アカウンティング入門

数字が語る経営の裏側

事業成長の資金対策は? これまでの学びを通じて、特に印象的だったのは「事業の成長と資金のバランスの取り方」というテーマです。例えば、無借金でカフェを始めたとされる事例は、リスクを抑えながら安定した経営に寄与する理想的な方法のように思えます。しかし、事業が順調に進むにつれて、拡大のための資金が不足するという現実に直面するケースもあり、無借金であることが成長機会を逃す一因になる可能性が浮かび上がりました。 資金調達の判断は? この経験から、資金調達にはメリットとデメリットがあると実感しました。単に「借金は悪い」という見方をするのではなく、「どのタイミングで、どの程度の借入が必要なのか」という判断力が重要であると考えるようになりました。資金調達は、単に資金を借りる行為ではなく、将来の成長を見据えた戦略の一部であるという視点が身についたと感じています。 数字で見る経営は? また、貸借対照表の視点から学ぶことで、企業の経営スタイルや戦略が数字にどのように反映されるかを理解することができました。たとえば、あるカフェの経営は固定負債を最小限に抑え、固定資産も必要最低限に留めることで堅実さとリスク回避の姿勢がうかがえます。一方、積極的な投資を行う企業では、固定資産や、これを支えるための借入がある程度見受けられることから、各企業の経営判断やリスクテイクの違いが明確に数字に表れていることに気づかされました。 数字の背景は何? このような学びは、数字を単なる計算として捉えるのではなく、その背景にあるストーリーや経営者の意図を読み解く力として非常に有用だと感じています。今後、実際のビジネスやニュースを観察する際にも、「なぜこの企業はこのような投資を行ったのか」「どのような資金調達の判断がなされているのか」という視点で情報を整理することで、より深い理解につながると考えています。 経営の夢、どう捉える? 経営とは「夢を現実にする手段」であり、そのためには資金計画やリスク管理が欠かせません。今回の学びを通じて、数字の裏側にある経営判断や戦略に興味を持つようになり、「もし自分が経営者だったら」という視点を持って物事を見つめる大切さに気づきました。 知識が提案に効く? 私はIT業界で働いていますが、これまで学んだ財務や経営の知識は、技術だけでは解決できない本質的な課題を見極めるための強力な武器になると感じています。顧客との要件定義や提案活動、さらには社内での経営判断において、経営的な視点を踏まえた具体的な解決策を示すことが求められる場面は多いです。たとえば、新しい販売管理システムの提案時に、業務効率の改善だけでなく、固定費削減や設備投資の回収期間についても考慮し、経営改善につながる提案ができればと考えています。 課題分析はできる? そのため、私は顧客の財務状況を継続的にチェックし、どこに課題があるかを分析した上で、課題解決につながるソリューションを具体的に提示できる人材を目指しています。また、自社の財務情報を定期的に見直し、経営層がどのような判断を下しているのかを読み解く訓練を重ねるとともに、業界の決算書やニュースに触れることで、数字の裏にあるストーリーを読む力を養いたいと思います。 無借金経営は本当に? さらに、学びの中で「無借金経営が必ずしも最適な選択ではない」という疑問が生じました。これまでは借金をリスクとして避けるべきものと考えていましたが、成長を続けるためには計画的な借入や投資も必要であるという視点に触れ、考え方が大きく変わりました。 経験の影響は見る? IT業界での経験を通じて、財務の見方がシステム提案に影響を与える可能性にも関心が向きました。資金に余裕がない顧客にはサブスクリプション型の提案が有効であり、逆に、固定資産投資に伴う減価償却を狙う場合は、従来型の提案が適しているかもしれません。この点については、他の受講生や業界の意見を交えながら、自社や担当業務でどのように活かせるのかをグループワークで深めたいと考えています。

