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会社 ✕ 社内

に関する学び

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会社の繋がり方とは？ 山田さんの視点で描かれた親身になってくれる会社、先輩との繋がりのある会社、会社間の繋がりが説明されており、次第に定量的な価値にシフトしている様子がとても印象的でした。利益額や工数を基にした判断基準は、今後の顧客対応に役立つと思いますが、その時にロジカルに捨てる判断が本当にできるのかはまだ疑問です。組織が大きくなるにつれ、創業メンバーが行っていた業務が惰性で残ることがあります。しかし、新しい意見をしっかり受け止め、必要のないものはきちんと捨てるようにしたいと思います。 新規事業の挑戦とは？ 私の部署は新規事業を扱う部隊で、現段階では売上高や利益率のデータが十分に揃っていないため、定量的な優先順位を設定する朝の時間はありません。現在は、顧客の事業規模（売上高）と自律性で簡単な優先順位を決めていますが、リソースの逼迫が進むにつれて、どこかで切り捨ての判断が必要になると思います。 業務効率化の必要性は？ 社内にはまだ多くの無駄な業務がありますので、社内プロセスを効率化し外注化を進めたいです。一方で、社外のお客様の優先順位付けは後回しにしたいです。役員からは売上げ見込みを試算するように指示されていますが、最初から事業規模が一定以上の特定業界の顧客にターゲットを絞っているため、現時点で売上見込みが少ない企業を即座に捨てる判断には激しないかもしれません。しかし、「なぜその顧客と取り組んでいるのか」は将来的に問われるでしょう。 優先順位をどう整理する？ まずは、現顧客リストの取り組み状況から再度売上見込みを試算し、優先順位の妥当性を客観的に説明できるよう整理していきたいと思います。

なぜデータ分析？ ビジネスにおける問題解決に必要な「データ分析能力」の重要性を再認識しました。これまで、日常業務の中でロジックツリー分析（層別・因数分解）を活用していましたが、今回のセッションで各データ分析手法の意味や実用例を体系的に学ぶことができ、自分自身だけでなく部下や上層部にもその重要性を伝え、社内の意思決定の質を向上させるヒントを得ることができました。また、問題解決には現状を正常に戻すためのアプローチと、未来のありたい姿に到達するためのアプローチの二種類があるという点も非常に印象に残りました。日々の業務の中で、後者の観点をより意識して取り入れていきたいと感じました。 プロジェクトをどう見る？ 先週の行動計画でも触れたように、現在、あるプロジェクトの支援に携わっており、これからフィージビリティスタディに入ります。その中で、市場・業界分析や3C（競合、自社、お客様）の分析、さらには地域別や店舗種別の分類など、さまざまな角度からの分析が求められています。プロジェクトメンバーはMECEの定義やロジックツリー（因数分解・層別分解）を用いて取り組んでおり、今回学んだ手法を大いに活用していきたいと考えています。 子会社管理のコツは？ また、主たる業務である子会社管理においても、予算に対して実績が下回る理由を明確にし、改善策を検討する際に因数分解を活用しています。売上は客数と客単価（さらに、単価と買い上げ点数）の掛け合わせで構成されており、どの要因に注力すれば売上の増加につながるか、または売上以外の軸でどのような調整を行えば営業利益が確保できるかについて、具体的に検討を続けています。

選択と集中の意義は？ 選択と集中はよく耳にする言葉ですが、実際に実践するとなると難しさを感じます。自身の生活においても、本や衣類、思い出の品を手放すことが容易ではないように、会社ではプロジェクトや事業において同じ課題があると考えています。 捨てる条件は？ 捨てる際に最も困難なのは、その条件を明確にすることだと感じます。例えば、本であれば、どの段階でその役割を終え、手放すかという目標設定が必要です。同様に、衣類ではいつ再度着用するかなど、明確な基準が求められます。 撤退判断は？ また、事業に関しては、撤退の判断基準が不透明な場合が多いと感じます。たとえば、全体の売上に対して事業部の売上がどの程度後退したら撤退するべきか、また累積赤字がどこまでなら許容され、どの段階で撤退するかといった具体的な観点や条件について、社内で議論できればと思います。 投資効果の見極めは？ 製品企画や技術開発、販売営業といった分野においては、どのプロジェクトが投資効果を生むのかを見極める必要があります。そして、事業全体としては、どの段階で撤退や新規実施を行うのか、明確な判断基準を持つことが大切だと感じました。これらの基準を明確にすることが、今後の業務において判断や行動に大いに役立つと学びました。 指標の重要性は？ 一般的に重視される品質、コスト、納期といった指標がいかに重要かを再確認しました。タスク、プロジェクト、事業ごとに判断基準を設定し、それに基づいて進めるとともに、自分が取り組む業務には必ず情報発信を織り交ぜるよう努めたいと強く感じています。

