(12ページ目)

比較 ✕ 本

に関する学び

---

バランスシートって何？ 貸借対照表は、事業でどのようにお金を使い、そのための資金をどのように調達したかをまとめたものです。左側には資産が記載され、右側には負債（返済義務があるお金）と純資産（返済義務のないお金）が示されます。左右は一致するため、「バランスシート」とも呼ばれます。 資産・負債をどう整理？ 資産側は、1年以内に現金化できる項目を流動資産、1年以内に現金化の予定がない項目を固定資産として区分します。負債側では、1年以内に支払いが必要な項目を流動負債、1年以内に支払いの必要がない項目を固定負債と分類します。純資産には、自己資本や株式資本が含まれ、当期純利益は利益剰余金として計上され、純資産に反映されます。 経営状況をどう分析？ 事業体や経営状態によって、資産、負債、純資産の構成は異なります。企業の経営状況を分析するための一助として、自社と競合他社の比較分析や、中期経営計画における３Ｃ分析への活用が考えられます。しかし、バランスシートからどのような分析が可能で、どのような形で事業戦略に繋げるかは、まだ十分理解が得られていない部分です。 株価と純資産の関係は？ また、一部の上場企業は、株価の変動を注視していますが、株価はバランスシート上のどこかに直接紐づいているのか疑問に感じます。株価が変動しても、純資産部分にはあまり影響がないように思えるため、企業経営にどのような影響を及ぼすのか、またバランスシートとの関連性についても調べたいと考えています。疑問を解消し、理解を深めたいと思います。

何が差別化の鍵？ ありきたりのアイデアに簡単に飛びつくのではなく、徹底的に考え抜くことで差別化が実現できると考えます。その際、他業界の事例や多くの知見を活用することが重要です。 本当に新たな視点は？ ライバル企業に過度に意識を向けるのではなく、全く新しいアプローチを模索することが求められます。市場や顧客のニーズと自社の強みを見極め、従来とは異なる視点から製品やサービスを企画する姿勢が大切です。 持続可能な施策は？ 差別化を考える際には、実施する施策が持続可能であるかどうかも十分に検討する必要があります。加えて、業務プロセスや組織としての能力を高めることで、模倣が困難な体制を築くことが差別化を確固たるものにします。 比較以外の学びは？ これまでのアプローチは、同業他社との比較を通じて差異を見出すことに重点を置いていました。しかし、今後はあえてライバル比較の枠組みから離れ、他業界の成功事例を学び、その中で差別化の要素を見出すことにシフトしていきます。 成功事例を追えてる？ 具体的には、BtoBのサービス業界で業界シェアを拡大している優良事例を取り上げ、どのように差別化を実現してきたかを研究します。その中から自社に応用可能な要素を抽出します。 市場の未来はどう？ さらに、マクロ環境の分析や顧客分析を通じて、今後市場でニーズが拡大すると仮説される分野を見極め、自社の強みを活かした新たなサービスや施策を検討します。そして、その計画の中にどのように差別化を組み込むかを丁寧に考察していきます。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

数字だけで判断してる？ 数字をそのまま見ると、判断を誤る危うさや怖さがあります。実態を正確に把握するためには、数字の中身に潜む意味を紐解き、大枠と詳細を行き来しながら分析する必要があります。 集約方法は適切？ そのためには、数値を適切に集約して可視化することが求められます。ただし、集約の方法自体も状況に応じた判断が必要です。数字の意味を正しく読み取り、どの手法で集約すべきかを判断しなければ、誤った方向へ導いてしまうリスクがあります。 どの手法が最適？ 何度も試行錯誤を重ね、どの手法が実態を正しく反映しているかを見極めることが重要です。自分が行った集約内容を比較することで、分析の精度を高めることができます。 数字の羅列で判断？ 数字が羅列されるだけでは、実績、利益、投資経費といった各状態がどのようなリターンに結びつくのかが明確に見えにくくなります。これらの判断材料を集約し、分散して検討することで、より妥当な判断が可能になります。 見るべきはどこ？ また、見るべきポイントを示すことは分析を行う上での基本的なマナーであり、迅速な判断を下す要因にもなります。難しい計算式に頼るのではなく、基本的にはツールやExcel、BI、AIなどを活用して分析を進める場面も多いですが、これらの使い方を根本から学び、センスを磨くことも重要です。 視覚化の工夫は？ 単に数字をグラフにするのではなく、伝えたいポイントがしっかりと相手に伝わるビジュアルを作成するために、思考と工夫を重ねる必要があります。

