(6ページ目)

必要 ✕ 売上

に関する学び

---

捨てる重要性とは？ 捨てることの重要性は、明確な判断軸を持って取捨選択することにあります。その判断基準は、単一の要素だけでなく複数の要素から多面的に検討することが必要です。また、仮定思考を用いて未来を想定しながら進めることも必要です。 どんな評価が重要？ 今回学んだことの一つとして、売上や利益の定量的な基準だけでなく、顧客との関係性といった定性的な基準も含めて、投資対効果（ROI）を考えて優先順位を決めることが改めて整理できました。捨てることが顧客の利便性を増す場面もあり、新しい意見を取り入れることで無駄を省くことができます。自社でできないことは外部に任せることも重要です。私自身も業務遂行で違和感を覚えたことを業務改善に活かしてきました。これからもメンバーの意見を重視し、改善に繋げていきたいです。 リソースの使い方は？ 営業組織として、限られたリソースで最大の成果を出すための取捨選択はこれまでも行ってきましたが、さらなる磨きをかけたいと考えています。働き方の面では、長時間労働になりがちな現状を変え、チーム全体の生産性向上に努めたいです。具体的には、自組織で行わない業務は他のリソースに任せたり、その業務が顧客利益に直結するかを見極めたりすることが重要だと感じました。 顧客戦略はどう？ 最終的には、自組織の顧客戦略にもこれらの考え方を応用していきたいです。顧客アプローチの優先順位付けでは、売上や利益の定量的な要素だけでなく、顧客との関係性、成長予測といった定性的な基準も取り入れたいと考えています。判断基準や軸を明確にし、それをメンバーに伝えることが重要であると感じました。過去の経験や直感に頼るだけでなく、論理的な基準で判断する姿勢が求められると反省しています。

P/LとB/Sの違いは？ P/Lは売上と利益を把握するためのものである一方、B/Sは会社の状態を把握するものだと理解しました。P/Lの当期純利益はB/Sの純資産となり、それが資産の安定性に寄与します。そのため、当期純利益が赤字の場合、資産の減少や負債の増加が見込まれることになります。また、負債や純資産はお金の集め方であり、資産はお金の使い方であることも学びました。 お金の使い方はどう？ 具体的な例では、コンセプトの実現というお金の使い方を考える際、返済可能範囲を含めたお金の集め方の現実性を想像することができます。これにより、B/Sの構造を理解できるようになりました。 利益と体質の関係は？ 次に、自社や他社のB/Sを確認し、その企業の体質について想像してみる課題がありました。P/Lで黒字、または赤字だった場合にB/Sにどのような影響が出るのか、また、大きな固定資産を抱えた場合の資金調達方法を事業体質をもとに考察することが求められます。さらに、ベンチャー企業が特定の機関から資金調達を行った際に、これがB/Sにどのように反映されるのかという点についても考えるようになりました。 返済と投資はどうなる？ また、自社のB/Sが事業コンセプト通りになっているかを確認したり、1年以内に返済が必要なものと現金化が可能なものを見比べ、企業の健全性を確認することが重要です。さらに、大規模な投資や損失がB/Sにどのように影響し、P/Lにどのように記載されるかを確認することが推奨されています。 資金の動向をどう見る？ 最後に、固定資産と流動資産を比較し、資金の動きが激しいのか少ないのかを確認することも学びます。これにより、企業の財務状態をより深く理解することが可能になります。

価値と対価の関係は何？ ビジネスの基本は、価値を届け対価を得ることにあります。損益計算書は、提供した価値に対して得た売上と、価値を届けるためにかけた費用のバランスを把握するためのツールと言えるでしょう。 赤字の原因は何？ もし赤字となる場合は、費用対効果のバランスが崩れていることを示しています。たとえ儲けが大きいことが望ましくても、コアバリューを損なわずに売上と費用のバランスを見直すためには、常に自社が提供したい価値が何であるかを振り返り、その原点に立ち返る必要があります。 提供価値はどう伝わる？ 現状の売上の構成や、価値提供のためにかかっている費用を損益計算書をもとに見直すことが求められます。また、コアバリューを顧客体験として届けるためには、単に目標を達成するだけでなく、どのような価値を提供した結果として売上が立ったのか、その達成プロセスそのものが本質であり、事業の成長可能性に大きく影響すると考えます。 価値実現の進捗は？ 今期の振り返り面談では、今後やりたい取り組みとしてこの点をお話する予定です。日々の業務では、単にKPIを達成することに注力するのではなく、その達成プロセスを通じて自社のコアバリューが体現されているかどうかに意識を向けます。もし体現が不足している場合は、KPIの設定がビジネスの本質からずれている可能性があるとして、定量目標が達成できなかった背景にある定性的要因をきちんとエスカレーションしなければなりません。 事業発展の鍵は？ さらに、決算説明資料をもとに、今後どのように事業を発展させ、スケール化を進めることでコアバリューをより深く広く社会に届けることができるかをイメージし、それを社員登用試験でもお話したいと考えています。

