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活用 ✕ 効果

に関する学び

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資金の使い道と調達方法の理解を深めるには？ BSの借方には資金の使い道が記載され、貸方には資金の調達方法が示されています。BSは企業の健康状態を示しており、余分な負債が多い企業か、純資産が多い企業なのかが分かるのです。しかし、「負債＝脂肪＝悪いもの」と考えるのは少し違うと思いました。企業の業種によっては、例えば不動産業などでは資金が必要になることが多く、自己資本比率が低いこともあります。また、節税効果も考慮しなければならず、自己資本比率が100％の企業が必ずしも良いわけではないと感じました。 BSとPLをどう活用するべきか？ 自社のBSを確認し、競合のBSとの違いも確認したいです。また、同一企業のPLとBSを連結して確認するようにし、日経新聞を理解できるようになりたいと考えています。さらに、自社内での戦略議論に活用したいとも思っています。特に、「ROAやROAの改善」が求められている中で、バランスシートの精査や理解が戦略議論に欠かせない要素となっています。この投資がバランスシートにどう影響するかを考えるようにしたいです。 日経新聞の記事をBSで読むには？ また、日経新聞の記事を見る際には、どのようにBSに反映されるのかを常に考えたいです。例えば、「自社株買いを実施」「○○が△△へ出資」「○○が△△を買収」などといった記事がどの項目にどのように影響を与えるかを考える習慣をつけたいです。 自社と競合のバランスシートをどう見極める？ 自社のIRページを開き、バランスシートを頻繁に確認するように心がけます。その際、分からない項目があれば自分で調べ、講義で学んだように「資産」「負債」「純資産」を図にして理解を深めるよう努めたいです。同様のアプローチを競合企業に対しても実施したいです。

6週間の振り返りと学び 6週間の総まとめをLive授業で振り返り、演習として実践することができました。時間は限られていましたが、ブレークアウトルームでのディスカッションが非常に有意義でした。他のグループの発表やチャット欄での投稿から、同じ題材でも切り口や発想が異なる点も興味深かったです。 アウトプットの重要性を実感 アウトプットの重要性と他の人を巻き込み、様々な視点で物事を考えることの重要性や効果を実感しました。データ分析は週次のチームミーティングでの前週の結果分析や当該週のアクションプラン策定に活用しています。本講座で学んだ考え方や進め方をチームメンバーにも浸透させるため、常にアウトプットを意識していきます。 分析と仮説構築の大切さ 特に以下の3点を大切にしていきます。 1. 分析とは比較すること 2. 仮説の引き出しの持ち方 3. 仮説構築に各種フレームワークを活用できること 新しいスタイルの効果は？ アウトプットを通じて自分自身にも自然に身につけ（体得する）状況にまで持っていければと思います。 Q2に記載した場面での活用を考えていますが、その進め方には特に注意を払いたいです。最初に自分の分析結果を示してからメンバーの意見を聞くのではなく、前週の結果やトレンドを全員で確認し、その上でどのような仮説や原因が考えられるかをチームで検討します。そして、その上で自分の分析結果や仮説を共有することを意識して取り組みたいと思います。 得られる効果への期待 このスタイルにより、以下の効果が期待できます。 1. バイアスをある程度取り除ける 2. 自分自身が思いもつかなかった仮説を認識できる これまでのスタイルから変えていくことで、どのような結果が得られるのか楽しみです。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。

生成AIで何を学んだ？ 試作のグループワークを通じて、多くの受講生が高度な生成AIを活用している様子を目の当たりにし、私自身にとって大きな学びとなりました。アイディアを言語化したり、絵にすることに抵抗がなく、むしろ自らビジュアル化を楽しむ私にとって、このような生成AIの活用には改めて驚かされました。最新のテクノロジーを適切に用いることで、高いレベルのアウトプットが迅速に実現できるという点に、非常に刺激を受けました。 AIとデザイン思考はどう？ 試作の過程で、生成AIが具体的なプロダクトデザインにおいて非常に得意であることが実感できました。一方で、デザイン思考を単なる思考法として用いる場合、抽象的なアイディアの整理や言語化において、AIがどこまで役立つのかという疑問も湧きました。企業の経営課題や公共サービス、交通、住居、教育、金融、軍事といった様々な領域でデザイン思考を応用することを考えたとき、AIをどのように効果的に活用すべきか、改めて考える機会となりました。グループワークの中で、他の受講生からは「AIでは生み出せない発想を引き出すためにAIと対話する」という意見も伺い、多様なアプローチが考えられることに大変興味を覚えました。 課題で得た自信は？ デザイン思考入門の学習を通しては、毎回の課題回答や振り返りが、言語化のトレーニングとして非常に役立ったと感じます。業務での活用を意識し、各課題に対して即座にスピード感を持って回答することで、クライアントとのやりとりを想定した実践的なエクササイズにもなったと思います。これにより、自分の言語表現力が磨かれるとともに、生成AIの能力に対する素直な感動と共に、実際に試してみたいという気持ちが芽生えたのは、今回の学習の大きな成果といえるでしょう。

