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思い

に関する学び

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BS評価の基準は？ BSに関してネット上では一般的に良いとされる比率や割合が存在するとされますが、業種ごとに大きく異なるため、一概に評価できないと感じました。企業がどのような状態を目指しているのか、その規模に対して適切な水準かどうかが重要です。 流動資産の安全性は？ たとえば、流動資産の割合が高い場合、短期的な支払い能力が高く安全な経営と考えられます。一方、固定資産を活用して収益を上げる企業では、充実した固定資産が効率的な稼ぎに結びつき、参入障壁が高いため長期的な経営の安定が期待できると感じます。 無借金が本当に良い？ また、無借金経営が必ずしも最良の戦略とは言えません。利益剰余金や出資が原資となるため、成長するための投下資金が限られてしまい、結果として成長速度が遅くなる傾向があります。企業の規模に合った適切な借入を行い、戦略的な投資を実施することが成長に繋がると考えました。 理想BSの在り方は？ 自社のBSの現状が本当に理想的な状態なのか、また理想とするBSの割合がどのようなものであるかを改めて検討する必要があります。たとえば、利益率が高く、短期間でリスクの低い投資案件があった場合には、借入をしてでも投資するという経営判断が望ましいでしょう。事前に会社規模に基づいた許容可能な借入額を算出し、そのような案件が出た際に迅速に判断できる体制作りが大切だと思います。 意見は何でしょう？ 他の受講生の皆さんが、どのように業務に当てはめ、考えているのか意見を伺いたいです。

代表値の種類は何？ 分析や比較を容易にするためのデータ加工の方法について学びました。まず、代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4種類があること、また散らばりを表す指標として標準偏差（分布も含む）があることを理解しました。これまでの業務では単純平均と中央値を主に使用していたため、各数字に重みを付ける加重平均や、全データを掛け合わせる幾何平均を知ったことで、数値の見せ方に新たな視点を持つことができ、とても興味深く感じました。さらに、ローデータからグラフ化する際に、各代表値ごとの違いを意識することで、より適切なグラフやビジュアル表現が可能になると感じました。 業務評価の新手法は？ 直近の業務では社内アンケートを実施する予定があり、満足度などの評価数値に対して、従来の単純平均や中央値に加え、主要ターゲット層の受講率を掛け合わせた加重平均も算出してみたいと考えています。これにより、より実態に即した評価ができると期待しています。 エクセル関数はどう組む？ 一方で、各代表値の意味は理解したものの、エクセル上で関数をどのように組むかについてはまだ確認が十分ではありません。特に、幾何平均で平方根が出てくる点については苦手意識がありますので、ミスなく計算できるように仕組み化できないか振り返りたいと思います。また、2SDルールについては基本的な理解はあるものの、具体的にどのように活用すべきかというイメージが定まっていないため、いくつか事例を確認して今後の活用方法を模索していく予定です。

行動力をどう高める？ 今週の学習で最も印象に残ったことは2つあります。 まず1つ目は「行動=能力×意識」という考え方です。これまで、私は行動力がある人がリーダーに向いていると思い込み、自分が行動するのが苦手であるためにリーダーには不向きだと感じていました。しかし、今週の学習を通して、行動に繋がらない原因は能力や意識が足りないからだと気づかされました。この理解をもとに、能力を伸ばすためにはまず「できないこと」をリストアップし、それを少しずつ「できること」に変えていくべきだと感じています。スマホに「できていないこと」のリストを作成し、クリアできたらチェックするという方法を試してみたいと思います。 共通認識を持つには？ 次に2つ目は、相手と共通認識を持つことや、仕事の背景を伝えて適切なサポートをすることの重要性です。このことは当たり前のように思われますが、それが十分できていない自分に気づきました。私は営業スタッフとしてお客様と接する際にも、これらの考えを活かせるのではないかと考えました。具体的には、接客中に「今は何のテーマの話をしているのか」「なぜそれを話すのか」「相手と共通認識を持てているのか」を確認し、話が分かりづらい場合や確認したいことがないかを問いかけることが大切です。これを実践するために、最初に背景をしっかりと伝え、相手の確認や了承を得てから次の話題に進むことを意識しようと思います。 こうした学びを実行に移すために、日々の実践に活かし、意識的に取り組んでいきたいと考えています。

