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システム

に関する学び

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立地と利益の違いは？ 同じ飲食業でも、立地や客層、提供する価値によって利益の出し方が大きく異なることが印象に残りました。売上を伸ばすための工夫だけでなく、どこでコストを抑えるかという視点も収益には欠かせない要素です。また、ビジネスモデルごとの収益構造を理解することで、事業の強みや改善点が明確になると学びました。 収益改善の方法は？ 今回の学びは、業務における新規プロジェクトの提案時に活用したいと考えています。特に、収益構造とコスト意識を持って企画を立てることの重要性を強く実感しました。例えば、新たなサービスや業務改善の企画を提案する際には、類似ビジネスの収益構造を調査・比較し、「利益の出し方」や「コスト抑制策」を明確に示すことが必要だと感じました。単なるアイデアで終わらせず、採算が取れる仕組みとして説明することが今後のポイントです。 実践の工夫は何？ 具体的な行動としては、新聞や記事を通じて他業種のビジネスモデルを日常的に観察し、自社の損益構造に意識を向けながら業務に取り組むことが挙げられます。また、新しい企画を考える際に収益モデルとコスト構造をセットで検討する習慣をつけることで、ビジネスの仕組み全体を意識し、より実現性の高い提案や判断につながると考えています。 低利益の理由は？ 一方で、学習の中で疑問に感じたのは、売上総利益率が低くても利益を生み出せるビジネスが存在する点です。原価率が高い業態でも成り立つモデルがあることに驚かされ、その裏にあるコスト構造や工夫をもっと深掘りしたいと感じました。SIerとしてITシステムを提供する業務に携わる中で、飲食業のように「モノを売る」モデルとの違いにも大きな関心があります。特に、人的リソース中心のサービス業における利益構造や、無形サービスの原価の捉え方について、他の受講生と意見交換できればと思います。 利益差の理由は？ グループワークでは、「同じ売上でも利益に差が出るのはなぜか」というテーマで、業種を超えて収益構造を比較・議論できると、さらに学びが深まるのではないかと期待しています。

サーチとコンバージョン分析のポイントは？ 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ（到達）とフリクエンシー（接触頻度）のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには？ 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか？ さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

分解で見える真実は？ 分解を行うことで、従来の全体からは見えなかった事実を得ることができると実感しました。例えば、年齢などの区分を均等に分けるのではなく、生データの特徴に合わせた切り口で分解することが重要であると知り、自分自身も改善すべき点だと思いました。実際、いくつかの切り方を試して分析を重ねることで、より適切な理解が深まると感じています。 切り口は何が違う？ また、従来は層別分解が得意でしたが、変数分解やプロセスごとの分解など、異なる切り口も学ぶことができました。分解を始める前に全体像を明確に定義すること、すなわち目的を明確にするというクリティカルシンキングの基本が、データ分析においても非常に重要であることを再認識しました。 ウェブの解析はどう？ 私の業務では、ウェブシステムのパフォーマンス分析や運用業務の効率化に取り組んでいます。パフォーマンス分析では、レスポンスタイムやエラー率など、様々な指標を機能別、リクエスト別、時間帯別に分解して検証することで、新たな知見を得る可能性が広がっていると感じています。 業務効率の見直しは？ また、運用業務の効率化においても、単に忙しさを感じるのではなく、実際に業務に費やす時間を計測し、プロセスや対応内容ごとに分解することで、根本的な原因や改善ポイントが見えてくると実感しています。 ラベリングはどう大切？ さらに、データを正確に分解して活用するためには、収集や計測の段階で最小単位までしっかりとラベリングすることが不可欠だと感じました。全体の傾向は平均や合計から把握できるものの、細分化したデータを分析するには、各サンプルがどのグループに属するのかが明確でなければなりません。 知見の信頼はどう生む？ そのため、今後も日常的にデータを分解して分析することを念頭に置き、様々な切り口から知見を得られるよう努めたいと思います。いかなる知見が得られても、それが確かなものであるか否かを常に疑い、裏付けを求める姿勢を維持していきたいと考えています。

