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情報 ✕ 差

に関する学び

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顧客が選ぶ理由は？ 顧客に選ばれることがビジネスの成否のスタート地点であると再認識しました。顧客のニーズを深く理解するとともに、競合他社の情報収集と分析を通じ、自社との差別化ポイントを明確にすることが重要だと感じました。 施策の効果はどう？ また、差別化施策を実施する際には、その施策が本当に効果的かどうかを慎重に確認する必要があると学びました。マーケティングの3C分析では、特に他社の情報について、製品、サービス、スタッフ、チャネル、イメージの5つの要素を漏れなく把握することが大切だと理解しました。 戦略の選択はどう？ さらに、Porterの基本フレームワークでは、「コスト・リーダーシップ戦略」「差別化戦略」「集中戦略」の中から自社に有効な戦略を選択する必要があると知りました。一つの戦略に固執せず、場合によっては二つの戦略を組み合わせることも有効であり、経営環境に応じた柔軟な戦略見直しが求められていると感じました。特に、コスト・リーダーシップ戦略と差別化戦略の両立については、自社でも検討すべき点だと思いました。 分析で見える強みは？ さらに、VRIO分析を通じて、競争優位性の源泉や、組織面での強みを再評価する良い機会となりました。自社の戦略見直しにあたっては、現在の差別化戦略のみならず、コスト・リーダーシップ戦略の有効性も検討し、ファイナンシャル情報を基にコストの分析や価格戦略の見直しを提案していきたいと考えています。 競争優位伸ばすには？ 加えて、VRIO分析で特定された自社の競争優位性の強みをさらに発展させるため、組織面の課題に対しても、業界内外での人材獲得競争に勝つためのプランを策定し、提案する所存です。

抽象と具体をどう変換する？ week1では、抽象的な思考を具体化することで学びを自分のものにしました。week2では、具体的な内容を抽象化して言語化する経験を得ました。抽象化することで本質を捉えることができますが、それには全体像の理解と整理が必要であり、そのためにフレームワークの活用が有効だと感じました。 フレームワークの活用法は？ これまで社内提案を行った際、検討項目の漏れによって差し戻しになることがありました。しかし、今後はフレームワークを活用することで、全体像を漏らすことなく検討できるだけでなく、主観的な考えに客観的な視点を取り入れて進められると理解しました。 全体像を把握し、具体を抽象化することは、社内の仕組みや制度を見直す際に、課題整理や現状把握に活用できると考えています。例えば、ロジックツリーやMECEといった思考整理のフレームワークは、社会人としての経験が増えるにつれて、つい使わなくなってしまうこともあります。しかし、これらを活用することで、自分が普段触れている情報に偏った視点になっていないかや、検討項目に漏れがないかを整理することができます。 具体と抽象、相手に応じた伝え方は？ 言語化する際には、相手の理解度に応じて具体と抽象のバランスを変えることを意識し、伝わりやすい説明を心がけたいと思います。例えば、役員向けの提案資料では課題を抽象的に記述し、後輩への指導では具体例を用いて説明するなどの工夫が求められるでしょう。また、課題を検討する際にはフレームワークを活用し、漏れのない検討ができるようにします。そして、後輩への指導にもフレームワークを活用することで、相手にも納得感を持ってもらえると考えています。