デザイン思考入門

共感と試作で拓く教育改革

共感体験で何が分かる? まず、デザイン思考を通じて印象的だったのは、ユーザーになりきった体験を重ねる「共感」の力です。実際に現場で体験することで、教える側では気づかない学ぶ側の困難や新たな気づきが得られました。たとえば、プログラミング指導において、教員自身が初学者として言語の習得につまずく経験をすることで、より効果的な指導方法を模索できると感じました。 問題整理の意義は? また、問題を「誰が・どんな状況で・何に困っているか」と具体的に整理することの重要性について学びました。漠然とした課題意識を再定義し、本質的な問題へと落とし込むことで、解決策の方向性が明確になるという気づきがありました。加えて、SCAMPER法など多角的な発想法を用いると、従来の固定概念を超えた新たなアプローチが生まれ、実際にバックパックの軽量化などの具体例でも確認できました。 早期試作ってどう? さらに、早い段階で試作を行い、フィードバックを得るサイクルの大切さも実感しました。完成度を完璧に求めるのではなく、手早く形にして検証することで、目的に合った試作方法(デザイン画や実物試作、説明動画など)を効果的に活用できると感じています。そして、机上の理論だけでなく、実際の環境でテストを重ね、逐次改善していくことが、真の成果につながると理解しました。 学びの応用はどう? こうした学びを高専教育にどう応用するかというと、まずは学生の立場で課題を体験し、そのプロセスや困難を共感的に捉えることが第一歩となります。たとえば、電子工学実験では、学生が回路設計や測定機器の使い方でつまずく場面を自ら体験し、具体的な改善策を模索することが挙げられます。また、プログラミング授業では、エラーの解決に向けた視覚的な解説や、ペアプログラミングを取り入れることで、初学者が段階的に成功体験を積む環境を構築しようとしています。 行動計画は大丈夫? 具体的な行動計画として、プログラミング演習では、授業ごとに学生のつまずきポイントを記録する「学生目線観察ノート」を活用し、エラーメッセージや解決策を図解したガイドの試作を進めます。次学期には教員間でワークショップを開催し、学生の課題を洗い出すとともに、実践的な演習課題セットの開発を行います。さらに、半年以内には地域の技術者を招いたワークショップで新教材の効果検証とフィードバックの収集を予定しています。 実験の壁は何? 電子工学実験に関しては、実験前後で自ら学生視点で取り組むことで、操作の不明点や手順上の課題を記録し、「つまずきマップ」を作成します。次学期には、視覚化された新たな実験ガイドや補助教材の試作を進め、実際の授業で試用して理解度の向上を測定します。半年以内には、これまでの成果をもとに他の実験テーマへも応用可能なガイドラインをまとめ、学内で展開する方針です。 運営改善は可能? また、研究室運営の革新に向けても、週ごとのミーティングで「プロトタイピング報告」の時間を設け、進捗や課題の可視化に努めます。新入生への研究テーマ設定ワークショップや、知識共有のためのデジタルナレッジベースの構築、さらに企業や地域との連携を通じたフィードバックの仕組みを取り入れることで、研究活動全体の改善を図ります。 未来の育成はどう? これら一連の取り組みは、学生の学びの質の向上と、高専教育そのものの革新に寄与するためのものです。教える側が学生視点で実際に体験し、試作・検証を重ねながら、理論と実践のバランスを保った教授法を確立することで、将来社会に貢献できる技術者育成を目指していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ駆動!仮説から実践へ

