アカウンティング入門

利益の流れと価値再考のヒント

売上利益の流れは? 売上高から商品やサービスの製造費用を差し引いて求める売上総利益から始まり、そこに販売にかかる費用をさらに引いた営業利益、その後、付随する財務活動による収支を加えた経常利益、そして一時的な損益を含めた税前当期純利益を経て、最終的に税金を引いた当期純利益が算出されるという流れを学びました。たとえ営業利益が大きくとも、突発的な事象で生じる一時損失が最終的な利益に影響を及ぼす可能性があるため、各利益の割合や前期との比較から現状を分析する重要性を実感しました。 企業が創る価値は? また、企業がいかに利益を創出するかは、事業で提供する価値を中心に考えるべきだと感じました。まずは、自身の事業における提供価値を再考し、その価値を実現するために必要な要素や具体的な費用項目を明確にすることが大切です。さらに、日常的に事業活動費がどの費目に属するのかを意識し、適切なコスト管理を行うことで、経営の健全性を保つ意識が求められると学びました。 販売までの秘訣は? たとえば自動車産業では、研究開発や設計にかかる費用すらも車の販売価格に反映されていると想像できます。企業がどのように販売までのコストを構成し、売上高に対してどの程度の割合を占めているのか、各社の営業利益から比較検討することで、多くの気づきを得られるのではないかと思いました。これらの学びを、今後の事業戦略や日々の経営判断に活かしていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

初心者でも使える問題解決フレームワーク

実践で感じた課題とは? あるべき姿と現状を比較することを心がけてきたが、いざ実施しようとするとできていないと感じることがあります。そのため、まずはWhat(問題を定める)を意識することが重要だと感じています。課題を考える際は、マーケティングの課題なのか、人材の課題なのかといったように、区分分けをすることが有効です。 ロジックツリーは効果的? 数字はロジックツリーのように因数分解することで、どの要素がどのように貢献しているのか(正負を含めて)を把握できることを初めて知り、これはぜひ身に着けたい知識です。 現状把握と意識共有の方法 まずは状態を確認し、たとえ当たり前のことでも言語化することで現状を把握し、チームでの共通認識を持つことが大切です。その後、原因となる事象を特定し、解決策の検討に進みます。ユーザアンケートをデザインする際には、仮説をもって因数分解ができるように、クロス集計も意識します。 新人教育でのロジックツリーの活用 新人教育ではロジックツリーやMECEを活用して、アンケートデザインにおける考え方の方針をチームで共有し、どんな分析ができるのか、また何をしたいのかを実際に仮レポートを作成してみることも大切です。 フレームワークの選択と目標 あるべき姿と現状を整理するために、優れたフレームワークを見つけ、それを習得することが目標です。また、教えられるように資料に整理することも心がけていきます。

マーケティング入門

ビジネスチャンスの新発見法を学びました

自社の強みをどう見極める? 自社製品の強みを分析し、それがどのようなセグメントに刺さるかを見極めることの重要性を再認識しました。漠然としたニーズの仮定に頼るのではなく、具体的にそのニーズを持つ人物の属性を見極めることで、ターゲットを確実に捉えることが必要です。 ターゲット市場の規模をどう考える? さらに、ターゲットとなる市場の規模が小さすぎると魅力が薄れるため、どの規模のターゲットがビジネスに適しているか、事前に検討することも大切です。 顧客セグメントの理解が開く可能性とは? 自社で担当する製品の市場において顧客セグメントを理解することで、各セグメントに向けた戦略を立てることが可能です。また、自社の強みを把握することで、これまで注目していなかった市場でのビジネスチャンスを確認する機会も得られるでしょう。例えば、現在は特定の市場でビジネスを展開しているが、隣接市場でのチャンスについても検討が必要です。 具体的な分析手順はこうする 具体的な手順としては以下の通りです。 1. 自社製品の強みを理解する。 2. 担当製品が現在どのセグメントで売れているのかを分析する。 3. 現在売れているセグメント以外にも売り込める可能性があるか確認する。 4. 強みを活かせる市場で、適切な分析を行い、その後の製品戦略を考える。 このプロセスを通じて、ビジネスの拡大と新たなチャンスの発見が可能になると信じています。

