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確認

に関する学び

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グラフで伝えるのは？ 文章内にグラフや色の持つメッセージ性を効果的に活用することで、相手に伝える情報の理解が深まるという点は大変重要です。その際、グラフが伝えたいメッセージと一致しているか、また受け手が迷わずに情報を受け取れるよう構成されているかを確認する必要があります。情報の質がどれほど高くとも、読み手に理解してもらえなければ価値は発揮されません。常に受け手の視点に立ち、読みやすく伝わる文章作成を心がけたいと考えています。 第三者の視点は大切？ また、資料や文書を作成する際、何度も手直しを重ねるうちに作成者自身が「分かりやすい」と感じたものでも、実際はそうではなくなることがあります。ある程度完成した時点で第三者に目を通してもらうことが重要だと感じています。これにより、独りよがりにならず、確実に伝わる資料作りが実現できると信じています。

平均と中央値の必要性は？ 平均と中央値は必ず確認するようにしていました。普段は数字を多く扱わないため、加重平均や標準偏差を使うケースはほとんどありませんでしたが、数が多い場合にはこれらを用いることもあり、特に違和感は感じませんでした。 意見共有は効果的なの？ 日頃から行っている手法ですが、最近は大規模な数値を扱う機会が少なく、現状ではあまり活用できる場面が想定できません。しかし、他者と同じ観点で意見を出し合うためには、この考え方を共有することから始めるのが効率的だと考えました。 グラフ形式を再考すべき？ また、いつも同じ形式のグラフを使いがちだったため、より適切な形態を再度検討してみるのも良いと思いました。一時期はヒストグラムを多用していたものの、ここ数年は使用していなかったので、今後改めて利用してみたいと感じています。

何を比較する？ 「分析の本質は比較である」という考え方を基に、分析を行う際には何を比較の対象とするのかを明確にすることが大切だと感じました。また、比較対象が適切かどうか、つまり条件ができるだけ揃っているかを検討することで、説明する相手にも説得力を持って納得してもらえると考えました。 数値変動の理由は？ 商品の活用数値に大幅な変動があった際は、原因分析が必要です。その際、単に昨年度同時期の数値を比較するだけでなく、同期間の環境―追い風か向かい風か―を把握することで、より説得力のある分析が可能になると思います。これらの情報がすぐに確認できるよう、ファクト元の整備も重要だと感じました。 業務経験をどう活かす？ 特に疑問点はありませんでした。今後は、皆さんの業務経験を参考にしながら、さらに多角的な観点で分析を深めていければと思います。

平均とばらつきの真実は？ 代表値とばらつきをデータ活用する際に考慮すべきポイントについて、理解が深まりました。データを読み解く際、まず平均値に頼りがちですが、大量のデータの場合、単純平均ではばらつきの影響が大きくなる可能性があるため、中央値や加重平均、標準偏差の重要性を再認識できました。また、目的に沿ったグラフの選び方についても、これまで十分に把握できていなかったため、ケースに応じた適切なグラフ選択の大切さを学びました。 地域差はどう捉える？ 売上分析においては、前年比を合わせたり、特定企業の店舗別売上を確認して地域差を検討するなど、さまざまな視点でデータを活用できると感じました。特に地域差に関しては、ばらつきが出やすい要素であるため、標準偏差や代表値、ばらつきを意識しながらデータ作成や分析を進めていくことが重要だと思いました。

データ深堀の意義は？ 今回はこれまでの総括に加え、データを深堀するプロセスを順を追って学ぶことができました。目の前の数字を鵜吞みにせず、どのように分解できるかを都度確認することの重要性を再認識すると同時に、思い込みだけで動かないというデータ分析の基本を実感しました。 現場課題解決の鍵は？ AIコーチングからは、実際の業務でどのようにデータを切り分け、仮説を立てて検証するプロセスを実践すべきか、また分解したデータをもとに現場の課題解決に直結するアクションプランをどのように構築するかという問いかけがありました。具体的には、まずKPIや社内で多くの方が注目している数字を切り分け、仮説の構築に取り組むべきと考えています。アクションプランについては、課題に応じて、自分の立場から現実的に着手できるものを見極めることで構築できると感じています。

問いと答えで学ぶ理由は？ 今週はクリティカルシンキングの振り返りを行い、WEEK1の自分の回答を再確認しました。問いと答え、すなわち主張と根拠のシンプルな構成が印象的で、問いを明確に設定し、その問いだけに集中して回答するという行為の難しさを実感しました。 お客様の課題は核心？ また、商談時にはお客様からシステム構築による課題解決のご相談をいただくことが多い中で、お客様の課題が何か、本当にその課題が核心なのか、そしてその解決策が改善につながるのかを、主張と根拠をセットで検討する必要があると感じました。講義で「早く答えを導き出すには常に考え続けることが大切」という話が印象深く、思考の切り替えを意識して反復することで、そのスピード感を自分のものにしたいと思います。今後は、何かを考える際に必ず主張と根拠を意識する行動を心がけていきます。

