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行い ✕ 得る

に関する学び

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データはどう活かす？ データをグラフ化することで、共有者全員が視点の漏れを確認でき、短時間で状況を把握できることに気付きました。角度を変えて情報を整理することで、複数の視点を生み出すことができました。また、留意点として、分解する際には、思いつくことから手を付けるのではなく、「When」や「How」といった枠組みで考えることで、漏れのない結論にたどり着けることを実感しました。 部門承認はどう取得？ 研修計画を部門承認に使用する際には、実施方法や日程、参加者の切り分けなど、多くの検討事項があります。部門の承認を得るために、目的に沿った切り分けの考え方を使う必要があります。そして、部門説明の際には、即座に理解できるわかりやすさや、視覚的に理解が進む資料を重視したいと考えています。学んだグラフ化を使用する機会は少ないかもしれませんが、情報が伝わりやすい図の検討が重要です。 資料作成の工夫は？ 具体的には、切り口や切り分けの考え方を一枚にまとめ、自分なりの順序を整理します。そして、研修計画の検討事項ごとに切り分けを行い、提案資料を作成する際には、数字や表ではなく、図で示すことができるよう工夫してみます。

ロールプレイで得た気づきは？ ライブ講義でロールプレイを実施した際、私はオブザーバーとして参加しました。自身の日常の行動を振り返りながら聞くことで、良かったことや今後の課題に気づきを得ることができました。短時間で行うロールプレイは難しい部分もありますが、その反面、論理的思考を磨き、短時間で整理して要点を話し合う力をも養わなければならないと感じました。今後さらに論理的思考を学んでいきたいです。 アウトプット方法をどう改善する？ 学んだ内容を整理し、メンバーである課長にもアウトプットすることで、自身の理解を深めたいと思います。特に具体的な行動や数字、根拠を示す部分が弱かったと感じています。根拠や目標、ゴールを明確に示し、上司や他の組織を動かすための手法についても、日々の報告で活用していきます。 日々の業務改善はどうする？ 自身に余裕が持てるように、日々の業務の棚卸しを行い、その上で学びを活かせるようにしていきます。余裕がなくてメンバーに任せることがないように気をつけ、丁寧な会話を心掛け、すれ違いが起こらないよう留意します。日々の1on1や今後の評価面談の際には、学びの内容を思い出すようにします。

具体例が必要な場合は？ 普段分析している視点が言語化されているため、他者にアウトプットする際に考え方を体系的に伝えることができました。しかし、数字に集約するだけでは伝わりづらいと感じ、数学的な話をする際には具体的な事例を出して伝える必要があると気付きました。 データの見せ方を工夫する また、社内で分析したデータの見せ方に関しても工夫が必要だと感じました。ただデータを見せるだけではなく、データから読み取ってほしいことや感じ取ってほしいことを意識して、最も伝わりやすい見せ方を検討する必要性を感じました。 レポート改善の重要性 さらに、社内で発行しているすべてのレポートについて、その目的や従業員に何を伝えたいかを再度見つめ直して言語化することが重要です。この作業を8月末までに行い、言語化した内容に基づいて、より伝わりやすい表現方法や見せ方の改善策を9月末までに検討し、試験的にレポートを作成して従業員からのフィードバックを得る予定です。 フィードバックを活用するには？ 最後に、そのフィードバックに基づいてレポートの改善策をまとめ、内容に従って改善を行うことを10月末までに進める計画です。

AIの可能性は？ AIが何をでき、何をできないのかという考え方は、従来の仕事に求められるセンスと本質的には変わらない面があります。たとえば、エクセルの関数をすべて記憶していなくても、「こういう事ならできる」と予測できれば、必要な関数はその都度AIに訊けばよいという考え方です。同様に、自分だけでは対応が難しい案件でも、「あの人ならうまくやってくれそう」と判断して、当たりを付ける感覚と似ています。 文脈はどう理解？ また、「AIは文脈を理解しておらず、統計的に処理しているだけ」と言われることが多いですが、人間の場合、過去の経験をもとに統計的な処理を行い、「困った」と表現されていても実は喜んでいるといった背景を読み取っているだけではないでしょうか。 解決策はどう進む？ そのため、いきなりAIから結論を求めるのではなく、解決したい仕事を要素に分解し、段階的に取り組む方法が有効です。各段階で「ここまではできる」「ここで多少のズレが見られる」というフィードバックを得ることで、全体の方向性を確実に修正していくことができます。これは、人間の新人に対して指示を出す際のやり方に似ていると言えるでしょう。

