アカウンティング入門

決算の裏側にワクワク学び

決算体験はどう感じた? オリエンタルランドの決算内容を読み解く体験は、非常に楽しく感じました。ビジネスプラン作成の際に売上構成要素を検討した経験を生かし、知っているようで知らなかった点や、知識として不足していた部分に気づくことができました。 決算理解はどう深まる? 講義で学んだように、対象となる会社の決算を読み解く場合、たとえば自社の決算では、対象顧客や提供する価値、収益の仕組み、そして資産の状態などを具体的にイメージしながら決算書を見ることで、解像度が大きく変わることを実感しました。今月発表予定の自社決算資料の読み解きに今回の学びを活かし、さらに来月の会計年度全体の決算公表に向けても積極的に取り組んでいきたいと考えています。また、ファイナンス部門から提供される会社固有の数字に関する説明資料も再度学習し、必要な知識を整理する予定です。以前参加した社内の勉強会の際にはあまり興味を持てなかった部分も、今回改めて重点的に学んでいこうと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

新時代の学び、AIでスパーク!

生成AIで何が変わる? 生成AIの活用に対しては、多くの受講生が共通の問題意識を持っているように感じます。グループワークを通じて、これまで実際に試したことのなかった活用シーンに気づくことができ、また動画を通じてAIを活用してプレゼン資料を作成できるという点も改めて理解できました。 効率的資料作成はどう? これまで毎年、昨年度の振り返りや今年度の目標・課題、テーマを説明する資料を作成していましたが、今後は最終的な資料のイメージや伝えたい内容をもとに情報を整理することで、効率的な資料作成を目指せると考えています。時間がない際には、AIにメールや資料を読み込ませ、論点を整理してもらうことで、迅速に頭の中を整理する助けになると実感しました。 AI活用の次の一歩は? また、AIエージェントと呼ばれる自律的な使い方やプログラミング支援について紹介されていますが、具体的にどのように活用していけば良いのか、今後の実践方法を知りたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

AIで描く未来の学び

どんな学びがあった? この講座全般を振り返ると、AIに対する認識と理解が深まり、未来に対する期待と同時に、人との関わり方の重要性も学びました。AIに目的を正確に伝えるための語彙力や思考力、またアウトプットをしっかり読み判断する能力の必要性も実感しました。 活用スキルの向上法は? まずは、AIを効果的に使いこなすために、継続した利用を通してコツやスキルの向上を目指すことが重要であると感じました。 業務でAIを活かすには? さらに、自分の業務においては、以下のような使い方を検討し、今後実践していきたいと考えています。 ・顧客の問い合わせに対し、過去の事例を参照して効率的な回答を行う仕組みを構築する ・顧客への説明にあたり、AIを活用して分かりやすい資料や情報を提供する ・顧客の要求仕様をAIで効率的に整理し、ポイントをまとめる ・チームミーティングで、メンバー業務の次のステップに向けた具体的なアクションを指示する

生成AI時代のビジネス実践入門

判断が導く!生成AIとの上手な付き合い方

生成AIとの向き合い方は? 生成AIとのつきあい方が、より具体的に理解できました。生成AIは、相談から要約、そして文章作成という流れで、その特性を最大限に発揮していると感じます。 相談と判断のバランスは? 相談のシーンでは、判断基準の提示が役に立つことを実感し、業務面でも活用できると考えています。ただし、最終的な評価や判断は、やはり人が行うべきだと思います。 AIをどう使い分ける? また、各種AIの強みに応じて使い分けることが重要であると認識しました。各種ドキュメントの要約や業務方針・戦略立案の提案、そして最終的な方針説明のためのプレゼン資料作成にも効果的に役立てることができるでしょう。 資料の使い分けでどう? さらに、対象者ごとに資料の使い分けを進めることで、業務効率の向上が期待できるとともに、業界動向を踏まえた同業間での指導や指摘内容の検索・分析、監査項目の洗い出しやチェック項目のリスト化にも貢献すると感じました。

データ・アナリティクス入門

重みを知れば仕事が変わる

各平均値はどう選ぶ? 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る? 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は? さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

クリティカルシンキング入門

立ち返る学び、成功の鍵を握る

改善点は何だろう? 資料をユースケースに落とし込むことで、改善点や事業の課題が明確になる一方、思考が偏り大切な課題や解決策を見逃してしまう可能性があると感じました。目先の答えに飛びつく自分の傾向を理解し、立ち返って他の要素も検討すべきだと気付きました。 関係構築はどうする? 新規事業の開発に向けては、広範な顧客―自治体から民間企業まで―との関係構築が必要です。そのため、説明や相談を行う相手がどのような人か、どんな情報を求めているのかを事前に把握し、相手の立場に立ったわかりやすい説明を心がけることが重要だと感じました。 具体策は整ってる? 具体的には、まず①相手の立場や求める情報を想定し、次に②その情報を論理的かつシンプルな形で提供できるように資料や提案内容を作成します。さらに、③相手の視点に立って説明のシミュレーションを行い、疑問点がないかを確認します。これらのプロセスを日常的に実行できるよう努めたいと思います。

