経営に取り組むことが大切だと感じました。特にスタートアップ企業は、すぐに売り上げが上がらない場合や、補助金などで一時的な運転資金を得ることも多く、利益率をすぐに重視する経営は難しい面があることを実感しています。今後は、財務情報が得られる企業との比較も行い、事業内容だけでなく数値面からも学びを深めていきたいと思います。 財務の本質は何が分かる？ さらに、これまで勤務していた複数の企業の財務諸表を見比べる中で、業種や規模の違いにより共通点が見いだせない部分がある点に、非常に興味をそそられました。たとえば、売り上げがない研究機関や複雑な連結決算を行っている企業など、それぞれの事情が浮き彫りになっています。一方で、スタートアップはお金の流れがシンプルで、初めて見る者にとっても理解しやすいと感じました。

提供価値って何ですか？ このパートでは、「提供価値とは何か」について深く理解する重要性を再認識しました。単に商品やサービス自体のクオリティだけでなく、店内の空間、スタッフの接客、ウェブサイトや広告といった各要素が結びついたトータルな価値として捉える視点が身についたと感じます。また、その価値には、金銭的な動きが絡むことも理解することができました。 事業の違いは何？ まず、当社は異なるビジネスモデルに基づく複数の事業を展開していますが、それぞれの違いや特徴が十分に説明されていないため、外部から誤解や認識不足が生じていると考えます。これらの課題を解消するために、各事業の提供価値を改めて整理し、その上で金銭の動きも正確に把握することが、経営管理の改善や認識不足の解消につながると感じました。 価値はどう伝える？ また、当社の業務内容やビジネスモデルは、外部の専門家にとっても理解が難しい部分があるため、会社全体や各事業部ごとの提供価値を正確に伝える努力が必要です。そのため、さまざまな切り口から価値の側面を洗い出すことから取り組むべきだと思いました。具体例として、あるカフェの場合を考えると、コーヒーの質の高さというコアバリューのみならず、内装、スタッフ、ウェブサイト、情報発信の質、さらには価格設定など、トータルな価値として自社の提供価値を広く捉えることが重要であると感じました。

なぜ印象に残った？ 私が特に印象に残った学びは二つあります。 日本語の要点は？ 一つ目は、日本語を正しく使うことの重要性です。これまで私は、主語を明確にせず述語もうまく対応させずに説明してきたことを痛感しました。特に「自分がサボった分は、聞いている側がツケを払っている」という講師の説明が心に響きました。今後は、主語と述語がきちんと揃っているかどうかに注意を払いたいと思います。 ピラミッドの秘訣は？ もう一つは、ピラミッドストラクチャーの作成方法です。まずメインメッセージを設定した後、それを支える理由づけをまとめ、さらにそれぞれを深掘りしていく流れを理解しました。特に、各レイヤーにおいて情報の粒度を揃えることが重要ですが、これが非常に難しいと感じています。今後はこの点に焦点を当てて学んでいきたいです。 報告の伝え方は？ 他部署への報告業務においては、調達コストに関して発生した現象を正しく説明し、ピラミッドストラクチャーを使って要因を明確にし、端的に説明することを心がけます。 新規進行はどう？ また、新規プロジェクトの進行では、参加者に対して目的や手段を説明する際、日本語の選び方に注意し、主語と述語を正確に使用します。さまざまな意見をまとめる業務では、ピラミッドストラクチャーを用いることで、多様な意見をグループ化することに努めたいと思います。

分解の基本は？ 分解は、物事を漠然と把握するのではなく、どこに問題が潜んでいるかを明確にするための基本的手法であると感じました。現状の解像度を高めるためには、MECEの考え方を意識して分解の精度を上げることが有効だという印象を受けています。 切り口はどう？ また、MECEの理論を踏まえながらも、目的に沿った切り口で分解する工夫が求められると理解しました。単に年齢層など機械的な区分ではなく、仮説を立て、どの視点から切り分けると物事がより見えてくるのかを考慮することが重要だと学びました。すべての業務に共通する点として、まずは分解してみることで、最終的な結果に早くたどり着けるという実感を得ました。 実践の方法は？ 実際に企業への仮説提案を行う際にも、まず経営企画部長との課題ヒアリングに向けて、企業が抱えるリスク全体像を定義し、層別に分けることで漏れがないかをチェックする方法が役立つと感じています。また、収益を変数ごとに分割することで企業課題を洗い出し、さらに営業活動をプロセスごとに分解することで、具体的な課題ヒアリングの準備につなげることができると思います。 切り口で悩む？ このように、情報を分解する際の適切な切り口の設定は難しいと感じる部分でもあります。皆さんの業界では、どのような視点・切り口で分解を行っているのか、具体例や考え方をぜひ知りたいです。

