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データ ✕ ワーク

に関する学び

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学びを再確認するには？ 今週は振り返りの時間でした。 ■講座を通して学んだこと 情報を疑問視し、分析し、論理的に評価することで、信頼性を見極め、正しい判断を行うことが可能になるということを改めて学びました。 考え方を研ぎ澄ますには？ ■常に頭においておき、反復練習すること 人は「自分が考えやすい方向に考えてしまう」傾向があります。そのため、思考が偏らないよう、本当にそれでいいのかを自問自答し続ける訓練が必要です。本質に迫るために「なぜ」を繰り返し、問題の根幹に到達することが重要です。 問題解決にはまず「イシューを特定する」ことが必要です。それから「問いを残し」意識し続け、「問いを共有する」ことで組織全体に浸透させます。また、信頼できるデータや根拠を用意し、論理に一貫性を持たせることが求められます。そして、異なる視点や意見を考慮してバランスを保ち、感情に流されず冷静に判断することが重要です。背景や文脈を理解し、公正で倫理的な判断を心がけることも必要です。 プロジェクトに活かすには？ ■実際のプロジェクトでの適用 システム導入プロジェクトでは、毎回のワークショップでベンダーの提案について議論します。この際、ベンダーの資料を読み解き、疑問点や言葉の定義の違い、目線が合っているかの確認を行います。前提条件の確認や、トリガーとなった事実の裏にある本質を見極めることは重要です。結論を出すに当たっては、軽率な判断を避けるべきです。 自身が運営するプロジェクトでも、本質的な目的を見据えた方向性を決定し、その目的に基づいた運営内容を構想します。対象となる役員や経営層、一般社員などに応じて適したスライドの作成や見せ方、言葉の選び方に工夫を凝らします。メッセージを明確にし、ピラミッドストラクチャーで根拠を整理することで、スライドの内容が大きく変わります。慣れるまでには時間がかかりますが、毎回対象ごとにピラミッドストラクチャーを作成することが重要です。

財務三表の秘密は？ 損益計算書（P/L）、賃借対照表（B/S）、キャッシュフロー計算書（C/F）のそれぞれの役割と関係性が明確になりました。儲けは売上からコストを引いたものであり、賃借対照表では資産が負債と純資産（投資家や儲け）から成り立つと理解できました。さらに、財務三表を通して企業の経営状態がわかるという点や、アカウンティングという言葉が「説明する」という意味合いに由来していることなど、読み手にわかるように整理されている点に大変励まされる思いを抱きました。 読む力はどう？ また、「データを作る側ではなく、読む側として理解できること」がビジネスの現場で重要であると思いました。自分自身も、財務三表の基本を理解し、事業活動全体をしっかり把握できるようにすることが必要だと再認識しました。 具体的な対策は？ 具体的には、以下の３点に取り組んでいきたいと考えています。 ① 自分の事業活動を客観的に把握するため、青色申告の賃借対照表や会計ソフトが出す経営状況レポートの各数字の意味を正確に理解できるように努めます. ② 得た知識をもとに、直近数年間の成果と今後の見通しを俯瞰し、過去の実績と照らし合わせた無理のない中長期計画を検討しています. ③ まずは、実際の財務三表の具体的なフォーマットや読み方に慣れるため、興味のある企業や関わりのある企業をいくつかピックアップし、その状態を読み解く練習を重ねます. 資金調達の疑問は？ 動画学習では、債権者からの資本調達は負債、投資家からの調達は純資産として扱われると説明されました。この説明を受け、小規模な事業や企業の元資産を活かした資金繰りの中で、外部から資金を調達することが社会的な信用にどのようにつながるのか疑問を感じました。また、債権者からの借り入れと投資家からの調達のバランスについて、健全な企業運営のためにどのような比率が望ましいのか、グループワークの議論としても一考の余地があると感じています.

