アカウンティング入門

B/Sで読み解く企業ストーリー

B/Sの全体像は? B/Sは企業のお金の流れや注力しているポイント、さらにはビジネスの特徴を把握するための重要なツールです。まずは、資産・負債・資金という3つのパーツの規模やバランスに注目し、全体像を把握することが基本です。 資金活用状況は? 資金の有効活用状況を判断するためには、資産がどの程度増加しているかや、事業拡大のために重点的に投資している部分を確認します。また、流動資産が流動負債を上回っている場合や、固定資産全体を純資産で賄えている場合は、企業の安全性が高いと判断できます。一方、固定資産が純資産でまかなえていなくても、事業拡大を狙い負債を活用している場合もあるため、各項目の内容を注意深く見る必要があります。 減価償却の意味は? また、減価償却の考え方については、耐用年数に応じてB/S上の固定資産が減少し、その分がP/L上で費用として計上される関係が理解できました。 業界特徴の違いは? 事業内容によってB/Sの特徴は異なります。成熟したインフラ産業では固定資産の割合が高く、安定した業界であるがために負債を利用して資金調達を行うことが多いです。一方、比較的新しいクラウド産業では固定資産が少なく、負債を持たない傾向があります。 事業拡大の鍵は? さらに、食品・飲料業界においては、B/Sのどのポイントが事業拡大の鍵となるのかを検討することが求められます。自社で具体的な数値分析を行い、事業の状況を改めて理解することや、工場設備などへの投資に関連する減価償却や耐用年数の違いがB/Sにどのように反映されているかを確認することが重要です。

戦略思考入門

取捨選択で築く戦略の未来

差別化の意義は? 講座全体を振り返ると、特に印象に残ったのは、組織能力やバリューチェーンを活用して模倣困難性を構築する考え方と、その差別化が持続可能かどうかを問う点です。また、他社の力を借りた差別化の可能性や、時には顧客便益を重視して「捨てる」判断が求められるという点も印象的でした。 最速と長期の折合いは? 戦略思考を実践する上では、「最短・最速」でゴールに到達することと、中長期的にプラスに働くはずの多様な人材の活用との間に、しばしば対立が生じる点に留意する必要があると感じます。特に「捨てる」という選択をする際には、近視眼的にならず常に中長期の視点を持つことが大切だと思います。 顧客ニーズはどう見る? また、中期的な事業のあり方や重点領域の検討については、顧客の高度化・多様化するニーズに対応するため、総花的な対応ではなく、自社の商材だけでなく組織能力も踏まえた優位性の分析が必要であると再認識しました。何を取り入れ、何を捨てるべきかといった戦略的な判断が、今後の事業展開において重要なポイントになります。 実践計画はどうする? 今回学んだ内容を実践するため、まずはフレームワーク(3C、SWOT、VRIO、シナリオプランニングなど)を活用して自社、他社、そして市場の分析を進め、6月末までに成果をまとめます。その分析結果を基に、差別化や「捨てる」判断を含めた中期事業戦略案を7月末までにアウトプットし、関係者との議論を経て8月末までに中期事業戦略を確定させます。さらに、その戦略を次期のアクションプランに落とし込み、9月末までに実施に向けた具体策を整える予定です。

データ・アナリティクス入門

小さな仮説、大きな成長

なぜ仮説が必要? 仮説は非常に重要です。急いだり怠ったりして、仮説を立てずにいきなり方法論に入ると、結果として時間が余計にかかるか、誤った方向へ進んでしまう可能性があります。 どう検証すべき? また、仮説はあくまで仮の答えであり、その検証が必要です。検証のためには目的意識を持ったデータ分析が不可欠です。そのため、たとえ「答え」となりうるものであっても、複数の仮説を立てることが求められます。さらに、3Cや4Pなど異なる切り口を用いることで、問題全体を網羅的に捉えることが可能となります。 疑いは成長の鍵? 加えて、仮説の立証を目的としたデータ収集や分析においては、自身の仮説が誤っているのではないかという視点を忘れずに実践することが重要です。こうすることで、自分に都合の良いデータだけを集めてしまうことを避けられます。 原因はどう見極め? 実店舗の売上やPLに関する業務では、好調な店舗と不調な店舗が存在します。いずれの場合も、その原因を正確に特定し、好調なら通例に従い、不調なら改善策を講じることが必要です。これまで、まず膨大な時間をかけてデータを収集していたところを、仮説思考を取り入れることで、何が問題なのかを先に明確にし、仮説を立てることから対応するようになりました。 何を意識すべき? また、目につきやすい場所に仮説思考に関するポイントやステップを掲示し、常に意識できる環境を整えることも有効です。正解や不正解を問わず、失敗を恐れずに実践していくこと、日常的に課題意識や疑問を持つこと、そして先輩たちの実践事例や経験から学ぶことが、さらなる成長につながります。