アカウンティングへの深まりを実感 ライブ授業や基礎学習を通じて、アカウンティングの必要性に対する理解が少し深まりました。会社が利益を得ることは事業の成功を意味し、そのためには顧客の満足が重要です。この顧客満足を軸にして、財務三表や提供価値、資金などを考慮することが求められます。アカウンティングは、こうした意思決定に必要な知識のひとつです。今後の授業を通じて、どのようにこれが自分に適用できるのかをしっかりと理解したいと思っています。 利益計画における資金の役割 利益計画を立てる際には、活動にどれだけの資金が必要で、どれほどの利益が見込めるのかを判断材料として活用したいです。これにより、素早く意思決定を行い、効果的な活動に結びつけることで、部下に適切な指示が出せるようになりたいと考えています。 数字で見る財務諸表の理解 まずは、P/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）の構成を理解するために、書籍や会社の財務諸表を参照しようと思っています。具体的な数字を見ることで理解を深め、その上で自分の現在の活動にどのように応用できるかの具体的なイメージを持ちたいと感じています。

A/Bテスト観察ってどう？ A/Bテストは、サンプル同士の差分を測ることで有効なデータを得る手法です。したがって、条件をできるだけ揃えることが求められます。 検証の準備はどう？ テストを実施する際は、目的や仮説、検証項目を明確に設定することが重要です。また、１要素に絞って検証を行い、複数の要素を同時にテストしたい場合は別の手法を検討するべきです。同時に同じ期間でテストを行うことで、環境要因の影響を排除できます。 広告戦略はどう？ マーケティング、特に広告宣伝の分野とA/Bテストは相性が良いといえますが、実務での実施は難易度が高いと感じることがあります。例えば、教育系のBtoBサービスにおいて広告にA/Bテストを取り入れる場合、内容は統一しつつもデザインや訴求ポイントを変えた複数のサンプルを用意する必要があります。また、テスト対象となるグループも条件を十分に揃えて作成する必要があります。 目的明確って何？ そのため、まずはテストの目的を明確に設定し、迷いが生じないように仮説を立て、予測可能な結果もあらかじめ用意しておくことが大切です。

利益理解で何が見える？ アカウンティングを学ぶことは、会社の成績表を正しく読む力を養うことだと理解しました。ビジネスは基本的に利益が出ているかが重要です。その利益がどのように構成されているのかを知ることで、自社のビジネス構造を理解することができ、非常に重要だと感じました。 数字から戦略は？ 私は、自部門のサポートメンテナンス費用による収入、人件費、そして利益率を正確に把握するために、この知識を活用したいと思っています。また、解釈した数字を基に、人材採用戦略の策定に役立てたいと考えています。さらに、日本のみならず、海外のサポート部門とのベンチマークを行い、課題となり得る部分の把握とその対策についても検討したいと考えています。 数字をどう解析する？ もし、サポート内のファイナンス担当から実際の数字を入手できるのであれば、それを自分で解析してみたいと思います。また、会社の四半期ごとの決算書も同様に自分で解析し、会社の状態を推測しながら、今後の判断材料として活用したいと考えています。

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。

イシューはどう捉える？ 今週は、「今答えを出すべき問い＝イシュー」の特定がいかに重要かという点について学びました。実際の事例をもとに、「なぜ？」「どうすれば？」と経営者の視点でロールプレイを行いながら検討することで、実際に取られた施策の意外な点にも触れ、論点を見極めることの大切さと、その問いを最後まで押さえ続けることで分析の方向性を見失わずに発想が広がるという実感を得ることができました。 新規開発はどう整理？ また、新規開発品の開発方針を決める際、数多くの課題に直面し論点が曖昧になってしまう、あるいは選択肢が絞り込めず必要な検討事項が増え続け、時間だけが過ぎていくという状況を経験していると感じました。今回の講義を通じ、これまで課題を十分に構造化できず、イシューの特定ができているつもりでできていなかった自分に気付き、早速ピラミッドストラクチャーなどの手法を活用しながら、状況をしっかりと整理していく決意を固めました。