問題解決の流れは？ 問題解決のプロセスを整理するために、まずは「問題解決の4ステップ」について学びました。基本の流れは、what（問題の明確化）、where（問題箇所の特定）、why（原因の分析）、how（解決策の立案）という順番です。中でもwhereの部分では、どこに原因があるのかを深く掘り下げ、分析対象の範囲を絞ることで、原因を検証しやすくする点が強調されています。 仮説の立て方は？ さらに、原因に対する仮説を立てる際には、複数の仮説を出すことや、異なる切り口（ヒト・モノ・カネなど）から考えることが重要です。これにより、一面的な見方に偏らず、網羅的な分析が可能になります。そして、仮説の検証に向けて、どのようなデータを収集するかを意図的に選定し、意味のある対象から適切な方法で情報を得ることが求められます。 データ収集はどう？ また、都合の良いデータだけでなく、比較のための情報収集も欠かさず行うことが必要です。反論を排除するために、仮説に反する情報も踏まえた検討が重要で、これにより説得力のある分析が可能になります。ここでは、フレームワークとして3C（市場、競合、自社）や4P（製品、価格、流通、プロモーション）を活用する方法が示されています。 全体評価は？ 総評として、問題解決の4ステップがしっかりと整理され、特にwhereの部分を掘り下げる姿勢が評価されています。今後は学んだ理論を実際のビジネスシーンに応用し、複数の仮説の中から優先順位を明確にする方法を検討することが期待されています。 進捗報告はどう？ また、メンバーの進捗報告に際しては、各自がこのプロセスに沿っているか確認することが重要です。仮説が複数たてられているか、異なる視点での切り口が取り入れられているか、さらにはデータ収集が適切に行われているかを、リーダーを中心としたレビューの場でしっかりと意見交換を行い、全体の分析精度を高めるよう努めてください。

法則はどう活かす？ ビジネスの法則を知り、それを活用することで、一から考える時間を短縮できます。しかし、その法則を正しく活用することが重要です。自社製品の特性や季節商品の年間を通した生産量や販売量の把握をし、全体像を捉えることが必要です。 戦略は何が鍵？ 事業戦略を考える際には、コスト低減の法則として、規模の経済性、範囲の経済性、習熟効果、ネットワークの経済性などがあります。例えば、製薬業界では膨大な研究開発費が必要になります。販売量が少ないと製品一つあたりの研究開発費が高くなってしまうため、M&Aを通じて事業規模を拡大しようとする動きがあります。また、範囲の経済性は、食品業界で培った技術を他の業界の製品に転用することを指します。 例外は何だろう？ ただし、この定石にも例外があります。ビジネスが複雑化し、それぞれの事業をマネージするコストが高くなる場合です。この場合、事業を分割して独立した会社にすることでコストが適正化されることもあります。 法則で何が改善？ 今回学んだコスト低減の法則を基に、自社の現行業務の課題に対してもともと考えていた機器の導入費自体を下げて固定費を削減し、機器の稼働率を上げる取り組みを進めることができると明らかになりました。また、ネットワークの経済性に近いサービスアイデアを検討中であり、その方向性で進めていきます。 人件費はどうする？ 人件費を削減するために、業務上作業に近い内容を切り出し、派遣社員の導入も検討しています。この導入によって社員の時間が奪われ続けないよう、導入の影響を慎重に見極めることが重要です。 次の一手は？ 現在、機器の導入費や維持費の算出中であり、データが出揃った時点で固定費削減と稼働率向上のために何ができるか、チームでアイデア出しを行う予定です。また、業務に近い作業の切り出しと派遣会社の情報収集も進めていきます。これらの取り組みは、来週から開始します。

問題発見にどのフレームワークを適用すべき？ 問題発見のステップとして、まずWhereのフェーズでどこに問題があるかを考えます。この際、仮説を立て、その仮説が成り立つのかを検証するためにデータを集めます。仮説を立てるときには、フレームワークも有効です。代表的なフレームワークとして、3Cや4Pがあります。 3Cは「顧客」「競合」「自社」の三要素、4Pは「Product（製品）」「Price（価格）」「Place（流通）」「Promotion（広告・販売促進）」を指します。これらのフレームワークを使って仮説を立てると、どこに問題があるのかが明確に見えやすくなります。 4Pを用いた仮説とは？ 例えば、今回学んだ例では4Pを使いました。製品については「大学生にとって魅力的な講座ではないのでは？」、価格については「大学生にとって高すぎるのでは？」、流通については「立地が悪いのでは？」、広告については「大学生に認知されていないのでは？」と考えることができました。 仮説検証に必要なデータの収集方法 仮説には結論の仮説と問題解決の仮説があります。これらを過去、現在、将来の時間軸で考えることも重要です。仮説を検証するためのデータの集め方として、現存するデータでの検証方法や新しいデータを集める方法も考慮します。 見逃しやすい観点を見直すには？ 現在、分析を行いながら、起こっている現象に対して、いくつかの仮説を立てています。しかし、振り返ると今回学んだフレームワークに当てはめた場合、観点が漏れていることに気づきました。今回学んだことを活用して改めて考えてみたいと思います。 問題の仮説を具体的に書き出し、その際にはフレームワークを適用します。仮説には必要なデータもセットで書き出し、最低でも四つの仮説を立てます。そして、その仮説が正しいのかを来週までに仮の結論を出しておきます。この仮説と検証のプロセスを他人に説明し、共有していく予定です。