A/Bテストはなぜ? A/Bテストの考え方が特に印象に残りました。異なる2つの施策を比較して、どちらが効果的かを見極める手法を学ぶことで、広告やプロモーションの改善につなげるアプローチを理解しました。実際、SNSでのプロモーションやデザインの検証など、具体的なマーケティング活動にどう応用できるかを実感しました。 仮説はどう考える? また、「こうではないか?」という仮説を立て、それを確かめるために必要なデータを収集して検証・改善するプロセスを通し、結果一喜一憂せずに仮説→検証→改善というサイクルの重要性を体験しました。日常の課題解決にも応用できる実践的な学びとなりました。 分析の視点は何? さらに、データ分析においては「どこで起きているのか(Where)」「なぜ起きているのか(Why)」「どのように起きているのか(How)」という3つの視点で自分の身の回りのデータを分析する練習が非常に効果的であると感じました。これにより、実際の現場に近い形で分析力を向上させることができました。 知識はどう活かす? そして、講師の「使われない知識はどんどん捨てられていく」という言葉が強く心に残りました。知識は使ってこそ意味があるという考え方から、学んだことを実務や日常に活かす姿勢の大切さを再認識し、今後も積極的にアウトプットしていきたいと感じました。 講座の展開はどう? それに加えて、講師養成講座の受講者促進に対しては、具体的な展開案も印象的でした。まず、仮説に基づき、ターゲット層に合わせたプロモーション戦略を設計することが提案されました。例として、若年層の反応を狙い、「講師」というワードが持つ堅苦しさを和らげ、“キャリアアップ”や“副業”といった切り口から魅力を伝える文言を用意する案が挙げられています。 WEB広告の効果は? さらに、Web広告やSNS投稿を使ったA/Bテストによって、異なるバナー画像や訴求文、ターゲット年齢に対する反応を計測し、効果的な組み合わせを選定する方法も紹介されています。各媒体における反応を、「どこで(Where)」「どんな表現が刺さったか(Why)」「受講に至る導線の状況(How)」という視点で分析する点も具体的でした。 受講者の声は? また、受講者アンケートを活用して、学んだ内容が現場で役立っているかどうかを評価し、講座内容や演習方法の改善につなげるという姿勢は、実践的な学びをより一層深めるものと感じました。 今後の行動は? 最後に、今後の具体的な行動計画として、Phase 1からPhase 5までの段階的な取り組みが示されました。まずはターゲットの再設定と仮説の立案、次にテストコンテンツの作成とA/Bテストの実施、さらにデータ分析と受講者アンケートを通じた改善、講座内容のブラッシュアップ、そして成功事例をもとに次回募集に向けた本格展開へと進める構想です。これらの計画を通じ、受講促進に向けた施策を体系的に実行していく意欲が感じられました。

アカウンティング入門

数字でひもとく経営ストーリー

P/LとB/S、何が違う? 今週は、損益計算書(P/L)と貸借対照表(B/S)について学びました。これまでP/Lの数字―「経費と利益がどうなっているか」―に注目していましたが、B/Sを学ぶことで、「どこから資金を集め、何に使っているのか」という視点の重要性に気づかされました。特に、資金が「流動資産」か「固定資産」か、あるいは調達したお金が「負債」か「純資産」かを意識することで、会社のお金の流れや状態をより立体的に把握できるようになったと感じます。 演習と理論は何? また、ストーリー形式の演習では、カフェ経営のケースを通して、WEEK1からの流れを追うことができた点が印象的でした。数字だけではなく、経営者の視点から「何に投資するべきか」や「何を妥協するとブランド価値が下がるか」といった判断を体感できたのは、大変有意義でした。現実の業務では財務諸表に触れる機会はまだ限られていますが、今後は「数字の裏にある経営の意思」を読み取る力を少しずつ養いたいと思います。 数字の裏側は? 今回の学びを通して、損益計算書と貸借対照表が会社のお金の動きや経営状況を立体的に把握するための貴重なツールであることが理解できました。従来は「売上と経費を見て利益が出ていれば良い」という感覚でしたが、「お金をどこから集め、どこに使っているのか」という視点も非常に重要だと再認識しました。 分類と判断基準は? 実際の業務では、財務諸表の作成や分析を行ったことはまだありませんが、経費申請や稟議作成、会議での報告など、お金に関わる様々なシーンでの判断が求められることを考えると、今後は「この支出は短期的な消耗品なのか、長期的な備品なのか」といった判断も意識していきたいと思います。さらに、貸借対照表における「固定資産」や「負債」といった分類に着目することで、物事をより丁寧に整理し説明できると感じました。まだ用語が曖昧な部分もあるため、日常業務の中で「これはどの項目に該当するのだろうか」と立ち止まって考える習慣を身につけたいと思います。 知識の現実活用は? 何かを完璧に理解するよりも、身近なところで少しずつ知識を活用できるように努めることが大切だと感じました。特に、今回の学びで印象に残ったのは、「利益が出ていれば順調」という自分の感覚が、実は一面しか見ていなかったという事実です。損益計算書と貸借対照表の両方を合わせて見ることで、ようやく会社の全体像を把握できるという考え方には、大いに納得できました。 現場で何を考える? しかし、現実の業務ではP/Lに触れる機会はあっても、B/Sを深く見る機会はほとんどありません。どのような場面でB/Sが活用され、どのような視点で判断が行われているのか、特に経営層や財務担当者がどんな責任や判断を求められているのかについては、さらに知識を深めたいと感じました。他の受講生の経験も参考にしながら、今後の学びに活かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