なぜイシューが大切？ 論点をずらさないためには、まずイシューの特定が重要であり、そのイシューをより具体的な行動に落とし込むことが大切だと学びました。また、イシューは単に追い続けるのではなく、定期的に立ち返ってその方向性が間違っていないかを確認する必要があると感じています。 目的をどう守る？ 自身が主体となる打ち合わせの中で、本来の目的を見失い、会話がだらだらと続くことがしばしばあるため、そのような状況に陥る前にイシューに立ち返り、本来の目的を果たせるようにコントロールしていきたいと思います。 問いをどう活かす？ まずは、イシューを設定することから始め、その問いを基に報告資料や提案資料の作成に取り組んでいこうと考えています。同様に、他者が作成した資料に対しても、これらの視点を意識してチェックしていきたいと思います。

資産と負債はどう関係? 流動資産が流動負債を上回る状態が良いことを理解しました。しかし、固定資産と純資産の関係についてはまだ十分に理解できていません。新しい業界と伝統的な業界では、貸借対照表における固定資産の比重が異なることが分かりました。 返済能力はどう評価? 流動資産と流動負債のバランスを見る際に、短期返済が必要なものを即座に返済できるかを確認したいと思っています。業界特有の特徴を理解し、共通点と相違点を把握した上で、定量的および定性的に分析を進めていきたいです。 支援前に何を確認? 業務での使用イメージはまだあまり湧きませんが、損益計算書と同様に貸借対照表も詳細に確認し、顧客企業への支援を始める前に定量分析や定性分析をしっかりと行うことが重要です。また、数年分の貸借対照表を見て、その推移を確認することも必要です。

財務の見方はどう？ 今回の学習で、業種や企業の特性に応じた財務諸表の読み方が変わることを実感しました。単に数字を見るのではなく、それぞれの企業の特徴を踏まえて仮説を立てながら財務諸表に向き合うことで、より深い理解が得られると感じました。 実践で力をつける？ 具体的には、CVCの業務において、投資先やアライアンス先企業の財務諸表を詳細に分析し、企業の強みや弱みを把握する手法や、日経新聞などで注目している企業の情報をもとに投資判断や戦略の立案に活かす方法を学びました。また、実際に特定の企業の財務諸表を基に予想を立て、実態との比較検証を行うサイクルを実践することの重要性を再確認しました。さらに、学んだ内容を上司や同僚に報告してフィードバックを受けることで、実践的な知識をさらに深め、業務に生かしていこうという意欲が高まりました。

損益計算書をどう理解する？ 損益計算書は「売上－費用＝利益」という基本構造をもとに、利益の段階ごとに費用の違いを理解することができました。具体的には、売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、そして最終的な当期純利益といった流れで費用が差し引かれていく仕組みを、基礎から丁寧に学ぶことができ、とても分かりやすかったです。 企業コンセプトとは何か？ また、まずはぶれない企業コンセプトの構築から始め、最終的なイメージを膨らませて考えることの大切さを実感しました。自社の損益計算書を読み解く際に、経営理念に沿った内容になっているかどうかを確認しながら、「販売費及び一般管理費」が本当にコンセプトに適合するコストなのか、削減すべきか、あるいは積極的に投資すべきかを検証するプロセスは、今後の経営判断に活かせる貴重な学びとなりました。

本当の原因はどこ？ 問題発生時には、表面的な事象に惑わされず、その根本原因を追求することの大切さを実感しました。今回のケースでは、売上低下の原因が巡り巡って採用施策の強化に結びつくとは、当初は想像もしていませんでした。 部署間の連携はどう？ 目の前で起こっている現象は、複数の事象のごく一部に過ぎないと理解しました。そのため、自部署内の要因だけに着目するのではなく、関連部署との連携にも注意を払い、視野を広く保ちながら検証する必要があると考えています。 全体像を見渡せていますか？ まずは、全体像を俯瞰し、どこでどのように配置され、活動が行われているのかを把握することから始めました。その上で、ボトルネックとなっている部分に関連する事象を丁寧に確認し、検証を進めることで、有効な仮説を構築できると感じています。

データ加工の基本技術とは？ データの加工の仕方、分け方の工夫、分解の注意点の3つを学びました。特に注意が必要だと感じたのは、分け方の工夫と分解の注意点です。手を動かしてそれらしいデータが見えた際にすぐに結論を出してしまうと、誤った判断に繋がる可能性があると感じました。 商談データ分析の新アプローチ？ 私の業務では、特に商談や受注に関するデータの分析を担当しています。これまでとは異なる切り口でデータを集計し、同時に新しい仮説をもとにデータを分解してみることは、すぐに実践できそうです。 仮説を活用したデータの再確認 商談や受注データの吸い出しを行う際には、常に新しい仮説を持って取り組むことが重要です。そして、一見それらしいデータが見えても、一段階深く集計の漏れや新しい切り口、データの正確性を再確認することが必要です。