アカウンティング入門

カフェで学ぶ経営のヒミツ

カフェ実例は何を示す? カフェの実例を通じて、ビジネスモデル、すなわち顧客への価値提供の違いが損益計算書(P/L)にどのように現れるかを学びました。売上に占める売上原価の比率や販管費などを分析することで、それぞれのビジネスの利益構造が明らかになると感じています。 印象は何だった? 具体的には、以下の点が印象に残りました。 ① 来期の事業計画を策定する際に、本学びを活かせると考えています。 ② 売上原価の内訳や利益の構成比率を確認することで、自社の利益を生み出す仕組みや提供している価値を再認識し、改善すべきポイントを検討する材料になると思います。 ③ 自社だけでなく、同業他社の損益計算書を比較して各社の背景や戦略、ストーリーを考察することは、経営戦略を見直す上で非常に有益です。 今後の活かし方は? なお、今回もWEEK02と同様に、損益計算書を中心とした分析方法を業務にも応用できる内容となっており、具体的な行動計画策定の参考になると感じました。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで拓く課題解決

正常と理想は何が違う? 正常なあるべき姿とのギャップを解消するだけでなく、現在の正常な状態からありたい姿へのギャップを埋めること自体もひとつの問題解決だという考え方は非常に印象に残りました。 ロジックツリーはどう使う? また、ロジックツリーという手法について学び、その分解方法に層別分解と変数分解があることを理解できた点も大きな収穫でした。MECEの原則を意識することで、分析において情報の漏れや重複を防ぎ、ビジネスチャンスを逃さないための重要性を再認識しました。 受け手は誰に焦点か? さらに、臨床検査サービスの受け手は患者だけでなく、医師やその他の医療スタッフなど多岐にわたるため、どの受け手に焦点を当てるかを考慮する際にロジックツリーが有効に活用できると感じました。実際、臨床検査のプロセス改善においては、層別分解を用いて「人」に関する問題と「設備」に関する問題に分けて検討するという具体的なアプローチが示唆されており、実務の現場でも役立つと実感しました。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで切り拓く未来

データ分析で何を学ぶ? 今週は、データ分析による業務課題の可視化や、仮説構築から分解・深掘り、施策立案に至る一連の流れを体系的に学びました。全体平均だけでは見えないグループごとの傾向把握の重要性や、セグメント別分析を通じてボトルネックやインサイトを抽出するプロセスが特に印象に残りました。具体的なケーススタディを通して、満足度や成果指標を分解することで課題の本質に迫るアプローチを体験できたことは非常に有意義でした。 営業分析をどう活かす? また、今回学んだ分析プロセスや分解思考は、自身の業務、特に営業活動にも応用可能だと感じました。たとえば、営業メンバーの訪問件数や提案内容、業界別の成約率、失注理由などのデータを収集・分解し、チームや個人、顧客属性ごとに傾向を分析することで、属人的な営業から再現性の高いプロセス型営業への転換が期待できます。さらに、成績上位者の営業プロセスを可視化してナレッジを共有することで、組織全体のレベルアップに貢献できると考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

行動が紡ぐ真のリーダーシップ

リーダーシップをどう考える? リーダーシップは、どのような立場にあっても発揮できる能力であると感じます。行動こそが、能力と意識の掛け算の結果として現れるものであり、他者に伝わるのはその行動です。リーダーシップとマネジメントは異なる概念であり、組織を変革し導くためには、明確なビジョンを示し、メンバーに動機付けを行う能力が必要です。特に、当たり前のことを着実に実行していく姿勢が印象に残りました。 医療現場でもどう活かす? また、リーダーシップは医療現場のようにチームで業務を行う場面でも求められるため、日常業務のあらゆる状況で活用できると感じています。具体的には、現在取り組んでいる業務に対して「なぜこの業務を行うのか」というビジョンや、そのために必要な役割、さらには各人にお願いしている内容を細かく共有することが大切です。加えて、ともに働く仲間が安心して能力を発揮できるよう、相手のニーズや思いを確認し、柔らかい雰囲気で声をかけるよう心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