事業経済性を深めるには？ 事業経済性について、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性それぞれの角度から理解を深めることができました。これまで学習してきた各種のフレームワークと同様、言葉だけが独り歩きしないよう、きちんと本質を捉え、事業分析に当てはめることが重要だと感じました。また、ケースに応じて意味のないことを見極め、捨てるという判断をすることで情報を整理していくことも大切です。 周囲の変化にどう対応する？ 以下に、動画内でのまとめが役立ちそうだったのでメモしておきます。 1. 実際に自分で手を動かして試してみる 2. 時代やビジネス環境変化の影響を考慮する 3. 指数関数的に急激な環境変化が起こる時代である 自動車に関連する複数の事業会社を管理する立場にあるため、規模の経済性やシナジー効果、範囲の経済性は非常に重要な視点です。 値決めにどう取り組むか？ サプリや化粧品は価格が高い方が逆に売れることがあるというのはとても納得がいきました。高級車を主に手掛ける洗車事業においても、値決めには苦労しています。創業当初は一般的な相場観でスタートしましたが、現在の物価やブランディング的にそぐわなくなってきており、事業経済性を考慮して値上げが必須となっています。しかし、長く務めるスタッフの値上げに対する理解が追い付かないため、小さな会社では現場スタッフの意見も無視するわけにはいかず、時間をかけて意見の擦り合わせを行っています。 客観的視点をどう維持する？ 総合演習でも取り上げられていましたが、定性的な判断や慣習・慣例、伝統などに固執するのは人としての常なのだと考えるようにしています。そのため、日常に埋もれてしまわないよう、客観的な事実と定量的な評価、データをもって自社の現在地や状況を定期的に把握する必要があります。全社の経営企画に携わる私は、すべてにおいてやや批判的・批評的な立ち位置でいることがちょうど良いと考えています。

顧客中心の真意は？ デザイン思考の根本は「どこまでも顧客に関わろうとする人間中心」であることを理解しました。その特性から、仮説検証や分析に偏ったアプローチと比べると、ビジネスシーンでは特定の顧客に限定されたサービスや商品に偏りがちになるのではないかという懸念もあります。しかし、市場環境を考えると、初めから万人ウケするものを作るのはほぼ不可能であり、結果として「当たり障りのない、誰にもハマらないもの」に陥ってしまう恐れがあります。データや数値だけでは本当に解決すべき課題にたどり着くことはできず、市場拡大の基本としてアーリーアダプターを捉えることが重要だと考えています。 本質課題は何か？ このような背景から、ヒット商品やヒットサービスを生み出すためには、まず具体的なペルソナを設定し、相手を深く知り、共感することから顧客の本質課題を発掘する必要があると考えました。さらに、課題解決に向けた柔軟な発想へとつなげられるのではないかという見方を得ました。 どこで成長する？ この講座を通しては、①顧客の本質課題を引き出す手法、②相手への共感とその伝え方、③プロダクトの具体化に向けたビジュアル化の手法という3点を重点的に学んでいきたいと思っています。担当している商品の拡販戦略を検討する際には、顧客課題をより深く理解し、それをメッセージ作りに反映させること、そして顧客に寄り添い共感を伝えるコミュニケーションを心掛けたいと考えています。「当たり障りない」から脱却し、具体的なペルソナを通じて本質課題を引き出すことを目指します。 直近の実践は如何に？ また、学んだスキルやフレームワークは、現状担当している社内研修の企画にも積極的に取り入れ、実践していく予定です。直近では顧客ヒアリングの機会があるため、講座で学んだことをすぐに生かし、次年度の実行計画策定の際にもデザイン思考のアプローチを意識して活用していきたいと思います。

