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自身 ✕ 情報

に関する学び

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フレーム活用の効果は？ フレームワークを活用することで、漏れなく効率的に検討を進められることを再認識しました。特に、フレームワークを皆で習得することで、メンバー間で共通の言語を使って会話ができる点が大きな利点だと思います。以前は3CやSWOT分析、バリューチェーン分析などの基本的な分析をしないままに戦略を立てようとしていました。しかし、まずは自分自身で実践し、手を動かして考えることが必要だと感じました。 情報不足の理由は？ 3CやSWOT分析を行うためには、業界や他社の情報がまだ不足していると感じているため、これから地道に情報を収集していきます。一方、バリューチェーン分析に関しては、自分の所属する部署に限定して分析するのも良いかもしれないと考えました。このフレームワークは、どこに人材と資金を投入すべきか判断し、経営陣からの合意を得る際に非常に有効だと実感しました。 実践から何学ぶ？ 具体的なアクションとしては、まず3CとSWOT分析を試してみて、空白部分を明らかにし、見えていない点や情報不足の箇所を洗い出します。また、自チームのバリューチェーンを描いて、同僚や上司と共有し、フィードバックをもらいながらブラッシュアップしていきたいと考えています。

問いたては何だろう？ 講義全体を通して、問いたてと構造化のプロセスを自分なりに習得できたと感じています。普段の業務では、これらの基礎的な手法を用いることが当たり前でありながら、問いたてが疎かになることで前提が揺らいだり、構造化の要素が不足して納得感が得られないと実感しています。 どう応用すべき？ 講義を通じて、問いたてと構造化プロセスの重要性を再認識できたのは大変意義深いことでした。この経験を活かし、日常業務にどう応用できるかをさらに考える必要があると感じています。 なぜ把握困難？ また、問いたてが十分に行われない原因として、自己の思い込みや落ち着きのなさから、情報を正しく把握できなくなっている状況が挙げられます。この問題を解消するためには、一旦冷静になり、手書きのメモなどを活用しながら、まず問いたてや構造化の要素を書き出すことが有効だと考えます。 対話で何が変わる？ さらに、その後は自分自身の言葉で他の人と対話し、問いたてに対する回答が十分かどうかフィードバックを得るようにすることで、確かな理解につながるでしょう。日々の業務において、即レス対応が求められる中で、トライ＆エラーを繰り返しながら、これらのプロセスを確実に習得していきたいと思います。

分析には何が必要か？ 今週は、「分析には比較や目的設定が重要であり、条件を揃える必要がある」という内容を学びました。確かにそうだと思う内容が多く、これらのポイントは今後も常に忘れないようにしたいです。 新たな知識の発見 一方で、LIVE授業を通じて新しい知識も得ることができました。定量分析に定性分析が加わることや、平均にするべき数字と平均にしないほうが良い数字など、目的によって異なるという点が特に興味深かったです。 クライアント提案時の比較 クライアントへの提案時には、広告効果を伝える必要があります。他社や過去の結果と比較し、より効果があることを示したいです。また、自身の営業計画を立案する際にも、過去の実績や先輩の成果と比較し、達成の共通点を探りたいと思います。 上長との振り返りで何を確認する？ まずは上長と今回の学びを振り返り、クライアントへの提案で話せるように比較ポイントを洗い出したいと思います。上長と取りこぼしがないか確認し、その後で必要な情報を集めます。さらに、四半期ごとの計画立案時には、自分の達成した成果と比較し、成功のポイントを明確にしたいです。また、達成傾向にある先輩と比較することで、さらなる成功の糸口を見つけたいと思います。

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。

自己批判をどう見直す？ 自らの経験に基づいた偏りが生じることは避けがたい現象です。だからこそ、自分自身を批判的かつ客観的に見つめるための「頭の使い方」を身につけることは大変重要です。これを実現するためには、他者からのフィードバックを受けながら、意識的に思考プロセスを訓練していく必要があります。 どの場面で活かす？ 具体的には、以下のような場面での活用が考えられます。まず、顧客との商談では、顧客の立場に立った提案を心がけることが求められます。また、トラブル発生時にも冷静な判断と円滑な解決に向けた思考法が役立ちます。 チーム内の工夫は？ さらに、社内でチームとして物事を進める際は、各メンバーに十分な納得感を与えるためのコミュニケーションが大切です。そして、上司へのプレゼンテーションや報告の場面でも、分かりやすく整理された情報提供が求められます。 アイデアをどう検証？ 物事を考えるときには、無意識に浮かんでくるアイデアを一度冷静に見つめ直すことが必要です。書き出したり言語化したりして、何のためにどう行動するのかという目的意識を持ち、思いついたアイデアが本当に有効かどうかを検証するプロセスを通して、「頭の使い方」を鍛えていくことが望まれます。