実践による学びの深まり Week1から継続して学び続けた内容を、ライブ授業の演習を通じて「一気通貫」で実施することができ、実践に活用するイメージが具体化しました。特に、仮説は一度立てたら終わりではなく、段階ごとに検証を通じてブラッシュアップしていくこと、また分析は比較であることを強く感じました。さらに、課題解決のプロセスは「What→Where→Why→How」という順序で考えることが重要であると学びました。このプロセスを進める中で、「データのビジュアル化」や「多様な切り口を考えること」の大切さも再認識しました。 課題解決の新たな視点とは？ 自分の仕事は基本的に社内の「課題」を解決することが主な業務であり、この講座で学んだ内容はあらゆる場面で活用できると確信しました。これからは、課題解決のプロセス「What→Where→Why→How」を常に意識したいと思います。問題を解決する際には、直ちにデータ分析に取り掛かるのではなく、まず問題の定義から始め、問題点を特定して原因を分析するというプロセスを「事前」に頭の中で描くことが重要です。それにより、無駄な作業やヌケモレを防ぎ、「How」を忘れずに取り組むことが可能です。 事前準備の重要性について 具体的には、すぐに「データ分析」に取り掛からないことを意識的に行い、事前にそれぞれの課題解決プロセスで必要な「タスク」をイメージし、タイムラインを引いて計画を立てることが大切です。最初はしっかりと言語化し、プランをドキュメントに起こしておくことを心がけます。

P/Lの基本はどうなってる？ P/Lを読み解こうとする際に、細かなことまで把握しようとしていましたが、売上と5つの利益をざっくり掴むことが重要であると知り、精神的に楽になりました。その理解をスタートにすることで、会社の状態、すなわちどのように儲けたのか（本業かそれ以外か）、何にお金がかかったのか（原価か販管費か、一時的なものか）を把握するのに非常に効果的だと実感しました。 カフェ経費はどう捉える？ ミノルさんのカフェ事業を例に考えた時、コーヒー豆の原価や店舗運営にかかる費用はイメージできました。しかし、上質なサービスを提供するために必要な熟練スタッフの人件費まで考えが及びませんでした。贅沢な時間を提供するのか、日常的にリラックスできるひとときを提供するのかによって、雇うスタッフや研修費用が変わることに気づき、これは貴重な学びでした。 来期計画はどう進む？ 来期の事業計画を立てるにあたって、今期までの利益構造を理解し、どう進めるべきか考えることに役立てようと思います。原価削減に向けては、何をどれくらい削減すれば効果的かをシミュレーションして把握し、利益を増やすためにどれだけ情報資産を活用すべきか計算し、イメージを持っておきます。 実践のポイントは何？ 11月を通して、次の3点を実践します。まず、自社のP/Lを現在から過去10年遡って、売上と5つの利益を比較します。次に、来期の事業計画で削減すべき原価を明確にします。そして、取引先上場企業5社のP/Lを過去3年間遡って比較してみます。

イノベーション普及に必要な要素とは？ 新商品が普及するためには、イノベーションの普及要件が欠かせないと感じました。具体的には【比較優位】（従来のアイデアや技術に比べた優位性）、【適合性】（生活に大きな変化を強いると採用が難しい）、【わかりやすさ】（使い手にとっての易しさ）、【試用可能性】（実験的な使用が可能）、そして【可視性】（周囲から新しいアイデアや技術の採用が観察できる）といった要素が重要です。これらの要素を理解し、考慮することが必要ですが、何よりも顧客の立場に立って考えることが重要だと痛感しました。 顧客イメージの重要性 さらに、顧客が持つイメージの重要性についても深く理解しました。現在、自社や自部署が行っているバックオフィス業務の効率化を考えた際に、店舗や他の部署へ仕組みの変更を依頼する場面があったのですが、これは今週学んだことを活用する良い機会だと考えました。特に、「適合性」と「わかりやすさ」の視点を忘れがちであることを自覚しました。新商品を成功させるだけではなく、顧客の視点に立ってこうした要素がしっかりと実現されているかを考え、業務設計を行いたいと思います。 仕組み変更時にどう対応する？ 具体的に店舗に仕組みの変更を依頼する場合には、相手の立場に立って考え、行動することが重要です。その変更が本当に双方にとってプラスとなっているのか、また、相手が外部の企業であった場合、自社のサービスに対して支払いをしたいと思ってもらえるのかといった視点を持って判断していくべきだと感じています。

原因特定で悩む？ 問題解決のためには、「WHAT」「WHERE」「WHY」「HOW」の４つのステップで整理すると良いと感じました。私は特に「WHERE」の段階、つまり「原因の特定」に偏りがあったように感じますが、今後は「状況把握」や「解決策」に関しても仮説を立て、ロジックツリーを使って可視化するようにしたいと思います。一度有効だと考えた仮説に固執せず、全体を整理し直す柔軟な姿勢を大切にしていきたいです。 人事課題に挑む？ 人事課題では、正解がない問題が多く、一般論や他社の傾向と自社の実情が必ずしも一致しない場合があります。そんな中で自分が立てた仮説やその結論を明確にするため、ロジックツリーを作成しながら取り組んでいくことが重要だと感じました。また、これまで属性ごとに人事データを層別分解してきたものの、変数ごとの解釈が不足していたため、状況に応じてさまざまな角度から仮説の検証を行えるように努めたいと思います。 本当の問題は？ まずは、目の前のデータに頼るのではなく、何が本当の問題なのかを明確にするための仮説を立て、その仮説をロジックツリーのような形で整理していきます。現状のデータだけでなく、どんなデータがあればより適切な比較ができるかを考え、必要であればデータを収集できる体制を整えることにも注力していきたいです。 検証の進め方は？ 最後に、実際にデータを使って仮説を検証する際には、ログを残すことや、時間や状況の違いを比較することを意識しながら、着実に分析を進めていく所存です。

