戦略思考入門

未来を創る戦略のヒント

分析手法をどう選ぶ? 戦略立案の際、PEST、SWOT、5フォース分析を用いて外部および内部環境を把握し、さらにVRIO分析によって自社の強みと顧客ニーズを照らし合わせる重要性を学びました。これにより、競合との差別化と競争優位の構築が実現できるという実感を得るとともに、各種フレームワークが思考の偏りを正し、戦略提案の明確性と説得力を高める有用な手段であることが理解できました。 差別化はどう実現? また、教育業界は年々外部環境の厳しさが増しており、各大学が受験生の獲得に向けてさまざまな差別化戦略を模索している現状があります。しかし、経営的に実効性があり、かつ学生や保護者にとって魅力的な差別化を実現することは簡単ではありません。本講義を通じて、差別化は奇抜な発想ではなく、社会動向や市場ニーズを正確に読み取る「時代を読む力」に根ざしていると再認識しました。 大学改革の方向は? 特に大学では、学部や学科の再編、教育内容の見直し、広報手法の革新などにこの視点を取り入れることで、持続的な成長が期待できると感じました。さらに、中長期的な計画や入試戦略の策定においても、十分な環境分析を行い、的確なポジショニングと内部資源の見極めを実施する重要性を強く感じました。

データ・アナリティクス入門

データが拓くビジネスの未来

分析の本質とは? 分析とは、物事を分け整理することと、比較対象や基準を設けて比較することの両面が本質だと感じました。また、データ分析の目的や、どの項目をどのような形であたりをつけるのかという入り口の考え方も学べ、基本的な考え方がしっかりと理解できたと実感しています. 将来の分析戦略は? 今後は、顧客IDを活用して、CRM、Web行動、イベント、購買実績の時系列統合基盤を構築する力を高めるとともに、ビジネスゴールを離脱点や購買シグナルなどの具体的な分析課題に落とし込むスキルを向上させたいです。また、転換率やLTVなどのKPIを定義し、ダッシュボード上でリアルタイムに可視化しながら、閾値やアラートを設計する能力も伸ばしていく必要性を感じました. 実行計画はどう? 具体的な行動計画としては、まずCRM/MAの構造とAPIについて学び、ダッシュボードの運用や自動連携が自在に行えるレベルまで習熟することを目指します。次に、顧客ID基盤を活用してデータの抽出と整形を行い、分析用CSVを定期的に生成できる仕組みを構築します。さらに、RやPythonを用いた回帰分析やクラスタリングなどの手法を実施し、得られた示唆を速やかに施策へと反映できるサイクルを確立する方針です.

クリティカルシンキング入門

分解でひらける!業務改善の秘訣

分解の意義は? 物事を分解する重要性について学び、状況の解像度が上がり、どこに問題が潜んでいるかが見えやすくなることを実感しました。問題解決にあたり、全体をそのまま捉えるのではなく、各部分に分けて考えることで、より明確な対策が立てられると感じました。 データ分類は何で? 特に、データを仮説をもって分類し、どの切り口で分ければ自分が知りたい情報が明確になるのかを考えるプロセスが印象的でした。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な手法を学ぶことで、実際の業務においても、売上やクライアント提案、SNSなどのデジタルメディア戦略に応用できると感じました。 どの対策が有効? 実際の事例として、例えば自分や担当媒体の売上分析において、売上構成を細分化して傾向をつかむと、具体的な対策案をいくつも立てられることを学びました。また、クライアントへの提案では、ありたい姿を数字で設定し、その後、どの変数が大きな影響を及ぼしているかを分析することで、より説得力のあるプランが構築できると実感しました。 実践への自信は? 今回の学びは、単なる理論にとどまらず、自社メディアの成長や日々の業務改善にも直結する方法論であり、今後の実践に向けた大きな自信につながりました。

戦略思考入門

多角分析で未来をひらく

戦略の全体像は? 経営戦略は大きく、①環境分析、②経営課題特定、③戦略立案、④戦略実行&レビューの流れで進められます。環境分析や課題特定においては、3C分析、PEST分析、バリューチェーン分析、5 Force分析、SWOT分析など複数のフレームワークが有用です。いずれか一つだけで意思決定するのではなく、複数の分析手法を組み合わせ、ストーリーを構築することが重要です。特に外部環境の分析では、具体的な数値を用いて、相対的に最も対処すべき打ち手を考える必要があります。 どうやって分析する? たとえば、まずPEST分析でマクロ環境の長期的な変化を把握し、次に5 Forces分析で業界の収益構造を理解します。さらに、3C分析を通じて市場、競合、自社の現状を整理し、バリューチェーン分析で内部の強みと弱みを評価します。これらの分析結果を統合して戦略仮説を立て、SWOT分析で外部機会と内部強みを結びつけることで、戦略オプションを具体的に導き出します。 説明不足はなぜ? 一方で、GAiLと動画学習で扱われるフレームワークが異なる理由が十分に説明されず、疑問に思いました。また、各フレームワークの使い分けや具体的な活用場面についても、整理が不十分な印象を受けました。

