アカウンティング入門

貸借対照表が教える経営の極意

貸借対照表の見方は? 普段あまり目にすることのない貸借対照表ですが、「どのように資金を調達し、どのように活用したか」が読み取れるため、経営の体質を理解する手掛かりになると感じました。また、事業内容により、貸借対照表の構成が大きく異なる点も理解できました。たとえば、鉄道会社では固定資産が多い一方、ソフトウェア会社では流動資産が多い傾向があります。私の勤務する製造業では、各種部品を加工する機械や組み立て機械、工場そのものなど、固定資産が非常に多いという特徴があります。 投資の目的は? さらに、投資に関しては、「どのような価値を提供するために投資を行うのか」を明確にする必要があります。自社が提供する価値を最大限に発揮できるよう、資金調達や投資方法を慎重に検討することが大切だと感じました。 競合の傾向は? まずは自部門だけでなく、競合他社の貸借対照表も確認し、各社の傾向を把握することで、貸借対照表に慣れることを目指したいと思います。 専門の分析はどう? また、経理部門とのディスカッションを通じて、専門家がどのように貸借対照表を分析しているのかを理解し、そこから導き出される企業戦略についても、自分で学びながら理解を深めていきたいと考えています。

マーケティング入門

マーケティングとセールスの違いを再発見

マーケティングとセリングの違いは? マーケティングとは、非常に幅広い範囲で定義される概念です。顧客に商品を購入してもらうための仕組みを作ることがその本質であり、その際には顧客志向が最も重要です。最近、自分の行っていることが単なるセリング(販売)にとどまっていないか、改めて考える必要があると感じました。マーケティングとセリングの違いを理解し、自分の立ち位置を再確認することが大切だと考えます。 顧客満足度をどう高める? また、上司への企画書や店舗に対する業務改善提案においても、顧客が存在して初めて自分の給料が支払われることを意識しなければなりません。顧客の満足が何より重要であり、それに応えることが不可欠です。また、顧客というものが多様な意味を持つことも改めて実感しました。今後は、自分にとっての「顧客」をしっかりと定義し、そのニーズを的確に理解したいと思います。 商品魅力を伝える方法 さらに、商品を売る仕組みを作るためには、まずは商品と顧客をしっかりと分析することが必要です。伝えたい魅力をどうすれば相手に伝わるのかを考え、適切な言葉を選び発信することが求められます。そして、相手にその魅力がきちんと伝わったかどうかを確認する手段を学ぶことも重要です。

マーケティング入門

ナルホド!STP分析で未来を変える学び

商品開発の学びを深めるには? 商品開発のプロセスや既存商品のSTP分析についての学びが主なテーマでした。STPについては何をすべきか理解していましたが、具体的な内容については多く学ぶことができました。特に、ポジショニングマップ作成時の2軸の設定方法が具体的で、実践の中で役立つと感じました。 提案力を高めるための戦略は? 今後、分析提案を行う際には、STP分析を用いる機会が必ず訪れると思います。限られた知識のままだと提案が漠然としたものになってしまいますが、意思決定者が納得できるような具体的な提案を目指したいです。「市場が本当に存在するのか」と「競合との差別化」という2つの点は特に難易度が高いので、これらをクリアするためのロジックと情報を日々集めていきます。 成功と失敗から何を学ぶ? また、成功者や企業からの学びは重要です。大手企業の事例はよく知られていますが、資金力や市場での立ち位置が異なるため参考になりにくいこともあります。そこで、中小企業の成功事例も積極的に取り入れ、実務では得られにくい仮説と検証を歴史から学んでいきたいと考えています。成功事例だけに目を向けがちですが、失敗事例の方が要因を特定しやすいため、幅広い視野で分析していきます。

データ・アナリティクス入門

戦闘機も驚く分析の力

分析の本質を問う? 分析においては、情報を分類し比較することが基本であり、目的は人が考えるものであると実感しました。データに存在しない要素についても推測しながら考える必要があり、戦闘機の例を通じてその重要性を感じました。仕事に活かすためには常に目的を忘れず、何のために分析を行っているのかを明確にし、仮説を常に立てることが求められます。また、仮説を立てる際にはラテラルシンキングの発想も必要だと感じています。 人事データの壁は? 人事領域のデータを取り扱う際、定量化が難しい項目が多い点に気づきました。そのため、データの収集方法から見直し、定量データとして分析できるよう設計することが必要であると考えます。このアプローチにより、あいまいな感覚で当たりをつけるのではなく、常に仮説を持って検証を進めることができると感じました。 目的再確認の意義は? さらに、データ分析を行うにあたり、何のために分析をするのかという目的を明確にすることが肝要です。目的に沿った設問項目の設定と、得られた結果からどういった提言を行うかをしっかりと考える力が必要だと感じました。分析すること自体が目的化しないよう、定期的に目的を振り返る時間を持つことも大切だと改めて思いました。

