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ビジネス

に関する学び

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講義で何が響いた？ 今週はライブ講義の総まとめがありました。その中で、ビジネスに関わる自分たちが売り手であると同時に、買い手でもあることを忘れてしまいがちだという意見が他の受講生から出され、非常に共感しました。買い手としての視点を客観的にとらえることは、大きなリソースになり得るのだと強く感じました。 感情で分ける理由？ この視点を自分の仕事や業界に当てはめると、映像作品のターゲット設定に役立つと考えています。従来のgenderや年齢でのターゲティングに加えて、視聴者がコンテンツに求める感情（例えばスリル、ワクワク、笑い、感動など）に基づいて新たな視点でセグメントを導入することを検証してみたいです。 調査はどう進める？ そのために、消費者調査チームと連携し、より効果的なセグメント設定や調査方法を検討する予定です。また、データ分析チームと協力して、過去の視聴傾向を嗜好で分析することも考えています。さらに、コンテンツ消費はお金よりも「時間」の消費であるため、タイパを重視する世代や時代の傾向にも対応できるよう、プロダクトの視点で作品を見ることで得られる感情を示す工夫をするなどの方法を模索していきたいと考えています。

なぜ価値創出に挑む？ ビジネスで新たな価値を創出するためには、常にアンテナを張り、普段抱く「もっとこうなったら良いのに」という疑問や感覚に敏感であることが重要だと実感しました。その上で、仮説を立て検証するプロセスを繰り返し、誰にでも理解できる形でアウトプットする必要性を感じています。また、ヒトとAIでは思考のプロセスが全く異なるため、まず人間がじっくりとアイデアを出したうえでAIを活用することが大切だと痛感しました。日々の感覚は時の流れとともに風化してしまうため、メモや記録に残しておくことが、いざという時の大きなヒントになると考えています。 データ整理はどうする？ 私の会社では、定期的にアイデアコンテストが開催され、全社員がビジネスにつながる発想を競い合う機会があります。今後、エージェントの活用が当たり前になると予想される中で、紙媒体や散在するデータの管理方法を見直す必要性を感じています。現状、データが一元管理されず、さまざまな形式で保管されているため、AIの活用とともに一元化への道筋を探っていくことは、今後のアイデアとして有望だと思います。また、日常のルーティーンワークの中にも多くのヒントが隠れていると感じています。

生成AIとどう協働する？ 今回の学びは、ビジネスにおいて生成AIといかに協働していくかという点に集中していました。要するに、生成AIが作成した成果物をそのまま信頼するのではなく、私たち人間が正しく評価し、必要に応じて修正することで初めて価値ある成果物になるということです。 我々の役割は何？ このため、私たち人間に求められる役割は大きく三つあります。まず、適切な情報を提供し、明確な指示を出すこと。次に、生成された成果物を正しく評価するための知見やスキルを身につけること。そして、必要に応じて成果物を修正できる実力を備えることです。また、「これはAIが作ったから責任は持てない」といった言い訳は通用しません。日々自己研鑽に努める必要があると強く感じました。 AIの信頼は大丈夫？ 現在、業務として生成AIを活用した動画配信サイトの作成に取り組んでいます。しかし、AIが生成したプログラムは内容が把握しきれない部分もあり、セキュリティ面などでAIを全面的に信頼して良いのか悩むこともしばしばあります。こうした経験から、自分自身の知識不足を痛感し、これからも自己研鑽を重ねながら生成AIとの協働を進めていきたいと改めて感じました。

経済性の概要って？ 経済性とは、利益獲得のためにコストを抑える仕組みを意味します。今回学んだ経済性の考え方には、大きく分けて３つのポイントがありました。 どんな経済効果がある？ まず、規模の経済とは、生産規模を大きくすることで、製品１個あたりの固定費や変動費を下げる手法です。次に、範囲の経済は、企業が持つ経営資源やノウハウを複数の事業で共有することで、無駄な重複を避け、全体のコスト削減を図ることを指します。そして、習熟効果とは、同一製品を多数生産する中で技術や作業が洗練され、生産効率が向上し、結果としてコストが削減される現象です。 ビジネスはどう変わる？ 自社のビジネスを振り返ると、特に規模の経済と習熟効果が当てはまっていると感じました。一方、現状では新事業展開が十分に進んでいないため、範囲の経済の活用は見受けられません。もしシナジー効果を追求するのであれば、既存の販路を活かした新ブランドの展開など、他事業との連携を視野に入れることが一つの可能性として考えられます。 今後はどう進む？ 今後の行動計画としては、各企業の業績拡大の要因や新事業展開の狙いについて、ニュースなどの情報を基に分析を進める予定です。