代表値の種類は何？ 分析や比較を容易にするためのデータ加工の方法について学びました。まず、代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4種類があること、また散らばりを表す指標として標準偏差（分布も含む）があることを理解しました。これまでの業務では単純平均と中央値を主に使用していたため、各数字に重みを付ける加重平均や、全データを掛け合わせる幾何平均を知ったことで、数値の見せ方に新たな視点を持つことができ、とても興味深く感じました。さらに、ローデータからグラフ化する際に、各代表値ごとの違いを意識することで、より適切なグラフやビジュアル表現が可能になると感じました。 業務評価の新手法は？ 直近の業務では社内アンケートを実施する予定があり、満足度などの評価数値に対して、従来の単純平均や中央値に加え、主要ターゲット層の受講率を掛け合わせた加重平均も算出してみたいと考えています。これにより、より実態に即した評価ができると期待しています。 エクセル関数はどう組む？ 一方で、各代表値の意味は理解したものの、エクセル上で関数をどのように組むかについてはまだ確認が十分ではありません。特に、幾何平均で平方根が出てくる点については苦手意識がありますので、ミスなく計算できるように仕組み化できないか振り返りたいと思います。また、2SDルールについては基本的な理解はあるものの、具体的にどのように活用すべきかというイメージが定まっていないため、いくつか事例を確認して今後の活用方法を模索していく予定です。

クリティカルシンキングとは？ クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で適切な深さまで考えるスキルです。これを身につけるための基本原則は、常に目的を意識すること、自他の思考の癖を前提に考えること、そして問い続けることです。 思考の癖を広げるには？ 思考の癖については、個人的な視点だけでなく、視野や視座を広げることが大切です。自分の経験だけでなく、様々な視点から物事を考え、どのような場面で誰に何が必要なのかを検討することが求められます。 顧客対応で重視すべき点は？ 具体例として、顧客への見積（価格）説明のシーンがあります。この際、価格の根拠を示すよう依頼されることがしばしばありますが、単に自社の工数を理由として説明するだけでは不十分です。どの点を顧客が懸念しているのか深堀りすることが重要で、こうした場面でクリティカルシンキングは非常に有効です。たとえば、顧客が金額に納得していない理由として、予算がないのか、上司への説明が必要なのか、または他の案件と比較して高いのかなど、様々な可能性を探るべきです。 効果的な会議運営を目指す 迅速な対応としては、顧客の依頼に対し、その目的を明確に理解するために質問を行うことが重要です。顧客の思考が偏っている可能性もあるため、問い続ける姿勢を持ちましょう。また、会議を開催する際には目的を明確にし、効率的な進行を実施します。参加者に特有の思考の癖がある場合は、視野を広げるように客観的な誘導を行うことで、より良い議論が可能になります。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

日本語で伝える難しさとは？ 日本語は、主語を省略したり曖昧な表現を用いても比較的意味が伝わる言語です。しかし、そうした表現は相手の理解力に依存することが多く、意図が正確に伝わるとは限りません。そのため、主語や述語を省略せずに書き、全体を俯瞰して確認し、手順を明確にして書くことが重要です。 書くことが思考力にどう貢献する？ 文章を書くには、言葉を選び、概念を整理し、順序を考え、根拠を示すというステップが必要です。書くことが思考力の向上につながるため、書く習慣をつけることが大切です。 業務での考え方の活用法は？ 私は普段の業務で、説明資料の作成や上司への報連相、メールのやりとりなどが多くあります。しかし、思いつきで話したり、考えながら口に出して説明することが多々あります。そこで、業務中は学んだ内容を常に意識して活用したいと考えています。 口頭伝達や資料作成の最適なステップとは？ 考えが整理されていないまま口に出したり、すぐに資料を作成し始めないように、一度立ち止まることが重要です。口頭での伝達やメール、資料作成においても、最初にメモ帳などを使ってピラミッドストラクチャーで整理し、論理の妥当性を確認してから取り掛かる習慣をつけたいと思います。 他者の振り返りをどう取り入れる？ この文章も再度推敲し、多様な立場の人に伝わるように書き直したいと考えています。私は平易な言葉に頼りがちだと感じているので、他の方の振り返りを参考にしながら、書き方を学んでいきたいです。