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行い ✕ 得る

に関する学び

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問題解決の手法を学ぶ 今週は以下のことが学べました。 問題の原因を明らかにする方法として、プロセスを細分化する手法があります。解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それらの根拠を基に絞り込むことが重要です。また、A/Bテストについても学びました。これはシンプルで運用判断がしやすく、少ないリスクで改善ができるため、さまざまな場面で使用できると感じました。 A/Bテスト活用の予定 A/Bテストは10月に予定している実証実験でも活用する予定です。正しい検証結果を得るために、目的と仮説の明確化をチームで議論しようと思います。また、現状の問題を特定し、「what, where, why, how」の要素に分解して再考する計画です。 実証実験でのデータ取得設計 さらに、実証実験でどのようなデータを取得すべきかをもう一度考え直します。何が分かれば次のフェーズに進めるのかを踏まえた上で、データ取得設計を行います。アンケート設計も、目的を明確にして得たい情報が確実に得られるように構築します。

仮説思考の始まりは？ 常に目的意識を持ち、問いを立てることから仮説思考は始まります。まずは、何を知りたいのか、どんな結果を期待するのかを明確にしてから仮説を立て、必要なデータを集めて分析を行います。こうしたプロセスが、分析作業において無駄を省き、効率よく目的に近づくための鍵となります。 グラフ作成のポイントは？ また、グラフなどの可視化資料を作成する際も、まず仮説や伝えたいメッセージ、そして対象となる相手を意識することが大切です。誰に何を伝えたいのかを明確にして、伝わりやすい構成でグラフを作ることで、情報の意味が正しく伝わります。 新たな発見はどう？ さらに、問いを発見する一助として、最新の研究結果や知見に触れることが有効です。たとえば、研究論文を読む機会を増やしたり、仲間から新たな情報を得るなど、日常的に情報収集に努めることが求められます。説明資料を作成する際も、自分が何を伝えたいのかを整理し、論理的かつ簡潔な表現でまとめることが重要です。

差別化は何がポイント？ 今週のテーマである差別化について、ライバル商品との差を見出すという点で自分なりに定義することができました。そのため、ボーターの3つの基本戦略やVRIO分析といった考え方を新たに学びました。 先週の整理はどう？ 一方で、先週のWeek 2では3C、PEST、5フォース、バリューチェーン分析との違いや活用方法について、十分に整理できていなかったと感じています。しかし、自社の強みを把握し、それを活かした戦略を考える上では、まず自社のVRIO分析を実施する必要があると考えています。 模倣困難性はどう？ VRIO分析は、自社の強みを知るための効果的なフレームワークです。これを活用して、同じエリアで活動する競合他社に対して優位性を得る戦略を検討していきたいと思います。とくに模倣困難性の項目に壁を感じているため、この点をより深く掘り下げるために、部内のマネジメント層のメンバーと意見交換を行いたいと考えています。

全体像はどう把握する？ 全体像を正確に把握することで、モレなくダブりなく切り分けることが重要であり、他者とのディスカッションを通じて多様な視点からの意見を得ることも大切だと感じました。また、私は直感的に切り分けを考える傾向があるため、モレやダブりを意識した切り分けを心掛けたいと考えています。 学生分析はどう進める？ 採用活動においては、セミナーやインターンシップに参加した学生を、学部学科、性別、院卒大卒で分析することの重要性を感じました。特に、参加理由や志望業界で切り分けるとダブりが生じる可能性があるため、注意が必要だと思いました。 切り分け方はどう変わる？ 分析を行う際には他者とのディスカッションを行い、ヌケモレダブりのない切り分けを複数考慮して分析を行うのが適切であると感じました。また、ヌケモレダブりがあるとしても、自分自身で多くの切り分け方を考えることは、クリティカルシンキングを鍛える良い機会になると感じます。

どうして予測は有効？ 生成AIは、学習データに基づき予測を行いながら回答を導き出すという特徴が確認できました。その上、文脈の理解や原因の特定にも優れているため、その特性を十分に活かす運用が求められています。 なぜ希望通りでない？ 今後、生成AIからの回答が必ずしも自分の希望通りにならない場合、その理由を正しく理解できるようになりたいと考えています。 製品改善の秘訣は？ また、製品開発における問題点の抽出や改善提案において、生成AIが大いに役立つ可能性があると感じています。たとえば、開発した材料に対して製造ラインで問題が発生した際、関連条件の洗い出し、実機条件の確認、結果の予測や考察に活用できる点は大きな強みとなるでしょう。 どう入力すべき？ さらに、自分が欲しい回答を得るため、生成AIに入力する際の必要な情報や注意点について、皆さんと意見交換を行っていきたいと思います。

