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確認 ✕ 認識

に関する学び

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ギャップをどう認識する？ 問題解決の4ステップのうち、特に「What」に注目し、あるべき姿と実際のギャップを定量的な指標（戻り作業件数、作業にかかった工数、提案件数など）で明確に合意することの重要性を学びました。また、原因分析ではロジックツリーを活用し、検討内容を「もれなく、ダブりなく」分けながら視覚化する方法についても理解が深まりました。 議論の進め方はどうする？ 議論に先立ち、まずメンバー全員で各ステップやロジックツリーの使い方を確認することで、効率的な打合せの進行が期待できると感じました。たとえば、自グループの課題を「あるべき姿に届いていない事柄」と「ありたい姿に到達させたい事柄」に分け、さらに緊急度や重要度の観点で項目を設定し、課題をリストアップします。その後、部門の評価基準に沿ってグループ化・絞り込みを行うことで、議論の視野が広がり、参加メンバーの納得度も向上すると考えています。さらに、年間のグループ目標設定時に、ロジックツリーを用いた項目分けも取り入れ、数多くある課題の中から重点項目を絞り込む議論の場を設ける予定です。

主張の整理は？ 主語と述語を意識して整理し、可視化することで主張とその理由が明確になると感じました。これは、日本語では抜かれがちな部分ですが、自身や伝えたい側にとっても非常に有益です。さらに、今回の学習を通じて、自分が誤った認識を持っている領域があることを知りました。この分野が苦手であることも発見したため、今後も定期的に復習を行いたいと思いました。 変化対応のコツは？ 新たなプロジェクトの推進や既存の内容の変更を行う際、以下の点が重要だと感じています。まずは、始めることで得られるメリット。そして、業務負担の変化などを整理し伝えることで、提案が採用されやすくなるのではないかと考えています。 伝え方の確認は？ 伝えたいことや相談事がある時には、小さなことでも図式して頭の中を整理することが大切です。頭の中だけで描くと、仕分けが上手くいかない可能性があるためです。可視化をきちんと行うことの重要性を実感しました。また、伝える前に一度、どのように伝えるべきか言葉にして確認することで、構造に誤りがあった場合でも修正できると感じました。

データ分析はどう理解？ データ分析の手法について学び、既存のメソッドを活用することでデータ内に潜む意味を解析できることを理解しました。ただし、MECEの設定基準やその手法についてはまだ不明な点があるため、今後は確認を重ね、分析力の向上に努めたいと考えています。 現状のITは十分？ また、職場で業務改善を担当する中で、現在の環境では活用可能なITリソースが十分に利用されていないという認識に至りました。単に使い方や技術的な問題だけでなく、業務の種類、内容、工数、手順などが十分に把握されないままツールが導入されている可能性を感じたため、まずは自身の置かれている環境の理解を改めて確認する必要があると実感しました。 業務改善の手法は？ 今後は、職場内の業務項目、分類、関連する法令、関わるステークホルダー、工数、作業手順をリストアップし、最適なツールの選定や作業方法の見直しにつなげていく予定です。具体的には、現在使用している掲示板の改善に向けて、上記の内容を全員に再認識してもらうための作業と、その手順書の作成を進める考えです。

会計が必要な理由を再確認 今週、ライブ授業を通じて、会計がなぜ必要なのかを改めて整理することができました。会計は難しく面倒なものではないことを再認識し、理解できれば非常に楽しいものだと思います。しっかりと勉強を進めることで、自社や他社の決算書を難なく読みこなせるようになりたいと考えています。 経営状況を把握するには？ まず、会社の本業では、ベンチャー企業への投資などに関わる事業を行っているため、会社の経営状況を迅速に読み取れるようになることが求められています。また、日経新聞やニュースの内容を理解し、それを自分が行っている投資に役立てることを目指しています。 財務三表をどう学ぶ？ 現時点では、なんとなく貸借対照表や損益計算書を理解しているに過ぎず、完全には把握できていません。そのため、主体的に学び、財務三表を問題なく読みこなせるようになることが目標です。具体的には、書籍、YouTube、そしてグロービスのオンライン学習を活用しながら主体的にインプットを強化し、グループワークを通じてアウトプットを進めていく予定です。

バランシートから何が見える？ バランシートを学ぶことで、企業のお金の使い方や集め方についての全体像を理解できるようになります。各勘定項目を完全に理解する必要はありませんが、各ブロックのバランスを見て負債が多すぎないか、倒産のリスクがないかを推測することが可能です。 自社分析はどう進める？ まず、自社や担当する取引先のバランシートを確認し、企業の体質の差を分析してみます。次に、事業内容や規模から資産内容について仮説を立て、固定資産が多いのか、流動資産が多いのかを考えます。負債の割合が多い場合、その背景や理由を事業内容と照らし合わせて予想します。 仮説立ては何のため？ この研修の目的は、自社や取引先の事業体質や課題を理解することです。自ら仮説を立てて答え合わせを行う作業を中心に進めます。バランシートを読み解き、各取引先の特徴を把握します。また、取引先の事業内容を詳しく調べ、バランシートの分析結果と照らし合わせます。そして、取引先と面談する際には、仮説について可能な範囲でヒアリングし、答え合わせをして認識を修正します。