仮説構築で何を優先すべき？ 仮説構築のポイントについて学んだことは、以下の通りです。 まず、仮説構築では複数の仮説を出すことが重要です。3Cや4Pといったフレームワークを活用し、網羅性を持たせることが求められます。決め打ちにしない姿勢も大切です。 次に、仮説を絞り込むための基準としては、具体的なデータや根拠が必要です。たとえば、SNSのプロモーションが弱いと判断する場合、その根拠を明確にする必要があります。 どのデータを用いるべき？ データ取得や計測前には、指標の絞り込みが重要です。何を比較すれば仮説が立証されるのかを確認します。例えば、故障件数ではなく、1件あたりの対応時間を指標とすることが有効です。 また、比較対象のデータも集める必要があります。Aが正しいというだけでなく、BやCを否定するデータも必要です。これにより、より説得力が増します。 仮説検証の鍵とは？ 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、それぞれの使い分けと違いを意識することが重要です。問題解決の仮説では、社内のシステム切り替えにおいて複数の製品候補の中から1つを選ぶ際、網羅性のある原因究明と問題箇所の特定が求められます。A製品が良いというデータだけでなく、他の製品（B, C）がダメというデータも揃えることで、Aの比較優位性を証明することができます。 フレームワーク選択の重要性 仮説検証のシミュレーションでは、まず仮説の洗い出しを行います。3Cや4Pのフレームワークが適用できるかどうかを検証し、適していない場合は他のフレームワークを検討します。 最後に、データ検証の洗い出しでは、取得可能なデータの確認と、どの指標が計測・取得すべきデータなのかを特定します。これにより、仮説の検証がスムーズに進むでしょう。 以上のポイントを踏まえて、仮説構築と検証のプロセスを実践していくことが大切だと感じました。

顧客の声をどう活用する？ 営業現場で実際に寄せられる顧客の声には大きな影響力があり、似た経験や考えを持つ相手の意見に賛同しがちです。しかし、それに引っ張られるだけではなく、顧客を取り巻く環境や変化、外部環境にも目を向けることが重要です。そこでPESTや3Cなどのフレームワークを活用することで、幅広い視野から情報を整理し、分析結果をもとに優先順位を決定することが必要であると感じました。 メディカルプランにフレームワークを使える？ また、今後発売する製剤のメディカルプラン作成にも、同様のフレームワークを活用できると考えています。10年後のブランドビジョンを達成するために重要な成功要因（KSF）を設定する際、PESTを活用して業界の状況を把握し、3Cを用いて市場、顧客、競合、自社を分析する必要があります。さらに、SWOTを用いることで、現在の外部環境や疾患領域における自社製品の立ち位置を明確にし、製品で解決できるアンメットニーズを見極めることができます。分析された情報や顧客、患者から得られた声について議論を重ね、戦術に落とし込んでいくことが求められます。 競合の情報収集はどう進める？ 具体的には、疾患領域の発生率や患者数の動向診断、治療法の変化について、情報の偏りがないよう広く情報収集を行います。特に、発生率や患者数などの定量データは、客観的なデータ収集を徹底します。また、新しい治療に関しては、専門家からの意見を収集することで、論文になっていない定性的情報も参考にします。 さらに、競合製品の情報収集として学会発表や論文からの基礎、臨床研究を行い、競合の戦略を分析します。そして、競合の立場になってPEST、3C、SWOTを活用し、キーとなる戦略を理解します。自社製品においては、競合製品に勝っている点や劣っている点について、基礎研究や臨床研究を通じて対策を講じ、関連部署と連携して方針を決定していきます。

どのフレームワークが響く？ さまざまなフレームワークを学び、サンライズ社の事例を通して分析手法の重要性を実感しました。3人の主任が示した意見から、企業内部の視点だけでは戦略が偏る可能性があることを理解し、3C分析とSWOT分析が市場や競合、自社の現状を客観的に捉えるために有効であると感じました。 価値はどこで生まれる？ また、バリューチェーン分析を通じて、自社がどの部分で価値を生み出しているかを明確にすることが、効率的な改善や新たな価値創造につながる点も印象に残りました。これらの分析手法は、複雑な問題を整理し戦略の方向性を決定する上で非常に役立つと実感しており、今後のビジネスシーンで積極的に活用していきたいです。 外食業態の示唆は？ 今回の学びは、私が運営する外食業態にも多くの示唆を与えています。まず、3C分析は顧客のニーズ変化、競合の動向、自社の強みと弱みを把握するために欠かせません。顧客分析では、個食や中食の需要増加、SNS映えを重視する層の登場を踏まえ、競合分析では近隣の店舗や他業態の動向にも目を向ける必要があります。 自社の見直しは？ 自社分析においては、料理の質、サービス、店舗の雰囲気、価格設定などを客観的に評価し、強みを伸ばし弱みを改善する戦略が求められます。加えて、SWOT分析やクロスSWOT分析を活用することで、自社の強み、弱み、機会、脅威を整理し、積極攻勢、差別化、集中、多角化といった戦略的方向性を明確にできると考えています。 成長戦略はどう？ このような分析フレームワークを用いることで、変化の激しい外食業界でもデータに基づいた客観的な意思決定が可能となり、持続的な成長を実現する戦略を立てることができると確信しています。今回の学びを活用しながら、自分自身やチームの能力を高め、変化に適応できる組織作りに努めていきたいと思います。

