データ・アナリティクス入門

営業成績アップのカギは仮説立てにあり!

仮説を立てる重要性とは? 原因を見つけるためには、仮説を立ててデータを収集することが重要だとWeek4で学びました。仮説は一つに絞らず、複数立ててから絞り込むことが大切であり、仮説同士に網羅性を持たせる必要がある点に納得しました。しかし、網羅性や複数の仮説を考え過ぎると時間がかかるため、バランスを考えることが重要です。 営業成績向上の仮説は? 例えば、自分の営業成績が悪いときに成績を上げることを目的とした場合、様々なポイントで仮説を立てられます。行動数が足りない、提案の質が悪い、ニーズが大きいクライアントに当たっていないなど、様々な仮説が考えられます。網羅性の確認には他のフレームワークを活用することが有効です。 データと仮説の精度を高める方法 具体的には、まず仮説を立てるために自分の営業プロセスを分解し、その過程でフレームワークを調べたり、上長とディスカッションを行ったりして網羅性を高めます。また、過去の営業成績からデータを抽出し、仮説の精度を上げるための材料にします。もし不可欠なデータが不足している場合は、将来的にはデータの取得が可能となるように社内で提案することも考えられます。

戦略思考入門

効率的な思考と行動で成果を上げる方法

仮説思考で効率化を図るには? 仮説思考の重要性について理解が深まりました。一定の仮説を持って思考を進めることで、効率的なアクションが取れる一方、データを疑う姿勢も忘れてはならないと感じます。GAiLのワークで出てきた「時間あたりの利益」は、自分なりの仮説を持つ良い例だと捉えました。 どうやって惰性を打破する? 捨てる難所と克服のポイントについても学びました。 まず「捨てる方が顧客の利便性を増す」という発想が最も重要だと感じました。これはまだ自分には十分に考えられていない部分ですが、重要な視点であると思います。 次に「昔からの惰性をやめる」についてです。当初、中途入社の新参者であったころの視点を持つことができなくなりつつあります。自分には持てない視点を、新参者に話を聞くことで補完していきたいと考えています。 ビジョン設計で成果を出すには? そして「餅は餅屋」に任せるためのビジョン設計やディレクションが前提になるという点です。経験が少ない状況において、どう具体的に実現するかをしっかりと考えていきたいと思います。 これらのポイントを踏まえ、日常の業務に生かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説で解く本質のカギ

プロセス分解の効果は? 原因を分析する際、まずは問題をプロセスに分解することの有効性を実感しました。この手法を活用することで、今後の課題解決に役立つフレームワークとしての可能性が広がったと感じています。また、問題解決のプロセスでは、最終段階の解決策(How)に飛びつく前に、どこに問題があるのか、原因は何なのかを幅広い視点で仮説を立て、評価することの重要性を学びました。 会議で仮説検証は? 一方、業務の現場では社内会議における提案が、今回学んだ問題解決のプロセス(What⇒Where⇒Why⇒How)において、前半部分の仮説や検証が十分でなく、最終的に解決策(How)を一方的に決めてしまっているケースが散見されます。例として、ある会議では、毎月残業状況の報告がなされ、常に同じ人物が残業上位に挙がるという事実に対して、多角的な仮説を立て原因を探ろうとする分析プロセスを経ず、単に残業が多い個人の羅列だけで解決策としてルールの厳格化や上司の責任を追及する対応が取られていました。このような状況を踏まえ、本質的な問題解決に向けて、どのような分析や対策が必要かを、より具体的に伝えたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

会議を変える!具体的課題への挑戦

グラフの理解は難しい? 「何をすべきか考える」のゲイルでは、グラフが示す内容は理解できたものの、回答例と比べると自分の課題解決力の向上が必要だと実感しました。 会議の進行は大丈夫? また、issue特定において「一貫してissueを抑え続けることが大事」との指摘がありましたが、実際に参加する会議では、論点がずれて別のissueが議論され、結果として会議時間が延長される場面が見受けられます。今後は、発表者やファシリテーターとしてこの点に一層注意し、会議の効率化を図っていきたいと考えています。 近未来の問いは? さらに、遠い将来の問いではなく、近い未来に実現可能な具体的な問いを立てることが、業務だけでなく自分の思考整理にも役立つと学びました。同時に、自分で設定した課題を他者と共有し、同じ目線で課題解決に取り組む重要性も再認識しました。 目標設定はどう? 例えば、自分の業界や部門の課題を明確に問い、組織内で共有して同じゴールを目指す業務遂行や、業務プロセス上のissueとその解決策を、事例を収集しながら具体的な期限と共に関連部門に共有する方法を実践していきたいと考えています。