問題発見に必要な分析とは？ ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解されています。 顧客属性分析で成功するには？ 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は？ 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか？ さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

論理伝達の工夫は？ クリティカルシンキングを通じて、「問いと答え」すなわち主張と根拠の考察を学びました。この過程で、相手に伝えるためには、論理的な理由を整理し、配慮を持って伝達することが大切だと強く感じました。 目的共有って大事？ まず、問題解決の際には、何を目的に行うのかを明確にし、その目的をチーム全員で共有することが重要です。目的が曖昧であったり、認識にズレがあると、問題を適切に分解することが難しくなるため、常にこれを実践していきたいと考えています。 根拠の伝え方は？ 次に、論理的な根拠づけです。結果を分析し、それに対する論理的に納得できる理由を明快に相手に伝えるためには、自分の中で思考を整理し、深める必要があります。思いつきで提案するのではなく、しっかりと考え抜くことを忘れずに、実務でこのプロセスを実践していきたいと思います。 提案資料の工夫は？ 具体的には、新しいマニュアルを提案する際には、理想のゴールを具体化し、現在の問題点や改善点を整理して上司に提案していきます。また、資料を作成する際は、相手目線に立ち見やすさを考慮した工夫を心掛けます。そして、月次の売上分析では、表やグラフを用いて分かりやすくまとめ、改善点を見つけ出していきます。 改善はどこから？ 以上から、まずは現在の問題点を明らかにし、目的をはっきりさせることを最優先に行っていきます。そして、目的に基づき、どの部分を改善すべきかを分解し、分かりやすく資料や文章にまとめるように心掛けます。チーム内の意見を聞き入れながら問題点を明確にし、資料を作成する際には、重要なポイントを目立つように配慮し、文章に添えてグラフや表などを活用して視覚的に伝えることを意識していきます。

問題解決プロセスの重要性は？ 問題解決のプロセスについて学んだ内容を振り返ります。 まず、問題解決のプロセスには、以下の4つのステップがあります：What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きているのか）、How（どうするのか）。この順序を守りつつ、ステップを踏んでアプローチすることが大切です。ただし、このステップは必ずしも順番通りに進むわけではなく、行ったり来たりすることがあります。 問題を定める方法とは？ 最初にすべきことは、問題を定めることです。あるべき姿と現状とのギャップを把握し、数字を使って売上と予測を比較することで具体的にギャップを捉えます。そのギャップの間で現場で何が起きたのかを確認することも重要です。 フレームワークの活用法を知る 次に、問題がどこにあるのかを整理する際には、ロジックツリーやMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）などのフレームワークを使うと、漏れなく検討するのに有効です。 問題解決の優先順位をどうつける？ 現在、サービスに対するアンケート分析を行っていますが、対象が広範囲であるために論点がバラバラになり、打ち手も行き当たりばったりになっていました。今回学んだ方法を使い、まず問題を複数洗い出し、その中で本当に解くべき問題に優先順位をつけ、チーム内で合意を得ることが必要です。そして、解くべき問題について、学んだ各ステップを踏んで考えます。 MECEとロジックツリーの実践 考える際には、MECEとロジックツリーを使ってみましょう。まず手を動かして使ってみることで、理解を進めることができるでしょう。

不要なものをどう捨てる？ 不要なものを捨てることや、省くという考え方が、ワークを通じて理解できました。複数の顧客に対して優先順位をつける際、利益を見るだけでなく、ROI（投資対効果）を考慮することが重要です。無意識に懇意にしている顧客の優先度が高まり、対応が難しい顧客の優先度が低くなるといったバイアスがかかることを意識し、ROIの低い顧客を勇気を持って捨てる判断をすることが必要です。 効用最大化か方向性の明確化か？ 利益の正確な計算が難しい場合も、一定の仮説を置いて思考を進めることで、複数のパターンで仮設思考を用いることができます。また、トレードオフの場面では、効用の最大化を図るか、要素を省いて方向性を明確化するか、その選択が誤らないよう注意が求められます。昔からの習慣に流されず、勇気を持って無駄や優先順位の低いものを捨てることで顧客の利便性を増し、自社が注力すべき業務に集中できるようになり、結果的にさまざまな貢献に繋がると感じました。 店舗分析で優先課題を抽出 自身が担当するエリアには5店舗がありますが、各店にはさまざまな課題があります。課題の大きさや緊急度、会社への寄与や貢献度を踏まえ、優先順位をつけて取り組む必要があります。これは今週のワークが活用できる場面です。店舗の売上の規模感と利益の構造を分析して優先課題を抽出し、利益とは切り離された問題については捨てる選択も必要になることが分かりました。 ROI向上への具体的な一歩は？ まず、各店の売上の構造を見える化し、指標を同一化して分析します。そして、時間や人件費に対する利益率を確認し、効率化できる部分を明確化します。ROIの高い店舗から期限を設定し、課題改善を実践していきます。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

