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学び

に関する学び

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別の切り口で何が分かる？ 別の切り口からデータを分析することの大切さを実感しました。感覚だけに頼らず、複数の視点からデータを分解することで、新たな糸口が見えてくる点がとても面白かったです。 なぜ問い続けるの？ また、問題解決においては、遠回りを防ぐために常に「なぜ？」と問い続ける姿勢が必要だと感じました。今後は、どのような状況でも問題の本質に早くたどり着くために、日々「なぜ？」を意識する習慣を実践していきたいと思います。 視点変更はどう？ 今週の学びの中で特に印象に残ったのは、「視点を変える」ことの重要性です。仕事で行き詰まりを感じた時も、グループワークや仲間との対話の中で気づきを得ることで、感覚だけの判断に陥らず、複数の切り口から状況を見直す意識が持てるようになりました。 なぜ五回問うの？ その一環として、今後は「なぜ？」を5回繰り返す習慣を取り入れ、問題の本質に迅速に迫る努力を続けたいと思います。データを見る際には数値だけでなく、現場の声や人の感情にも十分に目を向けることが重要だと再認識しました。

アカウンティングはどう説明する？ Live授業と振り返り動画を通して、アカウンティングが「説明する」行為であることを学びました。また、事業活動とアカウンティングについて、顧客に対する事業の①価値提供、②そのための活動、③活動を支える経営資源、そして④資金調達の背景という流れを把握できました。さらに、①価値提供から得られる売上と、②その活動をＰ／Ｌで可視化する点、加えて活動を支える③資産と、その背景にある④資金調達をＢ／Ｓで理解する手法にも触れました。 顧客理解は十分ですか？ また、自分の対象顧客は特殊な法人体系が多いものの、押さえるべき基本的なポイントは一定であると感じています。一般論を踏まえることで、顧客の課題の大前提を把握し、一般企業との違いを理解することで新たな知見やアイデアが得られると考えています。そのため、日々の購買担当者との面談の中で、一般的な経営状況の理解を深めるために代表的な企業の業績などの例を挙げたり、面談している法人がどのように価値提供やその活動を可視化しているかについて質問するよう努めています。

なぜ分析は必要？ 今週は、分析とは何かについて改めて動画で学び、理解を深めました。同時に、仮説思考の基本となる「目的の把握、問いに対する仮説の立案、データの収集、そして分析による検証」という四つのステップについて学習しました。 e-Statって何が魅力？ また、世の中のデータ収集の方法として、今まで知らなかったe-Statという仕組みを知り、活用する意欲が湧きました。見る・聞く・行うという実践的なアプローチを通じて、これらの知識を業務に生かしたいと考えています。 なぜ五視点が大切？ さらに、データをただ眺めるのではなく、インパクト、トレンド、ギャップ、ばらつき、パターンといった五つの視点を意識することで、全く異なる結果や洞察が得られることを再認識しました。 どう業務に活かす？ これらの学びを業務に生かすためには、四つのステップをはじめ、どこからデータを集めるかという点や適切なグラフの使い分け（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図など）を確実に実践しながら、確実に力をつけていくしかないと感じました。

なぜ原因を掘り下げる？ 問題解決にあたっては、プロセス全体を見直し、原因を徹底的に掘り下げる必要があると再認識しました。また、どうしても経験に頼りがちになり、具体的な手法（how）に偏ってしまうことを反省し、状況を柔軟に考えるためには「what」と「why」を明確にすることが肝要であると学びました。 ABテストの課題は？ 具体例として、業務でのテスト手法としてのABテストに関しては、実際の利用シーンはまだ十分にイメージが湧かないものの、テスト条件を比較しやすくするためには変数をできるだけ少なく設定することが重要だと考えています。 採用活動は変わる？ また、これまでの採用活動では、学校訪問や先輩社員との繋がりを通じて熱意を示す方法が主流でした。しかし、少子化や応募者のニーズの変化に伴い、どのような情報発信が応募者の関心を引くのか、今まで以上に柔軟な視点で検討する必要があると感じました。担当者の成功体験を重ねることも大切ですが、マネージャーは常に別の視点からも物事を捉えることが求められると改めて学びました。