結果に響くMECE学びのヒント

結果を重視する理由は? 問題解決にあたっては、要因ではなく結果から考える姿勢が大切であると学びました。また、ロジックツリーを作成する際、MECE(漏れなく、ダブりなく)を意識することの重要性も実感しました。特に、厳密さ自体を目的とせず、第3階層程度で異なる要素を加えても構わないという点は、意外性があり印象に残りました。 メール分析のポイントは? 顧客向けキャンペーンメールの分析では、属性をMECEに分類することで、有意差のある項目を見つけ出すことが可能となります。これにより、意味のある仮説が立てられ、有意な差を検証できるA/Bテストの実施につながります。 属性戦略はどんな風に? 今後は、各属性がどのような方法で、どれほどの期間で入手可能かを確認した上で、MECEに分類し、ロジックツリーで整理することが必要だと考えています。このプロセスを通じ、特に注力すべき属性を明確にし、それぞれに応じたメール配信の戦略へと展開していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

グループで広がる学びの輪

グループワークの価値は? グループワークで、普段の仕事の進め方や新たな学びの方法について話し合う機会があり、その経験を講座終了後も活かすことができたのは大変良いと感じました。 振り返りの意義は? ライブ講座では、これまでの学びを振り返ることができましたが、再度復習したいという思いも残りました。 どんな分析が役立つ? また、自分が普段担当していない手法であるファネル分析やA/Bテストについて学ぶことができ、新たな発見となりました。グループワークでは、原因の仮説を立てる際に3C分析を活用し、課題解決のフレームワークをいくつか身につけておくことで、仮説を立てやすくなると実感しました。 フレーム習得は難しい? 今後は、代表的な課題解決のフレームワークを3つ程度覚え、常に思考の一部として活用できるように努めたいと考えています。最初は難しいかもしれませんが、思考の確認として、予めAIに質問・確認するステップを取り入れることにしています。

戦略思考入門

問いで磨く自分の未来

どう生きるか考える? 「行きつく問いは、どういう人になり、どういう人生を送りたいか」「我々は1つの仕事に常に十分な時間を割けるわけではない」という2つの問いが特に印象に残りました。人生は有限であるため、どのように社会に貢献し、どう楽しむかという軸を定期的に見直す必要性を強く感じました。そのため、目の前のタスクに追われるだけでなく、時折立ち止まって自分自身やチーム、組織、業界の現状に目を向ける時間を持つことを大切だと思います。また、限られた時間を有効に使うために、思考を整理するフレームワークの活用も意識していきたいです。 学びで変わるのは? 先日、仕事でモチベーションについて考える中、「リーダーシップ・キャリアビジョン入門」で学んだことを実践する機会があり、その成果を実感できました。講座受講前と受講後では自分自身に明確な変化があり、これからもこの講座で得た知識を日常に取り入れ、無意識のレベルまで高めていきたいと考えています。

戦略思考入門

視野が広がる!フレームワーク活用術

戦略策定の視点は? 目標を達成するための課題や対策を検討する際に、PESTや3Cといったフレームワークを活用し、様々な視点から物事を俯瞰することが重要であることを学びました。また、フレームワークを完成させること自体が目的にならないように、要点をしっかりと押さえることが大切だという点が強く印象に残りました。 広い視野はどうする? フレームワークを利用することが目標ではなく、その視点から物事を広く見る習慣や能力を育むことが大切だと感じました。今後、戦略を立てる際には(戦略というと大袈裟かもしれませんが、何かを判断する際に)、そのような視点で考えるように意識したいです。 習得の工夫は何? 理想的には、自然に身に付くまでにフレームワークを作成することから取り組みたいと考えています。そのために、しっかりと時間を確保し、フレームワークを完成させることを目的にしないように、動画で学んだ要点を見返しながら取り組んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