データ分解の必要性は？ 今週の学習では以下の点について考察しました。まず、データを分解する際には、さまざまな視点からの切り口を持っておくことが重要です。データの分解方法や細かくするやり方によって、データの見方は大きく変わり、傾向や仮説が立てやすくなります。また、多面的な視点でデータを分解することも必要です。MECE（漏れなく、ダブりなく）を用いて検証することは基本ですが、さまざまな角度から分析することの重要性を感じました。さらに、データの可視化も重要であり、グラフなどを使うことで傾向の見方が大きく変わるため、積極的に用いていきたいと考えています。 業務へどう活かす？ これを自分の業務に当てはめると、以下のようになります。データを単に表にまとめるだけでなく、詳細に分解したりグラフ化することで、関連性の洗い出しに役立てられると考えます。具体的には、開発中の製品の物性データ解析を行い、改善に必要な影響因子を洗い出したり、売上と在庫のデータ推移を国やユーザーごとに解析し、仮説立てに活用したりします。また、文章データを整理し、プロセス解析と分類分けによる分析を行います。 分析に多角視点は？ データ分析や分解については、自分だけで行うのではなく、他の人にも確認をお願いし、異なる視点や着眼点を参考にして分解のバリエーションを増やすよう心がけます。データを取得する際も、従来の方法にとらわれず、「本当に必要なデータなのか」という視点を意識して行います。過去のデータとの関連性も考慮に入れ、有用なデータ取得を目指します。結果に対しては、「本当か？」といった問いを繰り返し、別の視点での傾向の可能性を確認することも重要です。

なぜ複数の仮説が大切？ 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す？ データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる？ 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善？ 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

会社の繋がり方とは？ 山田さんの視点で描かれた親身になってくれる会社、先輩との繋がりのある会社、会社間の繋がりが説明されており、次第に定量的な価値にシフトしている様子がとても印象的でした。利益額や工数を基にした判断基準は、今後の顧客対応に役立つと思いますが、その時にロジカルに捨てる判断が本当にできるのかはまだ疑問です。組織が大きくなるにつれ、創業メンバーが行っていた業務が惰性で残ることがあります。しかし、新しい意見をしっかり受け止め、必要のないものはきちんと捨てるようにしたいと思います。 新規事業の挑戦とは？ 私の部署は新規事業を扱う部隊で、現段階では売上高や利益率のデータが十分に揃っていないため、定量的な優先順位を設定する朝の時間はありません。現在は、顧客の事業規模（売上高）と自律性で簡単な優先順位を決めていますが、リソースの逼迫が進むにつれて、どこかで切り捨ての判断が必要になると思います。 業務効率化の必要性は？ 社内にはまだ多くの無駄な業務がありますので、社内プロセスを効率化し外注化を進めたいです。一方で、社外のお客様の優先順位付けは後回しにしたいです。役員からは売上げ見込みを試算するように指示されていますが、最初から事業規模が一定以上の特定業界の顧客にターゲットを絞っているため、現時点で売上見込みが少ない企業を即座に捨てる判断には激しないかもしれません。しかし、「なぜその顧客と取り組んでいるのか」は将来的に問われるでしょう。 優先順位をどう整理する？ まずは、現顧客リストの取り組み状況から再度売上見込みを試算し、優先順位の妥当性を客観的に説明できるよう整理していきたいと思います。

比較分析のポイントは？ 今回の講義では、業務改善や標準化に取り組む上で、比較分析の重要性を再認識しました。まず、比較の軸として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」という5つの視点を意識することが基本であると学びました。また、問題・目的・問いを整理し、仮説を立てた上でデータを収集・加工し、検証していくプロセスの大切さにも気づかされました。仮説を立てる際には、MECEを意識して常識にとらわれず新しい情報も取り入れつつ、まずはざっくりとした仮説を作成する。その後、必要な検証の程度を見極めながら、情報収集と分析を行い、仮説を肉付けまたは再構築していくという流れが印象に残りました。これらの仮説思考のクセを身につけることが、今後の業務改善に大いに役立つと感じています。 業務の課題は何？ また、実際に自分の業務改善に取り組む中で、長年携わってきた業務では「問題」として捉えられていない部分があるのではないかと考えています。そのため、まずは業務にかかる時間や売上といった指標を用い、仮説を立てて検証するアプローチを試みることにしました。具体的には、商談、見積、受注率、輸送費などの中から一つの業務を選び、その業務に要する時間を分析することで、担当者や取引先による差異が見られるかどうかを検証していきます。 数字の読み方は？ さらに、仮説思考や全体的な思考力を養うため、以前紹介していただいた『定量分析の教科書』を購入し、数字の読み方や使い方について継続して学んでいく予定です。これからも今回学んだ手法を業務改善に活かし、実践を通して思考の習慣化を図っていきたいと考えています。