売上と営業利益はどう？ 売上高は企業の事業規模を示す指標であり、数字が大きいほど事業の規模が広いと理解できます。また、営業利益までの項目は本業における収益と費用を反映しており、本業でどれだけの利益を上げているかを把握できることがわかります。 経常利益はどう捉える？ 経常利益は、主に財務活動に起因する本業外の収益や費用を含み、継続的な利益獲得の見込みを判断するための重要な指標となります。それ以降の項目では、税金等調整前当期純利益、当期純利益、親会社株主に帰属する当期純利益といった形で、最終的な利益状況が表現されています。 P/Lの見方は？ P/Lを読み解く際には、まず売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字に注目し、事業全体の概況を把握することが基本です。さらに、各項目の推移や数値の比較・対比を行うことで、傾向の変化や大きな相違点を見出すことが重要です。 競合との違いは？ 現在のプロジェクトでは、競合他社と自社との比較・対比分析にP/Lを活用したいと考えています。特に、競合の過去数年にわたるPLの傾向を分析し、どの項目に費用をかけて利益を生み出しているかを抽出することで、自社との違いを明確にしたいと考えています。 効率はどう高める？ また、5月末に予定している社内プロジェクトの中間報告会に向け、Q2の情報を盛り込んだ報告内容を準備中です。このため、分析は自分一人で進めるのではなく、ChatGPTやCopilotといったツールを活用し、業務効率を高めながら取り組む方法を模索しています。

ドラッガー理論の妥当性は？ 「マーケティングの役割は販売の必要性をなくすこと」というドラッガーの理論を学んだことがあります。しかし、実際には企業に営業部門は依然として存在し、マーケティング部門のみの会社はあまり聞いたことがないため、この理論の妥当性に疑問を持っていました。今回の授業で、自社の商品の良さを顧客に伝えることがマーケティングの本質である、という気づきを得ることができました。これまで普通に考えていた会社や商品の良さを見直し、再評価する機会となったことを感じています。この6週間の学びを通じて、マーケティングの本質をより深く理解したいと思います。 マーケティングは社内外で？ 私は経営企画担当として全社業務を把握するポジションにいますが、マーケティングは社外・社内の両方で応用可能であると考えています。社外では既存顧客への対応や新規開拓営業、社内では人事業務、職場環境、福利厚生、情報システムなどのバックオフィス業務においても、社員を顧客と見立てることで、サービス向上の可能性があります。本講座での学びを社内にフィードバックし、実践に結びつけたいと思います。 営業戦略視点をどう活用？ 営業担当部門やバックオフィス部門には、マーケティングの必要性と重要性を伝えていきたいと考えています。また、経営企画担当として、マーケティングの視点を取り入れた事業戦略立案を目指したいです。「誰に、何を、どのように提供するのか」という問いを常に自分に問いかけ、営業戦略的な視点を持ち続けたいと思います。

売上と利益の意味は？ P/Lの構成を復習しながら、大きな数字で示される3つの利益について学びました。具体的には、本業がどれだけ儲かっているかを示す売上総利益、持続的に利益を生み出す可能性を示す経常利益、そして最終的な利益状況を示す当期純利益について、それぞれの意味と重要性を理解できました。特に経常利益の考え方は新鮮に感じ、会社全体の健全性を捉える上で非常に有用だと実感しました。 利益比較の意義は？ また、各利益を比較することで、会社内で何が起こっているのかを仮説として立て、その原因を探ることが可能になるとも学びました。こうすることで、将来的に「何をすればよいか」がより明確になり、行動に移しやすくなると感じました。 カフェ事例は何か？ 先週の事例に引き続き、今回アキコのカフェの事例を考察することで、経営においてコンセプトをずらさずに継続することの大切さに改めて気づかされました。今後は、さらに多様な商売の在り方についても理解を深めていきたいと思います。 P/L比較の実践は？ 具体的には、以下の3点に取り組んでみたいと考えています。 ① 数年間分のP/Lを比較し、会社の状態の経緯や変化を考察する。 ② 仕事に限らず、公開されているデータを利用してさらなる気づきを得る。 ③ 興味のある会社の公開情報を数年分印刷し、比較することで深く理解する。 意見交換の余地は？ それぞれが考えたカフェの事例についても、ぜひ意見を聞いてみたいです。