論理的思考力を徹底的に学ぶ: 実践例多数!

問題解決のフレームワーク 講座全体を通じて、特に学びとなったポイントは次の通りです。 まず、問題解決のフレームワーク「What」「Where」「Why」「How」の順番で考えることが重要であることです。これにより、問題解決のプロセスが論理的かつ体系的になります。 データ分析の視点は? 次に、数値データを分析する際に漠然と数字を見るのではなく、定量分析の5つの視点(インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン)を持つことが大切です。これにより、効率性や再現性が向上し、同じ気付きや示唆をより効果的に得ることができます。 また、平均値を取る際には「標準偏差(データのばらつき度合)」という視点を持つことが必要です。仮に平均値が同じであっても、「ばらつきがある」「ばらつきがない」ではデータの意味合いが変わってくるからです。 Howで成果をどう上げる? 問題解決のフレームワークの最後「How」で解決策を考える際には、選択肢を絞り込むための判断基準を明確にすることが肝要です。これにより、成果を上げる可能性が高まり、仮に成果が上がらなかった場合でも、どの判断基準に問題があったのかを振り返ることで、さらなる改善が可能となります。 グラフ選びの新たな視点 関連動画で学んだポイントもいくつかあります。グラフを作成する手順「仮説や伝えたいメッセージは何か?」「比較対象は何か?」「どのグラフを使うのか?」は新しい学びでした。これまでの私は最初から「どうグラフを作ろうか」と考えていましたが、1と2を先に考えることで、自然とどのグラフを使うべきかが見えてくることに気付いたのです。 さらに、マイナスの項目がある場合にはウォーターフォールが有効であることや、何を比較対象とするかによって適切なグラフが異なることも学びました。例えば、ギャップがある場合は横棒グラフやウォーターフォール、時系列やトレンドがある場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、散らばりや構成比率を示したい場合はヒストグラムや円グラフ、相関を示したい場合は散布図がそれぞれ適しています。 学びの実践で何が変わる? これらの学びをいくつかの面で活用したいと考えています。まず、自社サービスの課題の明確化や改善に向けて、営業プロセスの課題を整理し、日々の定例ミーティングでチームメンバーと議論を深める場で、得た知識を実践したいと思います。自分だけでなく、チーム全体に学びを共有することで、議論や分析の質を高め、より有効なアクションに繋げたいです。 また、経営分析(財務諸表の比較分析)においても今回の学びを応用するつもりです。四半期ごとに財務諸表を比較分析し、問題を具体的に特定することで、株主への業況説明の説得力を高めたいと考えています。そのためには関連書籍で知識の増強に努めたり、必要に応じて今回のような講座に参加することも検討しています。

