戦略思考入門

戦略思考で拓く未来への道筋

学びの関係は? Week1からWeek5で学んだ内容の関係性を整理することができました。適切なゴール設定のもと、全体像を把握し、整合性を確保するプロセスの中で、最短・最速でゴールへ到達するためのアプローチ(差別化、不要なものを捨てる、経営メカニズムなど)を理解し、これまでの学びを体系化できたと感じています。 業務にどう活かす? 今回の学びが一過性のものにならないよう、日々の業務にどう落とし込むかを常に考え、実行に移していく所存です。 10年後の理想は? また、10年後の理想像を明確に描き、その実現のために現時点で何をすべきか検討しています。理想像の設定、その妥当性の検証、関係部署・関係者との連携やスケジュールの策定といった点について、今回のフレームワークを活用しながら議論を進めていきます。 戦略をどう決定? さらに、25年12月までに戦略(方向性)を決定し、全体に発信する計画です。これに向け、具体的な期限と実施内容、関係者を明確にした上でチームで進め、26年からは大きな戦略の中で、短期・中期それぞれの取り組みについて議論を重ねていきたいと考えています。

アカウンティング入門

事業の価値に隠れた数字の秘密

P/Lの利益は何を示す? P/Lの5つの利益は、① 売上総利益(粗利)、② 営業利益(本業からの利益)、③ 経常利益(財務活動を加味した利益)、④ 税金等調整前登記純利益(一時的な損益を反映した利益)、⑤ 当期純利益(1年間の最終的な利益)です。 どの指標に注目? 一見、カフェという同じ業態でも、提供しようとする価値が異なれば、重視すべき指標も変わってきます。単価、客数、コストなど、どの要素を削減(または増強)すべきかは、事業が提供する価値次第で決まります。したがって、事業の価値を念頭に置きながらP/Lを見ることが重要です。 戦略はどう選ぶ? また、他社の事例を参考にすることもありますが、事業が提供する価値によって取るべき戦略が全く異なることが分かりました。安易な比較や模倣を避け、自社の事業価値を十分に理解したうえで戦略を検討する必要があります。さらに、これまではホームページなどで定性的な情報に目を向けていましたが、今後はP/Lの数字や決算に関するニュースを確認することで、事業を通じてどのような価値を提供するのかをより明確に把握できるようになると感じています。

アカウンティング入門

難解を超えた!財務三表の真実

経営者の意見はどう? これまで、財務三表は経営者層や上位管理者層が主に理解し運用しているものという印象がありました。しかし、今回の講義では「難しい」という側面だけでなく、「簡単である」という説明もあり、両面からのアプローチが納得感を呼びました。 指標の意味は何? 講義では、財務三表が歴史的に経営状況を簡単に説明するためにブラッシュアップされてきたという点が強調されました。そのため、単なる難解な指標ではなく、経営状況を見える化する有効なフレームワークであると実感できました。 投資と改善の鍵は? 今後、来年度の事業計画を策定する際には、所属する事業部の施策検討において、財務三表から投資すべきポイントや改善が必要な業務を明確にし、論理的な提案を行うことが重要だと感じています。また、競合他社の経営状況を把握する際にも、同様の分析が一助となるでしょう。 数字の信頼性はどう? さらに、講義を通じて、財務三表の数字が正当であるか、あるいは不正に操作されている可能性についても考察する機会となり、数字の信頼性をどのように見抜くかについて学びの意欲が高まりました。

クリティカルシンキング入門

考え方が変わる、MECE活用術

分解手順の重要性とは? 分解の手順として、まず全体を定義することが重要です。分解する際には一つの切り口ではなく、多くの切り口を考える必要があり、モレやダブりがないかMECEを意識しなければなりません。分解の切り口としては、層別分解、変数分解、プロセスでの分解がありますが、どの分解が適しているかを検討することが重要です。 マーケティング戦略にMECEを活用? 自社のサービスのマーケティング戦略を考える際には、改めてMECEを活用してターゲットなどの要素を検討していきたいです。普段の業務においても、一つの事に捉われず、全体像を把握することが重要だと改めて感じました。例えば、部署内の売り上げだけでなく、会社全体の状況を把握することが大切です。 チーム内での議論法は? また、チーム内の打ち合わせの際にはMECEなどのフレームワークを活用して議論することも検討しています。資料作成においても偏った意見にならないよう、確認作業を欠かさず行うことが求められます。常に多くの切り口から物事を見ることを意識し、他の人の意見を積極的に聞くことで、視野を広げる努力を続けたいと思います。