自己アピールはどう捉える？ グループワークを通じて、自己アピールも自分を商品と考えると同じマーケティング的視点が適用できることに気づきました。また、ヒット商品と呼ばれるものは、鮮明なイメージをもって顧客が選定され、選定された顧客への商品の魅力が分かりやすく定義されており、その魅力が誰に対して何を提供しているのかが多くの人々に伝わっていることも感じました。 なぜサービスが選ばれる？ その視点から考えてみると、「なぜ現時点で顧客が自社のサービスを選んでくれているのか」という点が自分の中で明確でないことに気づきました。まずは考えることから始め、自分の言葉で書き出し、第三者の知識や知見を借り、顧客にアンケートを取り、すべてのフィードバックを活かす。このプロセスを丁寧に進めたいと思います. 次期中期事業計画の策定においては、現中計の振り返りを基にして、「なぜ自社のサービスが選ばれているのか」を改めて明文化することから始めるつもりです。これを曖昧にしたままだと、納得性や説得力に欠ける、過去の経験や勘に頼る戦略となってしまう可能性があります. 具体的には、自社サービスが選ばれている理由を顧客視点で「顧客ニーズ」として考え、仮定したニーズに対する自社サービスの「競争優位性（差別化要因）」を考察します。そして、その競争優位性をどのように鮮明なイメージとして顧客に伝えるかを考え、事実を把握するために、顧客アンケートの質問内容を具体的に策定します。周囲の協力を得ながら、一歩ずつ丁寧に進めていく予定です。

プロセスをどう分けるか？ 問題の原因を追求する上で、プロセスを分けることにより、より精度の高い分析や仮説構築ができることを学びました。また、GAILの解説にあった「思考の範囲を広げてみる」ことは新しい発見でした。仮説構築や原因究明を行う際、自社や自組織の問題に目が向きがちですが、社外の要因にも原因があるのではないかという視点が新たな切り口を与えてくれることを実感しました。早速、日々の業務にも逆説的仮説を取り入れてみたいと思います。 評価分析の注意点は？ 今週の演習で出てきた評価分析は、これまでも実践してきましたが、今後も活用していきます。注意点として、評価項目の設定や重みづけに気を付ける必要があると感じました。評価項目や重みづけによって、評価対象者によって結果が異なってしまうことがあるので、実際の業務では自分一人で評価項目を設定せず、他者の視点や意見を取り入れて設定し、評価を行っていこうと思います。 次の四半期に向けた準備 今月で第三四半期が終了し、来月から第四四半期が始まります。10月頭にあるQuarter Business Reviewに向けて、今四半期の結果の分析や問題点、改善が必要なポイントを洗い出し、次の四半期へのアクションプランを策定するつもりです。チームや各メンバーにおいて傾向があるので、What、Where、Why、Howの各ステップを意識し、分析、原因究明、改善策を見出していきます。各分析結果は組織および該当の個人に共有し、フィードバックをもらおうと思います。

ビジネスのメカニズムとは？ ビジネスの知識は「先人の知」であり、既存の法則や手法の上に成り立っていると考えられます。多くのビジネスが存続している理由を分析すると、規模の経済性、範囲の経済性、習熟効果、ネットワーク経済性といったメカニズムによって分類できることがわかります。 経済性を活かす戦略は？ 当社の基幹ビジネスである環境測定関連の保守事業が全国展開したことは、規模の経済性に該当します。また、関連するシステム開発や他の環境関連部署を設置した事例は範囲の経済性に当たります。社内資源の活用だけでなく、顧客接点やブランド力といった無形資源も考慮に入れることで、規模や範囲の経済性を最大限に活かしながら、不経済に陥らないよう留意すべき点についても理解が深まりました。これにより、業務改善に対するアプローチも変わってきます。 多角化の根拠は何か？ さらに、今後の多角化を進めるにあたって、単にキーワードを関連づけるだけでなく、その多角化の根拠を明確に整理し、より戦略的な思考を持つことが必要だと思いました。 多角化事業をどう分析する？ 以前、自社事業の多角化状況を表に整理したことはありましたが、その経緯や現状については十分に考えていませんでした。多角化事業のそれぞれがどのメカニズム上に成立しており、現在のどの段階で規模や範囲の不経済に陥っていないかを分析することが重要だと感じています。新規事業の位置づけについても、ビジネスのメカニズムに則った説明ができるように分析を進めたいと思います。

