(72ページ目)

考える ✕ 活用

に関する学び

---

仮説は何のために？ 仮説を立てることで、問題意識が芽生え、物事に対する検証マインドが育まれます。時間軸によって仮説の内容は変化しますが、頻繁に検討することで説得力が増し、スピードや行動の精度が向上します。そのため、仮説を立てた上で実際に行動していくことが重要です。 なぜ結果に違いが？ 経理業務は過去のデータを整理する作業ですが、整理後の結果を見て、なぜこのような結果になったのかを考える際に仮説を活用できます。仮説を立てることで、結果が正しい理由があるのか、それとも処理に誤りがあったのかを、まずは検証することが可能です。 何が原因と判断？ 具体的には、予算との比較や前年度との比較を行うことで、突出した変化を確認します。もし大きな変化が見られない場合は問題がなかったと判断できますが、何かしらの極端な変動があった場合には、その原因を仮説に基づいて検証することで、より正確な分析が行えるようになります。

比較で見える本質は？ 「データ分析の本質とは何か」という視点から、『比較』の重要性に気付かされました。目的達成のために、どの要素を比較すべきかを考える際、目先のことにとらわれず、本質に目を向ける必要があると実感しました。特にクイズ形式の事例は、この点を分かりやすく示してくれました。 経営とデータ活用は？ また、経営においては経験や勘も重要ですが、成長とリスクテイクのバランスをとるためにはデータ分析が欠かせないと感じています。現状、社内に十分なデータ活用の文化が根付いていないため、まずは意思決定に役立つデータを整備し、データ活用への理解を深める啓発活動に注力したいと思います。 信頼をどう築く？ さらに、データ分析結果の有効性を社内で理解してもらうためには、まず信頼できるデータを整えることが重要です。必要なデータの所在すら不明な状態からのスタートとなるため、地道な取り組みを積み重ねていく覚悟です。

利益水準って何？ 営業利益が適正な水準とは何％程度であるのか、これまであまり考える機会がありませんでした。そのため、自社の過去の推移を参考にしながら、今後はきちんと把握しておきたいと感じました。 損益計算書の秘密は？ また、損益計算書が5つの利益で構成されていることや、経常利益の内訳に為替差益が含まれている点についても初めて知ることができました。これまでは為替の影響は原材料の売上原価に対する影響のみだと捉えていたため、非常に新鮮な発見でした。 学びはどう活かす？ さらに、今回の学びを以下のように活用していきたいと考えています。 ① 月次の自社業績報告を受ける際に、今回得た知識を活かして報告内容をより深く理解する。 ② 5つの利益の対売上高比率を見直し、自社の状況を数字から正確に読み取れるようにする。 ③ 過去の推移を事前に把握することで、業績についての理解をさらに深める。

正しい問いは何？ 「問い」を誤ると、その後の努力が無駄になる可能性があると感じました。そこで、常に「問い」から始め、本当に正しい問いであるかを考えることの重要性を学びました。また、そのプロセスを共有し、確認し続けることも大切だと認識しています。 会議で問いは必要？ IT業界においても、そもそもの「問い」が誤っていたり、思い込みにより不要な作業が生じている場合があります。したがって、会議や議論の場で「問い」を意識的に共有することで、無駄を省き生産性を向上させられるのではないかと考えています。 導く問いは何？ 今後も常に「問い」から出発し、その正しさを確認・共有する姿勢を業務に取り入れていきたいと思います。また、クリティカルシンキング研修で学んだ自分の思考の偏りに気づいた経験を踏まえ、学んだ手法や考え方を活用しながら論理的な分析やグラフ作成など、客観的な判断ができるよう努めたいと考えています。

目的は何のため？ データ分析を始める際は、まず「何のためにこのデータを分析するのか」という目的意識を常に持つことが大切です。あらかじめ、どのような答えが得られるかをイメージしながら、分析に取り掛かると良いでしょう。 仮説と可視化の意義は？ また、データ分析のステップとして、仮説思考に基づいたロードマップを設定することで、全体の目的や認識を共有し、より納得のいく結果が導けます。さらに、データを可視化すると、さまざまな視点や切り口、解釈の可能性が広がり、複数の判断軸を持つことができます。 実務の判断はどう？ 実務では、データを活用する「ここぞというタイミング」を見極めることも重要です。そのために、何を解決したいのか、どのようなデータが必要か、データの収集方法やその後の展開についても具体的に考える必要があります。まずは、手元にあるWeb解析のデータを確認し、整理を進めてみましょう。

視点を広げる理由は？ 人は思考に癖があり、そのため視点を拡げることの重要性を学びました。思考の癖があると、考えるべき論点や視点が抜け落ちてしまうことが大きなデメリットとなります。そこで、フレームワークや視点を拡げる方法を活用して、過不足なく思考を進めることが大切です。 業務にどう活かす？ 私はこの学びを自身の業務に活かせると考えています。特に、チームの現状把握や課題発見の際に役立てたいと思いました。現状を整理する際には、何をどこまで把握すべきかをクリティカルシンキングを用いて考えることで、思い込みや思考の癖を取り除き、正確に現状を把握できると考えます。 現状把握の方法は？ 今月中にチームの現状をフレームワークを活用して把握する予定です。そのために、まずは必要な情報の枠組みを考えるところから始めます。論点をロジックツリーに分解し、過不足なく考えられるように心掛けたいと思います。