どう学びが広がる？ VUCAとAIが交錯する時代の中で、あり方や思考の重要性を改めて実感しました。実際にゆるキャラを作成する活動を通じ、知識を学ぶだけでなく実践し、その成果をグループワークで共有する機会を得ました。各自の着眼点やフィードバックを聞くことで、別の視点からの気づきと学びがあり、AIの視点に偏らず思考の基本に立ち返る大切さを実感しました。 AIはどう活かす？ 経営コンサルタントとしての業務において、生成AIとの相性の良さを強く感じています。私はコンサルティング業務の大部分をAIに移行しており、その結果、業務のクオリティを保ちながら、短縮された時間をより良いサービスの提供へと活かしています。さらに、コンテンツの活用によってクライアントへのフォローアップも充実しています。 どんな体験だった？ 今回のグループワークは初めての経験でしたが、実務経験豊富な仲間との意見交換や質問、フィードバックを通して、AI発展時代における新たな着眼点を得る貴重な時間となりました。今後のグループワークにも大いに期待しています。

講座と出来事は何を示す？ この6週間を振り返ると、講座そのものだけでなく、周辺で起きたさまざまな出来事が大きな示唆を与えてくれたことが印象的です。人事制度の案件ではOODAループを実践する機会があり、『デス・ストランディング2』では戦略的思考を疑似体験しました。同時期に学んだ社会学は、自分の思考体系を整理するきっかけとなり、これらの事象が講座と呼応し合うかのように、自己変容を促進してくれたと感じています。 学びの相乗効果は何？ また、一定期間テーマを決めて取り組むことで、他の事象の見方も変わり、学びが相乗効果的に深まることを実感しました。短期間に集中して学ぶnano講座は、知的刺激の触媒として非常に魅力的な形式であると感じています。 次はどの分野に挑む？ 講座で鍛えた戦略的な思考は、次に取り組むテーマ選びにも活かされると考えています。講座が一区切りした今、自分の業務状況やキャリアの方向性を踏まえながら、次の学習対象として「アカウンティング」と「交渉術」のどちらに取り組むか、戦略的に検討していきたいと思います。

分析の目的は何？ データ分析では、まず目的を明確にし、その目的に沿った意味のあるデータを比較することが重要です。分析結果からどのような結論が導かれ、どんな提案が可能かを考えることが、真の意味でのデータ分析だと感じました。過去の例を参考にしながらも、今回の学びで分析の意味付けがはっきりし、今後の学習に自信を持って取り組めるようになりました。 予算と現状はどう？ また、次年度の予算獲得に向けて、現在の業務状況を客観的に伝える手段として、このデータ分析のスキルを活かしていきたいと考えています。各業務には固有の課題が存在するため、業務ごとに目的を明確にし、その目的に必要なデータ項目を検討することで、具体的な分析が可能になると実感しています。 指摘課題をどう見直す？ さらに、すでに上司から指摘されている課題にも取り組むため、まずはメンバーと課題を共有し、目的に沿ったデータ項目の検討を進める予定です。その際には、上司とも現状や仮説について事前に共有できる場を設け、目的を明確に提示できるよう努めたいと思います。

社長はなぜ経理も担う？ 零細企業の経営者は、社内に専門の経理担当者がいないため、社長自らが経理業務を担うことが多いと実感しました。税理士に頼っているとはいえ、任せきりになってはならないと痛感しています。 会計知識は効くの？ 今週の学びの中で、会計の知識が経営判断に自信をもたらすという点が特に印象に残りました。 自己資本比率の戦略は？ これからの目標は、自己資本比率を高めることです。売り上げを伸ばし、必要な経費を見極めながら、3年以内に自己資本比率を100%にすることを目指しています。その後、事業拡大のために追加の資金投入が必要かどうかは検討しますが、当面はこれまでの負債を解消することに注力したいと考えています。 予算計画の活用は？ これまでは、次年度の予算策定の余裕もなく、漠然と経営にあたっていた面がありました。今後は、人件費や広告宣伝費など各項目の予算をしっかりと決め、計画的な経営を実践していきたいです。また、将来的には経営を共に担える人材を育成し、共にアカウンティングについて学んでいくつもりです。