戦略はどう明確に？ 戦略立案においては、最初に「誰に対して、どのような価値を提供するか」を明確にすることが重要です。戦略や手法は、その後に検討すべき手段であり、それ自体を目的とするべきではありません。しばしばこの順序が逆転しがちで、手法が先行してしまう傾向があります。 差別化の秘訣は？ 差別化に関しては、見かけだけでなく顧客にとって本質的な価値を持つ差別化が必要です。持続的な競争優位を築くには、競合他社が簡単に模倣できない要素を見出すことが不可欠です。差別化戦略は単に「他社との違いを作る」ことではなく、「顧客価値の創造」と「持続可能な競争優位の構築」を目的としています。これには、VRIOフレームワークが実践的なチェックリストとして有効であることを学びました。 ジムの真価は？ 実例としては、あるフィットネスジムのように、「他のジムよりも高価格」であることが表面的な差別化です。しかし、その本質的な価値は「確実な結果を得られる安心感」や「マンツーマン指導によるサポート」、「高額投資による強制力」などが挙げられます。そして、それらの価値を持続的に提供するために、組織としてどのような体制を整えるかが重要です。 VRIOの立ち位置は？ まずはVRIOフレームワークで自社の立ち位置を明確にしたいと思っています。私たちが提供できる価値や他社と比べての希少性、模倣困難性、組織としての行動を整理し、それを新規営業での提案資料として活用することが目指すところです。 既存客価値はどう？ まず既存クライアントへの価値提供を強化し、VRIOフレームワークの各項目を確立します。たとえば、在庫管理システム案件の着実な遂行や生成AIを活用した業務効率化の提案資料作成、データ分析レポートの質的向上に取り組んでいます。 外部資源はどう活かす？ さらに、外部リソースの確保も進めています。具体的には協力会社やフリーランスの選定、業務の切り分けの検討、引継ぎドキュメントの準備を行っています。

規模と範囲はどう違う？ ■学び 「規模の経済性」と「範囲の経済性」について学びました。規模の経済性に関しては、初めは「大きければ良い」という認識がありましたが、実際にはコスト単価が上がることや、固定費や変動費を含めたより包括的な理解が必要であることに気づきました。 範囲の経済性については、複数の事業を運営することで経済性を高めることができるという概念は理解していたものの、「範囲の不経済」になる可能性も考慮しなければならないという新しい視点を得られました。その結果、範囲の経済性が競争優位性となるかどうかを十分に検討する重要性を認識しました。また、範囲の経済性を追求する場合、安易な多角化には注意が必要です。 業務効率は上がるの？ ■規模の経済性を活かすために 業務の標準化と集約により、同じ業務を一つの部署やチームに集約することで、専門性を高め効率的な処理が可能になります。たとえば、経理業務や人事総務業務を一つの部門に集約し、共通のシステムやツールを導入することで、処理時間を短縮できます。 また、複数の部署で共通して利用できるツールを導入することで初期費用を分散し、学習コストを削減することが可能です。例として、クラウド型のグループウェアや会計ソフトを導入することで、情報共有を円滑にし、業務の可視化を図ることができます。 意見共有は役立つ？ ■学びの復習と意見収集 学んだことを継続して活用するために、反復して経験することが重要です。具体的には、学んだフレームワークを用いて自分の会社や周辺環境に当てはめてみると良いでしょう。耳慣れない単語を調査し、一度口にしたりすることも有効です。頭を動かし、手を動かし、口を動かすことで学びを深めていきたいと思います。 さらに、自分が収集した情報をもとに徹底的に話し合い、意見を集めることで様々な発見があります。ナノ単科を共に学んだ同僚たちと意見を共有し合うことで、新たなシナジーを生み出すのも面白いと考えます。