フレームワークはどう見る？ 複数のビジネスフレームワークの概要や活用方法を学ぶ中で、各フレームワークを実務にどう活かすかについて深く考える機会となりました。自分自身の思考も大切ですが、過去の経験に頼ると見落としがちな視点もあるため、フレームワークを通じて多角的に物事を分析することの重要性を実感しています。 3C分析はどう捉える？ 現在、3C分析に取り組んでいますが、特に他社の分析が難しいと感じています。得られる情報は表面的な部分も多く、より具体的かつ同じ粒度で市場、顧客、自社を捉える必要があると考えています。今後は、可能な範囲で深く掘り下げることで、より実践的な分析ができるよう努めたいと思います。 SWOTの見直しは？ 一方で、SWOT分析については、本当にそれが強みであるのか、または見えていない弱みがないかを丁寧に検討していくことが肝心だと感じています。社内にとどまることで陥りがちな固定観念にとらわれず、常識を見直して深堀りを進めることが求められると考えています。 今後の対策はどう？ これからは、各フレームワークを正しく理解し活用することを目指します。特に3C分析では、3つの要素を同じレベルの粒度で徹底的に分析し、その結果については上司とも共有し、認識のズレを解消することで、より実務に即した取り組みを進めていきたいと思います。

本質的な問いとは何か？ これまで、適切な課題を見つけることが難しいと感じていました。しかし、今回、「本質的な問いの見つけ方」を理解することで、これまで難しいと感じていたイシューの見つけ方が分かるようになりました。本質的な「問い」を見つけるためには、「問いから始めること」が重要だということを改めて学びました。かつての著名な方々が「答えを見つけるよりも問いを見つける方が重要」と述べた理由に深く納得しました。 問題解決には問い共有を 何かを提案したり、物事を解決する際にはまず問いから入り、その問いを心に留めておくことが重要です。問題解決や課題提案時には、まず問いを意識し、その問いを明確にする。そして、問いをチーム内で共有し、質の高い問題解決につなげていきたいと思います。 問いを意識するシーンとは？ また、スライド作成時や社内外のミーティング、報連相の場面など、さまざまなシーンで、「問い」を意識すれば、無駄のないスムーズな情報のやり取りができると感じました。 問いを習慣化するには？ 日頃からまずは「問い」を意識して物事を見ていく、感じていくことで、これを習慣化させたいと思います。日常の中で様々な選択が求められる中で、その都度「今ここで答えを出すべき問い」を明確にし、チーム内で共有することを心掛けていきたいです。

分析開始の目的は？ 実際に分析を始める前に、その分析の目的を明確にすることが重要です。目的が曖昧では、分析自体の意味がなくなります。分析の本質は比較にあります。比較を行わなければ、物事の良否を判断することはできませんし、絶対的に良いものや悪いものというものも存在しません。意思決定が相対的な比較によって行われると考えると、分析（比較）の重要性が一層理解されます。 比較対象の選び方は？ そのためには、適切な比較対象を選ぶことが必要です。しかし、すべての情報を持っているわけではなく、自分の理解が正しいかもわからないため、この作業は現実としては難しいこともあります。 解決すべき課題は？ 分析を通じて解決したい課題は多岐にわたります。たとえば、効果的な授業や学習方法を知りたいとき、また生徒募集活動をどの地域で積極的に行うべきか、生徒や保護者の学校への満足度、勤務校の強みと弱みの分析などです。これらの目的を達成するために、適切な分析を行うことが望ましいです。 どんなデータ収集？ まずは、各目的に応じたデータ収集から始めたいと考えています。生徒の成績推移や大学合格実績といった定量分析に加え、アンケートやインタビュー（個人・集団）による定性分析も通じて、データを集め、その中から中核となる特質を抽出するようにしたいです。

平均値と分布への疑問は？ 代表値を用いた分析手法が有効であると実感しました。たとえば、平均値（単純平均）を用いることで全体像を把握できる一方、データがどの程度集約されているのか、またはばらついているのかを判断することは難しいため、平均値とデータ分布の両面から検証する重要性を学びました。 データ分布の検証は？ データ分布を確認する手法としては、標準偏差が挙げられます。標準偏差の値と集計結果に大差がなければ、分析の正確性が高まると感じました。また、分析内容に応じて単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など様々な代表値を使い分けることで、異なる角度からの洞察が可能になることに気づきました。 仮説検証の進め方は？ さらに、データ分析は比較を前提としているため、問いやゴールを明確に定め、仮説の設定、データ収集、仮説検証というプロセスを徹底することが大切だと学びました。これを繰り返すことで、より精度の高い結論に到達できると実感しました。 実践例の応用は？ また、実践例として、交通系ICカードの決済実績を分析する際には、切り口別に代表値や分布の状況を組み合わせる手法に取り組みたいと感じました。ヒストグラムなどを用いてビジュアル化することで、報告相手にわかりやすく情報を伝える工夫が、今後の分析の質向上につながると考えています。