アカウンティング入門

他社BS比較で読み解く資本戦略

BSは何を示す? BSが会社の状態を表す指標として示されている点や、自己資本率と負債のバランスで企業の健全性を表現している記述が非常にわかりやすかったです。また、流動資産や流動負債が1年以内に現金化または返済されるという流動性の定義について、具体例を交えて説明されていたため、理解がさらに深まりました。 他社BSの見方は? これまであまりBSに注目してこなかったため、今後はまず他社のBSを前期と比較しながら、その状況を観察していきたいと考えています。特に、資産の増減や他資産の変動を詳細に比較することで、各社の財務戦略の特徴や業界ごとの違いに気づけると期待しています。まずは、他社のBS解析から取り組んでみたいです。 借入と自己資本はどう違う? また、事業継続における資本調達として借入金が一般的な手段である一方、自己資本率を高めるためにはどのような手法が有効なのか、具体的なアプローチについてご教示いただけるとありがたいです。

データ・アナリティクス入門

多角的視野で見るデータの魅力

仮説はどう広げる? 他部署の課題解決におけるデータ分析では、検討すべき切り口が多数存在することを意識し、決めつけることなく幅広い仮説を立てることが重要です。データを俯瞰的に捉え、各特性に合わせた代表値を用いながら、偏らない分析を心がけています。 比較軸はどう選ぶ? また、データ分析は比較を軸に、代表値とばらつきを見ることが基本です。集めた関連データから正確な傾向を把握し、単一の視点に陥らないよう、複数の見方を試みています。 分かりやすく伝える? さらに、分析結果を相手に伝えるためには、理解しやすい可視化が欠かせません。それぞれの人が異なる意見や感じ方を持つことから、相手の立場を尊重しながら意見を交えた説明を心がけています。 経験は視野を広げる? 今まで参加したグループワークや講義での交流を通じ、データの見方や可視化の手法は多様であると実感しました。その経験をもとに、柔軟な視点で課題に取り組むことができています。

アカウンティング入門

あなたも学べるB/Sの秘密

B/Sの全体像は? B/Sは企業のお金の使い方と集め方をまとめ、会社全体の健康状態を示す重要な指標です。資産は企業の体つきを、負債と純資産は骨格を表しており、流動性の高い資産が上部に示される仕組みになっています。 資産と負債の違いは? 具体的には、流動資産は一年以内に現金化できる資産であるのに対し、固定資産は一年以内には現金化できない資産です。また、固定負債は一年を超えて返済可能な債務、流動負債はすぐに返済しなければならない債務であり、純資産は返済の必要がないお金となります。 経費の扱いはどうなる? さらに、学びのポイントとして、普段の業務で発生する経費がどの資産に該当するのかを考えることが挙げられます。これにより、発注処理や決済書の作成時に、適切な判断ができるようになるでしょう。また、理財の費用処理科目に関する説明内容を深く理解することで、より正確な科目の選択が可能となり、その理由を明確に説明できる力が身につきます。

データ・アナリティクス入門

悩みを力に変える仮説の魔法

どんな仮説を作る? 普段は問題意識や論点の着目はできるものの、その先の進め方に悩むことがあり、課題から仮説につなげるのに苦手意識を抱いていました。しかし、3Cや4Pを活用することで仮説の立て方を理解でき、今後はより具体性のある仮説を構築できるよう努めたいと感じています。 新たなデータはどう? また、これまでは既存のデータだけで答えを導く方法に頼っていたため、仮説の裏付けとして新たなデータを収集する発想がなかったことに気づかされました。今後は情報が偏らないよう注意しながら、必要なデータを積極的に取りにいく姿勢を身につけたいと思います。 どう説得力を出す? 売上に関しても、なぜこのような結果になったのか説明が十分でなかったため、まずは結論を支える仮説を立て、その裏付けとなるデータを取りに行くことで、より説得力のある説明ができると感じました。普段から問題意識を持つことで仮説の具体性が増し、分析の視野が広がると実感しています。

アカウンティング入門

数字の流れで魅せる経営の真実

損益計算書の基本は? 損益計算書には、全体で5つの利益が存在することを学びました。利益の意味をきちんと理解することで、従来の見方が大きく変わるという点が印象に残りました。 数字で全体をどう把握? また、細かい数値にこだわるのではなく、売上や各利益を大まかにとらえることが重要です。特に、比較対象となる比率に注目することで、数値の背後にある全体像や流れを掴むことができます。 企業価値の再確認は? さらに、経営活動を読み解く際には、企業が提供する価値やコンセプトといった背景情報を踏まえる必要があると感じました。今後、担当者からの照会に対応する場面では、損益計算書の全体構造や売上、各利益の意味、比率をしっかりと説明できるよう心がけたいと思います。 判断基準の再考は? 目先の数字だけで判断するのではなく、企業が生み出す提供価値と結びつけた読み解きを行い、相手に分かりやすく伝える力をさらに向上させていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題解決の新たな発見と実践技巧

問題の特定方法には何がある? 問題の特定方法について、さまざまな考え方があることを学びました。特に、5W1Hを駆使して繰り返し考察を行うことで、より意義のある分析にたどり着けることがわかりました。また、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識することで、分析の精度が高まると理解しました。 定量的でない問題にどう対応する? この方法は、特に定量的でない問題やトラブルの対応に役立ちそうです。さまざまなシステムを活用しているため、どこに問題があるかを素早く把握するために、MECEやロジックツリーを活用して解決を図りたいと考えています。 ロジックツリーの活用方法を説明 具体的には、ロジックツリーをWordやExcelなどで作成し、問題を視覚的に整理することを目指しています。この方法により、直感的には気づかなかった問題や課題の本質を見つけやすくなると期待しています。
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