伝わりやすい文章とは？ ビジネスライティングの意識については、まず目的を明確にし、読み手が理解しやすい内容をしっかりと伝えることが重要です。文章作成の際には、フォントや色の使い方にも注意が必要で、適切な強調が伝わり方を左右します。冒頭部分で興味を引き、その先を読みたくなるように工夫することで、最後まで読んでもらえる文章が作成できます。 伝わる資料作成は？ 例えば社内プレゼン用の資料作成においては、データの見せ方を工夫することがポイントです。社内外で相手に最後まで興味を持ってもらえる文章を作成することで、円滑なコミュニケーションが可能になります。エリア会議での議事録作成においても、決定事項の伝達が分かりやすいことを意識しましょう。 計画資料はどう工夫？ 来年度のエリアプラン作成時には、上長だけでなくエリアメンバーにも現状や課題、対策が分かりやすい資料を作ることが求められます。データは効果的なグラフを使い、重要な箇所にはフォントや色の強調、アイコンを活用することが推奨されます。また、毎月の決定事項を社内メールで共有する際には、タイトルや太字、色付けを活用して、目的と主要な活動内容がしっかりと伝わるよう工夫します。

学習で視野が広がる？ 総合演習に取り組む中で、初めてGミュージックスクールのデータに触れたときと比べ、自分の視野が大きく広がっていると実感しました。これまでの学習を通じて、データ分析のポイントを確実に押さえ、次に何を考えるべきか、また欠けている視点がないかをフレームワークに沿って自然に意識できるようになったためです。さらに、これまで実務で流れとして扱っていたA/Bテストについても、改めてそのメリットや得られる効果をビジネス視点から伝えることの大切さを感じました。 着眼点はどう磨く？ WEEK5では、ビジネスにおける着眼点というスキルが一層磨かれたと感じています。What～Where～といった問いを自然に実行し、効果的な切り口を見つける方法が身についたと考えています。マーケティングリサーチの現場で大量のデータを扱う中、良い切り口を見失いがちで、時には無意味な分析に陥ることもありました。今後は、仮説を立て、それを検証するために必要なデータを収集し、適切な切り口で分析する意識をより一層強くしていきたいと思います。また、否定的な仮説や大きく外れた仮説であっても、それらが分析のプロセスにおいて無駄ではないことを実感しました。

本業の利益って何？ 営業利益は本業で得られる収益と費用の差額、つまり本業での儲けを示す指標です。一方、経常利益は本業以外の収益や費用も含め、事業全体として持続的に利益が出ているかを判断する材料となります。最終利益である純利益は、これら一連の利益計算の総括として位置づけられます。 損益項目の違いは？ 企業ごとに提供する価値やビジネスモデル、コンセプトの違いから、各損益項目の特徴や数値は異なるため、PL（損益計算書）をもとに自社の強みや弱みについて仮説を立て、分析することが求められます。 計画は合致している？ まず、所属部門が策定する年間実施計画について、取組アイテムや目標、スケジュールが自社のPLと合致しているかを確認することが重要です。また、担当するプロジェクトの商談においては、ターゲット価格から原価、利益までを検討する際に、自社の決算説明会の内容をしっかり理解し、部下にもその要点が伝わるように説明する必要があります。 他業界の価値は？ さらに、製造業に勤務している立場から、製造業以外の業種が提供している価値とPLとの相関関係を見直し、どのような特徴として表れているのかを分析してみることも有益です。

仮説の新展開は？ 仮説思考については多少知っていたものの、時間軸という視点に驚きを覚えました。新規事業を創出する際、将来の見通しに基づいて仮説を立てるだけでなく、原因分析でも過去の事象に対して仮説を設定する重要性に改めて気づかされました。漠然としたアイデアを具体的に言語化し、分析可能な形にすることや、チームの共同作業をスムーズに進めるために仮説が大きなメリットをもたらすと感じます。 不確実性への対応は？ また、不確実性の高い環境という表現に対し驚いたり不安を抱いたりする必要はなく、むしろそのような環境がビジネスの前提として自然であると認識できました。既存の延長線上では新たな成長やアイデアは生まれにくいことを、変化をためらう人々にも理解してもらい、実際の行動に結びつけるのは容易ではありません。しかし、生成AIの普及により新たな可能性を実際に示すことで、変革の必要性を納得してもらえるのではないかと考えます。 変革の課題は？ さらに、ビジネス環境の変化に否定的な見解を持ち、既存のルールや現在の働き方に固執する同僚とのコミュニケーションや、変革を促す方法についても、今後の課題として意識する必要があると感じました。