データ・アナリティクス入門

MECEで見つけた問題解決の新たな視点

問題解決の4ステップとは? 普段、何気なく課題を立てる際にwhat、where、why、howを使ってタスクを起こしていましたが、これが問題解決における4ステップであることを今知りました。そのため、4つを順に行わず、whatとhowばかり考えてタスクに起こしていたことが間違いだったと気づきました。 効果的なMECEの活用法は? MECEを活用してロジカルツリーの作成、ロジカルに課題解決を実践することで、少人数のチームでも短時間で効果を上げるサイクルを構築していきたいと思います。今後はプロセスを踏み、自社サービスの課題解決に向けて努力していきたいです。 どのようにMECEを実践する? MECEの概念についてはなんとなく知っていたものの、それを実践できていなかったと感じています。早速活用したいと思います。特にSEOコラムのオーガニックを増加させるために、MECEで分類してから細かく分析したことがないので、試してみたいと感じました。他の分類においても、影響力が少なくてもどこまで細かく分類すべきかを考えるのは難しいと感じます。 タスクの明確化はどう進める? まずは、自身のマーケティング、メディア制作、CS効率化などのタスクを明確化し、最終ゴールである新規会員登録の増加(且つ正しいキーワードと属性のユーザー獲得)を最短でどこからできるのかを検討します。その後にスケジュールを立ててチームに共有したいと思います。

データ・アナリティクス入門

現場で磨く仮説思考の実践

具体的演習の魅力は? 総合演習の課題解決は非常に具体的で、これまでの演習と比べると、より深い検討が求められる良い機会となりました。 フレームワーク使用法は? 仮説を考えるプロセスでは、思考の幅を広げるためにフレームワークの活用や対概念の取り入れ方が提示されました。しかし、現時点ではフレームワークの使いこなしが十分ではないと感じ、今後の日々の活動の中で意識的に取り入れていきたいと思います。 A/Bテストの効果は? また、A/Bテストを活用して早期にアクションを起こすことで、得られたデータをもとに仮説をさらに精緻化する取り組みも印象的でした。Web関連の利用場面では活用しやすい一方、現業務にすぐ生かすことは難しいと感じたため、二つの選択肢の中から比較しながら適した選択を見つけるアプローチを取り入れたいです。 問題解決の流れは? 問題解決については、問題に至るまでの流れをプロセスに分解し、どの段階に原因があるのかを明らかにする手法が有効だと実感しました。解決策を検討する際にも、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性が伝わってきました。 現場実行のコツは? 現在の業務では、大規模なデータ分析による示唆を提示するよりも、現場に近いところですぐに施策を実行することが求められていますが、仮説思考に基づいて複数の仮説を立てた上で行動に移すプロセスを意識的に実践していきたいと考えています。

マーケティング入門

模索からひらめいた普及のヒント

普及要因はどう伝える? 新しい商品や既存商品を市場に出す際、普及要因を意識する大切さを学びました。以前は、新規コンテンツ開発時に商品のコンセプト、使ってほしいという意図、製作の背景や体験の機会などを提供していましたが、結果としては無秩序に発信し、試行錯誤を繰り返す方法に陥っていました。 B2B2C戦略は何か? 私の所属する企業はB2B2Cのビジネスモデルを採用しており、直接伝えられるBと、Bを通してサービスを利用するCに対して、それぞれどのようにPRすべきかを切り分けて考える必要性を実感しました。 訴求点はどこ? また、自社のコンテンツPRや広報物を作成する際に、イノベーションの普及要因を参考にすることで、どの要因から訴求すれば顧客にとって理解しやすいのか、伝えるべきポイントを明確にできると考えています。特にこの春、新しいコンテンツをリリースしたばかりのため、販売をさらに加速させるためのPR方法や新たな機会の創出についても検討中です。 売上理由を探る? さらに、新規および既存コンテンツが売れている理由、または顧客に響いていない理由を整理することで、アップセルやクロスセルに結びつく要素がないかを見極める狙いがあります。加えて、信頼関係のある企業が手がけるエドテックやICTコンテンツにおいても、成功の要因や逆に売上が落ち込んだ理由を分析し、今後の改善策を模索していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

