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コスト ✕ 例

に関する学び

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材料費はどう見直す？ 規模の経済性について、自社の商品製造におけるコスト削減が課題として浮上しました。材料費を削減するためには、大量の材料を購入しなければならず、その量は50年分にまで及びます。もし使い切れなければ廃棄することになり、また使用可能でも品質のために独自の基準で支障が出るという話を、学習の当日に自社内で聞き、大変驚きました。購入時のコストのみに目を向けるのではなく、材料の保管や廃棄にかかるコストもトータルで判断する必要性を強く感じました。 多角化は収益貢献？ また、範囲の経済性に関しては、多角化を進めるにあたって本当に収益に貢献するのかを考慮する視点が大切であることを再確認しました。 実践はどう進む？ 総合演習では、全体的な視野で事例を検討する機会がありました。これまで学んだ知識を活かしつつ、足りない情報も収集し予測を立てるという、実践的な演習となりました。特に人件費や燃料費、現在の人口動態など多岐にわたる情報を取り入れた視点で学ぶことができました。 最適策は見つかる？ 収益向上の観点から見ると、材料の購入方法や発注単位についても、他部門のことであっても自分のこととして考えられるようになった気がします。効率的に業務を進めるための最適なアプローチを発見する視点を持つことができたと思います。 業務判断は合ってる？ 自分の部署では業務管理を通じて収益アップを目指しています。そのため、一つ一つの業務判断が本当に効率化と収益につながるのかを精査していきたいと思っています。こうした視点を持つには経験が必要かもしれませんが、見るべきポイントを自分なりに絞って、業務の見直しを図りたいと考えました。

クリティカル・シンキングとは？ クリティカル・シンキングとは、主観にとらわれず客観的に考える力のことを指します。この力を得るためには、「言われてみれば当たり前」のことを愚直に実行することが重要です。また、クリティカル・シンキングは全ての土台になる思考力であり、本を読んでも簡単には身につかないとされています。 仕事のシーンで活かすには？ 仕事のほとんどは、「誰かに何かを伝えること」、そして「課題解決や意思決定」に関連しています。具体的な例としては、顧客対応の場面で顧客がなぜその問い合わせをしてきたのかを理解することが挙げられます。また、数字分析と解決策の策定においては、想定される解決策が本当に他にないのか、またそれが最適なのか振り返って考察することが求められます。 採用面接で深掘りするには？ 採用面接では、用意された回答の裏にある本音を「なぜ」と問いかけて深堀りすることが重要です。また、業務効率化においては、その業務が必要な理由や他に方法がないかを検討します。1on1のメンバーコーチングでは、メンバーがそう考える理由を理解し、無意識的に可能性を絞っていないかを確認します。ファシリテーションにおいては、有意義な議論ができるよう問いかけを設計することが求められます。 日々の習慣として振り返る 日々、「本当にそれが最適解か」「他にも方法はないか」という振り返りを習慣化することが大切です。また、リソース、コスト、社内、業界など無意識に作り上げてしまうかもしれない制限がなければ、他に何ができるかと想像を巡らせることも役立ちます。さらに、先回りして相手の意図を汲み取るのではなく、改めて「なぜ」と問いかける姿勢を持つことも重要です。

損益計算から何が見える？ Week03では、損益計算書（P/L）を基礎として、利益構造をより深く理解する視点を学びました。売上高は事業規模、営業利益は本業の強さ、経常利益は通常活動全体の実力、そして当期純利益は最終的な稼ぐ力として捉え、それぞれの役割の違いを整理しました。また、単一の数字だけを見るのではなく、前年比較や他社比較といった対比を通して傾向や相違点を読み取る重要性も確認できました。 数字はどう反映される？ ある事例では、提供価値の違いが原価率や販管費構造、さらには利益の出方にどのように反映されるかを具体的に示していました。値上げのリスク、販管費の軽重、原価率の差など、P/Lの数値が事業活動の性質と密接に対応している点を再認識することができました。 業界で何が違う？ さらに、異なる業界のP/Lを比較する中で、メーカーでは売上原価が大きく、IT業界では販管費が大きくなりやすいなど、業態ごとの利益構造の違いにも触れました。こうした学びを通して、企業のP/Lは「儲け方の違い」を可視化しており、提供価値とコスト構造の整合性によって本質的な経営判断が読み取れるという理解が深まりました。 学びをどう活かす？ 今回の学習を踏まえ、まずは身近な企業のP/L構造を提供価値と利益の出方の関係から読み解いてみたいと考えています。先日、業界関係者と話した際に利益率の高さに驚いた経験をきっかけに、その背景をしっかりと理解することを目標としています。実際に対象企業の損益計算書を確認し、原価率や販管費の構成、研究開発費の位置付けなど、業態特有の利益構造を整理することで、業界の「儲け方」をより実感として掴んでいく予定です。

