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考え ✕ 本

に関する学び

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借入金をどう捉えるか？ 借入金も含めて資産と見なすことは重要です。借金を必ずしも悪いものと捉えず、必要なところへ資金を投入することを考えましょう。 PLとBSの優先度は？ コンセプトの維持を優先するか、BSを改善することを優先するかは、経営判断として非常に重要な点です。自社のプロジェクトのPLやBSを確認して、どんな気付きがあるか、時間をかけて考えています。PLに関しては、プロジェクトの性質によって費用のかけ方が異なることに気付きました。 プロジェクト費用の検討は？ まず、PLと同じくBSの予測も立てて確認していくことが大切です。各プロジェクトの考え方や費用の使い方を検討し、それぞれのコンセプトや価値提案を維持するためにどのような費用を計上するのか考えましょう。 基本への立ち返りが重要？ そして、先週に引き続き、自社のプロジェクトのPLとBSを確認していきます。常に基本に立ち返り、基本的なPLやBSの図を参照しながら、自社のPLやBSを見比べることで理解を深めていくことが重要です。

なぜ客観視が必要？ クリティカル・シンキングとは、物事を適切な方法とレベルで考え、客観的な視点を持ちながら自分の考えを批判的に見直し、不要な偏りや重複を排除する思考法であると学びました。お客様への提案を考える際、最初に思いついた仮説に固執せず、「なぜ本当にそうなのか」「どの点を確認すべきか」と自問することが大切だと感じます。また、原因を一つに絞るのではなく、さまざまな可能性を検討し、データや事実に基づいて課題を整理する姿勢が重要です。 どう改善策を選ぶ？ 営業活動において、お客様の売上低下の原因を分析し、改善策や販促施策を提案する際に、この思考法は大いに役立つと考えます。これまで、初めに思いついた原因や解決策に頼りがちだった自分を反省し、今後は「なぜ本当にそうなのか」「ほかに原因はないか」と問い続ける努力をしていきたいと思います。また、ターゲット層を複数の視点から整理し、事実に基づいて課題を分析することで、お客様にとって納得感のある提案ができ、結果的に信頼関係をさらに深められると確信しています。

規模拡大は本当に有効？ 規模の経済性とは、同じものを大量に発注できるメリットを活かし、価格交渉によって原価を低減する効果を指します。自動車業界では、部品数の削減や部品の共通化を進める動きが見られますが、一度不具合が発生するとその影響は非常に大きくなるため、共通部品の設計時にはこれまで以上に品質確保に注力する必要があります。また、製品の使用範囲（許容範囲）を明確にし、その範囲内での最悪条件を想定した評価を行うことも重要です。 技術活用で効果は？ 一方、範囲の経済性は、これまで培ってきた技術やノウハウを他の分野に広げることで、シナジー効果や開発コストの低減を図る考え方です。たとえば、生産の効率化ノウハウを他分野に適用するコンサルタント業務や、エンジン開発や性能開発の知見を活かして他のモビリティ、例えばボートなどの開発へ展開することが可能だと考えられます。 社内共有は有用？ 私の業務においては、CAE解析用に作成したモデルを社内で共有することで、工数などのコスト削減に寄与できると感じています。

分析精度はどう上げる？ 今回の学習を通して、データの分け方によって答えにぶれが生じること、また分解方法によっては誤った結果にたどり着いてしまうことを改めて体感しました。まずは多くの分け方や分解方法を列挙し、何度も試行と分析を重ねることで、より精度の高い分析結果を導けるのではないかと感じています。その際、MECEの考え方が重要であることも学び、層別分解、変数分解、プロセス分解を用いることで、もれや重複なく整理する大切さを実感しました。 投資家は何を求める？ また、機関投資家に対する営業活動の観点からは、自社商品のニーズがどのような属性の投資家にあるかを検討する際に、本学習で得た知見が活用できると考えています。既存の取引先データを加工・可視化し、様々な切り口で分解することで、アプローチすべき投資家像を明らかにできると感じました。さらに、自社商品のプレゼンテーション資料作成においても、特徴や傾向を多角的に可視化し、投資家に商品性への理解を深めてもらうための有効な手段として活かしていきたいと思いました。

グループワークで何が学べた？ グループワークを意識して課題に取り組む中で、学びの深さが増すことを実感しました。同じ問題に直面しても、それぞれ異なる思考プロセスが生まれる点に大変興味を抱きました。 ライブ講義で何が起きた？ 久しぶりに参加したライブ講義では、皆さんのチャットでの回答を楽しみながら、以前よりも積極的に意見を発信することができたように感じています。 考え方の違いはどう？ また、様々な考え方や感じ方が存在するため、分析の目的を明確にし、チーム内で思考プロセスを共有しながら進める重要性を再認識しました。直近の出来事をすぐに忘れてしまう傾向を考えると、記録をしっかりと残すことが大切だと感じました。 記録整理は本当に必要？ そのため、今後は毎回、分析の計画表を作成し記録することを意識します。Excelへのコメントだけでは後から内容が断片的に感じられることもあるため、チームメンバーと共に計画表のテンプレートを検討し、全員が情報を整理して共有できる仕組みを整えていきたいと思います。

