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ビジネス

に関する学び

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ビジネスモデルを数字で理解するには？ PLとともにBSを通してもビジネスモデルが見て取れます。何に資金を投入し、何を所有してビジネスを行っているのか、そのストーリーが数字から見えることが面白いです。また、BSの資産と負債のバランス、流動・固定のバランスから企業の安全性が読み取れます。減価償却については理論的には理解しているものの、具体的な実感はまだわかないのですが、今後慣れていくつもりです。 数字から得るストーリーの楽しみ方は？ 自社分析と同業他社の分析を行うこと、さらにメジャー企業のPL・BSを実際に見ることで、数字から見えるストーリーを楽しみたいと思います。借金はリスクもありますが、成長のための投資として考える側面もありますので、これまであまり行ってこなかったこの手法も一つの選択肢として今後検討していきます。 さらなる学びを深めるためには？ 今回のナノ単科のおかげで、週末の朝に学習時間を設定し、それを実行する習慣がつきました。PL・BSについての理解は進んできましたが、まだ深掘りが必要と感じています。今後はグロービス以外のWebや動画なども活用し、さらなる学びを深めていきたいと思います。

比較の重要性とは？ 分析の本質は比較にあります。比較を行う際には、比較対象の性質が揃っているかに注意することが重要です。例えば、長野県のりんごの生産量と青森県のりんごの生産量の比較は適切ですが、長野県のりんごの生産量と静岡県のお茶の生産量の比較は不適切です。上述の例は分かりやすく示しましたが、ビジネスにおいては見た目上は比較されていても、実際には比較対象が揃っていない場合がありますので注意が必要です。そのため、分析においては、どのようなデータを集めるのか、何と何を比較するのかという前段階が特に重要だと考えます。 顧客満足度データの活用法は？ 普段、弊社のサービスに対する顧客満足度の分析を行っていますが、データは十分にあるものの、うまく活用できていない部分もありました。これまで適切な比較ができていたのかを振り返りたいと思っています。 分析チームの新たな取り組みは？ 明日は分析チームでの会議があるため、今回学んだ視点「分析の本質は比較であり、比較対象を揃えること」をメンバーに共有します。次の分析においては、比較対象についてメンバー間で共通の認識を持ち、適切なアウトプットに近づけるよう努めます。

セグメンテーションとターゲティングの重要性 セグメンテーションの切り口変数とターゲティングの6R手法を学びました。ターゲティングにおいては、市場規模や成長性、競合状況を考慮することが特に重要です。また、ポジショニングの軸を決める際も、自社製品の特徴に基づいて新たな顧客ニーズ層を時代に合わせた形で開発していく必要があります。そのため、ポイントや表現を柔軟に変化させることを学びました。 ポジショニング軸設定の課題とは？ ポジショニングの軸を決める最初のステップとして「自社製品の特徴を洗い出す」ことがありますが、現時点では製品が明確に定まっていないため、ターゲティングの実行が難しい状況です。他の子会社との効率的な協力も行っているため、そこが商品のヒントになると考えています。同様の業界状況を持つ子会社の調査を通じ、新たに外部収益に貢献できる商品開発を行う必要があります。 顧客ニーズを捉える方法は？ 現状では子会社からの依頼を受けて業務を行っていますが、顧客ニーズを明確に捉えていないまま進めています。今後は、顧客ニーズを意識しながら業務を進行させ、新たなビジネスチャンスに繋げていくことを目指します。

前提と過程を考える？ 今まで、結論を出すことばかりに注力し、物事の前提や順序を立てて考えることを疎かにしていたことに気づきました。今後は、前提やプロセスの重要性を意識し、ビジネスだけでなく日常生活においても、その場しのぎの考え方を改め、しっかりと順序立てて考えることを心がけていきたいと思います。 解決策をどう見出す？ クライアントの問題解決においては、目の前にある問題や思いつきの問題を取り上げてしまう傾向がありました。しかし、問題の前提を見極め、どのような解決策があるのか、改善後の状態はどうあるべきかを順序立てて考え、まとめ、結論を出すことが大切です。このプロセスが十分にできていなかったと反省しています。今後は、業務改善支援における問題の整理に反映していきます。 最適な施策は何？ まずは、問題の前提を整理し、その前提ごとにどのような施策が考えられるかを順序立てて検討していくことから始めたいと思います。ただ「どうなったらよいか」だけに目を向けるのではなく、現在何が問題で何が不足しているのかを併せて考えていくことに注力します。前提や問題の洗い出しを丁寧に行うことから始めたいと思っています。