数値が導く学びの冒険

数字はどう見える? まず、数字の見方について考えると、仮説を立てた上でデータを収集し、その後の分析で仮説の検証を行うという流れが基本だと感じました。AIを使って情報を収集する場合でも、自分なりの考えを持ち、AIから得られた情報と自分の意見を照らし合わせることが大切です。もしも自分の予想と結果が異なった場合、その違いがどこから生じたのかを考えることで、新たな学びのヒントが得られると実感しています。 代表値はどう見る? 次に、データの見方としては、代表値に注目しました。単純平均、加重平均、幾何平均、中央値など、データの性質や目的に応じて使い分けることが必要です。また、散らばりを示す指標としては標準偏差があり、これらの数値をグラフ化することで、直感的に状況を把握できる点も魅力的だと思いました。 業務の数値活用は? 普段の業務では、商品の売上や原価、コストダウンの検討などで、いろいろな平均値を算出することが新たな発見につながるのではないかと感じています。そして、その結果を他者に説明する際に、グラフを活用することで、理解を深め、合意形成をスムーズに進めることができると確信しています。 AIで何を発見? 日常の業務の中で、実際に数値をAIに入力して計算やグラフ化を試みることで、これまで気づかなかった事実や見逃していた視点を発見できるのではないかという期待があります。来週には、何かの案件で試してみるつもりです。

マーケティング入門

実践で磨く総合ビジネス力

マクロ視点の大切さは? ミクロ視点だけでなく、マクロの状況を踏まえた考え方が大切だと改めて感じました。顧客視点に加えて、世の中の情勢や動向を理解することで、より総合的なビジネス力が身につくと実感しています。 リーダーに必要な本質は? また、ビジネスリーダーに求められる能力として、経営戦略やマーケティングに基づく戦略立案、人材マネジメントや組織行動とリーダーシップを核とするチーム作り、そしてファイナンスやアカウンティングを含めた投資検討という三つの分野があることを学びました。 6週間講座の成果は? 6週間にわたる講座では、動画視聴、実践演習、振り返りといった学習サイクルを体験しました。特に実践演習は、単に動画を見るだけでは得られない理解を深めるために非常に重要であり、苦労しながらも多くのことを学び取ることができました。 自社強みの発見は? さらに、今回の講座を通じて、ポジショニングや差別化を考える際には、自社の強みや弱みを十分に理解することが不可欠であると気づきました。これまでプロジェクト運営に注力してきたため、顧客に提案する際には自社と同業他社との違いをしっかり把握し、独自に提供できるサービスを検討していく必要があると感じました。 市場調査の活用法は? 市場調査やリサーチを行う際には、ニュースや各種サイトといった情報源をどのように活用しているのか、今後も引き続き学んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

3Cと4Pで学ぶ仮説の魔法

仮説構築はどう効率化? 仮説を立てる際、ゼロからすべてを考えると時間がかかるため、よく使われるビジネスフレームワークを活用することで、より効率的に仮説を構築できます。 3Cの有用性は? 代表的なフレームワークのひとつに「3C」があります。これは事業戦略を分析する際に、顧客(Customer:市場・顧客)、競合(Competitor:競合)、自社(Company:自社)の観点から考える手法です。具体的には、顧客が誰か、市場が今後伸びるのか縮小するのか、どの競合が存在し、どれほど強いのか、そして自社のサービスが顧客のニーズを満たしているかといった点を検討します。 4Pのメリットは? もうひとつは「4P」で、自社のサービスをさらに詳しく分析するためのフレームワークです。Product(製品)、Price(価格)、Place(場所)、Promotion(プロモーション)という観点から、製品やサービスの質、適正な価格設定、提供方法や手段、そして効果的な販売促進の方法などを具体的に検証します。 導入評価の視点は? また、医薬品の導入評価時において、アセットの事業性評価を行う際は、3Cのフレームワークを意識することが重要です。ターゲットとなる患者層(Customer)、競合他社(Competitor)、自社の立ち位置(Company)という視点から評価を進めることで、より的確な判断が可能となります。