仮説の意義は何？ ビジネスにおける仮説とは、ある論点に対する仮の答えを意味します。重要なのは、正しい答えに決め打ちせず、複数の仮説を挙げることで網羅性を確保することです。仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、時間軸によって過去の検証と未来の予測で内容が変わります。 仮説をどう検証する？ 問題解決の仮説は、問題解決のプロセスに沿って、WHATからWHERE、WHY、HOWへと各要素に仮説を立てるものです。このアプローチにより、検証マインドが向上し、問題意識や改善点への気づきが促進されるという利点があります。 仮説は広く捉える？ ゲイルを通して学んだのは、正しい答えに近づけようと意識するあまり、仮説の範囲が狭くなってしまう可能性があるという点です。思いつくままに仮説を列挙してみることで、仮説の網羅性や全体像が明らかになることを実感しました。また、数値を用いた費用対効果の分析手法も学ぶことができ、有用な気づきとなりました。 売上の原因を探る？ 具体的な例として、売上分析においては、単価が低いことやコストが上回っていること、あるいは季節性の変動によって患者数が左右されるなど、さまざまな仮説が考えられます。これらの仮説は、結論の仮説として売上未達の要因を示すものと、問題解決のプロセスとして原因究明のための仮説として整理することが求められます。 仮説報告はどう？ 毎週の売上数値進捗報告では、複数の仮説を設定し、その検証結果と合わせて報告することで、仮説立案のプロセスに説得力を持たせることが大切だと感じました。月末には、立てた仮説を通して得た気づきを言語化し、次のステップに活かす姿勢が必要です。

B/Sの全体像はどう？ これまで、あまり重点的に学んでこなかったB/S（バランスシート）について、資産・負債、固定・流動、そして純資産（利益剰余金を含む）の大枠から考察し、その後、各要素の割合や経営方針・安定性について分析する方法を学びました。以前は、B/Sを見ると細部に気を取られ、大局を把握しづらいと感じることが多かったですが、全体構造を押さえることの重要性を再認識できました。 財務諸表はどう比較？ また、総合演習では、実際の企業のP/L（損益計算書）とB/Sを用いて比較検討を行いました。例えば、あるサービス提供企業同士では、価値提供の内容の違いからP/Lの構造が異なり、どこにコストがかかっているかを比較することで、各企業の経営戦略や事業モデルの違いを具体的に理解することができました。さらに、ある伝統的な重厚長大産業と、比較的新しい分野の企業とのB/Sの違いを分析することで、それぞれの経営上の特性が浮き彫りになりました。 戦略の未来はどう？ 今後は、所属する会社やそのグループ内の各社とでビジネスモデルが異なる特徴を踏まえ、PLとBSの構造の違いを比較検討しながら、提供する価値について自ら論じられる力を養いたいと考えています。経営戦略、事業戦略、技術戦略の策定には、財務分析をより具体的な提言に繋げる役割があるため、各企業の有価証券報告書やネット上の情報、さらには生成AIを活用して、継続的に財務分析に取り組んでいく予定です。加えて、財務諸表と経営戦略については多様な考え方が存在すると認識しており、今後はその点についても自由なディスカッションを行うことで、学びをより実践的な知見へと昇華させていきたいです。

規模の経済ってどう考える？ 「規模の経済性」という言葉は知っているものの、自社の状況に合わせて具体的に説明するのは難しく、正しい理解が必要だと感じました。生産量を増やすことで必ずしもコストが下がるわけではなく、需要、設備能力、在庫管理、資金繰りなど、さまざまな制約条件を考慮しなければならないと分かりました。また、原材料を大量に発注してコスト削減を狙っても、市場環境や仕入先の状況によっては効果が限定される場合があり、単に数量を増やすだけでは交渉力に繋がらないことも理解しました。 戦略原理は実践できてる？ さらに、戦略の原理やフレームワークは知識として持つだけでは不十分で、数字やデータ、自社の実情に照らして活用することが重要だと感じました。自社の商品やサービスの理解を深め、業務フローや収益構造を把握することで、提案や意思決定の説得力が向上することにも気付かされました。 生成AIの変化はどう捉える？ また、生成AIの登場により、従来の開発者が習熟していく過程が変わりつつある現状もあり、この変化は「習熟効果」が技術革新によって無効化される例ともいえ、イノベーションが既存の競争原理を覆す瞬間だと感じました。 多領域スキルはどう磨く？ このような状況に対する打開策として、単一の専門スキルに依存するのではなく、複数の領域にまたがる知識や経験を横断的に活用できる体制を築くことが有効だと考えます。具体的には、開発者としてのコーディング能力だけでなく、要件定義、UX設計、ビジネスモデルの構築、データ分析など、隣接する領域のスキルを組み合わせることで、AIツールを前提にした新たな付加価値の創出が期待できると感じました。