思考力はどう鍛える？ インプットとアウトプット、フィードバック、そして振り返りを行うことで、思考を鍛える効果があることがわかりました。これらを実践することで、自分の考えを深められると実感しました。また、イシューを常に意識し、会議や上司、部下との会話に取り入れていくことの重要性を認識しました。クリティカルシンキングとは問いと答えを考えることですが、このスキルを活用することで思考をさらに深化させたいと思います。 会議はどう進むか？ 会議中に意見が割れた場合は、まず今回の会議のイシューが何かを確認し、それをメンバーにも共有することが大切です。これにより、問題が解決され、メンバーにも納得を得られるはずです。これを継続的に行うことで、スムーズに進行できると考えています。 学びはどう活かす？ 今回学んだことを何度もおさらいして、会社のノートに書き留めることにしました。その上で、上司や部下、会議で活用できるように努めます。何度も試行することが一番重要ですので、たとえ失敗しても諦めずに繰り返し取り組んでいこうと考えています。

比較モデルの新たな発見とは？ 実在の企業をモデルにした比較は、これまでのカフェ比較に比べて非常にリアリティがあり、面白く取り組むことができました。ただ、P/L（損益計算書）とB/S（貸借対照表）を別々の企業で行うのではなく、同じ企業のP/LとB/Sを同時に見ることで何か傾向を学べれば、より良かったと思います。 P/L活用の具体的方法は？ 直近では、自社全体での活用は大きすぎるため、まずは自部門のP/Lを閲覧する際に今回の学びを活かしていきたいです。自部門のP/Lは管理会計であり、財務会計ではないので、今回学習したP/Lと構造が異なります。そこで、一度学習したP/Lに合うように成型し、数字の管理に慣れていきたいと考えています。 数字管理の重要性とは？ 現在、私はまだP/Lを直接管理したり、それを基に分析を行ったり、分析を立案する立場にはいませんが、いつでもその業務に携われるように数字の管理に慣れておくことが大切です。他部門と比較して何が違うのかを分析し、必要な改善箇所と具体的な対策を立案していきたいと思います。

考え方の癖はどう影響する？ 人の考え方にはそれぞれ癖があり、その癖は知識や経験によって偏りが生じやすいことを学びました。また、言語化することの大切さにも気づきました。ディスカッションを通じて、自分の考えの偏りに気づくことができ、他者の考えを知ることでより深掘りが可能になるということです。 報告や相談にどう活かす？ これらの学びは報告や相談、問題解決に役立つと感じました。例えば、報告においては要件を押さえた短い言葉での報告ができるようになります。相談では、要点を押さえた説明ができ、問題点を明確にし、さまざまな角度から解決に導く力がつくと思います。問題解決に関しては、現状や経緯を理解し、今後起こり得る問題も想定しながら解決に向けて考えることができるようになります。 視点を増やすには？ 一方で、自分の思考の癖や偏りを意識し、さまざまな視点から問題を考えることが重要です。思いつきだけでなく、状況を多角的に洗い出し、他者とのディスカッションを通じて、気づかなかった点にも気づけるようになることが大事だと感じました。

AIはどう活かす？ AIを活用する方法について、答えを待つのではなく、日常的に使いながら自分なりの活用モデルを作ることが重要だと感じました。ほかの方々の使い方や、ある先生の実例を拝見することで、多くのヒントを得ることができました。講座を受講する前は、AIを用いて学習を進めようと考えていましたが、実際に使いながら学ぶ大切さを改めて実感しました。 効率化はどう図る？ 私は異なる業界で活動しており、どちらもルールの確認や定型業務が多く存在します。特に、月に一度以上繰り返される業務に対しては、チェック作業や文書作成でAIを活用して効率化を図ろうと考えています。具体的には、建設工事の種類に応じた届け出のチェックのためのプロンプトを作成し、活用する予定です。 ルールはどう整備？ また、組織内でAIを利用する際には、利用ルールや情報管理の整備が一層重要になると感じました。AIリテラシーのレベルが異なるメンバーに対して、どのようにルールを策定・浸透させ、学びの機会を提供するかについても、今後検討していきたいと考えています。