アカウンティング入門

P/Lでひも解く成功の秘訣

P/Lの理解はどう? P/Lの理解を深めることで、表面的には同じように見えるビジネスでも、実際に資金の流れを追っていくと全く異なる性質を持つことに気付きました。単に売上高だけに注目しても、ビジネスの本質は見えてこないと実感しました。 販管費と原価の意義は? また、販管費と原価という二つの要素に着目するだけで、さまざまな観点から業務を捉えることができる点には驚かされました。このシンプルな視点が、ビジネスの理解を大きく深める手助けになると学びました。 何を学び取った? 具体的には、以下の三点が学びとして大変印象的でした。 ① 同業他社の分析を通じ、より良いサービス構築のヒントを得る。 ② 自社の強みや弱み、改善点を客観的に見つめ直す。 ③ 可能な限り多くの企業のP/Lを読み、様々な事例に触れる。 業界の多様性はどう? さらに、同じ業界内でもビジネスモデルには多様性が見られることを知り、興味が一層深まりました。自分の業界はバリエーションが少ないと思っていたものの、実際は全く異なるアプローチが存在することに気づき、他の分野での実例についても知りたいと感じています。

戦略思考入門

フレームワークで広がる新たな学び

フレームワークの意義は? 様々なビジネスのフレームワークについて学び、まずはその重要性を理解しました。フレームワークの説明や図を用いた具体例がわかりやすく、一定の学び方の流れに沿って進められるため、非常に理解しやすかったです。また、ある企業の事例を通して、異なる意見の背景にある理由を理解することが、より深い分析につながると実感しました。 情報PRをどう考える? 情報PRにおいては、ただやみくもにSNSで発信するのではなく、発信対象となる人や地域、年代、さらには発信手段自体についても慎重に分析する必要があると感じました。また、現在の活動におけるバリューチェーン分析が十分でないと気づき、収益化の仕組みや強みについてさらに掘り下げて考えたいと思いました。 実践計画はどうする? 今後は、まず自分でフレームワークを組み立てる時間を作り、実際に試してみたいと思います。書き出しながら自分なりの意見を固め、各担当者の意見を取り入れながら事業を展開していく予定です。特に、作業を進める際は、個々の意見だけでなく、全体の意見が対立する場合でもその背景に注目しながら進めることが大切だと感じています。

データ・アナリティクス入門

データが語る合格ストーリー

分析の目的は何か? 分析とは、異なる対象を比較する作業です。データには量的なものと質的なものがあり、分析の目的に合わせた適切なデータ収集が求められます。何を明らかにしたいのかを事前に定めた上で、さまざまな方法を用いて分析を進めることが重要です。なお、データ分析は社会の多くの分野で幅広く活用されています。 国家試験の変数を探る? 学生の国家試験合格の可能性を推定する際には、各変数についてもれなく、かつ重複なく抽出する必要があります。例えば、地域診断の項目に基づいて情報収集を行い、理論モデルに従うと同時に、優先順位を踏まえた効率的なアセスメントが可能になると考えられます。 重みづけはどう考える? 具体的には、国家試験に合格した学生と不合格の学生を比較する際に、MICEによる変数の再検討が挙げられます。高校卒業時の成績、入学試験の方式や結果、入学から4年生までの全履修科目の評価、粗点、出席状況、提出物の遅滞や未提出、模擬試験の結果の推移、さらには国家試験対策講座の出席状況など、さまざまな要素を盛り込むことが考えられます。しかし、各要素の重みづけについては現状、疑問点が残る状況です。

アカウンティング入門

B/SとP/Lの関係性で見る成長戦略

B/Sとカフェ事例から学ぶ B/Sの具体的なイメージをしっかりと掴むことができました。特にカフェの事例を通じて、B/Sで示される資産と負債の関係性についての理解を深めることができました。また、アカウンティングにおいて最も重要な「顧客への提供価値」という軸についても学びました。単に利益を上げることや負債を増やさないことに注力するだけでなく、常に顧客への提供価値を落とさないことを中心に経営を考えていく必要があることを再確認しました。 自社の財務分析方法は? 自社のB/SとP/Lの関連性を数字でしっかりと確認し、同時に同業他社のB/SとP/Lを把握して比較することで、自社と競合他社との違いを明確にするよう努めています。特に、自社の流動負債と固定負債とP/Lの利益との関係性について考察しています。 長期的な成長戦略をどう立てる? さらに、自社の直近5年間における負債(長期・短期)の増減と経営計画上の成長との関連を確認し、理解を深めようとしています。競合他社のB/SとP/Lとの比較を通じて、業界における自社の強みと弱みを再認識し、今後の成長戦略立案の一助としたいと考えています。