デザイン思考はどう働く？ 私は、自社の業務効率や生産性を向上させるために、デザイン思考のアプローチを取り入れようとしています。施策を検討する際、共感は非常に重要なステップであり、実際、経験や知識のない分野でも観察やヒアリングを通じてエンドユーザーの立場から業務を理解することが、より適切な対策を生み出す基盤になると考えています。 急ぎすぎるリスクは何？ ただし、私の事例では、エンドユーザーが既に理解している業務の振り返りにとどまってしまい、次の具体的な検討段階へ早く進んでしまう危険性を感じています。そこで、共感プロセスをしっかり進めるためには、エンドユーザー自身にも共感の重要性を認識してもらい、具体的なメリット（例えば、既存業務の棚卸しなど）を実感させる工夫が必要だと思いました。 なぜ事前準備が必要？ また、観察やヒアリングを通じてユーザーの深層ニーズや課題を把握することは、デザイン思考の基盤を築くうえで欠かせないプロセスです。しかし、単に行動を追うだけであれば表面的な理解にとどまる危険があるため、事前の情報収集と明確な問いの設定が重要であると考えています。今後のコース受講を通じて、その下準備の進め方についてさらにヒントを得たいと思います。

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。

P/L分析から何を知る？ P/Lの分析から、その企業がどのような価値提供を重視しているかを類推する手法を学びました。類似する業種や時系列による比較も有効であり、全体規模を見るとともに、特に営業利益や最終利益が売上高に対してどの程度の割合を占めているかに注目する重要性を改めて認識しました。また、サービス業では売上原価率がおおむね8割前後であることや、販管費が製造業より高い割合を占める点、研究開発費が販管費に含まれているという事実も理解しました。 価格設定の基準は？ 起業時のサービスの価格設定や利益率を決める際、類似サービスを展開する企業のP/Lは非常に参考になると感じました。さらに、自身が提供するサービスの価値や、その価値を創出するために必要なコストや労力を整理し、原価や一般管理費として具体的に算出する作業の重要性を学びました。 情報検索はどうする？ しかし、他社のP/Lを参考にしたいと思いながらも、ネット上では大企業の事例ばかりが見つかるという現状に直面しています。皆さんはどのような方法で情報を探されているのでしょうか。また、販管費や一般管理費をさらに細かく分類した項目を記載したP/Lが存在するのか、情報検索に行き詰まりを感じています。

見逃しは何だった？ ライブ授業で振り返りを行った結果、以前忘れていた点や十分に理解できていなかった部分に改めて気づくことができました。授業を通して、自己の認識の甘さを補い、理解の深まりを実感しています。 自分の立ち位置は？ また、今週はゲイルに取り組む中で、過去と現在における自分の立ち位置や、これから実現したい方向性が具体的にイメージできるようになりました。これにより、今後の目標設定やキャリアに向けた準備がより明確になったと感じています。 同僚と何を伝える？ さらに、これまでの授業で学んだ内容は、会社の同僚に伝えることで、現状の組織が抱える課題や今後の課題を一緒に考え、解決に向けた取り組みへとつなげています。自分自身の業務に対するフィードバックは、周囲やAIなどから取得し、現在の自分の立ち位置を理解した上で、必要な情報やスキルを補うためのPDCAサイクルを意識して回すよう努めています。 効果的な伝え方は？ また、相手に正しく情報を伝えるため、相手の立場や理解度に合わせたコミュニケーションをとることが重要だと感じています。日々、さまざまなツールを活用しながら、最新情報の収集に努め、より効果的な伝達方法を模索しています。

財務への洞察は？ これまで財務諸表の作成業務に携わってきたため、今回の内容自体に新たな発見はあまりありませんでした。しかし、「財務諸表を利用して経営判断を行う」という視点の重要性を改めて実感する機会となりました。これからは、数字が示す意味をより深く理解し、その知見を経営に活かしていく姿勢を大切にしていきたいと感じています。財務情報を単なる報告書類ではなく、経営の意思決定を支える貴重なツールとして活用することが、自己の成長に直結していると実感しました。 説明をどう伝える？ また、今後の取り組みとしては、まず全社ミーティングにおいて財務状況を社員に丁寧に説明する場面で、数字の意味や背景をわかりやすく伝えていくことに注力します。さらに、B/SやP/Lの数字が何を表しているのか、会計に直接関わらない社員にも理解できるよう工夫を重ね、説明の質を向上させることを目指します。 数字の意味を考える？ 最後に、自分自身が財務指標を読む際には、常に「この数字は現場や社員にとってどのような意味を持つのか」を考える習慣を身につけるよう努めます。社内ミーティングの前には、視覚的に理解しやすい簡単なスライドや図解を作成するなど、工夫を凝らしていく所存です。

振り返りはなぜ大切？ 振り返りの重要性を強調する場面が多くあり、これが大事であると実感しました。特に今週は、これまでの学びを総合的に見直し、どのように実践に活かすかを整理する良い機会となりました。 目標と業務の問い？ 個人の業績目標に関しては、目標設定時だけでなく、進捗中であってもその問いが正しいか再考する必要性を実感しています。また、ルーチン業務の改善においては、日々の業務が本質的に必要であるか、そして最善の方法を取っているかを常に考えることが大切だと感じました。 意見はどう発信？ 加えて、社内プロジェクトにおいては、単にトップダウンの指示をこなすのではなく、自らも積極的に情報を収集し、企画や進め方において自分なりの意見を提供する姿勢が求められています。 計画通り進んでる？ 業績については、隔週で自身で業績と進捗状況を確認し、当初の計画と一致しているか、そして現状でも本質的であるかを、欠けている視点がないかどうかとともにチェックすることが重要です。 ルーチンはどう管理？ ルーチンに関しては、日々意識することが理想ですが、難しい場合は気になる点をメモし、月に一度、そのメモについて調査し解消を図るようにしています。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。