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学び ✕ 学習

に関する学び

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なぜWhyとHowを重視？ 今週は、What→Where→Why→Howの流れの中でも、特にWhyとHowの部分に重点を置いて学習しました。問題解決のプロセスとして、まずプロセスを細かく分解し、その問題に至る各課題について、なぜその状況に至ったのかを仮説を立てながら考える手法が印象に残りました。 なぜ原因を深堀？ また、複数の原因を明確な根拠に基づいて絞り込むことが、問題の本質を理解する上で非常に大切だと感じました。実務においても、売上やサイト訪問数などの行動変容と、認知度や利用意向といった態度変容の両面から施策を検証し、その結果に対してなぜ売上が伸びたのか、認知度が上がったのかと、丁寧にプロセスを分解することの重要性を再認識しました。 なぜ多角的検証？ さらに、施策の結果をすぐに結論づけるのではなく、各プロセスを細かく見直し、仮説に基づいて多角的な切り口で施策を検討する姿勢が大切だと感じました。そのため、A/Bテストや簡易調査などを定期的に行い、施策の効果や課題を可視化して検証することが求められると学びました。

どうして解像度上げる？ 今回の学習で、「解像度を上げる」という表現の意味を再認識しました。具体的な課題に対して、仮説を持って取り組むことや、物事を分けて考える姿勢の大切さを実感しました。また、作業を正確に進めるために、MECEの原則－ダブりなく漏れなく情報を整理する－を意識し、層分解、変数分解、プロセスなどのツールを有効に活用することの必要性を学びました。 知見はどう活かす？ これらの知見は、現在担当している計画業務、特に次年度の予算作成やアカウントプランの現状分析において、より精度の高い成果を目指す上で非常に役立ちそうです。また、面談や会議の場面においても、解像度向上のための実践策を具体的に取り入れ、業務全体の改善に繋げることが期待されます。 実践策は何がある？ さらに、以下の点についても改めて考える必要があると感じました。 ① 面談や会議で今回学習した解像度向上の実践策としては、どのような取り組みが想定できるか。 ② 日々の業務のコミュニケーション戦略に、MECEの視点を具体的にどのように展開できるか.

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。

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。

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。

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。

P/Lから何が分かる？ 今回の学習では、身近なカフェをテーマにP/Lの仕組みや注目すべきポイントについて学びました。従来はとっつきにくいと感じていた内容が、実は数字の中に会社の経営や事業運営の考え方、また費用が高いことが必ずしもネガティブな要素ではなく、利益につなげる工夫がなされているという点で、非常に興味深く感じられました。 会社経営をどう考える？ 所属する会社では、高額な設備投資や人件費がかかる事業が多いため、実際のP/Lの内容を詳しく確認してみたいと考えています。直近の年度だけでなく、コロナの影響があった年度との比較を通じて、現在の状況を把握し、そこから得られた知見を来期の目標設定に反映させる意向です。 数字はどう信頼できる？ また、出向先のスタートアップでは、代表が新しい事業のP/Lを作成する際、数字を無理やり算出せざるを得ない状況があり、現場で働く身としても、投資元の立場としても不安を感じています。皆さんは、このような状況でどのように「確からしい数字」を導き出しているのだろうか、疑問が残ります。

学んだ差別化の秘訣は？ 今回の学習を通じ、差別化の施策には3つの重要なポイントがあると学びました。まず、顧客が感じる価値を高めるため、ターゲットを明確に定め、そのニーズを的確に把握することが求められます。次に、施策が実現可能なものであり、差別化により利益がコストを上回る状態を目指す必要があります。最後に、持続可能な戦略であることが重要です。実行の難易度が高い方が、競合企業に模倣されるリスクを抑え、長期的な効果が期待できるのです。 バリューチェーンはどう捉える？ また、常駐先でのシステム構築においては、バリューチェーン分析の活用が有効だと感じています。具体的には、作業工程を細分化し、どの部分が直接成果に結びついているのか、また、どの工程で手戻りが発生しているのかを明らかにすることを目的としています。例えば、構築、テスト、運用といった各工程をさらに細かい作業に分け、工数が多い箇所や品質低下の原因を特定することで、納期の遅延やトラブルを減少させ、顧客にとっての安定した運用と継続的な改善を実現したいと考えています。

平均値以外の視点は？ 学習を通して、平均値だけでなくデータのばらつきに注目することが、実際の流れや必要な対応策を見極める上で非常に重要だと実感しました。数字にして捉える、目で見て捉える、さらには数式で関係性を理解するという3つのアプローチを学び、自身の業務にどう活かすかを考える良い機会となりました。 中央値も必要な理由は？ また、中心値だけでは現場の肌感覚を無視してしまい、誤った意思決定につながる恐れがあると認識しました。そのため、平均値に加えて中央値や標準偏差の算出を習慣化し、数値を分布図にまとめることで、実際の状況とデータのズレを可視化できる体制を整えたいと考えています。こうしたプロセスをチーム内で共有し、各々が納得した上で次のアクションに移れるようサポートを強化する意向です。 仮説はどう再考すべき？ 最後に、自分が立てた仮説がデータによって大きく否定された場合、どうやって気持ちを切り替え、さらにその経験をどのように次回に活かすかという点について、皆さんの意見や事例をお聞かせいただきたいと思います。

数字の裏側は？ 財務諸表の学習を通じて、単なる数字ではなく、その背後にある意味に気付く喜びを実感しました。例えば、貸借対照表ではどこから資金を借り、どのように活用しているのか、損益計算書ではいくらの利益が出たか、キャッシュフロー計算書では現金がどのように流れ、どれだけ手元に残ったのかという概念が重要であると感じました。これらの概念は、しっかりと覚えておくことで、人に説明しやすくなるため、経営者への提案や会議、さらには他部署への説明の際に説得力を持たせることができます。 復習で理解深まる？ また、日常生活の中でアカウンティングを学ぶためには、授業の内容を復習することが基本です。授業後にすぐノートを見返し、理解が不十分な点があれば教科書や参考書で補強することが大切です。さらに、身近なレシートや家計簿を利用して仕訳を実際に考えることで、実務に近い感覚を養うことができます。ニュースで経済や企業に関する話題をチェックし、決算や財務諸表に関連する用語に注目する習慣を継続することで、理解がさらに深まると確信しています。

提案はどう説得する？ マーケティングプランを加えた提案は、納得感を高めると実感しています。さらに、ファイナンスやアカウンティングなどで全体の状況を網羅することで、意思決定者の立場からの提案が可能になると感じました。 データは十分かな？ マーケティングは顧客重視のため、定量化が難しい面があります。そのため、データの収集と分析力を向上させる経験を積む機会を大切にしていきたいと思います。 業務提案はどう見る？ 新規業務提案にもこの考えを活かし、将来的な起業も視野に入れた上で、短期と長期の仕組み作りを重視します。大手の事例だけでなく、中小企業の成功例や失敗例にも学ぶために、書籍や動画サービスを通じて継続的に情報を取り入れる習慣を続けていきます。 書籍の読み方は？ また、購入した書籍は全て読むのではなく、目次やダイジェストを参考にして本質を見極め、必要な部分を深く読み込むように工夫します。グロービス終了後も、時間を有効に活用して学習を継続し、部署内でのアウトプットの機会を通じて知識の定着を目指します。