基本理解の鍵は？ MECEの基本的な考え方を理解できたことが良かったです。特に、基本となる3つの分け方についても学び、多くの知見を得ることができました。 増収減益の原因は？ 現状の課題は増収減益です。原価上昇に対して売価設定が追いついていないのか、リカバリーにかかる費用が過剰なのか、またはお客様の要望が厳しく対応が後手に回っているのかなど、各フェーズで様々な視点から原因を探っていきたいと考えています。 数字分解の要点は？ 今ある数字を分解するときは、MECEを意識することが重要だと感じました。このロジックを繰り返し行い、確実に身に着けるためには反復が必要です。 改善策の展望は？ 来週の営業会議では、増収減益の原因を分析し、改善策を提示する予定です。そのため、今週中に必要なデータを整え、土日に詳細な分析を行い、週の前半には問題の特定と改善策の検討を済ませたいと思います。

どんな価値を生む？ 事業活動とは、①顧客に対して価値を提供し、②その価値を実現するために必要な活動を行い、③その結果として顧客から対価を得るというサイクルで構成されることを改めて整理できました。これまでは「売上や利益」といった結果面だけに注目していたため、財務諸表がこの価値創造プロセスを数字で表現している点に新たな発見がありました。数字だけでなく、企業がどのように価値を生み出し、どのように対価を受け取っているのかというストーリーとして企業活動を読み解く視点が重要だと感じました。 財務情報の謎は？ また、投資先の経営状況や資金の使い方を正確に把握するためには、財務諸表の読み解きが不可欠です。今後は、決算資料を確認する際に売上や利益だけでなく、その背後にある事業活動の構造もしっかりと意識し、企業がどのように価値を創出し、利益を上げているのかを理解できるよう努めていきたいと思います。

問いの本質は何？ 今週のライブ授業では、クリティカルシンキングにおいて「問い」がいかに重要であるかを学び、最後のまとめを行いました。特に、あるスポーツリーグの例では、いきなり数値の扱いに取り組むのではなく、まずは問いを明確にしてからデータ分析を進めることの大切さを実感しました。これまでは数値から意味を見出そうと必死になっていたのですが、まず問いを整理してから分析することで、より深い洞察と説明のしやすさが得られると感じました。 仕事の問いはどう？ また、仕事においても、何かを考え始める際は最初にイシューを明確にすることが重要だと学びました。具体的には、まず自分が解決すべき問いを立て、その問いに基づいて今何をすべきか検討します。さらに、この問いを周囲と共有し、自分の考えに対してフィードバックを得ることで、より良いアイデアにブラッシュアップできると感じています。

録画視聴で感じた？ ライブ授業に参加できず、録画で視聴したのは残念でしたが、その分多くの学びを得ることができました。改めて学習内容を振り返る中で、特に初期の学習で理解しきれなかった点に気づき、再度講義を視聴することでしっかりと習得できたと感じています。 次のデータ活用は？ 今後は、月次実績やWEBマーケティングで抽出したデータを活用し、組織の成長と拡大につなげる取り組みを進めたいと考えています。また、そこで得た学びや気づきを生かして新たな取り組みや施策の提案を行い、事業の拡大に寄与していく所存です。 戦略の再検討は？ ちょうど期末から期初にかけたタイミングであるため、前期の課題や次期の計画と関連づけた分析を実施し、今後の戦略を立てていく予定です。

データをどう活かす？ 分析を行う際は、常に目的を意識しながらデータと向き合うことが基本です。データは単なる数字ではなく、素材と捉え、適切な調理方法や飾り付けで仕上げるように結果の表現手法を工夫する必要があります。各データの特性に合わせた分析プロセスを経ることで、他社にもわかりやすく咀嚼・理解される結果を得ることができます。 サポート状況はどう？ また、作成されたサポートケース数の増減やカスタマーサーベイの結果を、製品、顧客、担当エンジニアなど複数の要素を組み合わせながら分析します。こうした取り組みによって、サポートチームが健全にオペレーションできているかを確認し、もし課題が見つかった場合には、その解決に向けた具体的なプランの策定も行います。

数字で何を学んだ？ PL・BS・CFの関連性や事業の定量的判断を、数字で表現し説明できるという点でアカウンティングの本質を学びました。魚屋の事例を通じて、基本的な財務構造を理解し、将来的に自社の財務分析に活かすための具体的なイメージが湧きました。 何が業界に響く？ また、自社だけでなく、競合他社の財務状況やIR、株式実務にも応用できる知識を得ることができたと感じています。これにより、経営判断をより適切に行い、学んだ内容を早期に実務へ落とし込む意欲が高まりました。今後は、本講座の内容だけでなく、他の資料と照らし合わせることで、さらに知識を深めていきたいと考えています。

勉強内容はどのように整理？ 今週は、これまでに学んだ内容の復習を目的として、具体例に基づいた例題に取り組む学習を行いました。WEEK01～WEEK04までの内容を改めて確認することで、知識がよりしっかり定着する良い機会になったと感じています。 現場の分析はどう進む？ また、システム開発の現場での実務において、不具合発生数を会社別、個人別、機能別、製造言語別など多角的な条件で分析する方法を学びました。これにより、どの部分で不具合が多いのかを把握し、品質向上のための具体的な施策を検討し実践するためのヒントを得ることができました。