問題解決へのアプローチは？ イシューをしっかりと定め、常に確認しながら進めることが重要です。何が一番の問題かを考えることから始め、その問題に対して多角的な視野で切り口を見つけます。その後、数字を出し、それを分解してグラフ化してみると、新しい発見が得られます。この発見をもとに仮説を立て、実行し、フィードバックを受けて改善点を見つけ、問題解決に向かって進む、このプロセスを繰り返すことが大切だと感じました。 例題のおかげで、これまで学んだことのプロセスがより理解しやすくなり、一貫性が生まれました。この知識を活かして、自分で課題を見つけ、解決していきたいと思います。 集客戦略をどう見直す？ まず、集客についての考察です。ターゲット設定やお店の方針、SNSでのブランディング、各種SNSの運用などを見直しながら、ターゲット層に響きそうな問題ワードをできるだけ多く出します。そして、それに対する解決案を提示し、SNS運用やメニューの再構築を行います。既存のメニューの予約率を月ごとに把握し、低いメニューに対して改善を図り、予約の多いメニューに抱き合わせメニューを作る施策を取ります。 求人の改善策は有効か？ 次に、求人については、SNS広告を発信し、どれくらい見られたのか、効果があったのかを検証します。また、広告や打ち出しに対してのフィードバックをしっかりと収集し、改善に活かします。 業務効率化を進めるには？ 業務の効率化については、適切な施術を行う際の作業効率化を図るため、マニュアル化を進めます。商品販売時には、購買意欲を上げるトークやそれを効果的に見せる導線を作り、顧客の興味を引く工夫を取り入れます。 今後もこれらの学びを活かし、自分自身のスキルアップに努めていきたいと思います。

分析の目的は何？ 分析とは、物事を具体的に明確化し、より良い意思決定へ結びつけるための手法です。より良い意思決定を行うには、まず目的をはっきりと定め、その達成に向けた具体的な比較対象や評価基準を設けることが重要です。 比較の意図は？ 目的に沿った比較対象を設定することで、分析結果の見せ方にもメリハリが生まれ、伝えたい意図を明確に示すことができます。データの比較やグラフの工夫により、情報を読みやすく、効果的に伝えることが可能となります。 事例の意味は？ たとえば、人事部門におけるデータ活用事例としては、以下のような取り組みが考えられます。制度導入効果の検証では、退職率や従業員満足度を過去の実績と比較し、制度の効果を測ります。入職・退職の動向把握では、社内や業界全体のトレンドを把握することが重要です。また、配置や異動の最適化、研修やスキル管理、エンゲージメントの可視化といった分野でも、データを基にした分析が行われています。 退職率の分析は？ 具体的に退職率の分析に取り組む場合、まず上司との認識を合わせ、分析の目的を明確にすることが必要です。目的としては、人材の流出抑制や制度改革の効果検証、さらには業界・社内の現状把握などが挙げられます。 比較基準はどこ？ 次に、自社内の過去の実績や、制度変更前後のデータ、同業界・同地域・同規模における最新のトレンド、さらには年齢や勤続年数といった属性別の変動など、具体的な基準を設定して比較を行います。 伝達方法は？ さらに、複数のグラフや推移グラフ、色付けやサイズ変更などを用いて、分析結果の意図をより明確に伝えることが求められます。このような取り組みを通して、目的に沿った分析を進めることが、より良い意思決定へとつながっていきます。