学びを再確認するには？ 今週は振り返りの時間でした。 ■講座を通して学んだこと 情報を疑問視し、分析し、論理的に評価することで、信頼性を見極め、正しい判断を行うことが可能になるということを改めて学びました。 考え方を研ぎ澄ますには？ ■常に頭においておき、反復練習すること 人は「自分が考えやすい方向に考えてしまう」傾向があります。そのため、思考が偏らないよう、本当にそれでいいのかを自問自答し続ける訓練が必要です。本質に迫るために「なぜ」を繰り返し、問題の根幹に到達することが重要です。 問題解決にはまず「イシューを特定する」ことが必要です。それから「問いを残し」意識し続け、「問いを共有する」ことで組織全体に浸透させます。また、信頼できるデータや根拠を用意し、論理に一貫性を持たせることが求められます。そして、異なる視点や意見を考慮してバランスを保ち、感情に流されず冷静に判断することが重要です。背景や文脈を理解し、公正で倫理的な判断を心がけることも必要です。 プロジェクトに活かすには？ ■実際のプロジェクトでの適用 システム導入プロジェクトでは、毎回のワークショップでベンダーの提案について議論します。この際、ベンダーの資料を読み解き、疑問点や言葉の定義の違い、目線が合っているかの確認を行います。前提条件の確認や、トリガーとなった事実の裏にある本質を見極めることは重要です。結論を出すに当たっては、軽率な判断を避けるべきです。 自身が運営するプロジェクトでも、本質的な目的を見据えた方向性を決定し、その目的に基づいた運営内容を構想します。対象となる役員や経営層、一般社員などに応じて適したスライドの作成や見せ方、言葉の選び方に工夫を凝らします。メッセージを明確にし、ピラミッドストラクチャーで根拠を整理することで、スライドの内容が大きく変わります。慣れるまでには時間がかかりますが、毎回対象ごとにピラミッドストラクチャーを作成することが重要です。

イシュー整理の重要性 イシューについて整理しました。 まず、いきなり考え始めるのではなく、目的を明確にすることが重要です。問いや課題に対しては、その本質や解決の道筋を考え、可能な解決策をいくつかカテゴライズします。そして、本質に対しての裏付けや根拠を数値を用いて行うことが必要です。 プロジェクト管理への応用は？ 私はSIerでプロジェクトマネージャーをしています。そこで、この方法をプロジェクト管理やチームの問題解決の場面で活用したいと考えています。新製品開発やソフトウェアプロジェクト、業務改善プロジェクトなどで、リスクや課題を効果的に管理し、進捗を安定させるために用いるつもりです。 イシューの特定と優先順位付けとは？ イシューの特定と優先順位付けについては、プロジェクト開始時に潜在的な問題やリスクを洗い出し、イシューとして登録します。各イシューについては、影響度と緊急度に基づき優先順位を設定し、重要な問題から対処していきます。 進捗管理のシステムは？ 次に、イシュー管理のプロセス設計です。イシューの進捗を継続的に監視するために、専用のツールやシステムを使用します。また、各イシューには責任者を明確にし、対応策を実行する担当者を決定します。 効果的なコミュニケーション方法は？ コミュニケーションと報告の部分では、プロジェクトの進行に合わせて定期的にイシューのステータスをレビューし、必要な対策を講じます。そして、進捗状況や解決策について関係者に適切に報告し、情報共有を行います。 問題解決後の改善策は？ 最後に、問題解決のプロセス改善です。イシューの解決後には、対応策の効果やプロセスを評価し、フィードバックを収集して改善点を明らかにします。さらに、解決したイシューの事例を文書化し、将来的なプロジェクトで活用できるようにします。 これらの方法を通じて、プロジェクト管理がより効果的に行えるようになると期待しています。