クリティカルシンキング入門

じっくり思考で未来を切り開く

クリティカル思考の本質は? クリティカルシンキングとは、「それって本当?」と自問することで、もう一人の自分を養う手法だと強く印象に残りました。 即断と深考はどう違う? 今回の演習を通して、私は思いつきで回答してしまう傾向があることに気づきました。特に、時間が限られた状況では、即断即決に走り、結果的に十分な思考ができずに終わってしまうことが実感できました。人は「考えやすいこと」から考えがちですが、実際に論理的に考え抜くには、分解パターンの知識と、それに基づくトレーニングが必要だと感じました。例えば、4W(モノ・人・場所・時間)などのフレームワークを活用することは、普段から継続的なトレーニングとして取り入れるべきだと思います。 経験から何を学ぶ? また、過去の業務経験においても、思いつきで進めた施策が周囲の納得を得られず、企画実行に至らなかった事例があります。ある取り組みでは、成果を上げている方々へのヒアリングやチーム内対話を計画しましたが、合意形成が難しく、再検討を余儀なくされた経験があります。こうした背景から、じっくりと時間をかけて思考し、言語化するための時間を業務の中で意識的に確保する必要性を痛感しています。カレンダーにブロックした時間内で、目標を設定しながら考察を深める取り組みが求められると感じました。 業務分解の視点は? 業務では、顧客のニーズに合わせたカスタマイズ研修の提供において、オペレーションの柔軟さと品質の安定の両立が重要です。具体的には、受講者や講師、事務局といった「人」の視点や、発注、デリバリー、請求など「場所」の視点で業務を分解することで、抜け漏れなく検討し、主張の根拠を明確にした説明が可能になると考えています。また、ミスやヒヤリハットの報告率向上に取り組む際も、単なる思いつきではなく、どこに問題があるのかを具体的に分析し、根拠のある対策を提案することが大切だと感じました。 ツール選びはどうする? 具体的な行動として、今週はコミュニケーションツールの利用シーンにおいて、バラバラな文章のやり取りを避け、目的を明確にした上で各ツールのメリット・デメリットを整理し、根拠をもって適切なツールの提案ができました。今後も、イレギュラーな対応時にはゴールを明確に言語化し、思いつきに頼らず、構造的に検討する姿勢を継続していこうと思います。同時に、ミスやヒヤリハット投稿の報告率向上についても、人・場所・時間などの切り口で問題箇所を特定し、具体的な対策を講じていく予定です。 習慣化はどう実現? 日々の業務に追われがちな中で、いかにクリティカルシンキングの習慣を定着させるかを引き続き模索し、より良い業務遂行へと結び付けていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析の失敗談から学ぶ成功法

データ分析における意思決定とは? ビジネスにおける意思決定において、データ分析は非常に重要な役割を果たします。数値を可視化することで先入観にとらわれずに合理的な判断が可能となります。また、比較の際には、条件を揃えた上での分析が重要です。目的を明確にすることで、何を明らかにしたいのかという背景を理解し、分析の効果を最大化することができます。 失敗をどう教訓に活かすか? 日々の業務ではこれらの点を意識してデータ分析を行っているつもりでしたが、振り返ってみるとできていないことも多く、過去には目的を明確にしないまま分析に臨んだ結果、時間を無駄にして失敗に終わった経験もあります。しかし、この失敗を教訓に、分析の依頼者に対して背景や目的を確認することで、効率的なデータ抽出と適切な要因分析ができ、最終的には施策の成功に貢献することができました。この経験を通じて、分析の初期段階で目的を明確にすることの重要性を再認識しました。 今後の分析に向けた意識改革 現在の分析経験はまだ少ないと感じており、依頼されたものだけでなく自ら事業の課題に対してデータ分析を行い、積極的に提案していきたいと考えています。ウェブサイトの行動履歴ログを基にした流入、離脱、コンバージョンの分析を通じて、カスタマーの動きを把握し、学んだ知識を活かす場面は増えそうです。 依頼者とのコミュニケーションの重要性 過去には依頼者とのコミュニケーション不足で目的が不明確なまま進め、失敗した経験もありました。今後は、何を明らかにするための分析なのかを明確にし、依頼者と密にコミュニケーションを図ることで認識のすり合わせを心掛けます。また、データ抽出の間違いで時間を無駄にした経験から、目的達成のために必要な情報を収集し続ける努力を欠かさないようにします。さらに、分析結果を言語化する際には、簡潔かつ構造的にまとめることを目指します。 スキルの向上と今後の展望 これからは、データ分析に必要な情報を依頼者とのコミュニケーションを通じて収集し、過去の失敗や学んだ知識を活かして、目的の明確化、仮説の設定、納期、データ抽出の定義など、依頼者とすり合わせを行い、認識の齟齬をなくすよう努めます。依頼者が求める分析の目的を見失わないように、すり合わせた内容を基にして、全体像を把握するデータ抽出から始めるつもりです。分析結果は言語化し、依頼者と密にコミュニケーションをとり、振り返りを行います。 学んだ知識をもとに行動を重ね、情報収集やデータ抽出方法のツール、プログラムの習得などのスキルを磨きつつ、事業の課題に対して正確なデータ分析レポートを提供できるよう努力を続けていきます。

