戦略思考入門

取捨選択に学ぶ最前線の一手

どうして整理できなかった? 捨てることに対して、自分の中で何を優先すべきかが十分に整理できず、感覚に頼る部分が多かったと感じています。しかし、取捨選択においては、効果、コスト、スピード、実現可能性、リスクなどの観点が重要であると学びました。 営業視点で何が必要? また、営業の視点から見ると、広い視野を持ちつつ整合性を保つことが必要です。取り扱い商品の制約が多い場合、単純な差別化は難しいですが、顧客が不要なものを捨てる選択においては、欲張りすぎると全体の動きが鈍くなり、成果に結びつきにくいことを認識しています。そのため、スピード感を持つことが特に重要であると考えます。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃ見えない数値の物語

平均と標準偏差は何が違う? 普段の業務で平均値はよく目にするものの、標準偏差にはあまり注目していませんでした。しかし、データの比較が分析の基本であると意識する中で、単に単純平均だけで比較するのではなく、その比較自体に意味があるかどうかを検討し、適切な指標を選ぶべきだと考えるようになりました。 背景にある要因を探る? また、私の業界では他エリアでの優れた事例を自地域に取り入れることが一般的です。その際、来客数や平均単価といった数値に注目する場面が多いですが、単なる数値の比較に留まらず、背景にある要因について仮説を立て、深く考察する姿勢が重要だと感じています。

戦略思考入門

重ねた学びが生む戦略革新

繰り返し学習は効果ある? 今週は、6週間の学びを総振り返りする機会となりました。経営戦略のフレームワークの実践にあたっては、繰り返しの学習が重要であると改めて実感しました。また、差別化や捨てるという選択を行う際にも、分析力が求められることを再認識し、今後も反復学習に努めたいと考えています。 他部署の視点に挑む? 事業戦略に関わる部署として、実務的な数字分析や管理会計の作業はもちろん、経営戦略のフレームワークを活用して実際の分析に取り組む意欲を持っています。他部署とは異なる視点から、自社の強みを見出すため、より高い視座での分析を進めていきたいと思います。

生成AI時代のビジネス実践入門

実感!学びは個性で決まる

学びの違いは何だろう? グロービスやMBAについて、以前は単なる経済経営学部の講義を行うところと考えていました。しかし、実際に学んでみると、同じ内容を習得し同じ課題に取り組んでも、個人の資質によってアウトプットのレベルに大きな差が出ることを実感しました。 個人の資質はどう決まる? また、アウトプットの質向上について、AIを活用すれば誰でも一定のレベルに達すると思っていましたが、実際には元々の個人の資質やセンスが大きく影響していると感じています。自分自身の能力の低さや、現時点でその能力をどう向上させればよいかが分からないという現実にも直面しました。

戦略思考入門

自己理解で開く成長と改革

自分の強みは何? 言語化、教訓化、自分化を意識することで、何をすべきか、何をしなくてもよいかを明確に判断できるようになりました。自分自身の強みや、他の人と差別化できる独自性をしっかり持つことの大切さを学び、自己理解の向上につながったと感じています。 効率化はどう実現する? また、顧客へのアプローチ方法を見直す場面では、現状使用しているA書面(署名・捺印・返送が必要なもの)の回答率や返送率の低さに着目しました。その結果、より簡易なB書面(署名・捺印・返送が不要なもの)を交付することで、回答率が上がり、業務の効率化が期待できると考えるに至りました。

戦略思考入門

直販とROIで切り拓く差別化

フレームワーク活用はどう考える? フレームワークの活用や、ROIを考慮して行動することの重要性を学びました。また、差別化を図るためには、顧客の視点に立って物事を考える必要があると実感しました。競合他社との差別化は単に異なることを目指すのではなく、自分たちで実現可能かつ、競合他社が容易に模倣できない施策を意識することが、競合優位性につながると考えています。 直接販売の効果は何か? さらに、仲介業者を介さずにエンドユーザーに直接販売できる仕組みを活用することで、仕入れ先との金額交渉において有利に働き、売上向上につながる可能性があると感じました。

