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企業 ✕ 活用

に関する学び

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AIって何が必要？ 今後、AIは生活や業務に大いに役立つツールとなると実感しています。しかし、AIを使いこなすには、その活用方法を正確に理解し、適切な知識とスキルを身につけることが必要であると改めて感じています。 企業サポートはどうなる？ まず、企業のサポーターとしては、案件ごとに抱える課題を的確に把握し、周囲の情報や自身の知見をもとに仮説を立てます。そして、適切なAIプラットフォームと情報交換を行いながら、提案書にまとめ上げていくことが求められます。 事業策定の鍵は何？ また、新たな事業策定においては、自分が描くビジョンをAIに共有し、マーケット情報から得られる洞察を取り入れることで、計画をより具体的に作り上げることが大切だと考えています。 利用方法はどう学ぶ？ 現在、さまざまなAIプラットフォームが存在するため、使い分けが難しいと感じています。実際に活用されている方のお話を聞くことで、より実践的な活用方法を学びたいと思います。

実例で理解が深まる？ 3C分析やSWOT分析については、以前から意識していたつもりでしたが、実例の解説が非常に分かりやすく、理解がより整理できたように感じました。 初めての分析体験は？ バリューチェーン分析に関しても、従来は言葉としては知っていたものの、具体的な分析手法としての活用方法は今回初めて学びました。事例が具体的で参考になったため、今後の業務などに積極的に活用していきたいと思います。 後進育成と戦略見直しは？ また、後進の幹部候補それぞれに3C分析を行ってもらい、自身の強みと弱みを把握した上で、企業活動のどの部分に貢献できるかを考えてもらう取り組みを計画しています。さらに、自社で行っている製造業向けのERPパッケージ導入サービスにおいて、最近、競合他社が低価格設定で攻勢を強めている状況を受け、マネージャー以上で3C分析やSWOT分析の見直しを行うとともに、新たにバリューチェーン分析にも取り組み、提案内容に反映させるつもりです。

営業利益は何がわかる? P/Lの営業利益についての理解が深まりました。特に、同様のビジネスを行いながらも異なる戦略をとる二つの事例を通じて、どのようなコストがかかるのか、そしてその実現に必要な視点について考えることができました。安易に費用を下げる戦略が危険であるという視点は大きな学びとなりました。 企業選定はどうするの? まず、提携先企業の選定にあたっては、P/Lを読むことが重要だと感じています。異なる企業の比較を通じて、各企業の強みや弱み、そして狙いを明確にし、企業分析に活用したいと考えています。 分析スピードはどう向上? また、チームメンバーとともに、企業分析業務にP/Lの知識を生かすことで、企業間比較のアウトプットスピードを向上させたいと思います。同一業界内の企業を比較することで、自らの企業分析スキルを深めていく計画です。特に、販管費がどのように使われているのか、企業ごとに異なる点を詳しく理解できるようになりたいと考えています。

財務数値の真意は？ 財務数値は単独で評価するのではなく、事業の提供価値やビジネスモデルと結びつけて考えることが大切だと学びました。PLでは利益や費用の増減を確認するだけでなく、費用が顧客価値やブランド価値の維持に役立っているのかどうかをしっかりと見極める必要があると感じます。また、BSを通して、企業がどのような対象に投資し、どのように資金を調達しているのかが把握できる点も重要です。 事業価値の具体策は？ 特定の事例を用いて、提供価値、事業活動、資産構成の各視点から分析する具体的な方法を理解できたため、今後の実務にも積極的に活用していきたいと思っています。これからは、投資案件や施策を検討する際に、単なる財務数値だけでなく、事業全体の価値創造と結びつけた判断を心がけます。 自社分析の戦略は？ また、自社や競合の分析においても、提供価値、事業活動、資産構成の視点で論点を整理し、自分なりの仮説を持って提案できるよう努めていく所存です。

データ比較の工夫は？ 定量分析に取り組む中で、表面的な分析だけではビジネスの現場で活用できないという事実を改めて認識しました。より効果的な仮説検定を行うためには、どのデータと比較するかを十分に考える必要があると痛感しました。 複数比較のメリットは？ たとえば、ある一社のデータに依存するのではなく、複数の企業のデータを並行して比較することで、検定の信頼性が高まります。また、売上高の分析に際しては、単に売上の低下を把握するだけでなく、その原因を探るために仮説を立て、実際に仮説検定を実施するプロセスが重要だと感じています。 情報共有の秘訣は？ さらに、普段の情報共有の場においても、前年同月比だけでなく、業種別や地域別の視点で分析を行い、得られた知見をアウトプットする工夫が求められると学びました。 相関関係の本質は？ 今後は、相関関係に関する知識をさらに深めるため、より詳しい方の意見をお伺いできればと考えています。

業界ごとの重点は？ BS（バランスシート）について、実際に各企業がどこに重点を置いているのかが業界ごとに大きく異なることが印象的でした。特に、ZoomやNetflixなど比較的新しい業界では、コロナ前、コロナ中、そしてコロナ後といった時期ごとに大きな変化が見受けられ、その点に大変興味を持ちました。 変化にどう対応する？ また、経済や政治、環境が刻々と変化する中で、各業界は資産と負債のバランスを取りながら利益の追求に努めています。今後は、この視点を踏まえて企業分析を進めていきたいと考えています。 分析で何を掴む？ なお、営業として新規顧客の開拓を行う際、決算書が閲覧可能な企業の事前分析により、どの部分に重きを置いているかを把握することが重要です。さらに、クライアントの財務担当者や経営者との打ち合わせの際にも、企業状況の理解に役立てられると感じています。加えて、AIツールを活用して効率的に各データの分析を進めたいと考えています。