データ・アナリティクス入門

基礎に立ち返る学びの旅

基礎フレームワークは? 最終ライブ講義を受け、基礎的なフレームワークの重要性を改めて実感しました。Whyの部分で、ふと「なんだろうな」と考えた際に現れた「3C」という考え方に、久しぶりに強い衝撃を受けた気がします。立ち返ることの大切さを感じるとともに、復習の必要性も再確認しました。講義で学んだ内容は理解しているつもりでも、振り返ってみるととっさには出てこないことが多く、知識の定着には復習が不可欠であると感じました。 社員育成はどう? この体験をもとに、社員にも理解してもらえるような人材開発プログラムやリスキリング計画を進めていきたいと思います。これからは、属性ごとに細かく分析し、各軸を因数分解しながら、グラフ化して主張を整理する作業を習慣化していく予定です。 実践方法は何? また、社員教育や大学生向けインターンシップも行っているため、こうした分析や整理の方法を実践できるようになりたいと考えています。現在、ある大学との共同開発アプリに関しても、モニターからのアンケートを取得する際に、今回の学びを活かして注意深く実施していく必要があると感じました。 基本に立ち返る? 今後もフレームワークの基本に立ち返り、改めて見直していくつもりです。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリア面談で活かせる新たな視点

モチベーションの違いを理解するには? モチベーションの源泉やスイッチは人それぞれ異なり、自分の経験や思い込みを押し付けても、必ずしも他の人のモチベーションアップにつながるとは限りません。特に印象的だったのは、講義のビデオで「自分のことも完全には把握できていないのだから、他人の心もわからない。分からないことを前提に接するべきだ」という言葉です。 新しいキャリア面談の挑戦 ちょうど今、部内でキャリア面談を実施していますが、この考え方は非常に役立つと感じました。例えば、部下から「どのようにキャリアプランを描くべきかわからない」という相談を受けた際、つい自分の経験を例に出して「自分の場合はこうだったので、あなたもこうしてみるのはどうか」といった話をしてしまいます。しかしこれでは、相手の悩みや希望を無視していることになります。そこで、まずは本人の言葉で悩みや考えを確認し、分析した上でキャリア面談を進めたいと考えました。 フィードバックを生かす方法 この新しいアプローチを、現在進行中のキャリア面談で試してみたいと思います。さらに、3月に予定している目標振り返り面談でも同様の方法を取り入れ、その際には前回の結果との違いを分析していきたいと考えています。

マーケティング入門

消費者の本心を探る視点の大切さ

売り物を明確にする方法は? 何を売るかを明確にすることが最も重要です。「ニーズ」で考えると曖昧になりがちで成功する可能性が低いため、重視すべきは「ペイン」です。消費者自身も気づいていない本当の気持ちを探求するため、フレッシュな視点で深く掘り下げることが大切です。その手法として、「Why」を繰り返すことで消費者の深層心理に近づくことができると考えます。 社内のジレンマをどう解決する? 社内における顧客は主に本部と営業店であり、効率性を求める本部と営業力を重視する営業店の間でジレンマが存在します。しかし、「ペイン」に焦点を当ててインサイトを深く追求し、新しい価値あるものを見出す挑戦を続けます。勘所を習慣化し、「ニーズ」ではなく「ペイン」を発見する感覚を養いたいと考えています。 業務で活かす思考法は? 業務においては、依頼内容の「How」だけでなく「Why」にも注目し、深く理解して遂行することが重要です。この姿勢を持つことで、無理難題に対してもそもそもどうしたいのかという視点から代替案を出しやすくなるでしょう。日常生活でも人間の行動を観察し、その行動理由に着目することで深層心理を探り、ペインポイントを発見する感覚を身につけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

問題解決のカギは5W1H!経営改革の実践例

学習で得たポイントは? 今週の学習で得たポイントは以下の3点です。まず、①問題解決プロセスにおいては5W1Hの発想が重要です。しかし、解決手段の「How」から始めるのではなく、まずは「5W」に注目し、原因となる部分を特定します。②原因特定の際にはMECEな考え方を意識します。MECEを厳密に運用する必要はありませんが、「その他」の選択肢も含め、原因を絞り込むことが大切です。③「ありたき姿」と現実のギャップを定量的に捉え、それを解決手段である「How」に落とし込み、具体的なアクションにつなげます。 活動方針策定のヒント 来期の活動方針を策定する際には、経営目標と現状を数字で表し、「ありたき姿」と「現状」のギャップを可視化します。これにより課題となる分野を明確化し、それに関係する業務や部署を特定し、解決手段の立案に役立つと感じました。 ギャップ分析の重要性とは? 今期の経営目標と現在までの途中経過をデータで可視化し、それを業務や担当部署別に落とし込みます。そして、「ありたき姿」と「現状」のギャップが大きい部署を洗い出します。ギャップについて各部の担当者とディスカッションを行い、来期の目標設定において課題解決方法とその定量化を検討します。