プロセス整理の効果は？ これまでの学びを活かして課題に取り組む過程で、プロセスごとに整理して考えることで、闇雲に取り組むよりも効率的に時間を短縮できることを実感しました。今後は、What→Where→Why→Howの視点を意識しながら課題解決に臨んでいきたいと考えています。実務ではまだ訓練が必要だと感じるため、講義で学んだ自分の身近で取り組みやすい内容から実践していこうと思います。 データ活用の成果は？ ２ヶ月前に新たな環境やシステムが導入されたため、その効果を検証する目的でデータを活用してみたいと思います。もし改善が見られない場合には、改めてWhat→Where→Why→Howのアプローチを試してみるつもりです。 新手法の可能性は？ また、A/B分析の活用場面は現状の職場では明確な適用例は思い浮かびませんが、新たに検査項目を導入する際には有効な手法となる可能性があると考えています。

MECE活用の秘訣は？ 問題解決を行う際は、もれなくダブりなく切り分けた状態でMECEを意識し、ロジックツリーを活用してアイデアを出すことが大切です。分解方法としては、層別分解と変数分解があり、様々な切り口で意味ある分類を行うことが求められます。最終的に一つの案に絞る際は、ロジックツリーで複数の案を出した後、評価基準に基づいて選定する手法が有効だと感じました。今回、これまで慣れていた層別分解に加え、初めて変数分解での案出しを実践してみることにしました。 品質改善はどう考える？ 製造業での品質不良分析や、売上向上を目的とした修理データの分析にも、MECEやロジックツリーを用いた要因分析が役立ちます。たとえば、層別分解では製品別や地域別で分類し、変数分解では客単価×客数や数量×単価といった切り口を採用できます。これにより、不良の原因を網羅的に洗い出し、的確な対策を立案することが可能となります。

ライブ授業のまとめ 総まとめとしてのライブ授業は、初回の気持ちとは異なり、学んだことを仕事にどう生かすか、そして忘れないようにどう継続するかを意識するようになった。特に今週の事例は予想通りであったが、売上原価の高さが意外と明らかになり、財務資料を見る重要性を実感した。 部門のP/Lをどう見るか 初回から一貫しているのは、部門の財務状況、特にP/L（損益計算書）をどう理解して改善につなげるかというポイントだ。学習を始めてから、部門のP/Lを真剣に見るようになり、自分なりに問題点や改善点を考えるようになった。 知識をどう活用する？ この知識を実際に活用するには、まだ経験と慣れが必要だと感じている。他社や競合、他部門のP/Lを確認し、自部門のビジネス上の特長と欠点を明確にすることで、改善点を提言できるようになりたい。そして、自分がその立場になった時には、それを実践していくつもりだ。

ロジックツリーの効果は？ 自身や他者が持つ思考のクセや偏りを踏まえ、ロジックツリーを活用することで、偏りの影響を受けずに考える訓練ができるという点が印象に残りました。思考のトレーニングを継続することで、より客観的に考える力を養いたいと考えています。 取引先対応のポイントは？ また、取引先との取り組みを整理し、どこから手を付けるかを明確にするためにもロジックツリーの利用が役立つと感じています。情報を整理し全体を俯瞰することで、抜け漏れや偏りを防ぎながら業務を進めることができると考えています。 実行計画のコツは？ 具体的な進め方は、まず取り組み内容をリスト化して重要なポイントを確認し、ロジックツリーを作成してテーマごとに情報やその関係性を可視化します。その後、重要度や影響度に応じて優先順位を決め、計画を実行しながら進捗をチェックし、必要に応じて柔軟に調整していくという手順です。

定量化は本当に必要？ アカウンティングを、単に決算書を作成する作業ではなく、読み手の基礎知識として捉え、難しすぎない考え方で取り組む姿勢に共感しています。特に、「定量化しなければビジネスがうまくいっているかどうか判断できない」という点に強い印象を受けました。企業活動や行政サービスにおいても、利益やサービスの評価が必ずしも一致しない現実がある中で、数値に基づく評価の重要性を再認識させられました。 地域の変化、どう考える？ また、過疎地域での人口減少問題に対応する上で、サービスをどのように縮小・調整していくかを、住民や関係機関の方々と共に考えていくための共通言語として、アカウンティングの知識を活用したいと考えています。その具体的な行動として、現在実施している「移住・定住施策」に関する事業評価に、アカウンティングの考え方を取り入れ、協働している自治体の皆さんと情報や見解を共有していく意向です。

分解で何が見える？ 分解によって状況の解像度が上がることを学びました。データの加工や分け方の工夫、分解時の注意点を押さえることで、問題点の把握が可能になると思いました。特に、MECEを前提に「モレなく、ダブりなく」を意識しながら切り口を考えることで、問題をより具体化できると感じました。 業務でどう活かす？ 自分の業務では、プロジェクトの会議や提案資料の作成において、この分解の基礎を活用しています。MECEを意識し、「モレなく、ダブりなく」という観点を持ちながら、最も適切な切り口を考え、全体を定義することで、状況の解像度を向上させたいと思います。 実践はどこから始まる？ まずは実践として手を動かし、分解に挑戦したいです。MECEの「モレなく、ダブりなく」を意識し、層別、変数、プロセスのどれが最適かを考えることで、抽象化されていた問題点を具体化し、解像度を高めていきたいと思います。