アカウンティング入門

会計実務に迫る学びの瞬間

大手企業の会計はどう? ある取引実績のある大手企業の事例から、他社の会計状況に具体的に興味を持って向き合うことができました。アトラクション作成に必要なコストの減価償却やロイヤリティの考え方、また授業内で触れられたスポンサーが費用を負担して宣伝につなげる手法など、これまで疑問に感じていた点を具体的でわかりやすい形で学ぶことができました。 基礎理解で自信は? 会計の基礎を理解し、考え方をより深められたことで、経営層との折衝にも自信と重みを持って臨めるようになったと実感しています。自社の事例を客観的に振り返り、現状のビジネスの強みや改善点を適切に把握し、意見として示すことができればと考えています。 P/L分析で成長は? さらに、自部門のP/Lを詳しく読み込み、同業他社と比較することで、改善点やさらなる成長ポイントを探ってみたいと思います。特に原価率については、これまであまり疑問を持たずに指標として活用してきましたが、現状を踏まえた上で適正なビジネスモデルの再構築を検討し、点と点でしか捉えられていなかった部分を、全体的な線としてシミュレーションする試みをしてみたいと考えています。

アカウンティング入門

負債の裏側 輝く資産の秘密

負債と資産の関係は? 企業の財務状態を判断する際、負債の存在やその規模だけでは十分な評価ができないことを学びました。負債の反対側には必ず資産、すなわち投資が存在し、その資産がどれだけしっかり利益を生み出しているかが重要であると理解しました。 借入の流れは何? また、借入によって資産を形成し、その資産が利益を生み出し、最終的に現金を回収するという一連の流れが、経営の健全性を判断する上で大切だと実感しました。 どう活かすべき? この学びを業務に活かすため、具体的には以下の点を意識したいと考えています。 ① 自社プロジェクトで投資判断や資産購入を検討する際、負債増加だけを見るのではなく、その投資が将来どのような利益を生む資産に変わるかを論理的に説明できるよう努める。 ② 投資のリスクとリターンを冷静に比較し、負債だけでなく将来の利益創出の面も踏まえた判断を目指す。 ③ 資産取得が貸借対照表だけでなく、損益計算書にどのような影響をもたらすかを、過去の事例や他社の事例を通じて理解を深める。 これらの視点をもとに、より適切な投資判断ができるよう実践していきたいと感じています。

戦略思考入門

新たな視点!規模と習熟の発見

規模の経済ってどうなってる? 自社が製造業であるため、規模の経済性については理解していましたが、規模の不経済が発生する可能性については今回初めて知りました。また、営業においては「ある程度まで経験を積むと、それ以上の習熟効果が得られなくなる」という現象にも共通点を感じました。 標準化か習熟かどっち? 習熟効果を目指すのか、あるいはプロセスの標準化効果を狙うのか、状況に応じた柔軟な対応が必要だと実感しました。自部門における範囲の経済性については、これまで具体的なイメージが持てませんでしたが、動画で取り上げられた例のように、スキルやノウハウを有する人の異動や新規プロジェクトへの参加が、範囲の経済性に寄与することを理解できました。 不経済はどう捉える? 今回初めて知った規模の不経済を自社に当てはめ、実際に発生していないか、また万一発生する場合にはどのようなケースが考えられるかについても検討してみました。営業における習熟効果は経験によるところが大きいと感じるため、今後はメンバーにプラスの経験を積ませるよう努め、時には厳しい状況も経験させることで成長を促していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

数字が描く学びの軌跡

どうして可視化する? グラフなどを用いた「可視化」を意識することで、一次データをより細かく分け、隠れた傾向を発見することが可能になります。数字を味方につけることが、データの真実を浮き彫りにする第一歩です。 データ切り口の意味は? また、データを意味のある切り口で分けることの重要性も指摘されています。複数の視点からデータを検討し、活用することで、分け方一つで導かれる結論が変わる可能性を理解する必要があります。 見た目だけで判断? さらに、データの分解に際しては、結論を急がず、ぱっと見の傾向が必ずしも全体を示しているわけではないということに注意が必要です。ロジカルシンキングの基本として、MECE(漏れなくダブりなく)を意識し、無駄のない切り口で丁寧に分析することが求められます。 分解のコツは何? 具体例として、商品ごとの顧客層を分析する際には、年齢、性別、職業、購入時の時間帯や曜日など、さまざまな観点から分解を試みることが有効です。ただし、複数の切り口を用いる際も、ひと目での判断によって誤った解釈をしてしまわないよう、十分に検証する姿勢が大切です。
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