戦略思考入門

顧客視点で広がる新たな発見

顧客視点の大切さは? 差別化を図る上で、まず顧客を明確にし、顧客視点を持つことの重要性を再認識しました。自社内の問題ばかりに目を向けがちな中、広い視点で物事を見るためにフレームワークが非常に役立つと感じました。 クライアントとの協働は? また、クライアントからの相談に応じ、一緒に課題を整理しながらリサーチの調査課題や目的の設計、さらには施策検討を進めるプロセスが、とても有意義でした。クライアントが感じる課題を、業界外の視点から客観的なデータを用いて提案することで、新たな気付きを提供できる点に、価値提供の可能性とやりがいを感じています。

戦略思考入門

評価軸の再発見!差別化のヒント

どうして差別化が大切? 差別化を考える上で、複数の評価軸を持つことや、再現性・唯一性にも配慮する必要があるという点に大きな気づきを得ました。単にターゲットに迎合するのではなく、自分たちの芯を貫くことが重要だと感じました。 どの評価軸に注目? 今回の学びから、差別化において評価軸を明確に持つことの大切さを強く理解しました。学習段階では基本的に2軸を用いていたものの、実際の現場ではもっと多くの軸で評価する場面もあると考えられます。そのため、顧客ニーズに基づき、必要以上に評価軸を増やさないよう注意深く考えを進めることが重要だと感じました。

データ・アナリティクス入門

多角的な視点で描く学びの軌跡

仮説の立て方は? フレームワークを活用することで、切り口の選択肢が広がり、仮説を立てやすくなることを実感しました。結論の仮説か問題解決の仮説かを明確にし、目的に沿って分析を進める必要性を感じています。そのため、仮説を立てる際には、一つに固執せず常に複数の視点から考えるよう努めています。 パフォーマンス差はどう考える? また、個々のパフォーマンスの差の原因を明確にすることで、全体のパフォーマンス向上に繋げる可能性を感じています。さらに、全体の新規登録者数の減少についても、問題解決のプロセスに沿って取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

偏差値から広がる分布分析

データの視点は何? データは数字、グラフ、そして数式という3つの視点から捉えることができます。数字の場合、代表値と分布の両面から情報を集約しますが、件数の多いデータを比較する際は、必ず分布の違いも考慮する必要があります。一方、数式では回帰分析とモデル化の手法が用いられます。 標準偏差の可能性は? 学生時代には偏差値を通じて標準偏差を知りましたが、営業成績の分布について考察する際に、数字やグラフから確認していたものの、実際に標準偏差を活用する経験はありませんでした。そこで、今後は標準偏差を用いた分布分析に挑戦してみたいと思います。

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

平均と偏差の活用は? データ集団の分析においては、どの平均値を採用するかが重要です。数字の性質を把握するために、平均だけでなく標準偏差を確認し、データのばらつきを評価することが大切だと感じました。なお、エクセルには標準偏差の計算関数が用意されているため、計算の手間はかからず助かっています。 仮説と切り口は? 業務で数字データを扱う場合、まず目的と仮説を明確にし、その上でどこから切り口を作るかを整理して分析することが必要です。単に数字を断片的に眺めるのではなく、全体の流れや構造を意識してデータを読み解くよう努めています。

戦略思考入門

差別化実践!6週間の挑戦

なぜ差別化が必要? 製造業で生き残るためには、単に自社製品の原価低減だけではなく、他社製品との違いを明確にする差別化が必要だと実感しました。目の前の自社だけに留まらず、業界全体を見渡す視点が重要です。 どう実践を進める? ナノ単科での6週間の学びを通じ、理解できている点とまだ十分に理解できていない点がはっきりと分かりました。今後は、担当している製品に当てはめた差別化の分析を実践し、まずは同業他社の情報収集から始める予定です。加えて、自社の戦略部門のメンバーとも分析結果について意見を交わし、さらなる改善を目指していきます。
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