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説明 ✕ 可能

に関する学び

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アカウンティングの基礎をどう活かす？ アカウンティングの基礎をしっかりと身につけたことで、自部門の数字に対する責任感が具体的に感じられるようになりました。これまで私は、P/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）に対して漠然とした理解しか持っていなかったことに気づかされました。今後は、これらの学習内容をすぐに実践に移せるようにしたいと思います。 計画と実績のズレをどう説明する？ 毎月の事業経過報告で、実績が計画からどのようにずれているのか、その原因を明確に説明できるようになりたいです。例えば、仕入れ金額が計画より増加した場合、それが単なる値上げなのか、それとも今後の増産に備えた仕入れの前倒しなのかなど、自分の言葉でしっかりと説明できる力を身につけたいです。 学んだ知識でどう問題を解決する？ 講義で学んだことを活かし、自社のP/LやB/Sを自部門に照らし合わせて、問題点を明確にできるようになりたいと考えています。また、設備投資や優先順位をつける際の判断材料として、この知識を活用することで、実践的な資源配分が可能になると考えています。

論点と根拠の関係は？ 論点から結論、そしてその根拠を整理して伝える方法について学びました。相手に「Yes」と言ってもらえるためには、まず悩みや不安といった切り口を提示し、それに対する解消策を根拠として示すことが重要だと感じます。 伝達のギャップはなぜ？ GAiLを利用する中で、会議や打合せで口頭で伝えたつもりの内容が、実際には伝わっていなかったことを再認識しました。そのため、日常的な実践が必要だと感じ、まずは文章でのトレーニングに取り組むべきだと思います。 簡潔文章の作成法は？ メールや報告書、説明資料など、短く分かりやすい文章を作成する際には、論点、結論、根拠という構成が非常に有効です。相手の立場に立った根拠を示すことで、説得力を持ったコミュニケーションが可能になると感じました。 会話にも活かすコツは？ 日常の会話やメールでも、何が論点で、どのような結論を導き、その根拠が何かを意識することが大切です。また、他者の文章や資料を読む際にも、同じ視点で内容を確認することで、自分自身の文章力も向上していくと実感しています。

視覚的資料の効果的な使い方とは？ 図や表などの視覚的資料を用いることで、内容の理解が促進されることを実感しました。データを分ける際には、最初に大きく分類し、後で細かく分けることで、必要に応じて簡単に異なる切り口に変えられることを学びました。切り口を考える際、自分なりの解釈を持たずに分けることが重要だと感じました。 正確な業務報告のために何を意識する？ 業務結果を報告する際、実際の数字やグラフを交えた説明は理解されやすいと感じました。一方で、結論を先に決めてからデータを用意する場合、違うデータが出たときに戸惑うことが多かったです。偏見なくデータを見ることで、新しい結論や発想に至る可能性が広がると感じました。 偏見を排除してデータを分析するには？ 偏見なくデータを収集し、そこから得た結論を説明する際、もれなくダブりなく分析することで、より詳細な結論や議論の種となる事項を挙げられるようにしたいです。また、自分や他者が提出したデータを見る際には、もれなくダブりなくなっているか、恣意的なデータになっていないかを意識したいと思います。

仮説検証で何が分かる？ ライブ授業では、WHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWの順番に沿って、適切な仮説を基にデータ検証を行う重要性を再認識しました。以前学んだクリティカルシンキングにおける問題解決のステップと共通点が多く、両者の関係性がよく理解できました。仮説検証のプロセスにデータ分析を組み合わせることで、より良い課題解決や提案が可能になると感じています。 内部監査にどう活かす？ この考え方を、私自身の内部監査業務にも取り入れ、問題の核心に迫る質の高い改善提案を実現したいと思います。特に、これまであまり重視してこなかったWHYの分析については、今後、的確に問題の真因を把握するために、重点的に実施していく予定です。 MECEで本質をつかむ？ また、課題に対して決めつけず、全体をMECEの視点で捉えながら不要な部分と深堀が必要な部分を明確に区別したいと考えています。深堀が必要な箇所については、改めてWHAT⇒WHERE⇒WHERE⇒HOWのステップを踏み、考えを可視化して説明できるよう努めることが大事だと実感しました。

データ分析の楽しさとは？ データの分析や加工を実際に自分で行えたことが非常に楽しかったです。Excelを使って学び直す経験も新鮮でした。データを複数の側面から切り分けることは久しぶりの学びでもありましたが、時間が限られているときにそれを実践するのは少し難しいと感じました。 数値を分解する面白さとは？ 数値を扱う重要性や面白さを日常業務で感じることは年に数回ありますが、数値を分解していくと、表面では見えてこなかった関連性や有意差が明らかになるため、とても興味深いです。さまざまな切り口で分析することもありますが、アイデアが浮かぶときと浮かばないときがあるように感じます。 グラフ活用の重要性は？ さらに、統計解析ソフトなどを利用すると、より面白い分析ができると思います。また、多様なグラフを作成することで、説得力のある説明が可能となると感じます。わかりやすく説明するためには、表よりもグラフの活用が重要だと思います。このような多様なグラフや可視化に関する技術も、データ分析とはまた異なる視点で学んでいくべきことだと思います。