仮説思考の基本は？ 仮説思考は、ビジネスのスピードと精度を向上させ、説得力を伴った意思決定を行うために重要です。このプロセスを実践するには、まず複数の仮説を立て、網羅性を持たせることが必要です。仮説を立てる際の重要なツールとして、フレームワークを活用することが推奨されます。仮説には、結論の仮説と問題解決の仮説があり、特に問題解決の仮説では、what、where、why、howの順に考えることが基本です。 デジタル化の進め方は？ 私の仕事の一環として、保険手続きを紙からデジタルへと移行させる方法を模索していますが、現状では多くの既存データが十分に活用されていないと感じています。そのため、仮説思考を取り入れながら、デジタル化率を向上させるための施策を複数考えたいと思います。 実行策の視点は？ まず、手続きの種類ごとにデジタル化率を向上させる余地があるか、既存データを基に複数の網羅的な仮説を立てます（where）。次に、デジタル化が進んでいない理由を明らかにするため、幾つかの原因を挙げます（why）。そして、実現可能性やコストを考慮しながら、具体的な実行策を練ります（how）。

視覚化の意味は何？ 今回のテーマである視覚化について学んだことで、新たな視点を得ることができました。これまであまり意識してこなかった視覚化ですが、メッセージの視覚化、グラフや文字表現の工夫、そしてスライドを丁寧に作成することで、資料がより効果的で理解しやすいものになることを実感しました。 学びをどう活かす？ 学んだことを仕事に活かす方法についても考えました。具体的には、勉強会や研究会の案内文や資料作成時にアイキャッチを意識することです。これまではあまり意識していませんでしたが、今後は積極的に取り入れていきたいと思います。また、資料作成にも今回学んだ手法を活用できそうです。さらに、定期的に書いている5000文字程度の執筆にも、ビジネスライティングの手法を取り入れ、より質の高い文章を目指したいと考えています。 どう共有すべき？ そして、まずは毎月開催している業務関連の研究会で、今回の学びをメンバーと共有したいと思います。案内文の作成やスライドの見せ方など、実践できることが多く、次回からすぐに活用できそうです。また、この内容を振り返り、若手社員と共有する時間を作りたいと思います。

原因を見極めるには？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定することはほぼ不可能と言えます。様々な要因が複雑に絡み合っているため、正解を見つけるのは難しいものの、「こんな方向性で問題に取り組めばよいかもしれない」という目途は立つこともあります。問題の原因を明らかにする方法としては、プロセスに分解するアプローチが有効です。 クリック率不足の理由は？ 特にWEB手続きを推進する業務では、プロセスで分けてクリック率やコンバージョン率を見ていく考え方がすぐに役立ちそうです。クリック率が低い箇所には、どのように誘導を行うかを検討する必要があります。また、手続き完了率が低い箇所については、説明の文言がわかりにくいのか、コールセンターに電話したいと思われる要因があるのかなど、問題の原因を深掘りする必要があります。 ABテストで改善は？ これらのプロセスで分解して得られた情報を基に、クリック率やコンバージョン率が低い部分にはABテストを行い、より良い施策を立てます。さらに、その結果を活用して、データに基づく意思決定を行ったり、他者を説得する材料とすることが重要です。

カフェ開業の初期コンセプトは？ カフェの開業というテーマは、私のビジネスに非常に近いため、とてもイメージしやすいです。私が開業した20年前は、お店のコンセプトをしっかり考えずに始めてしまいました。しかし、ごく僅かでも最初からコンセプトを持っていたことで、なんとか事業を継続できています。今では、自分のお店のコンセプトがしっかりと確立され、顧客も安定して集まるようになりました。 経営計画に必要な数字は？ 決算書の数字を見て、資産、負債、純資産の金額を把握することが重要です。また、来期からの3年間で、負債を減らし純資産を増やす経営計画を立てる考えです。具体的な計画に落とし込むため、半期の決算報告書を基に税理士と相談しています。 P/LとB/Sをどう活用する？ 先週までの取り組みで、自社の決算書のP/Lについては、細かい部分までほぼ完全に理解できました。今週は引き続きB/Sの部分をじっくりと確認します。また、どれだけの当期純利益があれば、計画的に負債を減らして純資産を増やせるのか、具体的な行動計画を立てようと思います。P/LとB/Sの双方から、今後の経営計画を策定します。

