(5ページ目)

部門 ✕ 担当

に関する学び

---

どのフレームワークを使う？ 戦略を考える際には、3C、PEST、SWOT、バリューチェーンを用いることが、有効であると感じました。特に、チームで取り組むときには、それぞれのメンバーの主張の背景を理解し、共通の前提や目標を定めることが重要です。また、タスクを分担することにはリスクも伴うことに注意が必要です。 戦略の課題は？ 印象に残ったのは、分析自体は知っていたり、部分的に活用した経験もあったものの、しっかりと戦略にまで落とし込めていないと感じた点です。理由としては、戦略に取り組む時間を十分に確保できていないことや、適切な対策を引き出すための知識が不足していることが挙げられます。これを改善するためには、まず思考する時間を確保すること、そして日常的に成功事例を蓄積することを心掛けたいと思います。 視野をどう広げる？ また、今回学んだフレームワークを使い、自分の担当しているサービスや所属する部門、さらには会社全体といったさまざまな観点から考えてみることが、自分の視野を広げる良い練習になると感じました。まずは、現在の担当のレベルで、今回紹介された4つの分析を実施し、その結果をもとに気付きをまとめ、フレームワーク活用の際の注意点も振り返られるようにしたいと考えています。

BS調達はどう見直す？ BSの調達方法については、提供価値を実現するために必要な借入は、単なる負債ではなく適切な選択であると考えています。一方で、無借金にこだわると、提供価値が損なわれる可能性があるため、PLだけでなくBSも投資計画の検討に取り入れる必要があります。 業界ごとのBS違いは？ BSは各業界で特徴が異なり、古くからある産業では負債が相対的に大きくなる傾向がありますが、SaaSなど比較的新しい産業では、純資産が大きく、負債が少なくなる傾向にあります。この違いは、PLの当期純利益がBSの純資産の利益余剰金に反映され、株主への配当など企業の経営に直接影響を与えるため、重要な視点です。 戦略策定はどう考える？ 私自身は、担当部門の投資計画策定の際、過去・現在・未来のBSを総合的に分析し、提供価値に合致する事業戦略を描くことを心がけています。具体的には、過去のBSから傾向や示唆を読み取り、そこから将来的に求められるBSをシミュレーションする手法を実践しています。 資金調達の新視点は？ また、新しい業界においては、返済が必要な借入による負債ではなく、資金調達によって純資産を増加させる方法が望ましいのかどうか、改めて考えさせられる内容でした。

データの切り分けは？ データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは？ 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする？ また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

伝えたいことって何？ キーメッセージを明確にし、伝えたい内容に沿って情報の順序やグラフの種類を選ぶことが重要であると学びました。相手に意図を的確に伝えるためには、単に言葉を練り直すだけでなく、どの情報をどのように表示すれば理解しやすいかを考える必要があると感じています。 新規販促ってどうかな？ 今後は、新規顧客拡大に向けた販促手法の整理に取り組みます。上長のみならず、関連部門の担当者と共有する資料作成や、WEBページ改修、さらにはデザインやコーディングを依頼する際にも、明確な方向性を示す手段として活用していくつもりです。 視覚資料の威力は？ また、メッセージを迅速かつ正確に伝えるために、図やアイコン、写真、表やグラフなど、視覚的に情報が把握しやすい資料を作成することが求められます。伝えたい内容を最もシンプルに表現するためには、どのデータが必要か、そしてそのデータをどのように表現すればよいかを、販促手法ごとに検討してリスト化することが大切です。 データ整理の真意は？ さらに、必要なデータを収集する際には、それぞれのデータがなぜ必要であるのかを明確にしながら、情報の収集と整理を進めることが不可欠だと実感しています。

本業の利益って何？ 営業利益は本業で得られる収益と費用の差額、つまり本業での儲けを示す指標です。一方、経常利益は本業以外の収益や費用も含め、事業全体として持続的に利益が出ているかを判断する材料となります。最終利益である純利益は、これら一連の利益計算の総括として位置づけられます。 損益項目の違いは？ 企業ごとに提供する価値やビジネスモデル、コンセプトの違いから、各損益項目の特徴や数値は異なるため、PL（損益計算書）をもとに自社の強みや弱みについて仮説を立て、分析することが求められます。 計画は合致している？ まず、所属部門が策定する年間実施計画について、取組アイテムや目標、スケジュールが自社のPLと合致しているかを確認することが重要です。また、担当するプロジェクトの商談においては、ターゲット価格から原価、利益までを検討する際に、自社の決算説明会の内容をしっかり理解し、部下にもその要点が伝わるように説明する必要があります。 他業界の価値は？ さらに、製造業に勤務している立場から、製造業以外の業種が提供している価値とPLとの相関関係を見直し、どのような特徴として表れているのかを分析してみることも有益です。

概念の留意点は？ 規模の生産性、習熟効果（経済曲線）、範囲の経済性といった概念は、説明を受ければ理解できるものの、これまで業務の中で知識として体系的に習得してこなかったため、改めて学びとなりました。また、各概念には留意点があるため、多角的な視点で物事を捉えなければ、逆の結果を生む可能性があることを意識しています。 実務で検討するには？ 実務においては、規模の経済性については検討が難しい面があるものの、習熟効果（ただし一定期間で曲線は停滞する）や範囲の経済性については、十分に検討できると感じています。 新人指導で変化は？ さらに、入社間もない職員への指導やトレーニングを通じて業務理解が深まることで、作業量が増加し、担当できる案件も拡大します。これにより、個々の成長はもちろん、部署全体のマンパワーの向上にもつながり、業務の幅が広がる中で新規事業への取り組みも促進されると期待しています。 部門連携は何が鍵？ また、範囲の経済性は自部門で実施している業務の特性上、他部門との連携を強化することで、より強固なサービスやプログラムの提供が可能になると考えています。

