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客 ✕ 金

に関する学び

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仮説立案の基本は？ 仮説には、結論に至る仮説と問題解決に焦点を当てた仮説の二種類があり、問題解決の仮説では「What（問題は何か）」「Where（どこに問題があるか）」「Why（なぜ問題が発生しているのか）」「How（どうすべきか）」の順序で検証することが基本と学びました。 フレームワークは効く？ また、仮説を立てる際には、3C分析（市場・顧客、競合、自社）や4P分析（製品、価格、場所、プロモーション）といったフレームワークの活用が有効で、これにより具体的かつ詳細な仮説を構築しやすくなると理解しています。 効果検証はどう？ 現在、交通系ICカードで決済するとポイントが10倍になるキャンペーンの効果検証に取り組んでおり、決済回数や決済金額の増加などを評価指標としています。この分析に際しては、問題解決の仮説を立て、3C分析や4P分析を積極的に取り入れることで、データ分析の精度を向上させることを目指しています。 分析精度を上げるには？ 所属部署では専門のデータ分析担当者がおらず、これまで独学で自己流に分析を行ってきました。今回学んだ仮説の立て方やフレームワークをさらに活用し、数値の取り方や検証方法を体系的に整理することで、分析の精度を一層高めたいと考えています。

損益計算書はどうなってる？ 損益計算書（P/L）は、企業の収益、費用、利益を示す成績表です。より細かく見ると、5つの利益段階に分けられます。まず、売上高から製造にかかる費用である売上原価を差し引いた売上純利益。その後、売上純利益から販売や宣伝に必要な販管費を引いた営業利益となります。さらに、営業利益に営業外収入を加え、営業外費用を差し引いた経常利益、これに一時的な要因である特別利益や特別損失を反映した税金前当利益、そして最終的に計算される当期純利益という流れです。 戦略判断はどう進む？ 現在、戦略立案にあたっては、感覚や周囲から得た情報、または上からの指示で動いている部分が大きいです。しかし、損益計算書を自ら読み解くことで、戦略の正当性や妥当性について客観的な判断ができるようになりたいと考えています。 今週の分析はどう？ まず、今週の前半は自社の損益計算書を丹念に分析し、感覚や他社情報に頼らない正確な状況把握に努めます。次に、今週後半では直近3年分の損益計算書を見直し、会社の業績推移を理解する予定です。そして、週末には同業他社の中でトップクラスの企業と、売上規模がほぼ同等の企業2社の損益計算書を比較し、自社の成績状況を業界内でどの位置にあるのか把握したいと思います。

プレゼンは響いてる？ 私は国内約2000名規模の自動車部品メーカーで、人事部のDX担当として働いています。経営層に人事施策をプレゼンする際、「論理的につながっていない」との指摘をいただくことが悩みの種です。経営層はほぼ全員がMBA取得者であるため、ハードルは高く、昨日も強烈なフィードバックを受けたことで、逃げたくなる気持ちが湧きました。しかし、今回学んだ内容を踏まえ、どこが経営層にとってNGポイントだったのかをしっかりと振り返ることで、次回からは問題から解決策（what→where→why→how）まで論理的に紡ぐストーリーを伝えられるようになりたいと考えています。 具体と抽象の行き来はどう？ 学んだ内容の中で特に「具体と抽象の行き来」を強化したいと思います。普段から上長からも指摘される点であり、考えを複雑にしがちな自分にとって、今回の例のような「お金」「客」「建物」といった易しい表現に変換することを意識したいからです。また、学んだことを業務に生かすため、毎朝振り返り、その日の業務に少しずつでも活用していくつもりです。例えば、１日10回だけでも腹筋するというイメージで、ハードルを下げながら継続を重視し、I can do it！という自信も育てていきます。

ギャップをどう埋める？ 分析の中で、あるべき姿と今後ありたい姿を明確に描き、そのギャップをどう埋めていくかという点がとても印象に残りました。売上の分析においては、MECEの考え方が非常に参考になったと感じています。実際、売上を「その他」の部分として約4割以上扱う状況で、金額ベースでロングテールの顧客層をどう検討するかが難しい課題として浮上しています。また、これまで頭の中だけで簡単に考えていた層別・変数分解も、紙に整理してじっくり考える重要性を再認識させられました。 実データはどう活かす？ 現在の業務では、担当エリアにおけるエリアマーケティングをはじめ、受注・売上・在庫の計画立案とその差異の分析、さらに5年後を見据えた将来の計画の策定に取り組んでいます。顧客は代理店経由ですが、代理店の先に多様な顧客層が存在するため、その実績や市況感を的確に把握することが求められます。そこで、代理店から得られる販売実績とインタビュー内容をもとに、実態とのギャップを層別変数分解によって明確化し、これまでの勘に頼る計画立案から、実データを活用した計画への転換を図っていこうと考えています。特に顧客層の分類には重点を置き、時間をかけてしっかりと取り組んでいきたいと思います。