直感に頼らず考えるには？ 人間は直感や経験に基づいた発想を無意識にする傾向があります。そのため、自分自身の思考に対して「なぜ？」や「他には？」と問い続けることが重要です。また、他人からフィードバックを受けることで自身の思考を育て、多角的な視点を養うことができます。これによりバイアスのかからない思考が可能となり、考える過程を言語化できる、つまりロジカルシンキングが得意になると言えるでしょう。 多面的な視点を養う秘訣 物事を考える際に自分の視点からのみ考えてしまい、多面的な見方ができていないことに気づかされました。無意識のうちに自分が考えやすい方向に思考をしてしまう自分自身に気づき、まずは自分の考えの癖を意識し、注意することが必要だと強く感じました。 ITインフラエンジニアの視点でプロジェクトを検討 私の職種はITインフラエンジニアで、稼働システムの運用や保守、新規システムの設計や構築を担当しています。例えば、古い環境のシステム更改時に単純に今あるものを新しくする視点からタスクを洗い出したくなります。しかし、システムに関わる全ての関係者の目的や、その手段、期限、効果などを考慮することで、より意義のあるプロジェクトに寄与できると感じています。日々の業務においても、正確で相手が納得できる発言をすることが、短時間で精度の高いタスクの進行に繋がると思います。 なぜそのタスクを行うのかを共有する重要性 さらに、身近なメンバー間での単純な作業内容の共有にとどまらず、なぜそのタスクを行うのか、その意義やプロジェクトの方針などを共有し、認識にずれがある場合は軌道修正します。また、プロジェクト内の見える範囲に限らず、関係者以外の方にも意識を向ける必要があります。経験に頼ったタスクに対しては、なぜそれを行うのか、他に手段はないのかを検討する時間を設け、コミュニケーションにおいては具体的で理解しやすい内容を常に心掛けることが重要です。

外部環境と強みは？ 組織のありたい姿を定めるためには、まず外部環境を分析し、組織の存在価値を見極めることが必要です。その上で、各部門の強みを把握し、競合施設には模倣が困難な優位性かどうかを検証します。強みをさらに伸ばす戦略と、弱みを新たな価値に転換する戦略の双方を立案し、それぞれが組織全体の方向性と整合しているか、具体性や現実性、実行のための仕組みづくりが可能かどうかを確認することが求められます。 ミッションとビジョンは？ また、外部環境を踏まえてミッションを明確化し、中長期的なビジョンを定め、それを組織全体で共有することが重要です。たとえば、地域医療を支援しながら、病院としての急性期医療の高度化を目指す姿勢を明確にするためには、バリューチェーンを描き、各部門が持つ人材や設備の優位性を評価します。優位性が特定の診療科において明らかであれば、先端医療分野に重点を置くとともに、広報活動を強化して地域に情報を発信し、集患につなげる戦略が考えられます。さらに、救急医療など、他の部門における強みの持続性を見極め、次の投資計画に反映させることも不可欠です。 ブランドとDXは？ 長年培われた模倣困難なブランド力の活用も重要な論点です。地域住民向けの講座などを通じて信頼を深め、職員採用の面でもその力を発揮することが期待されます。一方で、現時点での弱点、たとえばDXの遅れについては、新たなシステムの導入によって克服し、地域に新たな価値を提供する可能性を探る必要があります。 戦略目標はどう？ 以上の分析を踏まえ、組織の戦略テーマを明確にし、各戦略に対して測定可能な目標を設定することが求められます。目標は現実的でありながら挑戦的であり、職員に対してその姿勢が推奨されるべきです。リーダーとして市場での立ち位置をどのように確立するか、また、フォロワーの立場を維持するかという最終決断に向け、参考となる意見を求める状況です。

仮説構築で何を優先すべき？ 仮説構築のポイントについて学んだことは、以下の通りです。 まず、仮説構築では複数の仮説を出すことが重要です。3Cや4Pといったフレームワークを活用し、網羅性を持たせることが求められます。決め打ちにしない姿勢も大切です。 次に、仮説を絞り込むための基準としては、具体的なデータや根拠が必要です。たとえば、SNSのプロモーションが弱いと判断する場合、その根拠を明確にする必要があります。 どのデータを用いるべき？ データ取得や計測前には、指標の絞り込みが重要です。何を比較すれば仮説が立証されるのかを確認します。例えば、故障件数ではなく、1件あたりの対応時間を指標とすることが有効です。 また、比較対象のデータも集める必要があります。Aが正しいというだけでなく、BやCを否定するデータも必要です。これにより、より説得力が増します。 仮説検証の鍵とは？ 仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」があり、それぞれの使い分けと違いを意識することが重要です。問題解決の仮説では、社内のシステム切り替えにおいて複数の製品候補の中から1つを選ぶ際、網羅性のある原因究明と問題箇所の特定が求められます。A製品が良いというデータだけでなく、他の製品（B, C）がダメというデータも揃えることで、Aの比較優位性を証明することができます。 フレームワーク選択の重要性 仮説検証のシミュレーションでは、まず仮説の洗い出しを行います。3Cや4Pのフレームワークが適用できるかどうかを検証し、適していない場合は他のフレームワークを検討します。 最後に、データ検証の洗い出しでは、取得可能なデータの確認と、どの指標が計測・取得すべきデータなのかを特定します。これにより、仮説の検証がスムーズに進むでしょう。 以上のポイントを踏まえて、仮説構築と検証のプロセスを実践していくことが大切だと感じました。