思考を鍛える書き方の秘訣 書くことを通じて思考を鍛えるためには、単に書く経験を積むだけではなく、より良い伝達を行うための配慮や意志の強さが重要だと感じました。伝えたいことを効果的に伝えるためには、多様な根拠を持ち、それを対の概念として列挙し、具体的な内容で文章を構築することの重要性を学びました。 自身のメッセージを振り返る これまで書いてきた自身のメッセージを振り返ると、主語と述語をしっかりさせて発信しているつもりでしたが、俯瞰して見ると、無意識に言語化できていない部分を省略してしまい、本当に相手のことを考えて作成した文章ではなかったかもしれない、と反省しました。 信頼関係の構築はどうする？ 社外においては、顧客の欲求に沿った情報と会社の熱意を伝え、信頼関係を築き続けるためのコンサルティングや定例メッセージ発信などの場面があります。 社内共有の場面でのコミュニケーション 一方、社内においては、タスクに対して何のために行うかを明確な打ち手で説明し、メンバー同士が共感しながら業務を遂行していくための共有の場面があります。 相手を意識したメッセージ発信 顧客や部署メンバーとのやり取りにおいては、相手の立場に立った考え方をもとに恒常的にメッセージを発信することや、視点を広げて発想する精神を大切にすることが重要です。そのための言語化の際には、根拠・理由づけの多様性や具体性の広がりと深まりを意識し、わかりやすさと丁寧さを備えた内容を心がけていきます。

B/Sの読解スキルをどう活かす？ B/Sから会社のビジネスが読み取れるとともに、それがどのように数値として現れるかを学べました。特に重要だと感じたのは、その会社のイメージを持ちながら読み取ることの大切さです。また、B/Sを「5つのブロックに分けてみる」という読み方をすることで、考え方が散らかることなく確認できることが分かりました。 どの視点でB/Sを読むべきか？ 会社ごとにB/Sの現れ方は異なりますが、「全体像を掴む」、「お金を有効に活用しているか」、「倒産のリスクは高いのか」という視点はどの会社にも当てはまるため、これからもその視点で確認していきたいと思います。 倒産リスクをどうキャッチする？ 自分の仕事での活用の前に、まだ正しく読めているか不安が残るため、まずはウェブから拾える情報を基にB/Sを読んでみようと思います。その理解が正しいことを確認したら、自社に関連する情報を入手し、自分の見解を加えてデータとして保管し、社内関係部門と共有したいと考えています。主な目的は取引先の倒産リスクを早期にキャッチすることです。 カネ研動画で理解を深める？ B/Sについてはまだ学びが必要だと感じているため、動画を再度確認して理解を深めるつもりです。特にカネ研の動画が分かりやすいので、これを主に利用して確認します。さらに、ウェブから得た情報を読み、自分なりの見解を持ち、その見解も含めて正しいかどうかを社内の専門部門に協力してもらいながら理解度をチェックします。

コスト削減の真意は？ 単純にコストを削減すればよいというわけではなく、各社においてどの項目を増やすべきか、削減すべきかという違いがあることが分かります。 指標の意味はどう？ 各種指標にはさまざまな観点があります。売上総利益については、単に売上高や原材料費が前年と比べて増減しているかに着目すればよいでしょう。一方、営業利益の場合は、販売費や一般管理費が売上総利益に対してどの程度の割合を占め、前年と比べて増加しているか減少しているかを確認する必要があります。さらに、経常利益の割合が高い会社は、本業での収益が薄い可能性があるという点も注目すべきです。 経営戦略はどう考える？ また、自社の経営の方向性について常に自分なりに答えられるようになることが重要です。今後どの活動に資金を投入すべきかを具体的に示すことで、社内外に経営戦略を説明し、実行へと繋げることができます。さらに、昨年との違いを踏まえ、今後どこに注力すべきかを明確に説明できるようになること、そして自社および競合他社の財務諸表をじっくりと比較検討することが求められます。 費用配分はどう検討？ 最後に、次のような疑問が浮かびます。研究開発費は一般管理費に含めるべきか、また、業種ごとに営業利益や経常利益の相場はどの程度異なるのか。当期純利益は株主にどの程度残るのが理想であり、その一部は従業員にどのように還元されるべきか。さらに、ROEやROIは損益計算書上のどの項目に対応するのか、といった点です。