自己認識の大切さは？ クリティカル・シンキングを習得する上で、まずまず印象に残ったのは、自分自身の思考の偏りやクセを客観的に認識することの大切さです。どうしても自分が考えやすい方向に偏りがちであるという点は、自らの行動を振り返った際に実感できました。自分の思考の特徴を把握し、冷静に見直す習慣をつけることで、思考の幅を広げ、偏りから抜け出すことができると感じました。 相手に働きかける方法は？ また、単に課題解決を行うだけでなく、論理的かつ構造的な思考を通じて相手に働きかけるコミュニケーションにつなげる意識が重要であると再認識しました。初回のライブ授業までは、クリティカル・シンキング＝問題解決手法というイメージが強かったのですが、実際には、相手の置かれた状況や考えをしっかり意識し、どのような行動を促すかという点も大切だと実感しました。 顧客の課題理解は？ 具体的には、例えば顧客向け資料の作成や、プレゼンテーション、打合せでのファシリテーションにおいて、まず伝えたい内容や、顧客が抱える本質的な課題を正確に理解することが必要です。思考のスタート地点で情報を整理し、具体と抽象の視点や、複数の観点からの検討を行うことで、無駄のない効率的な作業と、相手に響く提案ができると考えています。 突発状況への対処は？ さらに、突発的な質問や状況に対しても、文脈を的確に汲み取り、適切な回答ができるように、最初の段階から顧客にとって本当に有益で、行動を促すような情報の収集を心がけたいと思います。

なぜ根本原因を探る？ 自分が陥りがちな「課題っぽいことにすぐ乗り出してしまう」という衝動に対して、まずは問いから始め、本質的な問題を探る姿勢が大切だと感じました。目の前の状況に飛びつくのではなく、根本的な原因を見極めることが、表面的な解決に留まらず実効性のある改善へとつながると考えています。 問いの位置づけは？ また、一度問いを定めても、時間が経つにつれてその問いが変化してしまう危険性があるため、問いを常に見える場所に置いておくという工夫が有効だと感じました。これにより、初めに抱いた視点を忘れずに、思考の軸として維持することができます。 どうして意見がずれる？ さらに、同じ課題に取り組む仲間と問いを共有し、論点のすり合わせを行うことも重要です。自分が問題視している点と相手が捉えている課題との間にずれがある場合、それを明確にすることで互いの理解を深め、より的確な解決策を見出す土台を作れます。 チームで考える理由は？ 新しいチームに参加する際は、「いま解決すべき事柄は何か」「本当にそれが障害となっているのか」「他の視点や考え方はないか」と、まず自分の頭で考えてみることが大切だと感じました。その上で、意見を出し合うことで、自分と相手の前提や考え方の違いを埋め、視野を広げる機会になるでしょう。 どうして問い続ける？ このような学びを通して、今後も表面的な課題に飛びつくことなく、常に自分の考えに「本当にこれでよいのか」と問い続けていく姿勢を大切にしていきたいと思います。