会社の収益は見えるの？ 会社のビジネス内容から、損益計算書や貸借対照表の数値を予測することが可能です。予測と実際の数字との差異を知ることで、その会社のビジネスの特徴、すなわちメリットやデメリットを理解する手がかりになります。 航空事例は何を示す？ 今回のケースでは、ある航空会社が固定資産として旅客機を購入する際、何年で償却するかや、稼働率、メンテナンス費用など、どの項目を検討してどの程度の収益が見込まれているのかに興味を持ちました。自分が働くモノづくりの現場でも同様の視点が当てはまると感じています。また、近年増加しているWeb関連企業とはビジネス体質が異なるため、収益に対する考え方も違うと考えます。この点について、グループワークの中で議論してみたいと思います。 自社分析はどう進む？ ①　自社のP/LやB/Sシートを確認し、自分なりに分析します。同業他社との比較も行い、どの部分が異なるのか、なぜ違うのかについて考察します。さらに、伝統的な企業と近年の企業の違いを比べ、その知見を自分の業務に活かす方法を模索します。 意見交換で何が得られる？ ②　半期や通期の決算書を確認し、自分なりの見解をまとめた上で、グループのメンバーと意見交換を行います。新聞やニュースなどの情報に触れた際、その内容をWebで検索し深掘りすることで、更なる理解を深めます。 他社との違いは？ 自社の半期・通期決算発表を受け、会社の現状を自分なりに考えるとともに、他社の情報にも関心を持ち、なぜ他社が強いのか、または厳しい状況にあるのかを考察することが重要です。関連する書籍にも手を伸ばしてみると、より広い視野でビジネスの理解が深まるでしょう。

差別化で何が変わる？ 差別化を図ることで優位性を保ち、持続することが成功に繋がります。 本質は何だろう？ まず、差別化とは何かを考えると、顧客にとって価値があることが基本です。それに加えて、他社が模倣できないこと、また模倣にはリソースがかかること、そして持続可能で長期的に優位性を維持できることが重要です。戦わずして勝つ理想の状態を作り上げるためには、これらのポイントを押さえる必要があります。 価値は確かか？ 注意点として、まず顧客にとって価値があるか否かを考える必要があります。自社のリソース中心に考えると、できることだけに注目してしまいます。そこで、顧客にプラスになっているか、ニーズに応えているかを常に意識することが大切です。また、業界内だけで考えず、異業種の取り組みでも自社に取り込める部分があることに注目し、差別化に繋げることが可能です。 どんな課題がある？ 最近のMTの状況から、Oがひどい状態であると再認識しました。前回学んだフレームワークを活用し、自社の分析に課題を感じました。ポーターの基本戦略やVRIO分析を用いて、自部署の現状を把握し、解決すべき課題を設計するために活用したいと考えています。 利益はどう捉える？ 時期的に多くの打ち手を考える必要があるので、ターゲットにとっての利益を前提とすることを意識し、迷子にならないように作業用シートに記載する癖をつけています。 情報収集は正確？ また、日経新聞の読み方を変えてみました。ただ情報を把握するのではなく、記事に記載されている企業のクライアントにどのような影響があるかを一日一社考えることで、より深い理解を得ようとしています。

データ分析は日常にも必要？ データ分析は、ビジネスだけでなく家電製品の購入など日常生活でも無意識に行われており、身近な行動の一部です。ビジネスの場では、定量分析が非常に有用です。一方、日常生活では感覚や好みなど定量化できない要素も分析項目になり得ます。 データ分析の目的とは？ 重要なのは、データ分析は目的ではなく、目的達成のための手段であるという点です。ただ数値を比較したり並べたりするだけではなく、データに解釈を加えることで初めて目的に沿った活用が可能になります。したがって、他の業務と同様に、データ分析の際にも目的を考えることが大切です。また、分析したデータを使用する相手と目的を確認することも重要です。 職場のデータ環境は？ 現在の職場では、データ分析を行いながら業務を進める人がほとんどいません。業務の担当も定まっておらず、情報を共有する環境も整っていないため、分析に必要なデータが揃っていないと感じています。入社して半年経ちますが、過去のデータ（案件、契約金額、契約終了後の顧客評価など）や取扱製品の情報が一覧になっておらず、それぞれの資料を見るか人の記憶に頼るしか方法がないことに難しさを感じています。 必要なデータの収集方法は？ まずは、分析に必要なデータを集めて整理することが必要です。その後、競合との差別化や取引業者の選定など、目的を設定した上で必要なデータ分析を行います。具体的には、人の記憶に頼っている情報を可視化し、自分が入社してから苦労してきた過去のデータや取扱製品の情報を整理します。その上で、現在の会社の課題を意識し、その課題解決のために必要な分析を進めていきたいと考えています。

