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分析 ✕ 学習

に関する学び

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比較モデルの新たな発見とは？ 実在の企業をモデルにした比較は、これまでのカフェ比較に比べて非常にリアリティがあり、面白く取り組むことができました。ただ、P/L（損益計算書）とB/S（貸借対照表）を別々の企業で行うのではなく、同じ企業のP/LとB/Sを同時に見ることで何か傾向を学べれば、より良かったと思います。 P/L活用の具体的方法は？ 直近では、自社全体での活用は大きすぎるため、まずは自部門のP/Lを閲覧する際に今回の学びを活かしていきたいです。自部門のP/Lは管理会計であり、財務会計ではないので、今回学習したP/Lと構造が異なります。そこで、一度学習したP/Lに合うように成型し、数字の管理に慣れていきたいと考えています。 数字管理の重要性とは？ 現在、私はまだP/Lを直接管理したり、それを基に分析を行ったり、分析を立案する立場にはいませんが、いつでもその業務に携われるように数字の管理に慣れておくことが大切です。他部門と比較して何が違うのかを分析し、必要な改善箇所と具体的な対策を立案していきたいと思います。

分析の目的は何？ データ分析では、まず目的を明確にし、その目的に沿った意味のあるデータを比較することが重要です。分析結果からどのような結論が導かれ、どんな提案が可能かを考えることが、真の意味でのデータ分析だと感じました。過去の例を参考にしながらも、今回の学びで分析の意味付けがはっきりし、今後の学習に自信を持って取り組めるようになりました。 予算と現状はどう？ また、次年度の予算獲得に向けて、現在の業務状況を客観的に伝える手段として、このデータ分析のスキルを活かしていきたいと考えています。各業務には固有の課題が存在するため、業務ごとに目的を明確にし、その目的に必要なデータ項目を検討することで、具体的な分析が可能になると実感しています。 指摘課題をどう見直す？ さらに、すでに上司から指摘されている課題にも取り組むため、まずはメンバーと課題を共有し、目的に沿ったデータ項目の検討を進める予定です。その際には、上司とも現状や仮説について事前に共有できる場を設け、目的を明確に提示できるよう努めたいと思います。

捨てる決断の意義は？ 決断とは、何かを捨てることだとよく言われますが、戦略思考においても「資源は有限」であることを再認識する必要があります。「独自性」や「強み」があることはもちろん重要ですが、それが具体的に「戦略」とどう結びつくのか、これからの学習でさらに深めていきたいと考えています。 現状と理想はどう？ 自チームの中長期戦略を策定する際にこれらの考え方を活用したいと思います。まず現状の正しい理解、他社の動向分析も含め、現在の位置を把握することが不可欠です。そして、理想の姿を明確に設定し、そこに到達するための道筋を描けるようにします。 業務の取捨選択はどう？ チーム内の業務についても、やるべきこととやらなくてもよいことを峻別し、決断していくことが必要です。まずは、理想の姿を明確に描き、それを何度もブラッシュアップします。なぜそのようにありたいのか、現在の状態とのギャップはどこにあるのかを可視化し、その結果を上司からフィードバックをもらってさらに改良します。その上でそのビジョンをメンバーに伝えていきます。

フレームワークの効果は？ 学習期間中に習ったフレームワークを意識的に活用することで、設問の意図に気づきやすくなりました。実際、順序立てたフレームワークを用いることで、業務上の戦略が明確な理由に基づいていないことが多い現実に対し、合理的な説明材料を集めて説得に利用できると感じています。 チーム整理はどう？ また、時間に余裕がある案件に対しては、大局的な視点から整理する習慣を日常業務で意識するよう努めています。自チームのみならず、関連する部署全体を含めた整理を行うことで、より適切な対応や戦略が立てられると実感しました。 未来計画の鍵は？ さらに、次の会計年度の業務プランや方針を検討する際には、PEST分析などの大局的なフレームワークを活用して、効率的に整理し方針決定に役立てたいと考えています。特にTechnology分野では、生成AIの進化と社会への浸透がもたらす既存業務の移行リスクが大きな課題となっており、このリスクを機会として捉え、どのような戦略や対策が最適かを探求することに意義を感じています。