クリティカルシンキング入門

多角的思考で生まれる新しいアイディアの発見

クリティカルシンキングの重要性とは? クリティカルシンキングの土台である多角的なものの見方は、非常に重要です。常に自分の思考と向き合うことが求められ、これを通じて一つの要素でも多角的に考えることができ、アイディアがたくさん生まれると感じました。出てきた考えや要素をどのようにまとめるかについても考えていきたいです。 提案をどう効果的に検討する? お客様への提案を考える際、どのような内容で考えるべきかを検討します。考えすぎて回答に詰まるため、整理の方法を工夫する必要があります。アイディアを洗い出し、提案を考える過程で、日々の業務の振り返りを怠らず、得意なパターンを見つけたり、工夫の余地を発見する努力が必要です。 提案内容の可視化はなぜ重要? 提案内容の可視化が重要です。要素を洗い出し、ストーリーを立てて説明することが求められます。パターン化と工夫を考慮し、ワクワクを優先することも大切です。テンプレートを加工して利用し、提案を一から考えるのは難しいため、何かヒントを組み合わせることが有効です。また、自分だけの勝ち筋や特徴を強調できるようにすることも心がけています。

クリティカルシンキング入門

多面的視点で解決策を見つける力

イシューはなぜ大切? 大きな経営課題でも小さな問題でも、イシューを基盤に事実の整理とデータ解析を行い、判断することの重要性を学びました。適切なイシュー設定ができていないと、課題が誤った方向に進むことが多々あります。そのため、基盤となる情報の整理が重要であると感じました。これにより、物事を多面的に捉える力を養うべきだと強く思いました。 採用課題の見方は? 採用の課題に対しては、一つの側面だけでなく多面的に見て、どのような打ち手を講じるべきかをイシューやツリーを活用して検討しています。議論を行う際には、現状と課題を整理し、イシューを明確にすることで論点がぶれずに進められるよう意識したいです。さらに、イシューを資料に落とし込むことで、定期的に振り返りを行い、ぶれないよう工夫することの重要性も感じました。 新たな挑戦はなぜ? 新たな取り組みを行う際、なぜその結論に至ったのかを説明するために、ツリーとイシューを活用してわかりやすい資料を作成します。また、ミーティングの開始時には、イシューとなる内容をチャットに投下し、常に全員が意識できるようにすることも心がけています。

クリティカルシンキング入門

学びを深めるナノ単科の魅力

どうやって主張する? 自身の主張を説明するときには、相手が関心を持ちそうな話題に繋げて理由を説明することが重要です。文章を書きながら理由を整理することもよくありますが、まずはピラミッドストラクチャーを用いて、主張したいこと(結論)、その理由、そのさらに具体的な根拠といった順で考えを進めることが大切です。 結論、先に伝えてる? 例えば、相手を説得するときやメールを書くとき、問題解決を図る際、あるいは決済申請を行うとき、そしてチャットで何かを伝えるときには、まず最初に結論を述べ、続けてその理由を説明します。伝えたい「結論」を一番初めに伝えることが重要です。 チャットで伝えるなら? 特に、チャットで連絡を取る際には、伝えたい内容を最初に示すことで理解が進みます。例えば、「◽️報告」や「◽️相談」といった見出しを活用することも検討に値します。 論理展開、見直してる? 論理的に理由を付ける際は、必ずピラミッドストラクチャーを用いるようにしましょう。この方法を使えば、どういった論理に基づいて結論を導いたのかを視覚的に確認し、思考の妥当性を高めることができます。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃないデータの真実

データ比較は何が目的? データ分析において、比較は重要な手法です。たとえば、単純平均は代表的な指標ですが、これだけでは散らばりの情報が反映されず、重要なデータが見逃される危険性があります。そこで、標準偏差や中央値など、状況に応じたさまざまな指標を併用することで、より正確な分析が可能となります。また、グラフ化することにより、傾向を把握しやすくなり、新たな仮説を立てやすくなるという利点もあります。 サイト指標をどう考える? Webサイトにおける各種指標の検討でも、従来の単純平均だけでなく、データのばらつきを反映させる標準偏差の計算や、グラフを用いたビジュアル化が重要であると考えられます。こうした手法によって、これまで気付かなかった仮説を発見する可能性が広がります。 仮説検証はどう進む? 現在実施しているWebサイトのデータ分析についても、今回学んだ各種指標を活用し、改めて平均値の計算やヒストグラムによる可視化を行います。その上で、従来の仮説が成立しているかどうか、また新たな仮説が導き出されるかを検討し、反復的な検証により、より多角的な分析を進めていく予定です。