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。

なぜ商品はヒットしたのか？ 講義に参加できなかったが、ライブ映像を見ている中で、実際にヒットした商品がなぜ売れたのかについて、その裏付けがしっかりとあり、マーケティング戦略が理解しやすかったと感じた。また、学習内容を振り返ることで、習慣の重要性も実感した。 行動が与える影響を考える 自分自身も顧客の一人として、普段無意識に行動していることがどのような影響を及ぼすのか考えることが新鮮だった。現在、自社の既存商品がプロダクトライフサイクルの成熟期にあるが、通常業務に追われ根本的な考察を後回しにしていたので、今回の講義が行動のきっかけとなった。社内のメンバーとも共有しながら課題解決につなげていきたい。 マーケティングの基本を学ぶ 今回の講義では、マーケティングの基本的な部分を学ぶことができたと感じた。まだまだ奥深いマーケティングの世界を学んでいくのは難しいかもしれないが、自分なりに勉強を習慣化し、それを会社の成長に結びつけるだけでなく、自身のキャリアにもつなげて、自己成長していきたいと思った。

復習で何を見つける？ 今週はweek1からの総復習を通して、クリティカルシンキングの学びを再度確認できました。特にB.LEAGUEの演習では、これまで学んできた知識を実践的に振り返る機会となり、「正しい問いの設定」がいかに重要であるかを実感しました。 問いをどう活かす？ 問いを出発点とし、問いを残し、そして問いを共有するプロセスが特に印象に残りました。今後はこの点を意識して、より深い考察へとつなげていきたいと考えています。正しい問いを設定できる段階にはまだ程遠いものの、本質を追求するための問いかけを継続的に行う習慣を身につけたいと思います。 意見をどう検証する？ また、普段は人の発言や提案をそのまま正しいものとして受け入れてしまう傾向がありますが、「本当にそうなのか？」と疑問を持つことの大切さにも気づかされました。問いに対して共通の認識がなければ、答えがずれてしまう恐れがあります。今後は、周りのメンバーとともに問いを深め、共有しながら答えを導く取り組みにチャレンジしてみたいです。

生成AIの強みは？ 生成AIは非常に便利で有能なツールですが、その便利さに甘んじることなく、人間がチェックや適度な疑問の目を持つことが大切だと改めて感じました。こうしないと、人間の能力が次第に低下してしまう恐れがあるため、生成AIをあくまで良き相棒として活用する意識が必要だと認識しています。 どこで活用する？ つまり、生成AIを「頭のいい新入社員」のように捉え、単にタスクを与えて使えないと判断するのではなく、その特性を活かせる指導や適切なレビューを通じて、生成AIの真価を引き出すアプローチが求められると感じます。 何が課題となる？ さらに、以下の点について考える必要があると感じます。 ⑴ 生成AIとハイコンテクストな関係性を構築するためには、どのような工夫が必要でしょうか？ ⑵ 生成AIにマネジメントを依頼できるようになるには、どのような要素が求められるのでしょうか？ ⑶ 日本国内で、自分と生成AI（AIエージェント）だけの体制で会社を運営することは実現可能なのでしょうか？

どうしてデータ加工が必要？ これまで、データ分析では単純平均や標準偏差、棒グラフ、散布図など、一般的な方法を用いてきました。しかし、集めたデータを適切に加工しなければ、想定していた答えや正確な結果を得るのは難しいと学びました。今後は、必要に応じて加重平均や中央値などをより効果的に活用していきたいと考えています。 どの指標が本当に有効？ また、単純平均や標準偏差だけに頼ると、データの見え方が一面的になりかねません。そのため、加重平均や幾何平均、中央値といった指標を取り入れ、どの指標がデータを最も適切に表しているのかを検証しながら分析を進めたいと思います。これまでとは異なる視点からデータが見えることを期待しています。 なぜ仮説検証が重要？ 特に、私の業務は問題解決のための分析とあるべき姿の考察の両面に関わるため、その時々で適切な仮説を立て、データの表し方を工夫することが求められます。状況に応じた分析手法を積極的に取り入れることで、より正確なデータ分析に繋げていきたいと思います。

戦略と戦術の違いは？ 戦略と戦術は明確に異なります。戦略は、どの行動を採用するか、または採用しないかといった選択を行うことで独自性を生み出すものです。広い視野で物事を見渡すことが、最速かつ最も効果的にゴールに到達するための基本となります。また、この考え方は、業務だけでなく日常生活においても応用できる点が魅力です。 目標はどう決める？ 目標を明確に設定したうえで、どの行動を採用するかの選択は、様々なプロジェクトを担当する際に重要なポイントとなります。すぐに行動に移すのではなく、まずはしっかりと戦略を立てることによって、自身の独自性を強化し、より効果的な進行が可能になると考えています。 見える化で分かる？ さらに、言葉だけで説明するのではなく、ホワイトボードやノートなどを利用して全体像を見える化することで、個人やチーム全体で理解を深めることができます。そこから、具体的に誰がどのタイミングでどのような役割を果たすのかを話し合いながら進めると、プロジェクトを円滑に推進することができるでしょう。

本当に価値を守れてる？ 企業が利益を上げるためには、売上を増加させるとともに費用を削減する必要があります。しかし、各施策を検討する際には、自社が大切にしている価値を十分に考慮することが求められます。無闇に費用を削減すれば、大切にしていた価値が失われ、その価値に共感していたお客様が離れてしまい、結果として売上が下がり利益が出なくなる可能性があります。 コアバリュー再認識は？ そのため、幹部候補メンバーとの事業計画策定時には、まず自社のコアバリューを再認識してもらい、その上で売上増加と費用削減の施策を検討してもらいます。出てきた各アイデアについては、自社のコアバリューを損なわないかどうかを丁寧に確認していくことが必要です。 数値が示す真実は？ また、幹部候補メンバーには、自社のお客様と売上のデータを分析し、お客様が何に価値を感じているのかを考えてもらいます。その「価値」が損なわれない範囲で実施できる費用削減策と、その「価値」をさらに高め、売上増加につながる施策を立案することが求められます。