提案はどう説得する？ マーケティングプランを加えた提案は、納得感を高めると実感しています。さらに、ファイナンスやアカウンティングなどで全体の状況を網羅することで、意思決定者の立場からの提案が可能になると感じました。 データは十分かな？ マーケティングは顧客重視のため、定量化が難しい面があります。そのため、データの収集と分析力を向上させる経験を積む機会を大切にしていきたいと思います。 業務提案はどう見る？ 新規業務提案にもこの考えを活かし、将来的な起業も視野に入れた上で、短期と長期の仕組み作りを重視します。大手の事例だけでなく、中小企業の成功例や失敗例にも学ぶために、書籍や動画サービスを通じて継続的に情報を取り入れる習慣を続けていきます。 書籍の読み方は？ また、購入した書籍は全て読むのではなく、目次やダイジェストを参考にして本質を見極め、必要な部分を深く読み込むように工夫します。グロービス終了後も、時間を有効に活用して学習を継続し、部署内でのアウトプットの機会を通じて知識の定着を目指します。

分析の重要性とは？ 今週の学習で重視したポイントは、分析は比較であるということです。また、「Apple to Apple」を意識し、適切な比較要素を抽出することも重要です。過去の方法が最善だったのか、新たな方法論があるのか、今後の講義を通じてさらに学びを得たいと考えています。 業績分析をどう活用するか？ 私は、自部署の業績分析や戦略策定にこの学びを活用しようと考えています。新規案件の獲得状況や既存案件のプロジェクト収支など、必要な情報を精査し、分析を進めたいと思っています。この分析を基に、新規提案活動、適切なリソースの配置、社員教育など、部門運営の戦略立案に役立てることを目指しています。 情報収集の方法は？ はじめに、営業部からのパイプライン情報の共有、リソース計画、メンバーの稼働率、プロジェクトステータス、メンバーのスキルマップなど、各方面からの情報収集を徹底することが必要です。これらの情報を活用し、現状の組織における問題点を把握し、効果的な戦略策定につながるよう努めたいと考えています。

なぜ財務表を学ぶの？ ライブ授業では、ある企業の事例を通して、財務諸表を詳しく見ることの重要性を学びました。これにより、損益計算書や貸借対照表の理解を深めることができ、この1か月以上の学びを振り返り、今後の学習方法についても考えることができました。 どうやって企業理解？ まず、顧客企業の財務分析においては、企業のホームページや採用情報、関連出版物、さらにはヒアリングを通じてそのビジネスモデルをしっかり理解していきたいと思います。これによって、単なるテンプレートに基づく定量分析ではなく、具体的に何を分析したかが明確になるような分析が可能になると考えています。 仮説検証の流れは？ 次回定量分析を行う際には、まずデータを収集するのではなく、企業のホームページや採用ページ、出版物をもとに、企業の人員構造や財務状況について仮説を立ててみます。その後、この仮説を検証するために定量分析を実施し、特に仮説と異なる結果が出た場合には、顧客への報告時に質問や議論を重ね、理解を深めていく予定です。

どうして知識を深める？ アカウンティングの知識を習得することで、現在の業務をより高い視点から俯瞰できるようになると考えています。購買部門で働いているため、取引先の選定やコスト決定を担当しています。今後は提案する取引先の財務状況を定量的に分析し、それに基づいて正確な業務提案を行い、上司を説得していくことを目指します。顧客に提供する価値を忘れずに、6週間の講義を継続していきたいです。 どうやって決算を分析する？ 担当している取引先の決算情報を正しく把握し、これをもとに将来のサプライヤーやコスト決定の判断材料として活用したいと考えています。また、競合他社の決算状況との比較を通じて、取引先の強みや弱みを整理し、事業の方向性提案につなげることを目指します。 どう学習内容を整理する？ 各講義のあと、自社や関係する取引先の決算情報を比較・照合することで、学習内容の理解を深めたいと思っています。特に、自身と関連のある企業を分析対象にすることで、関心を持ち理解度を高めることができると考えます。