データ・アナリティクス入門

問題解決力の高め方がわかる最高のストーリー

問題解決手順をどう進める? 問題解決のプロセスは、「What→Where→Why→How」の順で進めることが重要です。特に「How」の段階では、課題に対して複数の仮説を立て、それに基づいて具体的な対策(打ち手)を検討します。この際、効果、コスト、スピードなどの枠組みを用いると視覚化しやすくなります。 効果を測定するための方法は? 効果を測る方法としては、ABテストが有効です。ランダムにユーザーを対象としてテストを行うことで、より効果的な対策を実証できます。 打ち手を評価する際の注意点は? また、打ち手を検討する際には、決定要素を洗い出し、各項目に対してメリットとデメリットを評価します。仮説をもとに打ち手を考える際も、常に比較する意識を持つことが大切です。必要であれば、再度ABテストを行い、効果が高い対策を実施します。 プロジェクトで重視すべきポイントは? プロジェクトにおける課題解決業務においては、次のポイントを重視します。まず問題解決のプロセスを意識して、問題の所在とその本質的な要因を明確にします。その上で具体的な打ち手を考え、その効果を検証します。この状況でABテストが必要であれば、実施します。 新企画の決定基準はどう定める? さらに、新しい企画や打ち手を考える時は、決定の基準となる枠組みを明確にし、比較を行います。これにより、異なる打ち手の粒度を均一にし、論点を具体化します。

クリティカルシンキング入門

ナノ単科で見つけた学びの一歩

問題本質は何? 思考にはそれぞれクセや偏りがあるという前提のもと、問いと答えを繰り返すことで正しく課題を抽出する手法が有効です。こうしたサイクルを意識することで、問題の本質に迫ることができます。 共有はどう役立つ? また、仕事においては、自ら問いを残しその問いを共有することが重要です。これにより、より説得力のある意思決定へとつながり、組織全体で課題に向き合う姿勢が生まれます。 論理を磨くには? さらに、クリティカルシンキングを向上させるためには、頭の使い方を理解すること、他者と積極的にディスカッションすること、そして反復トレーニングを行うことの3つの要素が欠かせません。これらを意識することで、思考の精度を高めることができます。 根拠に迫る判断は? 担当のタスクや課題に取り組む際は、答えを決めつけるのではなく、正しい問いとそれに対する根拠に基づいた答えを導き出し、自分の意見を明確にすることが求められます。また、チーム内では課題管理表や進捗管理表を活用し、検討事項を漏れなく記録することで、いつでも説明できるような体制を整えることも大切です。 考えを伝える力は? 最後に、頭の中で何となく考えるのではなく、自分の思考を日本語の文章として言語化し、共有しながらディスカッションを重ね、その解像度を上げてブラッシュアップすることが、課題やタスクを前に進めるための鍵となります。

データ・アナリティクス入門

目的と丁寧さで切り拓く成長の一歩

目的は本当に明確? 全体の学習を振り返る中で、まず「目的を明確にする」ことの大切さを実感しました。分析の目的を最初にしっかりと考えることで、効率的に検討を進め、目標に向かう道筋がはっきりしていくと感じます。 解決策はどう整理? 次に、「問題解決のステップに沿って丁寧に考える」ことが重要であると再認識しました。what、where、why、howといった視点を順を追って整理することで、論理的に整った考え方ができ、正しい解決策にたどり着けると感じました。 分析はどう区切る? また、分析とは「分けて比較する」作業であるという点が強く印象に残りました。難しいものという意識を捨て、シンプルにとらえることで、より具体的に物事を捉えやすくなったと感じています。 目的確認で効率化? さらに、頼まれた仕事や指示された業務においても、ただ漠然と取り組むのではなく、その目的をしっかりと確認することで、仮説が立てやすくなり、効率的かつ生産性の高い仕事ができると実感しました。自ら考え抜く姿勢が、意欲的な取り組みにつながるのだと思います。 学びはどう定着する? この講義で得た学びをノートにまとめ、復習を重ねることで自然な形で分析に向き合えるよう、自分の中にしっかりと定着させていきます。最初に浮かんだ解決策にすぐ飛びつくのではなく、常に冷静に考え、丁寧な検討を続けていこうと心に誓いました。
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