データ・アナリティクス入門

データ分析の方法で成果が変わる理由

データ分析の仮説作りとは? 仮説を立てたうえでデータを収集し分析しなければ、分析結果を施策につなげることはできません。3C分析や4Pの視点を取り入れることで、仮説の軸を整え、仮説の幅を広げることが可能です。仮説をもとにどのデータを分析するかを検討しますが、データは「すでにあるもの」と「新たに取得するもの」に大別されます。 アクセスデータをどう活用する? 例えば、WEBのアクセスデータなどは、以前はあまり意識することなく仮説に基づいてデータを考慮するという手順で分析していました。しかし、分析に重きを置きすぎると、仮説の軸や幅について十分に考えることができません。まずは仮説を立てることに重点を置いて分析を進めたいと思います。 思考の幅を広げるには? アクセスデータを見る際には、仮説を検証する意識で分析を進めます。SNSやWEB広告の各指標も多くが既に用意されているため、つい既存のデータだけで考えがちですが、その結果として「良かった」「悪かった」という結論に終わりがちです。施策を行う前に仮説を立て、その仮説に対する結果という視点で分析・報告を行いたいと思います。

戦略思考入門

未来を見据えた環境ビジネス戦略の重要性

学習から得た変化とは? 学習動画の最後で言われていたように、今回の学習で得た体系的な考え方を理解し、会社の全体戦略、事業戦略、部門戦略、自身の仕事のしかたについて、上司や経営陣と議論することが楽しいと感じられるようになりたいと思いました。引き続き理解を深めていきたいです。 環境分野での戦略立案の重要性 自社が携わる環境分野は、環境の変化に応じてニーズが変化しているため、将来を踏まえた分析に基づく戦略立案が重要です。テクノロジーや人口減少といった外部要因が事業に大きく関係するため、これらの外部要因と多角化した自社の既存事業の関係性を分析する必要があります。 正しいプロセスで中計案の再検討 現在、会社が策定している中計案について、今回学んだ「正しいプロセス」を踏んで自分なりに再検討しています。フレームワークによる分析を行い、それをツールとして使いこなせるように使いどころを把握していきたいと思います。全社戦略から他部署を含む既存事業について分析することに加えて、現在取り組んでいる自部署の新規事業の妥当性についても基本に則って分析し、メンバーと議論していきます。

クリティカルシンキング入門

見せ方ひと工夫で伝わる説得力

可視化って必要? 伝えたいメッセージに合わせて、そもそも可視化が本当に必要かどうかを検討する大切さを学びました。グラフを作成する際は、伝えたい内容としっかり連動しているかを確認し、選ぶグラフによっては正確に意図が届かなくなる場合があるため、注意が必要だという考えに至りました。 メールで効果は? また、ビジネスライティング、特にメールでは相手にまず読んでもらえる工夫が不可欠であることが印象に残りました。冒頭で何を求めているのかを明示し、件名に工夫を凝らすことで、相手がメールに目を通してくれる可能性が高まります。さらに、リード文に結論とその根拠、そして相手への期待を記載することで、全体の流れや意図を正確に伝えられる点も重要だと感じました。 資料は分かりやすい? 日々の業務に直結する内容であるため、作成した文章を見直し受け手に疑問が残らないかを確認することも、コミュニケーションの質を高める上で大切です。また、プレゼンテーションにおいては、ワンスライドワンメッセージを意識し、不要なグラフを使わないことで、より伝わりやすい発表資料が作成できると実感しました。

データ・アナリティクス入門

仮説が導く学びの扉

仮説の役割って何? 「仮説」を立てる重要性を再認識しました。特に、3C(顧客・競合・自社)や4P(製品・価格・場所・プロモーション)といったフレームワークは、網羅的な仮説形成に有効であると実感しています。これまではあまり意識せずに活用してこなかったため、今後は欠かさず取り入れていこうと考えています。 従来方法の問題点はどう? 従来は、実績ベースで特徴や傾向を把握し、その後に仮説を立てる方法で業務を進めていました。しかし、その方法だと仮説が固定的になり、複数のパターンを検討できなかったり、現状にないデータへの仮説が立てられなかったりするというデメリットを改めて感じました。 新たな仮説の進め方は? そこで、今後はデータを見る前に課題に対して仮説を書き出すことから始めます。その際、3Pや4Cといったフレームワークを利用し、生成AIなども活用して個人のバイアスを抑えるよう努めます。検証段階では「WHERE」「WHY」「HOW」といった観点から複数パターンの仮説を立て、それらをデータとして記録し、「仮説→検証→結果」というプロセスを確実に回していきたいと思います。

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