AI利用への抵抗感とは？ 生成AIの利用に対して、いつかは使いこなせるようになると漠然と思っていたものの、気づけばAIを使わずにいる時間が長く続き、いつの間にか抵抗感を持つようになっていました。そこでまず、①AIを使って何を実現するのかを明確にし、②意識的に利用する場所やタイミングを設定することに決めました。具体的には、顧客からの対応依頼や社内資料作成の一次対応など、従来の業務の中で変化を実現するために、まず自分自身の中でこれらの取り組みを実行していこうと考えています。 どのAIに触れる？ また、様々な種類のAIが存在し、会社によっては使用可能なAIが決まっていることも分かりました。自分の所属する環境では、利用できるAIの種類が豊富であるため、時間に余裕があるときに各種AIに触れてみたいと思いました。業界の性質上、正確さが求められるため、まずは実際に操作して、各AIを比較することが有益だと感じています。 実際の活用方法は？ 顧客からの依頼や社内資料作成の場面では、実際にAIを活用してみる予定です。具体的には、ChatGPTとGeminiを用いて回答の方向性を定め、資料のたたき台を作成していこうとしています。 運用方法はどう？ 今後は、プロンプトの作成方法やその熟成、また保存方法といったプロセスに加え、どの種類のAIをどのような目的で使用しているのかといった具体的な運用方法についても、体系的に整理していきたいと考えています。

フレームワークをどう活用する？ what-where-why-howのフレームワークで考えることが非常に印象に残りました。これを会社でよく言われるPDCAサイクルに当てはめて考えてみました。P&Cの部分はwhat-where-why-howに、D&Aの部分は施策と解決策の実行に相当します。 仮説思考の真価は？ 特に仮説思考はwhere→why→howの部分に適用できると思います。仮説と結論をセットで考えることで、無秩序な分析を防ぎ、限られた時間と資源で施策を考える際に有効だと感じました。 更に、単なるデータ集計とデータ分析は異なるという点についても再認識しました。 データ分析をどう実践する？ 私は現在、メーカーの物流子会社で働いており、様々なシステムから日々多くのデータが蓄積されています。しかし、DXを推進すると言いつつも事なかれ主義が根強く、なかなか進展しないのが現状です。今回学んだwhat-where-why-howの流れでデータを分析し、グラフ化して社内で共有することで、的を絞った改善策の検討に役立てることができると思います。 目標達成に向けた分析とは？ 具体的には、何を達成したいのかを明確にし、日々蓄積されるデータから目的に合ったデータを選定して分析し、情報として活用します。その結果を「わかりやすく伝える」ことを念頭に置き、周囲に共有して活動に巻き込み、活動の方向性を決める役割を担いたいと考えています。

なぜ生成AIは限界？ 生成AIの仕組みや従来のAIとの違い、また生成AIがどのようにアウトプットを生み出しているのか、その利用方法や注意点について学びました。その中で、二つの大きな気づきがありました。まず、生成AIは確率の高い回答を提示するため、一見もっともらしい返答になる可能性は高いものの、非常に突飛なアイデアや独創的な発想は出にくい点です。つまり、斬新なアイデアを求める場合、人間の発想力が依然として重要な役割を果たすのではないかと感じました。 個人と企業の使い方は？ 次に、生成AIの活用は個人向けと企業向けでアプローチが異なるという点です。企業の場合、情報管理や予算面での制約がある中で、まずは個人利用を推奨し、徐々に社内での活用を進める方法も有効だと考えました。 どう管理を徹底する？ 当社では、情報管理の観点から生成AIの利用に制限があり、使用ツールも特定のものに限定されています。しかし、インターネット検索など他のツールと並行して、生成AIの活用を進める方針です。具体的には、生成AIに入力してよい情報と、入力してはいけない情報についてルールを設けることが重要です（例：社外秘資料、個別の氏名、会社名、具体的な数字は入力しない）。 実感できる効果は？ こうした取り組みにより、まずは社員一人ひとりが生成AIの有用性を実感し、アイデア出しや論点整理、文章作成などの業務改善に活用できるようになることを目指しています。