日々の意思決定は？ 業務で日常的に行っている意思決定も、「分析」の結果であるということに気づいた。また、より早く、より良い意思決定を行うためには、「データ」の性質を理解し、効果的な比較を行い、他者が納得しやすいようにグラフ等を使用する必要があることを学んだ。 なぜ運用を変えるのか？ 業務効率化を進めるため、新しい運用を推進することが日常的にある。その際、従来のやり方を変えたくないメンバーも多いが、以下のプロセスを踏むことで業務効率化をスムーズに進められるようになると思う。 まず、なぜ運用を変更した方がいいのかをしっかり分析する。そして、反対メンバーが理解し納得しやすいように、グラフ等も活用しながら分析結果を提示する。 学んだ内容をどう活かす？ まずはWEEK6までの学習の中で、「分析手法」「データの性質」「それぞれのグラフの特徴」をしっかり自分の身につける。そして、WEEK6までで学んだ内容をすぐに実践に取り入れ、上司やメンバーを巻き込み、業務効率化を達成していく。

結論から伝える理由は？ 今週の学習を通じて得た最も印象深い教訓は、「相手に伝える際は結論から述べること」と「その根拠となる理由を柱として分類し、相手に合わせて具体的に提示すること」です。これまでを振り返ると、私は思いついたことを整理せずにバラバラと伝えていたことが多かったと感じました。 マーケ戦略はどう組み立て？ 新規事業のマーケティング戦略を考える際、市場分析や顧客の課題を整理して結論を導くために、まず結論を述べ、その根拠となる理由を明確にすることに努めたいと思います。そして、さらにこれらの具体例を分解し、自分自身の考えも整理しながら、相手に伝わるように組み立てて話すことを徹底します。 アイデア整理のコツは？ まずは、思いついたことを羅列してみることから始めます。具体的な内容が多い場合は、分類しまとめていくプロセスを大切にしたいです。全体像を俯瞰して見るために柱を組み立てることにも注力し、時間がかかっても頭の使い方に慣れるよう意識を高めていきたいと考えています。

分析の目的はどう設定する？ 数字整理の段階で、分析の目的や仮説を設定して作業を進めることの重要性を学びました。この方法により、さまざまな観点から結果を導き出せることがわかりました。また、分析前にMECEやロジックツリーを活用して要素を整理することで、抜け漏れのない分析が可能であることも学習しました。 多様な切り口で何を掘り下げる？ この手法は、社内システムに対するユーザー満足度調査の分析に役立つと感じています。以前は、部署毎や勤続年数などの一般的な数値のみでの分析にとどまっていましたが、より多様な切り口で分析を進めることで、真のニーズを掘り下げることができるのではないかと考えています。 ロジックツリーの作成はどうする？ まず、ロジックツリーを手書きで作成し、可視化します。そして、それを基にしてExcelのピボットテーブルを活用し、他にどのような切り口があるかを常に自問しながら分析を進めます。あわせて、MECEによるモレやダブりがないかにも注意を払っています。

なぜ図やグラフを活用する？ 数値だけで判断するのではなく、図やグラフを用いて分析することで、全体を把握しやすくなることを再確認しました。個々の切り口で分析を行っても、複合的なアプローチをすることで新たな要因が見えてくる可能性があり、その難しさも実感しました。 仮説検証の重要性とは？ ITを利用・提供・提案する企業として、BIツールを使って定型的なグラフでドリルダウンし、詳細に分析することはよくあります。しかし、今回の学習を通じて、定型的な分析にとどまらず、様々な視点で仮説を立てて検証することで、表面には見えない部分を捉える重要性を考えるきっかけになりました。 本質を追求するためには？ 今後も、分析ツールを用いた提案は続くと思われますが、単に目に見える形にするだけでなく、本質的な原因を追求するために、自分自身や顧客が仮説を検証しやすい環境やツールの整備が求められると感じています。そのためには、MECEなどを意識してデータを整理整頓することが重要だと考えています。