差別化戦略の基本プロセスは？ 今週の学習では、差別化の戦略を立案するための基本的なプロセスと、分析に必要なフレームワークを学びました。しかし、深いPEST分析を一昼夜で行うことは難しく、日頃からマクロな動向を把握することの重要性を再認識しました。また、SWOTなどで市場と競合分析を行う際も、マクロな視点で考えなければ実効性のある戦略は立案できないと感じました。自社の資源は社内にいると客観的に把握しづらいため、VRIO分析を使えば抜け漏れなく検討できると思います。 マクロ視点が重要な理由とは？ 通常、現場レベルでは目の前の競合やお客様の声しか見えていないことが多く、有効的な議論をすることは意外と難しいと感じます。混沌とした環境の中で有効な差別化戦略を立案するためにも、マーケティング担当者として分析能力を磨きたいと考えています。そのためには、フレームワークを使った抜け漏れのない市場分析やシナリオプランニングのスキルを学び、実務に落とし込む必要があります。また、日頃からマクロな視点で市場を分析し、自社製品の強みを的確に把握しておくことが大切です。現場の営業員が顧客に差別化を意識した営業活動ができるよう、マーケティング資料を提供したいと考えています。 代替品への対策はどうする？ 最近、日本市場に強力な代替品が現れ、大学病院を中心に普及が広がっています。9月にこの状況を本国に伝え、対策としての差別化戦略を提案する予定です。8月は提案準備のため、PEST、SWOT、VRIO分析に必要な情報を収集し始めます。提案の際には、代替品への対策を行わなかった場合のシナリオも本国に提示したいと考えています。

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。

仮説検証の重要性とは？ 改めて仮説を立てること、そしてそれを検証することの重要性を学びました。ビジネスには正解がない場合が多いですが、その状況に応じた最適な答えを出す必要があります。そのためには、良い仮説を立て、データを収集し、それを素早く検証するサイクルを回すことが極めて重要です。このサイクルを通じて問題や施策を導き出すことを再認識しました。 フレームワークはどう活用すべき？ また、仮説を立てる際にはフレームワークを活用すること、その仮説を検証するためには適切な指標を選び、収集したデータが反論を排除するための情報にまで踏み込めているかどうかを確認することも新たな気づきでした。これまでの経験を振り返ってみると、「仮説～検証」については何となく同じようなことをしてきましたが、仮説が網羅的でなかったり、検証が不十分だったりしました。今後は意識してこれを実行していきたいと思います。 未然防止に役立つ学びとは？ 安全衛生活動（事故未然防止活動）にもこの学びを活用します。例えば、ヒヤリハットが年に１回発生している工場と全く発生していない工場では、現状は表面的な差異を見つけて、適当な仮説を立てて施策に結びつけようとしていました。しかし、これからはもっと網羅的に問題を分析し、適切な打ち手に繋げていきたいと思います。 ヒヤリハットの原因を追究するには？ まず、そのヒヤリハットが「不安全行動」や「不安全状態」のどちらから発生しているのか、「４Ｍ」のどれに起因しているのかなど、問題の発生要素を網羅的に仮説立てします。それが本当にそうであるのか、データやヒヤリングを通して検証していきます。

どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。

どうして多角的な見直し？ 仕事において、毎回全てを実施できるわけではありませんが、多角的に物事を見直す「ここぞ」というタイミングを見極めることは重要です。スポーツのビデオレビューのように、過去の自分の行動を整理し、継続するための指針としてまとめることが効果的だと感じました。また、状況に応じて敢えて一つに絞る戦略も大切であると学びました。 定量分析の習得は？ 一方で、理系的な定量分析による仮説ベースの戦略思考は、習得に時間を要する課題であると理解しました。指導を受けながらも地道に実践していくことで、徐々に身につけられるという点に納得しています。 キャリア設計はどうする？ これからは、3年間の出向が終わる9月以降に自身が取り組む業務を提案する際の題材として、本学での学びを活かしていきたいと考えています。自動車業界は電動化、自動化、DX化などの急激な環境変化に直面しており、その中で「何をやり、何をやらないか」をはっきりさせるために、将来のキャリアプランを見据えた目標設定が欠かせません。 戦略確立の秘訣は？ そのために、以下の点に取り組む予定です。まず、自分の将来ビジョンを明確にし、具体的な目標を設定します。次に、現在の課題や管理職のニーズ、組織リソースなどをしっかり情報収集・分析し、全体の整合性を取っていきます。また、自分が行う業務について専門性やスキル、市場環境の観点から差別化を図り、想いや将来性といった軸を定めた上で選択を行います。最後に、その取り組みが本質やメカニズムに合致しているかどうかを整理し、戦略の確立を目指したいと考えています。

伝えたい内容は？ メッセージを意識したグラフ選びの重要性を強く感じています。グラフ作成が目的ではなく、伝えたいメッセージを正確に届けることが本質です。誤ったグラフ選びは、情報の読み取りを難しくし、本来伝えたい内容が伝わらなくなる恐れがあります。また、メッセージは色使いやアイコン、文字フォントなどの要素によって受け手に与える印象が変わるため、これらの工夫も大切です。 データの本質は？ データを扱う業務においては、示唆や事実の取り扱いが鍵となりますが、何よりも大切なのは、適切なメッセージを抽出することです。事業で本当に伝えるべき内容をデータから見出し、わかりやすいグラフや表現で正確に伝えることを心がけています。データはあくまでメッセージ伝達のための手段であるため、無理に装飾したり加工したりするのではなく、本質となるメッセージをしっかり押さえることが必要です。 受け手は誰？ また、伝えたいメッセージは、受け取り手ごとに考えるべきです。事業や状況を踏まえ、緊急度や重要度を加味して絞り込むことで、ビジネスに必要な情報が確実に伝わるようにすることが求められます。何が言いたいのかわからないという状況を避けるため、伝えたいメッセージとの整合性を意識した表現力を磨いていきたいと考えています。 構造化で進化？ さらに、現在のChatGPTは文章の構造化や整理に大いに役立っています。ワークのプロセスを通してPDCAサイクルを回す中で活用し、その結果を同僚とのディスカッションを通じてさらに改善し、アウトプットの精度を高めていきたいと思います。

講義の復習の工夫は？ 総合演習では、これまで学んだ知識が活かせる設問がいくつか用意されており、情報の整理、差別化、範囲の経済性などの観点から講義内容を復習しやすく、非常に構成が練られていると感じました。 規模経済はどう理解？ 規模の経済性については、例題の意見が一見正しそうな内容であるため、講義外での説明では、調達内の立場にあるメンバーが全面的に賛成しがちになる印象を受けました。（よく上司からは「自分の職位より一段上の視座で考えろ」と言われますが、この講義のおかげでその意味が実感できた気がします。） 他社の差はなぜ？ 同様の業種の他社分析を行う際、自社と同じような取り組みが可能であっても、なぜ他社がそれを採用していないのかという視点で考えると、一層気づきが得やすくなると感じました。 範囲経済をどう見る？ 範囲の経済性に関しては、自社内でプロセスが完結していたり、複数事業を持つ企業ではジョブローテーションのような取り組みが行われているため、イメージしやすかったです。また、ちょうど新規プロジェクトのキャッシュフローを作成している段階で、5年間の量産効果に基づく成長率とコスト低減効果について、曲線を意識したモデルで検討していきたいと考えています。 新規事業は見極め？ 新規事業領域は、プロセスが整っておらず量産にはまだ程遠いため、規模の経済性を考える基盤となる数値が不足している状況です。しかし、「全社的に見て最適な選択か」や「自社のアセットを活用できるか」といった視点は、今後も意識して検討していこうと思います。