マーケティング入門

マーケティングの魅力を探る:日常から学ぶ旅

マーケティングの基本とは? 「マーケティング」とは、「顧客に買ってもらえる仕組み」を考えることです。これは「自社の商品の魅力を顧客にきちんと伝えること」と「顧客が自社の商品に魅力を感じてもらうこと」の両方が成り立たなければなりません。 顧客訴求の工夫をどうする? 商品が顧客に選ばれない場合、商品そのものを変えたり価格を下げるのではなく、適切なターゲット顧客にシフトチェンジしたり、商品の魅せ方(商品名やパッケージなど)の工夫で顧客に訴求することが重要です。これがマーケティングの面白さです。 顧客の真のニーズは? また、マーケティングのポイントは、顧客の真のニーズ・欲求をしっかり見極めることです。それを身につけるためには、日常的に身の回りにある商品やサービスに注意を払う癖をつけることが大切です。 旅がもたらす学びとは? 「争いの多くが自分と異なるものへの理解不足や偏見、拒絶など、多様性がないことが原因で起こる」と言われています。そのため、「旅」を通じて異文化を理解・体験することは、争いの抑制に役立ちます。私は、平和産業である「旅」を通じて、世界という壮大な学びの場で多くの人が楽しみながら世界を知り、平和について考えるきっかけを創り続けたいと考えています。 資本主義と社会貢献を両立 現在、訪日旅行の営業に従事しており、オーバーツーリズムや地方創生、震災復興といった持続可能な観光に関する課題解決に取り組んでいます。しかし、会社としては社会貢献だけでなく、売上や送客などのビジネス成果も求められます。そのため、社会貢献とビジネスを両立させ、顧客にとって魅力的なツアー商品を企画する必要があります。それには、旅行業界の現状や課題を分析し、周囲を納得させて共に行動することが求められます。 私の学習方法とは? 日々の業務がイレギュラーが多いため、休みの日にまとめて学習しています。動画を視聴し全体の流れを把握した後、何度も繰り返し視聴しながら内容を自分なりに要約・まとめることで知識を定着させています。これは、自分に最も合った学習方法です。 GLOBIS学び放題の活用 以前からGLOBIS学び放題にも加入しており、期限が決められている方が集中して取り組めます。毎月視聴する動画を計画し、学んだ内容を自社や業界に当てはめるようにしています。日常から「この商品にはどのようなマーケティング戦略があるのか」を考える習慣を持ち続けています。 新たなスキルを学ぶために 現在はGLOBIS学び放題の継続に加え、データ・アナリティクスとアカウンティングのナノ単科を受講しています。