データ・アナリティクス入門

データの先にある学びの秘密

講義内容はどう感じた? ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題? 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要? サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

戦略思考入門

目的を再定義する学び

講座で得た大切なことは? この講座を通じて、自分が大切にすべきポイントを改めて認識することができました。まず、目的を定めることの重要性を痛感しました。ゴール設定や論点を正確にするために、必ずシンプルなフレームワーク(例えば、3C、バリューチェーン、コスト削減やバリュー拡張、5F視点)をセットで活用し、全体像を一旦俯瞰することの効果を実感しています。また、ターゲットを誰にするのかを明確にし、その理解を自社だけでなく取引先にも広げる必要があると学びました。そして、限られた資源の中で本当に重要なことにフォーカスするために、不要な部分を捨てるという考えが、最終的には顧客満足につながると感じました。 日常で学びはどう変わる? これらの学びは、日常生活のさまざまな場面で応用できると感じています。ビジネスシーンにおいては、3Year planやNegotiation、サービス開発などで、目的や資源、ストーリーテリングの視点を持つことで、規模が大きいプロジェクトでも立ち返りながらクイックに分析ができるようになりました。また、自身のキャリアを検討する際には、自分のユニークな強みや差別化戦略を振り返ることが、経済価値や希少性、模倣困難性、組織への影響などの観点から自分自身を理解するための手助けとなっています。さらに、家族や同僚、友人と接する場合にも、短期から長期までの目的や現状とのギャップを確認し、優先順位を整えることの大切さを実感しました。プライベートな時間の使い方についても、あるべき姿を思い出しながら自分なりの仕組み作りを進めることができ、受講中の学びが多方面で活かされると感じています。

クリティカルシンキング入門

問いに挑む毎日の成長

今の問いは何だろう? イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことです。イシュー設定の際には、「問いの形にする」「具体的に考える」「一貫して抑え続ける」という3つのポイントを意識する必要があります。まずは、問いが何であるかをはっきりさせることが大切です。 全体で課題を共有する? 次に、その問いを常に意識し続けることで、解決すべき課題が見失われないようにします。そして、組織全体でこの問いを共有することで、皆が同じ方向性に向かって課題解決に取り組むことが可能となります。適切なイシュー設定は課題解決の成功に直結するといえるでしょう。 手法で問題を割り出す? また、これまで学んできたロジックツリーやプロセス分解の手法を活用することで、イシューを導き出す方法もあります。例えば、売上構成をロジックツリーで細かく分析し、問題を特定の要素(例えば、客数の少なさ)に収束させるといったやり方が考えられます。 ユーザー心理は理解済? さらに、自社サービスのウェブサイトに訪れたユーザーがどのような課題を感じ、最終的にどのような体験をしているのかについて、ユーザビリティテストを行わずとも自らイシューを見極めることが可能です。ユーザー行動に注目し、どの画面で何がわかりにくいのか、どのような心理を引き起こしているのかを把握することが重要です。 仮説検証の流れは? 具体的な取り組みの手順としては、まずチームで最も解決すべき問題(イシュー)を特定し、そのイシューに基づいてデータを精査します。その後、仮説検証を繰り返すことで、実際の課題や障壁を明確にしていく流れが効果的です。