アカウンティング入門

未来へのヒントをBSから探る

BS調達はどう見直す? BSの調達方法については、提供価値を実現するために必要な借入は、単なる負債ではなく適切な選択であると考えています。一方で、無借金にこだわると、提供価値が損なわれる可能性があるため、PLだけでなくBSも投資計画の検討に取り入れる必要があります。 業界ごとのBS違いは? BSは各業界で特徴が異なり、古くからある産業では負債が相対的に大きくなる傾向がありますが、SaaSなど比較的新しい産業では、純資産が大きく、負債が少なくなる傾向にあります。この違いは、PLの当期純利益がBSの純資産の利益余剰金に反映され、株主への配当など企業の経営に直接影響を与えるため、重要な視点です。 戦略策定はどう考える? 私自身は、担当部門の投資計画策定の際、過去・現在・未来のBSを総合的に分析し、提供価値に合致する事業戦略を描くことを心がけています。具体的には、過去のBSから傾向や示唆を読み取り、そこから将来的に求められるBSをシミュレーションする手法を実践しています。 資金調達の新視点は? また、新しい業界においては、返済が必要な借入による負債ではなく、資金調達によって純資産を増加させる方法が望ましいのかどうか、改めて考えさせられる内容でした。

データ・アナリティクス入門

実務で輝く!数値戦略の新発見

代表値の選び方は? データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は? また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる? 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす? 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説と枠組みが切り拓く採用戦略

枠組みは何故有効? 仮説を立てる際、何もないところから考えるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークに沿って整理することで、思考の構造が明確になりました。実際、これらの手法を用いることで、多角的な発想が生まれ、スピードや行動の精度が向上することを体感しました。 採用戦略、どう練る? 採用担当としては、仮説思考を3Cおよび4Pと組み合わせることで、効果的な採用戦略が練れると感じています。具体的には、3C分析ではカスタマー(候補者)、コンペティター(競合企業)、カンパニー(自社)の視点から状況を整理し、4Pの枠組みではProduct(採用ポジション)、Price(給与・待遇)、Place(勤務地・環境)、Promotion(採用広告・PR)を検討することで、各視点からの課題と仮説を明確にしています。 PDCAは効果的? また、こうした枠組みを基に、毎週のデータ集計時に採用課題に対する仮説を立て、各仮説に対する検証方法を決定してデータを収集しています。その後、得られた結果を分析し、打ち手を検討した上で採用戦略に反映。定期的に効果を測定し、PDCAサイクルを実践することで、常に戦略の精度を上げていくプロセスが整っていると感じました。

戦略思考入門

最速で切り拓く戦略の道

学びの流れはどう? week01からweek05までの学びを改めて振り返る形式で講座が進められたため、全体の流れがつながり、知識の定着に大いに役立ちました。各週では、week01の「戦略的思考とは」、week02の「整合性をとる」、week03の「差別化する」、week04の「捨てる(選択する)」、そしてweek05の「本質・メカニズムをとらえる」といったテーマに沿って学ぶことができました。 最短到達の意義は? 今回の講座で学んだことは、ルーチン作業以外のあらゆる業務に当てはまると実感しています。ゴールを明確にすることはもちろん意識してきましたが、これまで可能な限り最速・最短で到達するという視点が不足していたと感じます。そのため、今後はこの考え方を常に念頭に置き、すべての仕事に活かしていきたいと思います。 戦略思考は本質か? また、戦略的思考の一手法として「可能な限り最速・最短距離で到達する」ことに特に注目したいと考えています。偶然にも、弊社のスローガンに同様の趣旨が込められており、スクリーンセーバーにそのメッセージが表示されることから、見るたびに自らがその意識を持って業務に取り組んでいるかを常に自問自答するようにしています。