財務三表の連動性は？ 財務三表と事業活動とのつながりや全体像が理解でき、視座が高まったと感じました。これまで、PLやBSが事業活動と連動しているという点は当たり前のことと思っていたため、今後の学びによりその具体的な関連性を意識できるようになりました。 外部の意見に刺激は？ また、グループワークでは、他業種の受講生と議論する機会があり、それぞれ異なる考え方や出発点からアプローチする様子にとても刺激を受けました。普段は社内で議論するだけのため、外部との見解の違いに触れることが新鮮でした。 競合分析の活用は？ さらに、今後は競合他社の分析に今回学んだ知見を活かしたいと考えています。具体的には、FCと直営、国内外の市場、出店立地など、数字から企業の特徴を見出し、その強みや弱みを分析しながら、自社に取り入れられるヒントを探していきたいです。来週以降の講義で得た知識を、実際のIR資料で確認することにも意欲を持っています。

数字の背景は何？ 財務諸表を単なる数字の集まりと捉えるのではなく、事業に必要な資産を調達・活用するストーリーとして理解することの重要性を学びました。暗記による学習ではなく、各項目が具体的に事業にどう寄与しているのかを考える視点が求められると感じました。 業界の価値は見える？ また、財務諸表からはその企業が何を提供し、どのような価値を重視しているのかが読み取れるため、同じ業界内でもコンセプトが異なることが数字から明確にわかる場合があるという点にも気づかされました。 理念と数字はどう連携？ さらに、企業の理念やパーパスといった、経営の根幹を成す価値観と財務諸表とのつながりを意識することが大切だと実感しました。たとえば、「売上原価」や「販管費」といった項目に計上された数字が、実際の現場でどのように機能しているのかを考慮することで、机上の数字だけでは捉えきれない事業の実態を把握できるのではないかと思いました。

ビジネス法則は？ 今回の学びを通じて、戦略や差別化を考える際にビジネスの法則やメカニズムを理解する重要性を再認識しました。しかし、これらの法則は誰にでも当てはまる普遍的なものではなく、自社の業界外部環境や内部環境、さらには強みを考慮して適切に捉える必要があると感じました。また、新規参入や代替品の登場によって従来のメカニズムが覆される可能性にも十分留意すべきだと思います。 事務部の戦略はどう？ 保険会社の事務部門という立場からは、まず会社全体の戦略を理解する上で、環境分析だけでなく今回学んだメカニズムや法則の視点を取り入れることが大切だと考えています。その上で、自部門の戦略を策定する際には、規模の経済性（ベンダーの統合によるコスト削減）、習熟度（生産性向上によるコストダウン）、そして範囲の経済性（部門や企業の価値向上を狙うスキームの活用）という視点も加味して、より実践的な戦略を検討していきたいと思います。

なぜ仮説が必要？ 不確実性の高い環境下では、経験や分析に頼った判断から離れ、まず仮説を立てて行動し、その結果から判断へとつなげる思考法が必須だと学びました。 AI活用のポイントは？ また、仮説を構築する力は、AIにプロンプトを作成する際にも有効であると感じています。十分な根拠がなくとも、仮説を基点とすることで新たな視点が得られ、より柔軟な対応が可能になると実感しています。 営業先選定の秘訣は？ 具体的には、営業先の選定において、自社商品がどのような企業や状況で求められるのかを仮説立てし、仮説に基づいた条件をAIとともに洗い出すことで、効率的なリストアップや広い視野での営業活動が実現できると考えています。 多角的視点ってどう？ このように、自らの仮説とAIによって補完された多角的な視点を組み合わせることで、思考の幅を広げるとともに、迅速な意思決定が可能になると感じています。

実践例の学びは何？ マクドナルドの実践例を通じ、これまで学んだデータの分解や加工の考え方が非常に実践的に活用されていることを実感しました。課題が明確になり、その解決策を考えるプロセスは、実際の事例に基づいているため、理論だけでなく現場の感覚も身につけることができ、非常に腹落ちしました。簡単な問題設定でしたが、大企業の経営戦略を疑似体験できたことで、臨場感を持って思考することができたと感じます。 仕事にどう活かす？ また、これを自身の仕事に置き換えると、顧客への営業やマーケティングの場面で大いに役立つと考えています。顧客から自社商品やマーケットに関する問い合わせがあった際、本質的に何を求めているのかを深く考えることで、的確な回答が可能となり、その結果、顧客の信頼を獲得できるのではないかと思います。今後は、会話の中で常に「本質的な課題は何か」といった点を念頭に置いて対応していきたいと考えています。

AI活用の実情は？ 各企業がすでに日常的にAIを活用している現状を知り、非常に驚かされました。一方で、自社がこの分野で遅れていると感じ、経営層やシステム部門へ提言を行っていく必要性を痛感しています。また、単一の生成AIではなく、複数の生成AIを組み合わせて活用している事例を知り、自分でも試してみる意欲が湧いています。 資料と改善の鍵は？ まずは、経営会議で使用する発表資料や報告資料のひな形作成に取り組みたいと考えています。さらに、従業員からのヒアリング（電話や直接の対話）を記録し、文字起こしや要約を行うことで、業務の改善につなげられると感じています。将来的にはデータ分析への応用も視野に入れて、積極的にチャレンジしてみたいと思います。 事例から学べる？ 具体的な活用事例を知ることが、理解を深める上で非常に役立つと考えております。どのような使い方や技があるのか、ぜひ教えていただけると幸いです。