戦略思考入門

実践から生まれる成長の物語

競合整理はどう進む? 競合の特徴を細かく整理することは、自社の立ち位置を正確に把握するための基本です。単なる業種の違いだけでなく、顧客のニーズも含めて幅広く捉えることで、より実情に即した分析が可能となります。 施策選びはどこに? 施策を選定する際は、コストと利益のバランス、持続可能性、顧客への訴求力、そして自社の強みとの整合性を評価軸として意識することが重要です。このような基準をもとに判断することで、単なる思いつきに流されずに、意味のある選択を行う姿勢が育まれます。 差別化の鍵はどこ? また、差別化戦略を考えるときは、ありふれたアイデアに走るのではなく、他業界の事例などを参考にしながら、あえて新しいポジションを追求することが求められます。ライバルにとらわれすぎず、自社ならではの魅力を創出する視点が大切です。 改善案の優先は? さらに、インフラ改善案や運用改修案が複数ある場合、コストに見合うか、持続的な効果が期待できるか、一時的な施策にならないか、そしてチームや組織文化との整合性を考慮して優先順位を付けることが実践的だと感じました。こうした評価軸があれば、迅速かつ効果的な施策の実行が可能です。 提案のポイントは? 具体的には、課題や改善の話が出た際に、即座に複数の案を検討する習慣を身につけ、上司やチームへ提案する際にはコスト、効果、整合性について一言添えるような姿勢が重要です。自分で出したアイデアや改善施策に対して後から振り返りを行い、他の提案も「コスト、持続性、整合性」の観点で評価することで、日々の業務改善に繋げていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

グラフで見る!データ視覚化の極意

グラフ化で情報処理を速くするには? 視覚化することの重要性を学びました。特に、グラフ化により情報の処理が速くなる点が印象的です。グラフを作成する際には以下のポイントを忘れないようにします。 まず、タイトルを工夫して、事実の実況中継にならないように一言加えることが大切です。また、単位や軸の原点を示し、フォントや色、矢印などで強調部分を表現します。ただし、アイコンを使用する際には視覚化の理解を促すものを選び、ノイズにならないよう注意します。 どんなグラフを選ぶべき? 自分が伝えたいこととグラフが合っているか、一目で理解してもらえるグラフの種類を選択することが重要です。また、メッセージに沿った情報配置にすることも大切です。そのため、「何となく」で資料を作成せず、データを丁寧に収集して、読んでもらえる、興味を持ってもらえるスライド作りを心がけます。 例えば、役員のスケジュールを分析する際、文章だけで結果を伝えるのではなく、グラフ化したスライドを挿入してみます。 良い文章の定義とは? 良い文章の定義としては、 - 目的が書かれている - 内容がしっかりしている - 読んでもらえる ことを意識し、文章作成の際のタイトルも事実の中継ではなく、アイキャッチを引くものを考えて、丁寧に書いてみます。 また、色々なスライドやグラフに触れてみて、データをグラフ化する際に棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフそれぞれが得意とするデータを理解します。 視覚化の習慣をどうつける? 最後に、とにかくグラフを作ってみて、文字化で止めないで視覚化する習慣をつけることが大切です。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つけた新たな視点と仮説の立て方

データ分析の進歩を実感 これまでの実践演習のおかげか、ライブ授業の例題の際、自分が受講以前よりデータの着目ポイントがわかるようになったこと、仮説を複数出すことが怖くなくなっていたことに気付きました。また、ライブ授業の中で出てきた「やみくもに分析しない」という点も、性格上ハマりやすい沼だと思うので、優先順位を考えつつリソース配分を意識しながら分析したいと思います。 ディスカッションでの学び方とは? ディスカッション形式で例題を解くことで、人によってデータの見方や感じ方が違って面白かったです。一人でこっそり分析するよりも、複数人で話し合いながら進める重要性を感じ、実務でも活かそうと思いました。 新規事業におけるフレームワーク活用 新規事業を担当しており、これから多くの施策や企画を立ち上げる機会が増えると思うので、その際には効果的な施策を打ち出すために、問題解決のフレームワークを使って体系的に進めていきたいです。今回の講座で学んだ大きな収穫の一つは「振り返ることの重要性」です。グループワークを通して意見を交換し、その際に振り返りとして自分の考えをまとめる時間があったことが学びに繋がりました。施策を打った後も、その振り返りを必ず行い、次に活かせるようにしたいと考えています。 データをどのように活用すべき? 今後も引き続きデータ分析の講座や研修を積極的に受けたいです。実務レベルでは、常に仮説を持ち、複数の切り口からデータを分析・比較し、結果の検証を行うという順番を意識しています。一部のデータだけを見てすぐに判断しないように気を付けたいと思います。