思考力はどう鍛える？ インプットとアウトプット、フィードバック、そして振り返りを行うことで、思考を鍛える効果があることがわかりました。これらを実践することで、自分の考えを深められると実感しました。また、イシューを常に意識し、会議や上司、部下との会話に取り入れていくことの重要性を認識しました。クリティカルシンキングとは問いと答えを考えることですが、このスキルを活用することで思考をさらに深化させたいと思います。 会議はどう進むか？ 会議中に意見が割れた場合は、まず今回の会議のイシューが何かを確認し、それをメンバーにも共有することが大切です。これにより、問題が解決され、メンバーにも納得を得られるはずです。これを継続的に行うことで、スムーズに進行できると考えています。 学びはどう活かす？ 今回学んだことを何度もおさらいして、会社のノートに書き留めることにしました。その上で、上司や部下、会議で活用できるように努めます。何度も試行することが一番重要ですので、たとえ失敗しても諦めずに繰り返し取り組んでいこうと考えています。

目的と手段の違いは？ 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は？ また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する？ さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。

理解の進みはどう？ これまで毎週の課題をこなす中で、内容の理解が進んでいると感じていました。しかし、最終講義の際に、一部消化しきれていない点や全体の流れの理解が十分でないことに気付きました。そのため、分析のテクニックに入る前に、基本的な考え方や全体の流れを再確認したいと考えています。 戦略と課題はどう？ また、新サービスの展開にあたっては、現状を踏まえた上で、今後の利用促進に向けた提案を実現するための分析が可能であると感じています。一方、社内の購買データの分析については、解決すべき課題が残っているとの相談も受けています。このため、購買データの分析に取り組む前に、目的を明確にし仮説を立て、具体的な取り組みを進めていく必要を認識しています。 具体策はどうする？ 具体的には、新サービスについては目的を再確認し、必要なデータの見直しを行います。また、購買データの分析に関しては、事前に解決しなければならない課題に対し、目的の明確化とそのための提案を進めることで、効果的な分析に結び付けたいと考えています。

数字選びはどうすべき？ 代表値やばらつきを考慮し、適切な数字を選ぶ重要性について学びました。データには多様な側面があり、集計して表にまとめる際には、その背景となる意味を正しく理解する必要があります。 データの組み合わせは？ また、他者のデータを確認する際も、各数字がどのような要素で構成されているかを意識することが大切だと感じました。たとえば、会議室の使用率や社員の出社率といった具体的な数値をデータベースでチェックし、分布図を用いて関連性を見出そうと試みた経験があります。こうすることで、新たな視点から情報を捉えることができました。 情報整理のコツは？ さらに、過去の購買履歴をグラフ化するなど、複数のアプローチでデータに向き合うことで、細かい点まで確認し、本当に必要な情報を抽出するプロセスが重要だと再認識しました。まずは細かいデータを収集し、グラフ化やピボットテーブルを活用して全体像を把握し、さらにまとめられるデータは一つの図に統合することで、情報を整理しやすくすることが効果的だと感じています。

データ分析の初め方とは？ データ分析を開始する際、何も考えずに「とりあえず」データを引っ張ってくることが多いと感じていました。しかし、何を知りたくて、何の目的で分析を行うのかを明確にすることの重要性を改めて認識しました。特に、課題がある場合、その課題の根本を探るためには、MECEを意識して質の良い仮説を立てることが大切だと気付きました。 チームの課題をどう把握する？ 毎週提出されるデータを見て、課題がどこにあるのか、そしてその課題に対する現在の立場やGAPを見つけるようにしています。まず、チームとしての課題や目標を確認することが重要です。これが明確になって初めて、どのデータを用い、どのように分析（比較）するのが適切であるかが理解できる気がします。 他社のフレームをどう活用する？ 現在、特に明確な課題や問題があるわけではないので、よりよくするために現状と目標を比較しようと考えています。その際には、自社だけでなく、他社や市場で行われている同様の分析フレームを参照することも役立つでしょう。

本当に価値を守れてる？ 企業が利益を上げるためには、売上を増加させるとともに費用を削減する必要があります。しかし、各施策を検討する際には、自社が大切にしている価値を十分に考慮することが求められます。無闇に費用を削減すれば、大切にしていた価値が失われ、その価値に共感していたお客様が離れてしまい、結果として売上が下がり利益が出なくなる可能性があります。 コアバリュー再認識は？ そのため、幹部候補メンバーとの事業計画策定時には、まず自社のコアバリューを再認識してもらい、その上で売上増加と費用削減の施策を検討してもらいます。出てきた各アイデアについては、自社のコアバリューを損なわないかどうかを丁寧に確認していくことが必要です。 数値が示す真実は？ また、幹部候補メンバーには、自社のお客様と売上のデータを分析し、お客様が何に価値を感じているのかを考えてもらいます。その「価値」が損なわれない範囲で実施できる費用削減策と、その「価値」をさらに高め、売上増加につながる施策を立案することが求められます。

スケールの利弊は？ スケールメリットについて学んだ際、単に正の側面だけでなく、規模の不経済や変動性を考慮すると負の側面もあることが新たな発見でした。また、習熟効果は製造業に限らず、サービス業にも適用できると考えていましたが、これが誤解であったことに気づきました。範囲の経済性に関しては、新しいプロジェクトや企業に特に適合する考え方であると理解できました。 M&Aは何を示す？ 自社は多くのM&Aを行うことが多いですが、その背後にはスケールメリットがあると改めて認識しました。これによって、自社のVISIONを行動から推測し、組織運営の判断材料として活用できる可能性を感じています。 共通点はどう探す？ まずは、直近で実施したM&Aやパイプラインを確認し、これらの共通点や特徴を探ることが重要です。また、新たな中長期戦略として掲げている方針とこれらの情報を照らし合わせることも必要です。こうした過程で得られた推測を、経営陣に確認できる機会に尋ねることで、自身の見識を養うことができるでしょう。