(41ページ目)

得る

に関する学び

---

戦略思考ってなぜ大事？ この６週間で、戦略的思考の重要性や難しさ、そして楽しさを学びました。まずはゴールを明確に定め、そのゴール達成のために何をすべきか、また何を避けるべきかを整理することの意義に気づかされました。さらに、戦略立案に役立つさまざまなフレームワークが存在することを実感し、有用な知識を得ることができました。 現地法人でどう活かす？ 現地法人の営業責任者としての役割を担う中で、経営戦略や営業戦略の策定にあたり、今回学んだことを積極的に活用していきたいと考えています。業界が急速に変化する中で、常に外部環境をアップデートし、臨機応変に対応できる組織作りが求められています。 外部環境は更新できる？ そこで、四半期ごとに3C分析やPEST分析を用いて外部環境を見直し、戦略の現状を把握しようと考えています。得られた分析結果から、自社のリソースや能力の不足している部分を補うために、担当部門や上司に適切に報告し、会社全体の改善へと繋げていく所存です。

経営解決策は何？ ファストフード店の事例をもとに、答えを出すべき問い＝イシューに対する経営目線の解決策を検討しました。途中、どの解決策を採用すべきか迷いが生じる場面もありましたが、多くの学びを得ることができたと感じています。また、解決策を考える過程で、他の回答とぶれてしまう部分があったため、一貫性を保つ重要性を再認識しました。 一貫性はどうする？ 業務上、先方の採用計画に対して提案を行う際にも、一貫性の維持が非常に大切であると実感しています。改善策や今後の提案内容が矛盾しないよう、常に一貫した視点を持ち続ける必要があると感じています。 切り口はどう整理？ 提案資料を作成する際には、まず提示された課題に対してどのような切り口があるかを整理し、各切り口に一貫性があるかを確認してから、実際の作業に取りかかるという手順を踏んでいます。こうしたプロセスを繰り返すことで、自然と一貫性のある多角的な提案ができるようになると確信しています。

定量分析の鍵は？ サンクコスト、定量分析、MECE、ロジックツリーという手法について学びました。定量分析では、データのどこに注目し、どこを比較するかが重要であることが分かりました。特に、①インパクト、②ギャップ、③トレンド、④バラつき、⑤パターンの各視点からデータの意味合いを読み取ることに注力しました。 MECEの意味は？ また、MECEに関しては「もれなく、ダブリなく」に分けるだけでなく、意味のある切り分け方が重要であることを理解しました。この考え方を基に、現状と理想のギャップを明確にし、具体的な行動につながる方向性をメンバーに示すことが求められると感じました。 課題解決の道は？ さらに、現状の課題として、分析結果の共有時にメンバー間で理解のずれが生じたり、行動に直結しない点が挙げられます。なぜこのような分析が必要なのか、そこから得るべきものは何か、そして課題の解決につながる具体的な実施方法について、今後さらに明確にしていく必要があると感じました。

なぜ比較が大切？ 今回の授業で改めて学んだのは、「分析は比較なり」という考え方と、目的や仮説を持って取り組む姿勢の重要性です。データ分析の根幹となるこの考え方は、今後の講義や業務の現場で常に意識して取り入れるべきだと感じました。 意見交換で何を得る？ また、授業中にパソコンを購入する際の調査項目や、自身が望む条件について話し合った際、他の受講生の様々なアイデアが非常に参考になりました。この経験から、自分の考えに固執せず、複数の視点から意見交換を行うことのメリットを実感しました。 業務で分析のコツは？ さらに、データ分析の考え方は業務においても広く応用できると考えています。例えば、ある業務プロセスにおいて不具合の解決を目的としてデータやプロセスを分析する際、目的や仮説を明確にすることが問題解決への近道になると感じています。 普段からデータ分析に携わっている方には、業務で分析を進める中で直面する課題や、その解決方法についてぜひお伺いしたいと思います。

仮説思考の始まりは？ 常に目的意識を持ち、問いを立てることから仮説思考は始まります。まずは、何を知りたいのか、どんな結果を期待するのかを明確にしてから仮説を立て、必要なデータを集めて分析を行います。こうしたプロセスが、分析作業において無駄を省き、効率よく目的に近づくための鍵となります。 グラフ作成のポイントは？ また、グラフなどの可視化資料を作成する際も、まず仮説や伝えたいメッセージ、そして対象となる相手を意識することが大切です。誰に何を伝えたいのかを明確にして、伝わりやすい構成でグラフを作ることで、情報の意味が正しく伝わります。 新たな発見はどう？ さらに、問いを発見する一助として、最新の研究結果や知見に触れることが有効です。たとえば、研究論文を読む機会を増やしたり、仲間から新たな情報を得るなど、日常的に情報収集に努めることが求められます。説明資料を作成する際も、自分が何を伝えたいのかを整理し、論理的かつ簡潔な表現でまとめることが重要です。

新たな視点って何？ 短い期間ではありましたが、今まで知らなかった新たな視点と、分析の基礎的な部分に取り組む機会を得ることができました。この経験により、従来エクセルでグラフを作成することだけが分析だと思っていた意識を改める大切なきっかけにもなりました。 切り口をどう見る？ また、改めて切り口や最終的に求める結果を明確に認識する重要性を実感しました。言われたことをこなすのは当然ですが、それだけでなく、どのような追加の分析が可能か、現在の活動がフレームワーク上で重複していないかを考えるようになりました。 未来の分析はどう？ さらに、サイトなどを通じて他の場所での売り上げ分析の出し方を学び、今後自分が目指すべき方向性を掴む機会にもなりました。分析は過去のデータを用いることが一般的ですが、未来を見据える分野での活用を考える際、歴史上の革命と呼ばれるタイミングで起きた出来事を参考にすることで、役立つ知見を得られるのではないかという考えに至りました。