デジタル習得、どう考える？ ライブ授業では、デジタルの重要性とその習得がビジネススキルの一部として加わる意義について学びました。実務経験で高められる一般的なビジネススキルに対し、デジタルリテラシーは意識的に経験を積み、向上させていく必要があると感じました。また、既に高いデジタルリテラシーを持つ人材の活用も、組織全体のスキルアップには欠かせない視点です。 生成AIで何が変わる？ 生成AIに関しては、業務効率化ツールとしてだけでなく、サービスの魅力を生み出し、共有する手段として、その存在感を再認識しました。デジタル技術とデータの活用によって、言葉だけでは表現しきれない体験価値を伝えることができる点は、大変魅力的でした。 学びのポイントは？ 講座で学んだ内容を振り返ると、以下の3点を意識して実践していきたいと考えています。 実践でどう活かす？ まず、日常的に生成AIに触れ、様々な視点からの質問を通じて習慣化すること。次に、業務遂行のためのフレームワークに生成AIを取り入れること。そして、画像生成AIツールの実践を通じて、業務への応用を図ることです。これらの取り組みが、今後の成長に繋がると確信しています。

戦略の本質は何？ 戦略という概念については、シーンによって様々な内容で語られていますが、その本質は変わらないことが重要です。この点をしっかりと意識し、自分なりに答えられるように努めていくことが大切です。 競争優位はどう実現？ ビジネスの戦略として、企業あるいは事業の目的を達成するために、持続的な競争優位を確立するための構造化されたアクション・プランを心がけています。この重要な考え方を忘れないように定期的に確認し、常に意識しておくことが必要です。 提案力はどう磨く？ 提案力を向上させるためには、戦略と戦術をしっかり区別し、相手が納得できるプランを提案できるように努力します。他社を参考にする際にも、戦略と戦術を可視化し分析することが重要です。企業の戦略の結果を歴史から学び、その知見を自身のビジネスに活かすことを心がけます。 成功と失敗から学ぶ？ また、成功した日本企業やアメリカの企業の戦略と戦術を見直します。成功例に目を向けるだけでなく、失敗した戦略例も確認し、他者の失敗から学ぶことも重要です。その失敗例を自分のこととして捉え、どう改善できたかについて仮説を立てる訓練を進めていきます。

数字は信頼できる？ ビジネスにおいて、「捨てる」という判断を下すことは難しい。しかしながら、時間は有限であり、全てのことに対応することは不可能であるため、何を継続し、何を捨てるかを見極めるためには、より深く考えることが必要だと感じる。その際、感覚に頼らず、数値的な根拠に基づいて判断することが重要であり、他者を説得する場面でも役立つだろう。私は、こうした数値的根拠をもとに「捨てる」技術を身につけたいと考えている。 不要業務は見直す？ また、業務においては、かつては重要だったが時代の変化とともに不要になったものも存在すると考えている。業務の合理化や効率化を進めるためにも、不必要な業務がないかを見直す必要がある。そして、業務の目的を再確認し、適切な判断を行いたいと思う。 目的と順番は？ 具体的には、業務を一つずつ振り返り、その目的を考えることが大切だ。目的が不明瞭なものについては、過去からの慣習として続いている可能性があるため、「捨てる」ことを検討する。また、業務を可能な限り数値的根拠で示し、それをもとに優先順位をつけることで、採算性の低いものについては勇気を持って捨てるという決断を行うべきである。

カフェで何を学んだ？ 先日の授業では、別の事例紹介に続いて、カフェを例にとってPL構造の復習を行いました。 数字で何が見える？ PLを理解する上で、大きな数値をもとに全体概要を把握し、各項目を比較することが重要であると実感しました。また、事業が提供する価値と照らし合わせる視点も非常に印象的でした。 シンプルな構造は？ カフェという事例は、売上、原価、販管費といった要素がわかりやすく、単店舗飲食業というシンプルなビジネスモデルであるため、提供価値の違いによるPL構造の変化が理解しやすかったです。 今後の取り組みは？ 今後は、以下の点に注力したいと考えています。 ① 今期の予実分析時にPL構造を再確認する。 ② 担当事業のPLについて、提供価値との整合性を再検証する。 ③ 現業界内での競合企業や、将来のターゲット市場の企業を複数社分析し、比較対照する。 業界特性はどう？ また、業界ごとにPLの構造特性がある中で、業界全体の傾向から大きく逸脱する例が存在するのか、さらに提供価値とコストのバランスを評価するための普遍的なKPIがあるのかについても、今後の検証課題として気になりました。