マーケティング入門

顧客の心に響く伝え方の勉強中

セグメンテーションとターゲティングをどう活用する? セグメンテーションとターゲティングの重要性について深く理解しました。当初の設定とは異なる層にアプローチが成功する場合もあり、状況の変化に応じて他の層へのプロモーションや再評価が必要です。このように、広い視野と柔軟な発想が常に求められると実感しました。 訴求ポイントをどう絞る? 「誰に売るか」だけでなく、「どのように伝えるか」についても、適切な切り口や方法を確認することが重要です。また、以下の要点を学びました: 1. 訴求ポイントは2つまでに絞る(欲張りすぎると伝わりにくくなる)。 2. 顧客の共感を得て、伝わりやすい表現を選ぶ。 3. 競合との差を明確にし、差別化の軸を考える。 自部署の強みをどう再評価する? 私の部署はバックオフィス業務の集約化が主な役割ですが、業務の移管元である営業店や間接部署も顧客として重要です。顧客の認識を深めることで、部署の価値や重要性をさらに高めることが必要です。そのために、自部署の強みや特徴を再評価し、セグメンテーションとターゲティングを見直すことで、費用対効果の高い移管領域を特定できると考えています。 STP分析スキルをどう活かす? 現時点で私が担当する業務は、サービスを社外に提供している旅館施設に関連しています。ここで施設周りの分析や戦略策定を行う際に、学んだSTP分析のスキルを活用してさらに理解を深めていきます。また、部署の強みを再確認し、適切な切り口や選び方を考え続けることが、資料作成や新しい提案に役立つと感じています。

アカウンティング入門

利益の真実に迫るP/L分析の魅力

利益はどう見える? 儲かっているかどうかを判断する際、P/Lのどこを見ればいいのかが理解できました。特に、事業のコンセプト通りに利益を上げられているかを評価する際には、営業利益に注目するとよいと思います。P/Lの各利益項目を見ることで、安定的な利益なのか、突発的なものなのかを判断しやすくなりました。 薄利多売の工夫は? 例えば、今回のケーススタディとは反対に、薄利多売のビジネスモデルの場合は、販売管理費の削減や粗利をどれだけ残せるかといったコスト意識が特に重要になります。粗利や営業利益、経常利益、税引前当期純利益のそれぞれの意味合いについても理解が深まりました。 過去どう振り返る? 特に役立ったポイントとして、自社のP/Lを確認し、目標とする利益が事業のコンセプトと整合性があるかを確認すること。そして過去のP/Lを振り返り、近年の変化を把握して、市況環境と事業成績を想像してみることです。また、P/Lを見て各会社の稼ぎ頭やその逆を確認することも有益です。経常利益が特に高い、または低い時には、その背景にどんな要因があるのかを調べることも重要です。 数字と実感は? 次に、金額を割合に置き換えて考えることや、事業のイメージとP/Lの内容が一致しているかを確認することが重要です。新聞やニュースで○○利益が過去最高と報じられた際には、他の利益も確認すると新たな洞察が得られることがあります。さらに、前期の投資が今期または将来的にどのように働くのか、その影響が営業利益として見返りを出しているかに注意を払い続けることも求められます。

データ・アナリティクス入門

受講生が綴るリアルな学びストーリー

仮説立ての理由は? 問題解決にあたっては、まず4つのステップに沿って検証を進めることが大切です。特に、データを見た段階で早急な結論に飛びつくのではなく、まず仮説を立て、その仮説を検証するプロセスを欠かさないようにしましょう。データはその見せ方によって印象が変わる可能性があるため、作成者の意図に左右されずに正しく理解することが求められます。また、フレームワークを効果的に活用することで、検証漏れや盲点の発見にもつながります。 分類・比較の意味は? 分析の基本原則としては、「分類して比較する」という手法が重要です。各データの確からしさや抜け漏れ、見逃しがないかを確認するために、データを適切に分類し、条件をそろえて比較する工夫が必要です。データをそのまま受け入れるのではなく、仮説を立てながら検証する姿勢を保ち、多様な分析フレームワークを活用することで、思い込みを排除して正確な評価が可能となります。 比較意識のポイントは? さらに、分析の際には分けて比較することを常に意識してください。比較対象を同じ条件の下で整理することで、普段気づかない新たな視点を得ることができ、より納得のいく分析結果に繋がります。 重要ポイントとは? 最後に、これからデータと向き合う上で絶対に忘れてはならないポイントを挙げると、まず「分けて比較する」という基本原則、次に仮説思考、そして What、Where、Why、How の4ステップに沿って考察することです。これらを意識することで、より論理的かつ的確な分析が実現できるでしょう。

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