ケースから学んだことは？ 魚屋さんのケースを用いたグループワークでは、参加者それぞれの業務に近い視点から様々なアイディアが出され、とても印象に残りました。また、事業運営においては、個人経営と法人経営の違いや、税金の課題など、普段あまり意識しない点に気付かされ、学びが大きかったと感じます。 実態把握の意義は？ また、担当している企業の実態把握の重要性について、以下の点が挙げられます。まず、企業がどのような事業活動を通じて利益を上げているのか、また赤字になっていないかを、ホームページなどを通じて財務状況を確認することが大切です。これにより、顧客との面談に臨む前に、事前に十分な情報を得ることができると考えています。 事前準備で信頼築く？ さらに、事前にしっかりとリサーチしていることで、お客様や営業担当者との会話が盛り上がり、信頼を得ることにもつながると感じました。中期経営計画などと照らし合わせながら、再度財務・経営状況を確認するプロセスも、重要なアプローチだと思います。 計画作成の疑問は？ 事業計画の立て方については、体系だった方法が存在するのかという疑問も湧きました。しっかりとしたリサーチがなければ、資金調達計画などを確実に立てるのは難しいと実感し、今後の学びとして引き続き探求していきたいと感じています。

ビジュアルはどう見る？ 文章やグラフといったビジュアル要素も含め、常に「それを見る相手」を意識し、相手に負担をかけない情報発信を心掛けることが大切です。初見の人でも内容が理解しやすく、必要な情報を探す手間がかからない構成を目指します。また、資料を最後まで読まなくても、主要なメッセージが一目で伝わるようにすること、そして曖昧な表現を排し、正確な情報を提供することも重要です。 セルフチェックでどう？ これらのポイントをセルフチェック項目として、相手に無駄な時間をかけさせず、かつ興味を引く情報発信を目指したいと思います。 素早い作業の秘訣は？ 一方で、メールや資料作成においては、普段から意識しているものの、スピーディにサクッと実践するのが難しいという課題を感じています。読みやすさや要点が見逃されないか、口頭補足なしでも内容が理解されるかといった点を考慮するため、作業に時間がかかってしまうことが多く、無意識に迅速にまとめる訓練が必要だと感じています。 伝わる工夫は何？ また、意識して改善に努めているものの、実際に相手にとって分かりやすい内容になっているかについては、まだ十分に検証できていません。今後は、以前の上司や同僚の意見も参考にしながら、より効果的な情報伝達の方法を検証していきたいと考えています。

効果検証を改善するには？ 今週の講義内容は、すでに実践していることをさらにブラッシュアップして継続する必要があると感じました。特に効果検証については、ノイズを排除しきれずにABテスト自体が難しい場合や、施策の実施数が多く、全ての分析を物理的に行うことが困難な場合があります。 デジタル時代のデータ分析とは？ デジタル領域では、質よりもスピードが重要な場面が多くありますので、完璧なデータ分析に固執しすぎないことも心掛けたいです。データ分析はあくまで結果を出すための一つの手段に過ぎず、それ自体を目的としないことが大切だと再認識しました。 仮説思考を磨くために何が必要か？ また、仮説思考を鍛えるためには、思考力を磨くことが最も重要だと感じました。情報を集めたり事象を分析しているだけでは、思考の精度は上がりません。本当に必要な情報を見極めるために、何のために情報を集めるのかを自分の頭で考えるトレーニングが必要です。 行動で成果を生み出す方法は？ さらに、答えを持っている人に対して自分の仮説を試してみることも大事です。不正解でも良いので、アウトプットする機会を増やし、トライアンドエラーを繰り返すことが重要です。成果は行動することでしか生み出せないため、とにかく積極的にアクションを起こすことが求められます。

問題解決の難しさに気づく 実践演習を通じて、私は問題特定の際に表面上の情報だけを処理しがちで、問題解決のステップを踏むことが難しいと理解しました。これにより、課題を適切に提起できることが限られていることにも気づかされました。MECEやロジックツリーという言葉は知識として持っていましたが、具体的に活用したことはありませんでした。しかし、MECEはデータを重複なく、漏れなく整理する考え方で、実務でも非常に有効であると感じ、直ちに活用したいと思いました。 新視点での顧客セグメンテーション 実務において、顧客セグメンテーションを考える際、これまでは年齢、性別、居住地などの従来の基準に頼っていました。しかし、MECEの考え方を用いることで、新しい視点からセグメンテーションを検討し、より優れた分析ができる可能性を探りたいと考えています。 新手法の有効性は？ 新たな顧客セグメンテーションの手法として、まず取引頻度と勤務先の業種という二つの基準を用いて分析を進めてみます。この二つでセグメンテーションを行い、既存の分析手法と比較することで、その有効性を検証したいと考えています。現時点では、取引頻度や業種に関するデータの分布を十分に把握していないため、まずはどの基準で分類を行うのか、データを確認していきたいと思います。