商品に対する受け入れ先をどう定義する？ どんなに優れた技術を持っていても、その商品の受け入れ先が定義されていなければ、それは「絵に描いた餅」に過ぎません。「誰に売るか」を明確にするためには、顧客を多様な視点でセグメンテーションし、ターゲティングを行うことで差別化したポジションを確立することが重要です。これにより、売上の最大化につながることがよく理解できました。 ターゲット層をどう絞るべきか？ 私たちの自社商品はヘルスケア関連であるため、健康に関心が高い一定の年齢層をセグメント化することが求められます。そのターゲティングを行うには、さらなる切り口が必要です。たとえば、健康に興味を持ち、お金を投じる傾向のある高所得層や、特定のライフスタイルを持つ層に焦点を当てるという仮説が考えられます。 データ分析で見えるギャップは？ 過去の自社ソリューションの購買データを分析し、イメージしたターゲットとのずれがないかを確認します。もし乖離が見られる場合、その原因を追求しなければなりません。また、「健康への関心✖️高所得」以外の新たな訴求ポイントを会議で洗い出し、自社のポジショニングマップを作成します。これをもとに、来年度の営業戦略の立案に活用します。

決算書から何を分析？ 今回の学習を通して、決算書から企業の資金調達方法、コスト構造、利益の拡大メカニズム、そして固定費の大きさなど、経営戦略や特徴が多角的に読み取れることを改めて実感しました。単なる数字の羅列ではなく、その背後にあるビジネスモデルや企業の価値観を想像しながら分析する力が非常に重要であると感じました。決算書は、企業経営の実態を「見える化」する基礎資料であり、企業理解の土台だと再認識しました。 企業情報をどう活かす？ 今後は、新聞や業界紙などの情報源に積極的に接し、さまざまな企業の経営情報に触れる機会を増やしていきたいと考えています。さらに、興味を持った企業の決算書を自ら確認し、分析することで、競合他社の財務状況や市場全体の動向を客観的に把握し、企業の立ち位置や戦略策定に役立てることを目指します。 財務分析のコツは？ また、企業の決算書を取り寄せ、財務数値や構造を比較・分析するプロセスから学びを深め、得られた結果をもとに上司や経営層に提案できるような準備を整えたいと思います。継続して分析に取り組むため、毎月新たに一社以上の企業資料を読み込み、実務に結びつける努力を重ねながら、経営視点を確実に養っていく所存です。

講義で何が響いた？ 今週はライブ講義の総まとめがありました。その中で、ビジネスに関わる自分たちが売り手であると同時に、買い手でもあることを忘れてしまいがちだという意見が他の受講生から出され、非常に共感しました。買い手としての視点を客観的にとらえることは、大きなリソースになり得るのだと強く感じました。 感情で分ける理由？ この視点を自分の仕事や業界に当てはめると、映像作品のターゲット設定に役立つと考えています。従来のgenderや年齢でのターゲティングに加えて、視聴者がコンテンツに求める感情（例えばスリル、ワクワク、笑い、感動など）に基づいて新たな視点でセグメントを導入することを検証してみたいです。 調査はどう進める？ そのために、消費者調査チームと連携し、より効果的なセグメント設定や調査方法を検討する予定です。また、データ分析チームと協力して、過去の視聴傾向を嗜好で分析することも考えています。さらに、コンテンツ消費はお金よりも「時間」の消費であるため、タイパを重視する世代や時代の傾向にも対応できるよう、プロダクトの視点で作品を見ることで得られる感情を示す工夫をするなどの方法を模索していきたいと考えています。

ワークショップでの学びは？ 問題解決のステップについては以前聞いたことがありましたが、今回のワークショップではすぐに思いつかず、アイデアが発散してしまいました。学んだフレームワークを活用して思考する習慣をつけていきたいと思います。また、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を行う際、層別分解は比較的考えやすいものの、変数分解は思いつきにくく、これについても日々練習が必要です。 コミュニケーションで注意することは？ 打ち合わせでは、意見が対立したり、言いたいことがうまく伝わらず、お互いのイメージが合わないことがあります。このような場面では、MECEを用いてブレスト（ブレインストーミング）すると、目線を揃えやすくなります。したがって、コミュニケーションツールとしても積極的に活用していきたいです。 お客様との認識をどう一致させる？ お客様にシステム開発の見積を提示する際、その作業内容や作業量を説明する必要があります。単なる金額の羅列ではイメージしにくいため、プロセスを分解したり、変数分解して説明することで、お客様との認識を一致させたいと思います。