なぜゴールをはっきり？ 戦略思考を学ぶ過程で、まず自分たちが目指すべき姿や、本当にやりたいことを深く掘り下げるプロセスが「ゴールの明確化」だと実感しました。単に目的地を定めるだけではなく、その先にある理想や価値を掴むことが重要だと感じました。 優先順位はどう？ また、限られた時間やコストの中で何を選び、何を捨てるかという決断を支える「優先順位付け」の考え方にも大きな意義があると学びました。これは、限られたリソースを有効に活用するための根幹であると理解しています。 戦略はどう変わる？ さらに、戦略は一度作り上げて終わりではなく、環境や前提条件が変わる中で常に見直し、考え続ける必要があるという考え方が印象に残りました。計画を柔軟に修正しつつも、自分たちの軸をしっかり持ち続けることが、長期的な価値創出に繋がるのだと思います。 キャリア戦略の秘訣は？ 今回学んだ「ゴールの明確化」「優先順位付け」「常に戦略を考え続ける姿勢」は、キャリア形成や自社ビジネスへの技術導入において非常に有効だと感じています。例えば、キャリアにおいては、生成AIが一般的になる中で自分がどのような価値を提供できるかを見極め、理想の姿を描いた上で、注力すべきスキルや領域を明確にする必要があります。今後も変化する環境を注視し、定期的に自分の戦略を振り返る姿勢が求められます。 現場価値をどう生かす？ 一方、自社ビジネスにおいては、生成AIを単なる作業の効率化手段と捉えるだけでなく、現場支援や帳票作成、ナレッジ共有といった付加価値の創出にも活用できる可能性を、中長期的な視点で戦略的に検討していくことが必要だと考えています。

人間の習慣はどう変えるべき？ 人間の習慣を変えることは難しいものであり、特に日本企業や日本人は何かを捨てるのが苦手な傾向があります。しかし、時には捨てることで顧客の利便性が向上する可能性もあります。過去の習慣に流されず、新しい意見を聞き、なぜそれが必要なのかを論理的に説明する力が求められます。また、専門家に任せることも選択肢の一つです。重要なのは、勇気を持って決断することです。 トレードオフをどう活かす？ トレードオフとは、何かを追い求めるときに別の何かを失うことを意味します。例えば、高品質と低価格、電車とマイカーはその典型です。このような状況では、効用を最大化することを目指し、バランスを取ることが重要です。また、目指す方向性を明確にすることで、最適な選択をすることができます。安易に選択するのではなく、ブレークスルーを見つけることができれば、大きな成果を手に入れることが可能です。 ビジネス効率をどう見直す？ ビジネスシーンでは、定例会の見直しやアップデート中心の会議の必要性を再評価することが重要です。また、提案や情報収集も、狙いを定めて効率的に行うべきです。プライベートでは、家事を外部に委託したり、効率的に生活を送るための選択を考慮することが求められます。キャリアにおいても、惰性に流されないようにしつつ、長期的視点を持ち、効用を最大化するための選択を心がけることが肝要です。 投資効率をどう高める？ こうした判断においては、投じた時間的コストと成果を冷静に見直すことが大切です。特にビジネスでは、年間を通じた投資効率をチェックしながら、必要な改革を実施していく姿勢が求められます。

規模の影響を感じる？ 資産運用においては、運用資産が10億円であろうと1,000億円であろうと、国債のように個別性の乏しい資産の場合、運用に必要な人員は大きく変わらず、1単位あたりの人件費が抑制できると感じました。しかし、資産規模が大きくなり、個別性の強い多様な資産を扱う場合は、全体のリスクとリターンの管理や個別資産の分析に追加の人員が必要となり、人件費が増加する可能性があります。また、取引時のマーケットインパクトにより、取引コストが嵩む恐れもあると考えています。 リソース共有が鍵？ さらに、範囲の経済性の視点は、運用態勢の見直しにおいて有効であると感じました。現在の組織が持つリソースを他部署と共有することで全体のコストを抑制することが可能ですが、リソース共有にあたっては、親和性や競争優位性の確保に十分留意しなければ、かえって非効率になる危険性があります。実際、所属するグループでは運用利回りの抜本的向上のために運用態勢の見直しが求められており、他部署との統合という選択肢も検討しています。類似の資産を取り扱う場合、組織統合により資産取引や分析のための人員を共用して人件費削減が可能ですが、運用方法が異なる資産を同じ枠組みで扱うと管理が煩雑になり、非効率を招く可能性があります。一方で、自部門の得意な運用手法を他部署に導入することで、資産運用全体のクオリティを向上させる可能性も感じています。 合併の実例は？ また、会社や組織の合併により、規模の経済性・不経済性や範囲の経済性がどのように表れるのか、実際の事例を共有していただけると、今後の運用態勢の検討に大いに参考になると考えています。