勉強内容はどう感じ？ 今週の実践演習では、非常に勉強になる内容が多くありました。最初に提示された表や設問の説明だけでは、どの顧客に注力すべきかが直感的に判断できませんでした。しかし、数値を活用して分析することで、選択すべき顧客が明確に浮かび上がってくる作業はとても面白かったです。 利益率の意味はどうなる？ 今回は時間当たりの利益率にフォーカスしていましたが、分析の軸が変われば結果も大きく異なるため、あらかじめ会社全体の戦略として何を重視するかを決定しておくことが重要であると感じました。 軸指標はどう活かす？ また、フォーカスした軸に関する指標を別途算出するという手法は、戦略における取捨選択が主目的ではなかったものの、これまで無意識に行っていたことでもあり、今後の戦略検討に活用できると実感しました。 提案と見積りはどうする？ 例えば、新たなプロジェクトの提案や見積もりの段階では、コスト削減と機能向上のトレードオフに直面することが考えられます。その際は、以下のような具体的な行動を実践していきたいと思います。 (1) プロジェクトの要件を整理し、コスト削減と機能向上がトレードオフの関係にあることを明確にする。 (2) 効果の最大化、すなわちコストと機能のバランスを踏まえ、どちらを優先すべきかを判断する。 (3) コスト削減を優先する場合は、必要最低限の機能に絞り込む。 (4) 機能向上を優先する場合は、追加のリソースを確保し、顧客のニーズに応える機能を実装して満足度の向上を図る。 (5) プロジェクト終了後には、選択した内容とその結果を評価し、次回以降のプロジェクトへの課題や参考点を整理する。 以上の経験を踏まえて、今後の業務改善につなげていきたいと思います。

数字を視覚化するポイント 数字の分解について、私は4つの大きな学びがありました。 第一に、数字を目で見るだけではその差が分かりづらいという点です。グラフにして視覚的に確認することで、数字の差や傾向が見えてきます。また、複数のデータをグラフ化して掛け合わせて見ることにより、それまで見えていなかった部分も知ることができます。 グラフ作成のコツは？ 第二に、グラフを作成する際に機械的に5や10で刻んでしまいがちですが、そのグラフの目的に合わせて刻み幅を考えることが重要です。顧客層であれば、学生と社会人を意識した年代で分けるなどの工夫が必要です。 多様な切り口で分析するには？ 第三に、数字を様々な切り口で分解することで傾向をより詳しく知ることができます。逆に、細かく分解しないまま分析を行うとミスリードにつながる可能性があります。 MECEの活用法を知る 最後に、MECEを使って漏れなくダブりなく分解することが大切だということです。まず全体を定義してから、目的に合わせた分解方法を考えることが必要です。 さらに、留学プログラムの参加者の分析（地域別、性別、年齢別、分野別など）や助成金の配分、アンケートや提出物の回収の際の分析（期日までに全員回収するのは難しいため、回答期日の分布を分析して効果的なリマインドタイミングを導き出す）にも、今回学んだ数字の分解方法が活用できると感じました。 学びを実践でどう活かす？ 今週学んだ内容を改めてノートに書き起こし、職場で確認できるように目に見えるところに置く。実際に数字を分析する機会はなかったが、1つの留学プログラムで複数の切り口を考えて分解し、得られた結果を同僚と共有することで、実践的なスキルアップにつなげることができると思いました。

グループの意見整理は？ 私の仕事では、ワークショップで複数のグループが参加し、ブレインストーミングを行いながら、各グループでKJ法を用いてアイデアや意見の整理を常に行っています。各グループはツリー状にまとめることで、トップダウンとボトムアップの視点から課題を抽出し、その後、各グループで共有しながら、端的な言葉でコンセプトにまとめています。 KJ法の難しさは？ しかし、一方でKJ法だけでは整理しきれない単独のアイデアや意見の扱いが難しいと感じています。また、KJ法の性質上、多数決的な判断に陥る恐れもあるため、得られたアイデアや課題をペルソナを活用して具体化したり、カスタマージャーニーで視覚化することが重要だと考えています。 迅速なプロセスの鍵は？ さらに、アイデア自体が実際の成果に結びつく確率は低いため、アイデア出しからペルソナ作成、カスタマージャーニーの完成までのプロセスをいかに迅速に回すかが鍵となります。これを実現するためには、プロジェクトチームの編成、アイデア出しのための環境作り、そしてフィードバックの方法などを工夫する必要があります。 発想の工夫はどう？ アイデア出しにおいては、常識にとらわれないぶっ飛んだ発想を恐れずに出すことが重要です。そのため、アイデア出しの場や雰囲気の整備に加え、日常的に物事を正面だけでなく、さまざまな角度から眺め、俯瞰する習慣を持つことが必要だと実感しました。また、出されたアイデアを文字にまとめることで、新たな発想や次のステップのインスピレーションが得られることも大きな収穫でした。 新手法への挑戦は？ 今後は、これまで試してきた方法以外にも新しいアプローチを取り入れ、どの手法がどの状況で効果的かを引き続き研究していきたいと思います。