競合とどう向き合う？ 顧客や目先の競合に意識が偏りやすい中、3CやVRIOといったフレームワークを用い、一呼吸おく習慣を実践でルーチン化する必要性を実感しました。 差別化の秘訣は？ また、差別化戦略においては、持続可能性の観点を踏まえながら、自社の強みを中立的な視野で検討することが重要だと感じています。自社の強みが、時間軸を含めた模倣リスクの大きさにどの程度さらされているかを、ネガティブな視点からもしっかり捉える必要があります。 投資効果はどう見る？ さらに、実現可能性の面では、投資に値する市場であるかどうかを費用対効果の観点から分析するなど、経営全体を俯瞰する視点の重要性を改めて認識しました。 強化策はどう進める？ これまでのバリューチェーンの検証に加え、顧客のニーズ、特に潜在ニーズを把握するための技術情報やマーケティング活動から得られるデータをもとに、自社の強みをさらにどう強化すれば差別化に最も効果的かを、中期経営計画やM&A検討プロセスに反映させていきたいと考えています。 スキルはどう磨く？ 私はこれまで、製造業向けの自動化や省力化のビジネスに取り組んできました。かつては、多少のオーバースペック品を低価格で提供することが最良とされるハードビジネスの現場で活動していましたが、近年は、IoT、DX、サーキュラーエコノミーといった社会のトレンドに即したソフトビジネスへとシフトしています。その中で、エンジニアリングスキルやコンサルティング能力、また経営学、会計、ファイナンス、マーケティング、さらには各工学分野など幅広い知識の向上が求められており、マルチタスクでのスキルアップが必要となっています。皆さまは、日々のストイックな取り組みの中で、どのようにしてモチベーションを維持されているのか、ぜひポジティブなご意見をお聞かせいただければ幸いです。

分析と課題の関係は？ 今週の学びでは、これまでの講義全体を振り返る中で、改めて以下の点の重要性に気づきました。まず、分析とは比較を通じて違いを明確にする作業であること。そして、問題解決には「What（何が問題か）」、「Where（どこに問題があるか）」、「Why（なぜ問題が起きたのか）」、「How（どう対応するか）」という4つのSTEPがあり、この順に検証することで、チーム内で適切な意思決定や対応策の精度向上につながるということです。また、仮説思考の重要性も学びました。一方で、仮説にとらわれず現状のデータから何が分かるのかを整理する必要性も感じました。 目的は本当に何？ これまでデータ分析＝分かりやすく加工する技術（プレゼンテーション資料や表計算ソフトのスキル）と捉えがちでした。しかし、本講座を通して、何よりも分析する「目的」が重要であり、見せ方や手法だけでなく本質に気づくことができました。 データから何が見える？ 現業では直接データを加工する機会は少ないものの、提示されたデータから「なぜこの課題意識を持ち、どのように分析したのか」という分析者の視点を意識して読み解くことが求められています。また、クリエイティブ業務においては、どうしても「HOW」から入りがちなチームメンバーに対し、この問題解決のSTEPを活用して共通の目線を持つことが有効に感じられます。 仮説も大切なの？ さらに、新規事業の立案時にも、従来のフレームワークに加えて仮説思考を取り入れ、「データを分け、整理し、比較する」という基本事項を怠らず進めていく重要性を実感しました。 実践はどう進める？ 実際に問題解決のSTEPを業務で取り入れ、チーム内での情報共有や課題の整理を通じて、よりシャープな打ち手（How）を見出すための一助になっていると感じています。