エクセル不要!説得力を鍛える会議術

なぜWHYが不可欠? 学びには大きく二つの要点があります。一つ目は「WHY」の重要性です。結論だけを伝えても相手が納得しづらく、主張が成り立たなくなってしまうからです。二つ目は、結論と根拠に一貫性を持たせることの重要性です。少しでも違和感があると、相手に疑問が残り、納得させることが難しくなります。 なぜ根拠を使い分ける? 上司と部下の間では、結論を支える根拠を使い分けることが必要であると感じました。特に上層部との会議では、意見を主張する際に実現可能性の高い根拠を説得材料として使っていきたいと考えています。特に数字やデータ、実績を用いた説得方法に注意を払いたいです。 どう主張を組み立てる? 最初はピラミッドストラクチャーをエクセルで作り、会議の際にはそれを使って自分の主張を考える方法を反復して行い、習慣化します。その後、エクセルを使わずに頭の中で主張を構築する練習を行い、スムーズにアウトプットできるようにしていきます。

戦略思考入門

学びで磨く!目的と選択の力

戦略をどう考える? 今回の学びを通して、「戦略とは何か」という問いに対して自分の解釈以外にも多様な視点があることを実感しました。まずは、何よりも「目的」を正しく定義することの重要性を再認識しました。 選択はどう判断する? また、「目的に向けて迅速に最適な選択を行う」という考えに加え、そのプロセスの中で「取捨選択」、すなわち選ばないという決断も大切であるという点が印象に残りました。普段からできることに手を出してしまいがちな自分の傾向を踏まえ、今後は何を取らないかについても意識して行動していきたいと感じています。 顧客提案はどうする? 私は受託のクライアントワークに取り組む中で、顧客の目的達成をミッションとしており、最適なアプローチやアウトプットの提案に努めています。今後は、クライアントがより迅速に判断できるよう、まずは目的を正確に整理し、提案内容が効果的かつ迅速に目的に達するためのサポートに注力していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

原因追究で見えた解決策への道

新たな仮説は何? データをもとに原因(why)をじっくり検討する中で、新たな仮説が浮かび上がったり、これまで見えていなかった点が明確になったりしたことが印象に残りました。 急ぎ過ぎの原因は? しかし、実務では、問題箇所(where)が特定されるとすぐに解決策(how)の検討に移され、根本的な原因究明に十分な時間を割くことができていないと感じます。今回の演習を通じて、原因を十分に特定することが、より効果的な解決策の選択につながることを実感しました。 対処療法の罠は? また、業務上の問題に対しては、個々の対処療法的な措置ばかりに頼るのではなく、同様の問題が再発しないよう、根本的な解決策を検討するためのプロセスをしっかり踏むことが重要だと感じました。 論理展開は順調? 今後は、まず問題原因の深堀(where)を丁寧に行い、whyからhowへと論理的にプロセスを進めることを意識していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

学生退学率を下げるための分析法を学ぶ

比較で分析を深めるには? 「分析は比較」という考え方が非常に印象に残りました。単に分析対象を見るだけでなく、他と比較することでその状態を分かりやすく確認できます。また、比較の際に「目的」や「分析に必要な要素」を考慮することで、ぶれない分析が可能になると学びました。 学生の退学率にどう対策する? 私は大学で勤務しており、学生データの分析を頻繁に行っています。特に「入学した学生の退学率をどのように防ぐか」という大きな課題が常にあります。この問題を解決するためには、問題を適切に切り分けて、それに対する適切な施策や提案を行う必要があると感じました。 退学率低下の具体策は? 具体的には、「学生の退学率を低下させる」といった目標が定まっているので、まずはその問題を要素ごとに分けて考えます。例えば、退学率の過去の推移を確認し、変動が大学内部の問題によるものなのか、それとも外部要因によるものなのかを区別することから始めます。
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