どのデータが最適？ 分析とは「分析は比較なり」という考えを基本に、どのデータを使い、どう加工し、何を明らかにするかを吟味する作業です。各種データに適した加工方法やグラフの見せ方が存在するため、やみくもに加工するのではなく、目的に合わせた手法を採用することが大切です。 目的と仮説は何？ ビジネスデータの分析においては、データに取りかかる前に必ず「目的」と「仮説」を明確にする必要があります。プロセスは、まず具体的な仮説の設定から始まり、既存や新たなデータの収集、集計や代表値の算出、さらにはグラフを用いた加工を経て、聞き手が一目で理解できる形にまとめ上げるという流れで進められます。数字に基づくストーリーづくりが成功の鍵となります。 3C視点で何が見える？ また、1つの事象を分析する際には、シンプルな課題であっても市場・競合・自社という3Cの視点を用いることで、当初は見落としていた要素が浮かび上がる可能性があります。意識的に3C分析に基づいて仮説を抽出することは、グループワークを通じて他者の視点を取り入れ、個人の思考力の限界を補いながら精度を高める効果的な手法と言えます。

ビジネスモデルをどう理解する？ P/Lだけでは、その会社のやりたいことや強みは明確になりません。ビジネスモデルを理解し、意図を汲み取る必要があります。単純な数字の遊びではなく、想像力が非常に重要だと感じました。ただし、ビジネスを考える上での基礎はB/SやP/Lの知識であり、それを抜きにしてビジネスは成り立たないと理解しました。 事業ごとの強みとは？ まず、自社のB/SやP/Lを理解し、自社の強み、特に事業部別の強みや弱みを把握することが重要です。次に、人事的な側面から数字を理解し、事業部別の特性にあった施策を組み立てる必要があります。例えば、システムとアウトソーシングではビジネスモデルが異なり、同じ制度では限界があるため、事業会社設立も視野に入れて施策を検討するべきです。 予実管理の重要性とは？ また、毎月の予実を確認し、昨年度の実績から傾向を把握することも大切です。特に、原価（人件費）を理解し、売上総利益の何％が営業利益になるかを正確に知る必要があります。この流れで、人件費を増やせるかを検討し、難しい場合は全社としての施策で従業員に貢献できないかを考えましょう。

意思決定プロセスを学ぶ意義とは？ この講座を受講して、経営における意思決定のプロセスについて深く理解することができました。特に、現実のビジネスシーンをシミュレートしながら戦略を立てることで、理論だけでなく実務への応用が見えてきました。 データ分析の重要性をどう感じた？ 最も印象に残ったのは、データ分析の重要性についての講義でした。これまでは直感や経験に頼っていた部分が多かったのですが、客観的なデータを基に判断することで、より確実な結果が得られることを実感しました。また、データの選定や分析方法についても具体的な手法が紹介され、すぐにでも実践に生かせる内容でした。 グループディスカッションの収穫は？ さらに、グループディスカッションを通じて、他の受講生との意見交換や視点の違いを知ることができたのも大きな収穫です。同じテーマでも異なる業界や職種の視点を知ることで、新たな発見や気付きがありました。 講座をどれだけ活用できるか？ 全体として、非常に実践的で充実した内容の講座でした。今後もこの知識を活用して、より論理的かつ効率的に業務に取り組んでいきたいと思います。

主語と述語は重要？ 文章における主語と述語は、国語の基本ですが、ビジネスの場では省略してしまうことがあります。その結果、書き手の意図が読み手に伝わらない事態が発生することがあるため、注意が必要です。この問題を防ぐために、ピラミッド・ストラクチャーという概念を理解しました。これにより、自分自身の思考を整理するだけでなく、後輩などにも効果的に伝えることができます。 部下への指示は伝わる？ 具体的には、部下に資料の指示を出す際に、主語と述語を意識して、自分の意図が相手にしっかり伝わるよう工夫しています。また、企業の審査で調書を作成する際には、企業のビジネスモデルなどが上司にきちんと伝わるよう、主語と述語、そして物事の背景についても詳しく記述することを心がけています。 資料は再確認すべき？ さらに、自分が書いた資料については、一度立ち止まって読み返す習慣を持つようにしています。書いている最中は、主語と述語をしっかり意識しているつもりでも、見落としている部分があるかもしれません。ですから、冷静になって見直す時間を設けることで、資料の質を向上させていきたいと思っています。