マーケティング入門

質と戦略で顧客を魅了する

マーケ戦略の意義は? マーケティングは、顧客が満足した状態で利益を得る手法であるという定義が、とても印象に残りました。特にエンターテイメント産業では、作品や商品の質の良し悪しを重視してきた自分にとって、「顧客の行動変容を起こせたか」という視点は、今後の行動指針として重要になりそうです。 複数アプローチは? 製品を顧客に購入してもらうことで利益を生み出す業態であるため、マーケティングでは複数のアプローチが必要であると感じました。たとえば、①顧客満足度が高い質の高い商品を作る視点と、②出来上がった製品をいかに多くの人に届けるかという視点とがあり、さらに他のフェーズも存在します。それぞれのポイントで成功確率を上げるために、マーケティングの知識をどんどん増やしていくことが、利益貢献の機会を拡大すると考えています。 顧客分析はどう? また、第一のフェーズでは顧客分析を通じて、クリエイティビティ以外の要素を補完し、武器とすることができるため、常に具体的な顧客像を意識しながら業務を進めたいと思います。第二のフェーズでは、マスメディアが以前ほど機能しない現状において、現実に効果がある手法を多数学び、ブームを作る手法を模索したいと考えています。

戦略思考入門

戦略的選択で未来を創る

ゴールはどう決める? 戦略的思考という言葉を明確に言語化できてはいなかったものの、学習を通してその理解が深まりました。特に、「やるべきこと」と「やらなくてもよいこと」を選別する重要性を実感しています。問題が山積している状況ではあれもこれも手をつけたくなりますが、まずはゴールを明確に設定し、現時点で本当に必要なものを絞り込むことが効果的だと感じました。 事業課題はどう整理? また、所属する事業全体の課題設定と対策立案においても、この戦略的思考が大いに役立つと考えています。事業全体になると対象も広がり、解決すべき課題が多いため、あえてゴールを決め、取るべき行動を選別することで、最短かつ最速で理想の事業状態に近づけると期待しています。今後は、担当業務の範囲を超えた広い視野で戦略思考をどんどん活用していきたいと思います。 未来設計はどう進む? さらに、事業全体の課題と対策を自分なりに整理し、上司と意見交換を行いたいと考えています。そのため、事業の今後3年の理想像を、定量的・定性的な面から明確にし、現状とのギャップをもとに課題を洗い出す予定です。学んださまざまなフレームワークや手法を、実際の業務に積極的に活かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

理想に迫る戦略思考の実践術

講義で何を感じた? 今回の講義では、ビジネススクールの事例を通して、生徒数の確保にばかり注目してしまう傾向について考える機会を得ました。しかし、まずはありたい姿を明確にし、その実現に必要な課題を洗い出すことが重要だと実感しました。このプロセスにおいて、ロジックツリーを用いて視覚的に整理する手法は非常に有効であると感じ、今後は必ず活用していきたいと思います。 戦略のギャップはどこ? 次に、本社戦略としてのあり方と、各営業拠点での実践にギャップがないかを確認することに着目しました。両者に乖離がある場合、現状のエリアで不足している点や遅れている点が明確になると考えています。ありたい姿から導かれる課題が適切かどうかを再確認するために、担当者とディスカッションを重ね、戦略の見直しを行うことも重要なプロセスです。この中で、MECEの原則を実践できているかどうかもひとつの検証ポイントとなりました。 MECEの活用はどう? 一方で、MECEの思考法を一人で完全に使いこなすためには、経験を積むことが不可欠だと感じます。常に漏れがないように努めてはいるものの、やはり抜け落ちが生じてしまうと実感しており、今後の課題として捉えています。

データ・アナリティクス入門

数値とABテストで見極める新戦略

数値化の効果はどう? 実践演習では、複数案を選択する際に「数値化」する手法を学びました。自分なりに言語化して記載する中で、他者に説明する際にもこの数値化が有効であると実感しました。 ABテストって何? また、動画学習ではABテストについて学びました。これまでなんとなく比較手法を採用していたものの、今後は期間や状況を意識し、差異の少ない環境で比較する重要性を再確認しました。 商品の魅力は伝え方次第? 業務面では、スーパーマーケット等へ食品を流通させる中で、商品の訴求ポイントが多数存在するため、どの情報をどのように伝えるか迷うことが多くあります。例えば、ブランドの特徴や原料産地、有機、減塩、糖質オフ、カロリーなど、様々な訴求要素がある中、限られた紙面スペースやウェブバナーでどの情報を選ぶか判断に苦慮しています。そこで、今回学んだABテストと数値化の手法を活用し、客観的に効果の高い訴求方法を選定していきたいと考えています。 評価方法はどう設定? なお、数値化にあたっては、個人の考えやバイアスが影響しやすい面もあり、できるだけ公平かつ客観的に評価できる方法やコツがあれば、今後の業務改善に役立てたいと思います。

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