財務諸表で何が見える？ 企業活動が定量化された財務諸表を活用することで、事業活動が順調に進んでいるか否かを把握することが可能となります。数字を使うことで説明がしやすくなる点も大きなメリットです。ただし、「読む」と「作る」を一緒に考えてはいけないという点も意識すべきです。なお、アカウントの語源は「説明する」にあるということですが、実際にはわかっているようでわかっていなかったと感じる部分もあります。 双方の財務、どう判断？ 自社の財務状況を正しく理解し、業績が良いのか悪いのかを把握したいと考えています。また、得意先や仕入先といった他社の財務状況にも目を向け、財務数値を確認することで、取引先として適しているかどうかを判断できるようになりたいと思っています。 決算書はどう読む？ 今後は、自社の決算書に目を通し、財務諸表の読み方や着眼点を学ぶとともに、他社の企業分析も確認する予定です。ビジネス雑誌などで掲載される企業分析にも触れる機会を増やし、考え方や見方を定着させるための訓練を積んでいきたいと考えています。

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。

思考の癖をどう活かす？ 議論を進める際には、各自の思考の癖を意識し、具体と抽象の両面からアプローチすることが重要です。例えば、共通項を見つけ出し、そこからアイデアを派生させることで、考えを広げる工夫ができます。また、視点、視座、視野を変えるために、どのような分類が可能かを常に考えると、議論が短絡的な結論に陥らないようにする効果があります。 戦略説明はどう進める？ プロジェクトの方針や戦略を検討する場面では、上位者への説明や提案の際に、このアプローチが役立ちます。一度思いついた案が本当に最適か、他により良い選択肢はないかを議論し深めることで、資料作成時には筋道の通った説明と納得感のある内容を提供できるようになります。 多角的視点は何？ また、議論する際は前提にとらわれず、異なる視点や切り口で考えてみることが大切です。議論した内容を他の人に確認してもらうことで、論理的に説明できるかどうかを確かめ、最終的な説明資料ではストーリー性や論理の整合性、何を伝えたいのかが分かりやすい構成を意識するようにしましょう。

分析の心得から具体例へ これまでは主に分析の心得に関するマインドセットを学んできましたが、今週からは具体的な分析手法についての講義が始まりました。平均値が極端な数字（はずれ値）によって大きくぶれる可能性を知っていたものの、中央値を具体的に説明できる計算式が非常に参考になりました。 データビジュアライゼーションの活用法 現在、データビジュアライゼーションに取り組んでいるため、代表値と分布をうまく使って視覚的に「伝わる」図を作りたいと思っています。そのため、標準偏差と分布の使い分けも重要です。どの要素の数値を組み合わせるかという「切り口」が非常に重要だと感じています。 定性的と定量的の融合をどう図る？ さらに、アウトプットの質と量が重要であるため、あらゆるデータに対して「分析できないか」という視点を常に意識しています。仕事上、定性的な感覚を重視していますが、そこにデータなどの定量的な裏付けを加えることが大切だと感じています。数値情報の取得が可能かどうかがネックになることが多いというのが、私の経験上の課題です。

スケールの本質って何？ 「スケールメリットを活かす」という言葉は、以前から漠然と「そうだよね」と感じていたものの、今回のGAiLを通じて、規模の経済性が成立する場合とそうでない場合があるという現実を初めて学びました。たとえば、総合演習での「大型ディスプレイに広告を載せたら集客できる」という短絡的なアイデアは、自身の業務の中でも無意識に行っている可能性があり、因果関係を正しく理解し説明することの重要性を改めて感じています。 生産体制、再考すべき？ また、規模の経済性については、自動車業界のあるメーカーの例から、生産能力に見合った生産が行われず、かえって規模の不経済性が発生している現状を知りました。現状に適した生産体制の整備が必要であると理解しました。一方、範囲の経済性は、資源を人財と捉えることで、チームメンバーの選出や役割分担にも応用できると感じました。ビジネスの定石の都合の良い側面だけでなく、実行した場合の逆効果にも十分配慮しながら、経済性といった視点でビジネス全体を俯瞰することを常に心掛けたいと思います。

データ分析の重要性とは？ データ分析について、これまで漠然と取り組んできましたが、「データ分析は比較である」という説明が非常に印象的でした。データを扱う際には、その内容をよく考えて、意味を成すものを選別して分析することが大切だと感じました。 営業とマーケティングへの活用 私の仕事は営業とエリアマーケティングを担当しており、売上の変動や要因分析にデータ分析が活用できると考えています。しかし、具体的な活用法についてはまだイメージが固まっていないのが現状です。今後の講義を通じて、どのように自分の仕事に役立てられるかを考えていきたいと思っています。 生産設備におけるデータ活用の可能性 また、私は工場で使用される生産設備の部品販売に携わっています。部品は用途によってさまざまな構成があり、データ分析を通じて顧客がどのようなスペックを求めているのかや、年間でどの程度の生産が可能なのかを理解できれば、マーケティングに大いに役立つでしょう。そのためにもデータ分析に関する書籍や統計学の知識を学ぶ必要があると考えています。

相手の考えはどう？ エンパワメントにおいては、相手の仕事の進め方に対する考えを質問を通じて理解することが必要だと感じました。目標設定においても、目標を実行する本人が納得感を持てるようにすることが重要であり、達成基準が明確になるよう具体性を持たせることが求められます。 認識合わせはどう？ これまでのエンパワメントでは、一方的に指示をしてしまい、後に相手との認識の違いを感じることがありました。今後は、普段から任せる仕事について、相手と認識をしっかりと揃えることを心掛けたいと思います。目標設定の際には、本人が参加できるよう問いかけを通じて促し、本人が実行可能な内容であるかを十分に考慮するようにしていきます。 やる気、どう引き出す？ 日常の仕事の場面では、問いかけを通じて相手がどのように仕事の進め方を考えているのかを理解し、適切な説明ができるように努めたいと思います。目標設定においても、本人が参加し納得感を持てるように働きかけ、その結果として本人のモチベーションを高められるようにしたいと考えています。