アカウンティング入門

図解で広がる学びと戦略の扉

図式の効果は? PL、BS、CSをつなぐ図式は非常に参考になりました。各要素の関係がわかりやすく示されており、文字情報だけでは得にくい理解が深まりました。テキスト情報も大切ですが、図式を効果的に用いることで、知識の習得が一層進むと感じました。今後は、すべての要素を図式化できるよう、各要素のつながりを意識して学習していきたいと思います。 知識活用はどう? 知識そのものは、事業構造や実態の把握に基づいた戦略の提言や予算策定などに活かしていきたいと考えています。その際、利害関係者に分かりやすく伝えることが重要だと感じています。また、部下のレベルアップのために、自分自身が良き指導者となり、効果的な教え方の方法論を身につけていくことも目標です。 議論の進め方は? さらに、業務上で体験した新たな知識を、AIを利用して検証することが好きです。物事の本質を把握し、その意味をAIとのディスカッションで深めることは非常に有効であり、楽しい取り組みです。知らないことや本質、定義が曖昧な知識に気づいた際は、すぐに議論を行うようにしています。これまでは単発的な知識に焦点を当てていましたが、今後は体系化や方法論についても積極的に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説と枠組みが切り拓く採用戦略

枠組みは何故有効? 仮説を立てる際、何もないところから考えるのではなく、3Cや4Pといったフレームワークに沿って整理することで、思考の構造が明確になりました。実際、これらの手法を用いることで、多角的な発想が生まれ、スピードや行動の精度が向上することを体感しました。 採用戦略、どう練る? 採用担当としては、仮説思考を3Cおよび4Pと組み合わせることで、効果的な採用戦略が練れると感じています。具体的には、3C分析ではカスタマー(候補者)、コンペティター(競合企業)、カンパニー(自社)の視点から状況を整理し、4Pの枠組みではProduct(採用ポジション)、Price(給与・待遇)、Place(勤務地・環境)、Promotion(採用広告・PR)を検討することで、各視点からの課題と仮説を明確にしています。 PDCAは効果的? また、こうした枠組みを基に、毎週のデータ集計時に採用課題に対する仮説を立て、各仮説に対する検証方法を決定してデータを収集しています。その後、得られた結果を分析し、打ち手を検討した上で採用戦略に反映。定期的に効果を測定し、PDCAサイクルを実践することで、常に戦略の精度を上げていくプロセスが整っていると感じました。

データ・アナリティクス入門

ゴール重視からの脱却と新たな挑戦

場合に応じたゴール設定の重要性 業務において、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の原則は理解していたが、実際にはゴールを重視し過ぎていたことに気づかされました。また、What Where Why Howといったフレームワークも頭では理解していたものの、実際の活用がうまくできていなかったと反省しました。これにより、もれなく分析する難しさを改めて認識しました。 漏れのない分析方法とは? 私は業務プロセスの変革や改善のアセスメント、プロジェクト推進を担当しています。そのため、網羅的な影響の確認と、漏れのない分析が重要です。特に抽出する方法については慎重に整理し、誤ったアウトプットを防ぐことが必要であると再認識しました。 ヒアリングシートをどう改善する? ヒアリングシートについては、ロジックツリー化してテンプレートとして使用していましたが、これを見直すことにしました。具体的には、粒度の確認を行いながら、シートを整理することが重要だと考えています。そして、現状、あるべき姿、理想とする姿を正確に区分けすることで、段階的なスケジュールの精度を高め、プロジェクト推進につなげたいと思います。

データ・アナリティクス入門

多角的視点で得た新たな発見

フレームワーク活用のコツは? 課題を考える際、初めから新たに考えるのではなく、まず適切なフレームワークに当てはめることで、情報の漏れなく抜け漏れを防ぎ、新たな観点を追加することが可能です。フレームワークを活用することで、論点の整理がしやすくなります。 仮説はどんな視点で? 仮説を立てるときは、単一の固定観念にとらわれず、複数の仮説をさまざまな切り口から整理することが求められます。こうした多角的な視点から検討することで、仮説の網羅性が向上し、より効果的な対策が検討可能となります。 情報収集の手順は? データ収集のプロセスでは、誰にどのように情報を求めるかが非常に重要です。単に各種資料に頼るのではなく、実際に知識を有する人を特定し、確認の方法を明確にすることで、比較や反論の排除にも努めるとよいでしょう。 施策実践の始め方は? 施策を検討する際は、目的に適したフレームワークを調べること(例としてChatGPTへの問い合わせ)から始め、複数の角度で仮説を定義する必要があります。また、データ収集においては、各種資料の作成者を特定し、作成の意図や補足情報、意見などアドバイスを求めながら取り組むことで、より充実した施策の策定が期待できます。

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