利益はどこから生まれる？ 企業が生み出す利益は、独自のビジネスアイデアを実行した結果として、損益計算書（PL）に表れていると感じます。そのため、企業や事業内容を理解する際には、各部門の活動や目的が実際に意味を持ち、適切に運営されているかを慎重に見極めることが必要です。最終的には、利益創出の根幹にあるアイデアを正しく把握することが、企業業績を評価する上で重要となります。 アイデアはどう差別化？ 具体的には、まず自社がどのような事業を主要な生業としており、どのようなアイデアで他社との差別化を図ろうとしているのかを理解することが大切です。この際、自身の業務に影響を及ぼす費用がどこまで適正に管理されているのかも判断する必要があります。 付加価値はどのように？ また、製品に付加価値を付けるための領域を検討する際は、自分の担当する業務が生み出す環境価値にどれだけコストを投じられるかをイメージすることが求められます。そして、損益計算書の中から製品の付加価値が反映されている部分を割り出し、他社のPLと対比することで、より客観的な視点で自社の立ち位置を考察することが可能です。

分析とは何かを考える 今週、私が学んだ点は以下の2つです。 1つ目は、「分析とは比較すること」です。比較しなければ、その数字から何が言えるのかわからず、数字を出すだけではあまり意味がありません。 分析目的の明確化が重要 2つ目は、「分析の目的を明確にすること」です。何のためにデータ分析を行うのか、それを行うことで自分は何を成し遂げたいのかを明確にしなければ、データの整理や加工の方法もわかりません。 実証実験の進め方と意義 私の部門では新規事業開発を担当しており、日本各地で実証実験を行っています。実証目的に紐づいたデータ取得の設計と分析・評価を行い、実証結果を基に次の方向性を探る際には、数字を用いて周囲に納得感のある説明を行うことが求められます。 データ分析のスキルをどう向上させるか 現在の業務の方向性を整理し、実証実験の意義と目的を改めて明確にすることが重要です。また、データ分析を専門とする教授とディスカッションしながら実証実験のデータ取得方法を設計し、実証後のタイミングで有効なデータを用いて自身で結果を評価できるようにすることが目標です。

規模の経済性って何？ 事業経済性について考えると、まず規模の経済性は、生産規模を拡大することにより、1単位あたりの生産コストを削減する効果があります。全体で共有する固定費に対しては、この効果が十分に働く一方、個々の小さな単位や店舗における固定費についてはあまり効果が現れにくいという点に留意が必要です。 範囲経済とは何？ 一方、範囲の経済性は、複数の事業間でコストを共有することで全体のコストを抑える方法です。しかし、事業ごとに追加コストが発生するケースもあり、「範囲の不経済」となる可能性があるため、慎重な判断が求められます。 類似プロジェクトの対策は？ さらに、他部門で担当しているプロジェクトと似た内容のプロジェクトがある場合には、範囲の経済性を活用してコストを効果的に抑える工夫が必要です。また、複数のプロジェクトを一つに集約し、規模の経済性を追求してコスト削減を図る方法も検討する価値があります。 最適な削減策は？ このように、事業経済性は拡大と範囲の両面から検討することで、最適なコスト削減の方法を模索する意義があると感じました。

定量分析で何が重要？ 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

予測とのギャップは何故？ ミュージックスクールの実践演習では、加工後のデータを読み解き、解釈する際に難しさを感じました。まず、読み解く前に予測を立て、その予測とのギャップに注目することで、分析をより深堀りできることを学びました。また、演習で既存の年齢分布図を見て、年齢の集約単位の設定が重要であると気づきました。大まかすぎると差異が見えにくく、細かすぎると傾向を把握しにくいということを実感し、複数のパターンを試す経験が必要だと感じています。 売場配置の効果は？ 担当部門の売上分析においては、予測を取り入れ、実際の結果とのギャップに基づいて分析を深める計画です。また、家庭用食品の営業担当として、限られた売場スペースに対して各商品の配置を最適化することが重要な課題であると認識しています。加重平均を用いて商品ごとの数値を見ることで、売場のスペース効率を評価し、最適なゾーニングを提案することで業績向上に寄与したいと考えています。データ加工時の適切な集約単位の選定についても、さらなる実践の中でスキルを高めていく所存です。

利益分類はどう理解？ この講座では、売上高から利益までの流れや、売上総利益、営業利益、経常利益、純利益といった利益の分類について学びました。さらに、ビジネスの価値提供によってP/Lの構造がどのように変わるのかを理解できたことが印象的でした。細部にとらわれず、全体の構造としてざっくりと把握する重要性を改めて実感しました。 損益分析はどのように？ また、事業計画の策定や部門ごとのP/L提示が求められる場面で、各種のビジネスの違いが具体的な損益の違いとして現れるという点が、とても実践的だと感じました。これにより、部門の経年変化や今後の価値提供に対するシナリオを論じる際に、アカウンティングの視点から冷静に分析できる力が備わりました。 未来計画をどう考える？ 今後は、各部門のP/Lを改めて確認・分析するとともに、異なる事例や他部門、さらには他社のP/Lを比較して多角的に学んでいきたいと考えています。こうした取り組みを通じて、自分の担当するビジネスの価値について、より深い洞察を得られると感じています。