顧客ペインポイントを探るには？ あいまいな顧客ニーズである「あると便利」という程度では不十分であり、顧客がお金を払ってでも解決したいと感じるペインポイントを解決することが重要であると学びました。ペインポイントを見つけるためには、顧客の徹底的な分析が必要です。 食品業界の顧客分析の難しさとは？ 特に食品業界では、顧客の潜在意識やペインポイントを探るのが難しいと感じました。なぜなら、消費者は目的を持って購入するというより、その場の気分で選択することが多いからです。それでもヒット商品と呼ばれるものは存在するので、それらをさらに分析していきたいと考えました。今後、新しい商品を企画・開発する際には、消費者の具体的な喫食シーンを考慮しながら、よりニーズを満たすものを作りたいと思います。 本当の顧客ニーズを読む訓練をしよう また、顧客の本当の気持ちを捉えられるように訓練したいと考えています。具体的には、講義で言及された「コンビニで新商品を見て、その商品がどのような顧客のどんなニーズを満たすために発売されたのか」を考える練習を日常的に行いたいです。こうした気づきを自分なりにまとめて商品企画に活用したいと思います。

BS事例で何が見える？ BSに関してはあまりなじみがありませんでしたが、具体的な事例を通じて学ぶことで、コンセプトとBSの構成との関連性が理解できるようになりました。また、借入に関してもさらに学びたいと思っています。具体的には、どのくらいの借入がどれくらいの期間で返済可能なのかを知りたいです。金融機関からの借入方法として、NPOバンクやクラウドファンディングを検討することも考えていますが、それらの違いについても理解を深めたいです。 ボランティアでどう活かす？ 仕事以外の面では、ボランティア活動で融資審査のような業務をする際に役立てたいと考えています。各項目の適正なバランスを知り、企業のコンセプトと一致しているのか、借入金の負担や返済可能なラインについても把握したいと思っています。 財務指標の意味は何？ さらに、流動比率や固定比率のバランスを見て、顧客企業の財務状況を把握することも重要です。その際には疑問に思うことがあれば、自分で考えたり、他の人に聞いたりして解決していきたいと思います。また、PLとの関連性を学ぶことで、次に学ぶCFと合わせて財務諸表を総合的に読めるようになることを目指しています。

原価比率の意味は？ 売上原価の金額だけでなく、売上に対する原価の比率を確認することで、粗利時点での収益性や効率性が分かります。もし競合他社と比較して原価率が高い場合は、どの要因が利益を圧迫しているのかを検討する必要があります。たとえば、客単価を上げることが収益増につながるのか、あるいは減収を招くのかを考えると同時に、企業が提供する価値やコンセプトに合わせた適切な価格設定が求められると学びました。 業種ごとの違いは？ また、業種ごとにPLの動きが異なり、原価率の傾向も変わる点を理解しました。自社と競合他社のPLを比較することで、売上面での優位性や原価管理の状況が把握できます。その結果をもとに、どの部分を伸ばし、どこを抑制すべきかを明確にし、具体的な行動を検討することが大切です。 成長戦略のポイントは？ 最終的には、こうした分析結果を社内で共有し、一人ひとりが意識を変えることで、会社全体の利益向上と持続的な成長につなげることが理想です。さらに、原価率や販管費の高低による各社のメリットとデメリットを正しく理解し、自社のPLが会社のコンセプトに沿っているかどうかを常に確認することが重要だと感じました。

ネーミングの影響は？ サービス自体は大きく変わっていないにもかかわらず、ネーミングやターゲットの違いによって売上が大きく左右されることに驚かされました。いかに認知させるかが非常に重要であり、商品の魅せ方や伝わり方がネーミングによって大きく変化すると実感しました。 イメージ戦略の留意点は？ また、売り手がイメージする新用品に対して、既存商品の持つイメージに引きずられる点にも注意が必要です。こうしたイメージの違いを考慮することが、販売戦略を考えるうえでキーとなります。 イノベーションの要件は？ さらに、イノベーションの普及要件として、比較優位、適合性、分かりやすさ、試用可能性、可視性のフレームワークを意識する点は非常に役立つと感じました。顧客が購入を躊躇する要因をしっかり洞察する習慣は、競合にとらわれすぎず独自のアプローチを模索する際にも重要です。 求人紹介の未来は？ また、求人を紹介する際にも、同じフレームワークは効果的です。生成AIを活用して概念を読み込ませ、求人紹介のプロセスやトークスクリプトの改善に取り組むことで、金融業界以外の分野にも応用できる可能性があると考えています。