どこを分析すべき？ 客観的に情報を捉え、定量的に分析することは重要です。勝てるポイントを見極め、選択と集中を行うことで、効率的な資源配分が可能となります。このためには、高コスト・高品質・時間・労力・効率・利益率・回転率といった多方面からの分析が必要であり、どこに投資するのかを明確にすることが大切です。 優先順位はどうする？ 「選択と集中」という考え方は、言い換えれば「捨てる勇気」を持つことにも繋がります。限られた資源を最適に活用するためには、何を優先し、何を後回しにするのかという優先順位を付けることが求められます。そして、何を捨てるべきかという理由を探し、その反対に捨ててはならない理由を考えることも、優先順位の明確化に役立ちます。 品質はどう選ぶ？ 捨てることが良い結果をもたらす場合もあります。例えば、顧客が喜ぶと思って商品を過度に高品質にすることでコストがかかることがありますが、品質を少し落としても販売価格を下げることが顧客の望みである場合も少なくありません。 本当に改善できる？ 人は習慣を変えることに抵抗を示す傾向があります。しかし、始めたことをやめる際には、それが最適な選択であることを確認できるようにすることが大切です。例えば、重複している定例シートの作成や、必ずしも必要ではないダブルチェック、意味のない定例業務にリソースを割く意味を再評価する必要があります。 効果はどこに現れる？ 結論として、費用対効果や得られる結果を考慮しながら資源の投資先を決定し、冷静にリソースの分配先を選ぶことが重要です。そのためには、批判的な思考を持ち、無駄を見つけたときにはそれをやめてみる勇気を持つ必要があります。これらを客観的かつ定量的に考え、判断することが求められています。

仮説の整理はどう？ 問題解決のプロセスにおいては、「What」「Where」「Why」「How」といった仮説の立て方を4つのステップを通じて理解しました。また、「結論の仮説」と「問題解決の仮説」という2種類に仮説を分類できることも学びました。特に、家具メーカーのWebマーケティングにおける指標へのアプローチは、私にとって非常に参考になりました。メーカーで働く身として、定量的なKPIを用いた費用対効果の分析の重要性を改めて認識しました。WEEK04では内容が難しくなってきましたが、総合演習や課題に取り組みつつ、学びを継続し、単位取得に向けて努めていきます。 マーケ戦略の実践は？ WEEK4で学んだ問題解決の仮説を職場で実践する予定です。「仮説思考をマーケティングに適用する」という視点から、3Cや4Pを効果的に利用し、リーダーシップではパッションを持つことを意識して行動したいと考えています。具体的には、ウイスキーの事例で、かつて高価とされていたウイスキーが、若者向けに手頃な缶製品として売上を拡大させた点を参考にしています。これは、今後の新商品の販売においても活用できると感じています。 未来予測の信頼は？ 過去のデータを基にした予測はAIに頼ることが多いですが、未来の予測、つまり仮説を立てる部分においては、人間の方が優位であると感じます。他大学では生成AIを使用する学生が増えており、Web上での期末試験にも対策が講じられていることを知りました。生成AIに対抗できるよう、自らの仮説構築や現場課題の抽出を迅速に行い、PDCAサイクルをスムーズに回していきたいと考えています。今回学んだ知見を活かして、12月の競馬のレース、特にデータが少ない馬のレース予測にも挑戦してみるつもりです。

スライドで伝わるのは？ 伝えたいメッセージをより明確かつ論理的に伝えるために、グラフなどを効果的に使ったスライド作成の重要性について学びました。円グラフ、棒グラフ、帯グラフ、折れ線グラフなど、各グラフにはさまざまな長所があるため、それぞれの特徴をよく理解したうえで活用し、受け手に伝えたいことが一目で理解できるような資料にする必要があります。 フォント選びはどう？ フォントについても、堅さや柔らかさ、標準的なものなどがあり、TPOに応じて使い分けることが大切です。職場では游ゴシックが基本書体となっており、フォントを変える機会は少ないですが、日常で目にするフォントを意識し、この広告がどういった効果を狙っているのか考えながら見ることで、新たな視点が得られそうです。 配置と視線はどう？ スライド作成では、読み手の視線を配慮しながらメッセージとデータがしっかりリンクする配置が求められます。これまではメッセージとの関係性にあまり注意を払っていなかったため、今後は注意して取り組みたいと思っています。 文章と会議資料は？ 文章作成に関しては、特にメールでは読み手に開封してもらえるような件名を意識し、最後まで読み通してもらえるような文章構成を心掛ける必要があると改めて認識しました。また、会議や業務用資料作成では、読み手のストレスを軽減し、理解しやすい内容にすることが求められています。特に重要なメッセージを明確にし、それを支える論拠を表やグラフで表現することが大切です。 資料の見直しは？ 今後の課題として、評価面談で使用する資料を丁寧に作成し、これまで作成した研修資料のメッセージと内容が合致しているか確認し、ずれている部分があれば修正していく必要があります。