店舗改善で何が重要？ 店舗のオペレーション改善においては、新機器やシステムの導入、新サービス開始に伴うオペレーション変更、生産性向上を目的とした人員配置の見直しなど、検証を重ねています。これから実務に取り組むにあたり、特に以下の2点を意識して改善を図りたいと考えています。 迅速な試作品作りは？ まず1つ目は、初期段階で迅速にプロトタイプを構築することです。通常、本社のラボでテストを実施してから実店舗での検証へと進むため、準備や実施、レビューに多くの時間がかかってしまいます。初期のテストも何度か繰り返すことが多いため、まずは主な要素に絞ってプロトタイプを早く考え始めることが重要だと感じています。 抽象思考はどう進化？ 次に2つ目は、抽象的な考えを手で形にすることです。頭の中で考えるだけでは前に進まないこともあるため、絵や図に描くことで思考を整理するとともに、他者と共有し意見を募りやすくなると考えています。 他部署との連携は？ 講義を受けてからまだ実践する機会はありませんが、以前、店舗で使用する資材を他部署と共同で開発した際、このプロセスが非常に効果的だった経験があります。まずは手書きでプロトタイプを作成し、各部署から意見やフィードバックを集めてブラッシュアップ。その後、外部にデザインを依頼し、校正された資材を実店舗で実践しました。店舗から寄せられたフィードバックを基に改善を加えることで、何度の検証を重ねた結果、より良いものが出来上がり、後の手戻りや修正が大幅に減ると実感しました。 試作がもたらす効果は？ このように、プロトタイプの作成は単なるモノのデザインに留まらず、オペレーション改善や自己の思考整理など、さまざまな分野で有効に活用できると感じています。日々の実務において、思い描いたアイディアをすぐに形にし、関係者と共有するプロセスを意識的に取り入れていきたいと思います。

経済性の基本は？ 規模の経済性と範囲の経済性について、大変興味深い学びを得ました。 規模経済って何？ まず、規模の経済性についてです。これは企業が生産量を増やすことで、一単位あたりのコストが下がる現象を指します。生産量の増加により、固定費やその他の生産コストが分散されるためです。例えば、自動車工場を開設するには高い初期コストが必要ですが、同じ設備で多くの自動車を生産することで、一台あたりのコストが低下します。大量に材料を購入することでさらなるコスト削減も可能です。つまり、大規模生産に移行するほど、コスト競争力が向上します。 範囲経済はどう？ 次に、範囲の経済性についてです。異なる商品を一緒に生産することで、単独生産よりコストが下がる現象です。これは生産プロセスや資源を共有できるためです。例えば、パンとクッキーを生産する食品会社では、同じ設備やスタッフを共用し、具材も小麦や砂糖などを共通して利用します。また、マーケティングも一つのブランドで複数の商品を宣伝することで、コストが抑えられます。多様な製品を生産することで、資源の効率的活用とコスト削減が実現します。 業務集約は効果的？ 私の業務においても、本社業務の移管や支店業務の集約が行われています。各支店で個別に行っていた業務を一か所に集中させることで、全体のコストが削減されています。中央集権的な運営によって、標準プロセスの導入やシステムの活用を可能とし、業務効率を向上させています。 未来の効率化は？ 今後はさらにプロセス効率化を図るため、IT技術やAIなど先進技術の導入が必要です。各支店が独自にノウハウを築くよりも、集中管理の方がコスト削減に寄与しています。実績を定量的に評価するため、時間工数の記録を行うことも重要です。業務を巻き取って新たに業務を構築する際には、時間工数以外の成果を事前に考慮することが必要であると学びました。