データ・アナリティクス入門

ゼロからプラスへ実践で拓く未来

どうして実践は難しい? ありたい姿と現状のギャップを何度も意識しているものの、実際に実践するのは非常に難しいと感じました。その中で、マイナスをゼロにする問題解決とゼロをプラスにする問題解決の違いに注目し、後者ではありたい姿をステークホルダーと共有することが重要という点がとても印象に残りました。デジタル技術が進む現代においては、問題発見力が一層求められる中で、TOBEを構想する力だけでなく、その構想について関係者と認識を合わせる共感力の重要性を再確認する機会となりました。 どの分析で理解する? また、what、where、when、whyのフレームを問題分析に取り入れるというシンプルなアイデアは、これまであまり意識してこなかったため、新鮮な学びとなりました。自分で活用する際も、他の人に説明する際も非常に分かりやすく、実用性が高いと感じています。 ロジック知識はどう? ロジックツリーやMECEのフレームについても、改めて説明を受けることで新たな気づきがありました。特に、層別分析と変数分析のジャンル分けは、普段無意識に行っていた部分が大きかったため、今後は意識的に思考のスイッチングに活用していきたいと考えています。 基本はなぜ大事? さらに、GAiLのセッションを通じて、経営における基本を徹底すること、すなわち凡事徹底の重要性を実感しました。WEEK0で学んだ事例に倣い、慣れや直感に頼らず、都度基本に立ち返って自分の手法を客観的に見つめ直すことが必要だと感じました。 切り口をどう捉える? また、さまざまなフレームワークや切り口が存在することから、情報を学べば学ぶほど実践時にどれを採用すべきか迷うこともあります。しかし、生成AIをパートナーにすれば、自分が直面する課題に対して最適なツールや切り口を模索する際の有力なサポートになると新たな活用方法を見出しました。 改善策は何か? 具体的な今後の改善点としては、まず凡事徹底のために自分が立ち返る教科書として本棚を見直すことから始めます。次に、ロジックツリーの活用については、自分が使用しているアウトライナーの新たな用途として、思考整理に取り入れ、層別と変数の切り替え(国語的分解と算数的分解)を意識して活用していきたいです。さらに、分析を始める前に一度立ち止まり、生成AIとともに最適なツールと切り口を検討することで、より効果的な問題解決のアプローチにつなげられると考えています。

戦略思考入門

スキル共有で広がる効率化の未来

経済性って何だろ? 「規模の経済性」と「範囲の経済性」について学びました。 規模経済はどう働く? まず、規模の経済性とは、大量生産によりコストを削減することです。具体的には、1製品あたりの固定費が下がり生産効率が向上し、原材料の大量仕入れで購買力が強化されコスト削減が交渉しやすくなります。このメリットとしては、利益率の向上や価格競争での優位性向上が挙げられますが、一方で、生産量の変動が大きい製品やサービスではコストが増える恐れがあります。 範囲経済はどう実現? 次に、範囲の経済性は、複数の製品やサービスを生産することでコスト削減を図るものです。製造体制や原材料を共有することで生産性が向上し、スキルやノウハウなど無形資産をも共有できます。これにより、ブランドの知名度を高めたり、副産物から新たな需要を創造することが可能ですが、関連性の低い製品やサービスの場合は訴求効果が乏しく、技術や知識が活用できずに逆にコストが増すリスクもあります。 部署での活用はどう? 私の部署は直接コスト削減に取り組むわけではないため、すぐに業務に適用することは難しいと感じました。特に、規模の経済性については自社の製品特性上、適用が難しいと思います。しかし、範囲の経済性については、社内で内製化しているシステムを他の業務でも使えるようにすることでリソースを削減できると考えます。 学びをどう生かす? 今回学んだ中で最も業務に役立てられるのは、フレームワークや原理原則の理解を深めることです。名前を聞いたことがある概念でも、実際に学ぶことで理解が曖昧であったことを痛感しました。また、デメリットについて解像度を上げて考える必要性も感じました。これから業務にこれらの思考を用いる際には、まず正確な知識を得て、曖昧な状態で取り入れないようにしたいです。 生成AIはどう活用? 現在、各部署で生成AIを用いた業務効率化が進められています。自部署でのプロンプト生成が独自に行われていますが、その使用方法やプロンプトは他の部署の業務にも活用できる可能性を感じています。そのため、AIスキルを共有する場を設け、業務効率化を広く行いたいと考えます。直接的には売上や利益にはつながらないかもしれませんが、作業時間が削減され各部署で対応できる業務が増えることで、「範囲の経済性」にかなっているのではないかと思います。