今回変更する振り返り文章 学びのポイントは何？ 今回の学びでは、課題解決のプロセスを段階ごとに整理する方法と、従来のフレームワークにとらわれずに課題の本質を捉える「対概念」という考え方を学びました。先週は３Ｃや４Ｐといった分析手法を用いて問題点を洗い出す例に触れていたため、今回の新たな視点は思考の幅を広げる刺激になりました。 対概念の意味は？ 「対概念」とは、問題のある箇所とそれ以外の要素を対比しながら考えるアプローチです。たとえば、「ターゲット設定に問題がある」という見方に対し、設定以外に問題が潜んでいる可能性を同時に捉えることで、より柔軟な課題設定が可能になります。 改善案の選び方は？ また、今回学んだ内容は、最適な改善案を選ぶために各案をコストやスピード、チーム内の連携といった評価基準で総合的に判断する重要性も再認識させてくれました。具体例として、Webデザインの改修にあたり、内製するか外注するかを検討する場合の評価方法が挙げられ、数ある案から最も有益なものを選ぶプロセスに参考になりました。 A/Bテストの狙いは？ さらに、従来の案と新たな案を比較するA/Bテストの手法についても学びました。テスト実施の際は、両案の条件を可能な限り揃え、外部環境の変動にも配慮してランダムにテストを行う点がポイントとされています。 実用性の確認方法は？ 自社の業務においては、今回学んだ「対概念」の視点が非常に実用的だと感じています。滞っているシステム改修作業の設計を見直す際、従来のフレームワークに限定されず、柔軟なアプローチで打ち手を検討する一助となると実感しました。

規模の経済はどう考える？ 規模の経済とは、生産量や調達量を拡大することで、１つあたりの単価を低減する現象を指します。例えば、固定費や変動費というコストが一定の場合、生産数が増えると総コストは上昇するものの、各製品にかかる単位コストは下がります。しかし、これはあくまで全ての製品が販売されるという前提があるため、売れ残りが生じると逆にコストが増大してしまう可能性もあります。 範囲の経済はどう捉える？ 範囲の経済は、同じ企業が共通の設備を用いながら異なるサービスや製品を提供することで、全体の経済性を向上させる考え方です。たとえば、配送設備を活用して郵便物だけでなく荷物の配送も行うことで、新たな立ち上げに比べ圧倒的に低いコストでサービス拡充が実現できます。 ネットワークの価値は？ また、ネットワーク効果は、ネットワークに参加する人数が増えるほど、その価値や経済性が大きくなる現象を意味します。具体例としては、あるチャットアプリの場合、参加者が増えるにつれて利用可能な接続数が飛躍的に増加し、結果としてシステム全体の価値が向上することが挙げられます。 組織内の情報共有は？ 一方で、私たちの組織内では、各部署内のみで情報が共有されるなど、ノードが分断されている点が課題だと感じています。部署の枠を越えてネットワークで繋ぐことができれば、効率性の向上や知識の集積にも寄与するのではないかと考えています。 AI導入の未来は？ さらに、AIが広く導入され、工程が完全に自動化された未来においては、従来の学習や習熟効果がどのような形で現れるのかという点にも疑問を感じます。

数値と定性の評価はどれ？ デザイン変更の方法案を、コスト、スピード、意思疎通などの各観点から数値で比較する手法は、とても効果的だと感じました。しかし、実際には数値化が難しい場面も多いため、例えば「大中小」や「◎〇△×」といった定性的な評価方法も有効だと思います。実際、イベントのプランニング月間である6月には、MECEに基づいて項目を洗い出し、これらの評価方法を用いて各案を総合的に比較したいと考えています。 A/Bテストの理解は進んでる？ A/Bテストについては、これまで学んできた知識を活かし、解説通りの考え方で演習に取り組むことができました。その後の動画で、ポイントを絞って比較するという視点が紹介され、非常に納得のいく気づきを得ました。以前から社内ではA/Bテストの必要性は認識していたものの、コストを抑えながら迅速に実施する方法が見出せずにいました。今後、部内でのリサーチや議論を重ね、具体的な手法が確立できた際には、今回の学びを活かしていきたいと思います。 行動と分析のバランスは？ 最も印象に残ったのは、原因の特定に時間をかけすぎず、実際に行動を起こし、仮説検証のサイクルを早期に回すという考え方でした。これまで、分析にもっと力を入れるべきだと考えていた自分が、ビジネスのスピードとのバランスを重視する必要性に気付かされました。もちろん、分析と実証の双方に適切な時間とエネルギーを割くことが重要だと感じています。具体的には、先輩社員の意見を聞いたり、必要に応じて外部の知見も取り入れながら、約半分の比率で分析を進める方法を模索し、明日から日々意識して取り組んでいきたいと考えています。