AI活用のスタートは？ グロスケとの学びを通して、やりたいことにどのようにAIを組み込むかが明確になり、具体的なアクションプランまで落とし込むことができたと感じています。この6週間はゴールではなく、新たなスタートラインだと実感しています。 実践で得る成長は？ まず、生成AIを日々の業務や生活の相棒として積極的に使いこなすため、とりあえず実践してみる姿勢が重要だと気づきました。また、事業部や経営層に対して数字に基づいた情報やアイデアを提供できる存在になるため、不足している知識やスキルを補うための学習時間を毎週確保し、生成AIを活用する習慣を身につける必要があると感じています。 業務改善はどう？ さらに、業務上の分析が必要になったときには、すぐに生成AIに相談する習慣を持つことや、学んだ手法や考え方を実際の業務で一つずつ試していくことが大切です。そして、テクノロジーの進化や最先端の情報を継続してキャッチし、業務や日常生活に取り入れていきたいと思います。

差別化の核心は？ いざ差別化を考えようとすると、手順を理解せずに安易な策に走ってしまう危険性を痛感しました。まずはターゲットを明確に定め、そのターゲットから支持を得ることが大切だと学びました。また、検討時にはVRIOなどのフレームワークが有効であることも理解しました。優位性を確保するためには、他社に容易には真似できない、価値ある施策を組織的に実行できるかどうかを評価する必要があると感じました。さらに、コストや付加価値、ターゲットなど、どの点で差別化を図るのか、自社の強みを十分に理解することが戦略構築の鍵であると再認識しました。 業界情報は十分？ 同時に、業界や他社の情報を十分に捉えていなかったことも痛感しました。まずは、講義で学んだ各フレームワークを活用し、外部環境と自社内の情報を整理することから始めたいと考えています。その上で、既存の戦略を深く理解し、自組織の今後の方向性を明確に定め、より優位なポジションを確立するための行動に移していくつもりです。

視野を広げるには？ 今後ものごとを考える際には、より高く広い視野を持つよう心がけたいと思います。グループワークを通じて、異なる業界や背景を持つ方々と意見を交わすことができ、自分では思いつかなかったような新たな発見を多く得ることができました。やはり、自分の言葉で意見を表現し、他者と意見交換をすることで、より深く考える力が養われると感じました。 どうやって共有する？ 既に来期の業務計画策定が始まっていますが、今回学んだことを部やチームメンバーと共有し、活用していきたいと考えています。その際、自分の言葉で説明することができるかどうかも確認しながら、進めていきたいです。 計画はどう整理する？ 業務計画や中期経営計画を策定する際には、まず自分自身でコンセプトを整理したマップを作成し、身近なチームメンバーに説明してみようと思います。これにより、自分の頭の中が整理できているかや、方向性が共有できているかの確認になると考えていますので、ぜひ実践してみたいです。

グラフで何がわかる？ 数字の威力とは、単に実数として存在する数値をそのまま見るのではなく、グラフなどの視覚的表現を通じて、数値だけでは読み取れなかった示唆を引き出す点にあります。どこでデータを区切るかでその解釈が大きく変化するため、ひとつの見方に固執せず、複数の切り口から考えることが求められます。 全体像はどう捉える？ また、データを複数の角度から実際に分解することで、新たな気づきを得ることができます。分解した結果からすぐに結論を出すのではなく、一度立ち止まり、改めて考察するプロセスが非常に重要です。その際、目的に沿った分析ができるよう、全体で何を捉えるのかを明確にしておく必要があります。 売上推移をどう見る？ さらに、売上推移の現状把握や仮説立てにも多角的な視点が活かされると感じました。個人別、チーム別、事業部別といった区分だけでなく、月間、四半期、前年同期比や商材別など、さまざまな分類方法を用いることで、より深い分析が可能になるでしょう。

センサー活用はどう進める？ これまでの生活を続けながら、センサーを活用してデータを視覚化し、付加価値を生み出すことが可能です。しかし、このデータは膨大な量にのぼるため、明確な目的を定めなければ、単なる情報の塊に過ぎません。 仮説設定は何を意味する？ そのため、まずは仮説を立て、目的を明確にする必要があります。この仮説を効率的に検証するために、AIを活用する手法が有効であると考えています。 デジタル化はどう変化？ また、世の中ではモノからコトへと変化するデジタル化が進んでおり、社会課題解決のために私が所属する食品業界におけるデータを活用したアプローチを模索したいと感じています。加えて、これまでのビジネス経験を活かし、生成AIを積極的に取り入れる方針です。まずは生成AIを活用して新たなヒントを得ることを目指します。 生成AIはどう活かす？ 皆さんは、どのような観点からデータと生成AIを結びつけて活用されていますか？ぜひ共有をお願いします。

講師資料はどう活かす？ ライブ授業と動画の問いの違いに気付き、講師が作成した資料から思考法を学ぼうとする姿勢が印象的でした。講師の問いかけの型や流れを通して、学習プロセスの効率的な違いを実感でき、実務にも応用できる具体的な視点を得ることができました。 リアル授業の問いは？ さらに、ライブ授業でのリアルタイムの問いかけが、現場での迅速な判断にどのように寄与するかを考える良い機会となりました。また、講師の資料を通じた思考法をどのように業務改善に落とし込むかという点についても、自らの実践へとつなげるヒントを得ました。 業務改善はどうなる？ 学んだ内容を日々の業務改善につなげる一歩として、具体的なアクションプランをさらに深めていく重要性を感じました。同時に、ライブ授業において多くの参加者の前で発言する機会を得たことで、これまで会社内で意見を表明していた経験とは異なる、新たな環境でのコミュニケーションスキルが一層磨かれたと実感しています。