マーケティング入門

新しい職への挑戦と学びの旅

定義はどう変わる? GLOBISのマーケティングの定義は、顧客に「買ってもらえる仕組み」を作ることとしています。従来の「売れる仕組み」という表現が売る側の視点であるため、これを顧客の視点に変えたのです。 魅力はどう伝える? 商品と顧客の関係では、商品の良さを顧客に伝えること、そして顧客がその魅力を感じることが重要です。これは自分と相手の関係にも似ています。自分の良さを相手に伝えるとともに、相手が自分を魅力的に感じられるようにすることです。 反応はどう把握する? この考え方を自社商品に当てはめると、商品の良さをしっかりと伝え、相手が魅力を感じてくれるように努めることが求められます。しかし、相手にどのように感じてもらうかを自分が把握することが課題となります。このため、相手の反応をしっかり確認し、フィードバックを受ける方法を模索し続けることが必要だと感じています。 新たな職への挑戦は? 現在、私はリスキリングしながらハローワークに通う生活を送っています。マーケティングは経営の要であると理解しており、これを学ぶことでマーケティングスキルを持つ社会人へと変わり、新たな職に就くことを目指しています。転職コンサルタントによれば、マーケティングスキルの高い人材は非常に重宝されるとのことです。これまでの約35年間、機械設計エンジニアとしてBtoBの世界におり、マーケティングを考える機会はほとんどありませんでした。しかし、現在は新しい職種に挑戦したいと考えており、再就職活動に取り組んでいます。 生活でどう活かす? 日常生活でも、マーケティングの考え方は非常に役立ちます。例えば、私がイベントを企画する際には、マーケティングの知識が欠かせません。様々なイベントで参加者を集め、楽しませるために、マーケティングの視点を活用しています。具体的には、イベントの開催日時や場所の設定、参加者の募集方法、またイベント進行など、全てをマーケティングの視点から検討します。ターゲットを明確にし、それに合った告知方法を選ぶことで、多くの参加者を募ることが可能です。そして、イベントの内容を魅力的にすることで参加者の満足度を高められます. 目標はどう定める? 行動計画では、「SMART」フレームワークを意識して実践する必要を感じています。そのため、2024年末までに再就職先を決定する目標を設定しました.

戦略思考入門

戦略思考で拓く学びの未来

目標はどう決める? 戦略志向とは、適切なゴールを定め、現状からそのゴールまでの最速かつ最短の道筋を描くことだと改めて実感しました。また、バリューチェーンの視点をより深く理解することで、生産性向上のヒントが得られることを痛感しました。今まで「分かったつもり」で進めていた部分を改め、指数関数的な変化に対して敏感に反応する必要性を感じました。 返報性を活かすには? さらに、返報性の原則を戦略的に活用する重要性にも気づきました。本質を見抜き、仕組みを捉えるためには、とにかく実践して自社の3C分析を試みることが大切だと感じています。同時に、最新のテクノロジーや新たな知識を継続的に学び続ける必要性も強く感じました。 規模調整はどうする? 規模の経済性については、コンサルタントの数が増えることで、一人当たりの固定費を下げる可能性があると理解しました。しかし、社員を増やしすぎるとコミュニケーションや各種管理コストが増大するため、フロントの生産性を最大化できる最適な規模を見極めることが非常に重要であると考えました。また、習熟効果においては、入社後の成長過程や、先輩の知見を若手に効率よく移転する仕組みを再評価すべきだと感じました。 AIで採用は変わる? ネットワークの経済性の観点から、金融業界以外でも適切なコンセプトを設定することで採用決定にかかるコストを削減できる点は大いに示唆に富んでいました。目の前のお客様への対応に加え、外部環境そのものの変化、特に生成AIの進展によるリクルーティングビジネスへの影響を、より深く分析する必要性があると痛感しました。指数関数的に進化する技術に遅れをとらないため、自社でもその活用方法を積極的に模索していく所存です。 採用戦略はどう進化? 最後に、データに基づいた人材発掘や自動化された評価・選考、企業ニーズの高度な分析、最適なマッチング、リモート面接・契約支援、さらには入社後のパフォーマンス追跡といった、一連のリクルーティングビジネスのバリューチェーンについて学ぶ機会は非常に有意義でした。また、自社のビジネスプロセスの本質を見極め、2フロア分の家賃負担と8割の在宅勤務という現状を踏まえ、社員の最適な増員シミュレーションを行うことで、固定費の軽減と利益率の向上を図る重要性を再認識しました。

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