数値分析のコツは？ データ分析を行う際、基本的には「数字で見る」、「グラフなどを用いて目で見る」、「数式で検証する」の三つの方法が考えられます。まず、数字で見る方法では、代表値を使って分析を進めますが、単純平均だけではデータのばらつきを十分に捉えられないため、加重平均や幾何平均、中央値、標準偏差なども併用する必要があると感じました。 視覚的解析はどう？ 次に、グラフなどを使って視覚的にデータを確認する手法については、棒グラフや分布図などを活用し、データのばらつきや傾向を直感的に把握できる点が有効だと思います。数字での比較に加え、視覚的に情報を整理することで、人間の「感覚」を補助的な指標として利用することが可能となります。 財務分析を見極め？ 特に財務分析などでは、年度ごとの数値を並べて差異を示す資料に留まることが多いですが、グラフを併用することで推移が一目で分かり、結論の共有も容易になります。しかし、誤った手法を用いると分析結果自体が誤解を招く危険性もあるため、注意が必要だと実感しました。 今後の改善点は？ 今回の学習を通して、様々なアプローチでの分析の重要性や、人間の感覚も一つの有用な指標となり得ることを再確認しました。もし分析結果に疑義が生じた場合は、他の指標を用いて再度分析を試みるなど、工夫が求められると感じています。また、実際の業務においては標準偏差などがあまり用いられない現状もあり、各自の業務でどのような指標を適用するか、今後の課題として考えたいと思います。

平均値だけじゃない？ データを可視化する際、平均値を中心に考えがちですが、加重平均や幾何平均といった別の手法も存在し、目的に応じて使い分けが必要だと改めて感じました。また、平均値は外れ値の影響を受けやすいため、標準偏差での比較やグラフを用いて全体のばらつきにも注目することが重要であると学びました。 ヒストグラムの理由は？ 年齢分布のグラフについては、ヒストグラムを選択しましたが、その理由が十分に明確にできていなかったと感じています。なぜヒストグラムが最適なグラフであるのか、今後は選択した理由を具体的に説明できるようにしていきたいと思います。 指標の選択は？ 過去データとの比較を行う際、単純平均や割合のみに頼るのではなく、数値の規模やばらつきも考慮して加重平均や幾何平均、さらには中央値など、複数の指標を取り入れる必要があると再認識しました。 仮説思考はどう？ また、データ分析のプロセスにおいて、これまであまり意識していなかった作業の流れを見直し、今回学んだ「仮説思考のプロセス」を参考に、目的を明確にし仮説を立てながら作業を進めていくことが大切であると感じました。 資料のまとめ方は？ さらに、分析データを資料にまとめる際には、記載している数値（代表値）がどのようなものなのか、またどのようにグラフ化しているのかを明確にすることが求められると考えています。業種によっても適切な可視化方法が異なるため、差し支えない範囲でその違いを把握し、説明できるよう努めたいと思います。

具体表現って？ 文章で相手に情報を伝える際、相手の表情が見えない分、抽象的な表現（いわゆるビッグワード）は避け、具体的な表現を用いることが大切です。数字や具体例を交えながら伝えることにより、誤解なく意図を伝えやすくなります。 資料作成の工夫は？ 資料作成では、自分が伝えたい情報だけでなく、相手の興味を引く工夫が求められます。資料全体の流れが分かりやすく、主旨（キーメッセージ）が正しく伝わるよう、レイアウトや順序に注意しましょう。さらに、フォントや色、グラフなどの視覚情報を活かすことで、内容の理解が一層深まります。 メール表現の工夫は？ 一方、メール文面においては、堅苦しい表現ばかりに偏らず、柔らかな言葉遣いを心がけることが大切です。状況に応じた柔軟な表現を取り入れることで、相手に親しみやすく、かつ正確に意図が伝わるメールが作成できます。 強調表現のポイントは？ また、資料やメールで強調したいポイントを伝える際には、色や書体の特性を意識することも重要です。標準的なイメージや各要素の特徴を理解し、適切に組み合わせることで、伝えたい内容がより鮮明に伝わります。 フォントの使い分けは？ 最後に、色や書体について学ぶ機会があったものの、これらの特性が国によって共通しているのかという疑問も残りました。普段、私自身はメールや資料で同じフォントを使ってしまいがちですが、皆さんは普段からフォントや色をうまく使い分け、工夫されているかどうか、ぜひ参考にしていただければと思います。

他の試作品に何を感じた？ ライブ授業では、他の受講者が制作した試作品について説明を受け、非常に刺激を受けました。各試作品は、バックパックの課題を解決するための工夫が施され、独自の発想が感じられました。 AI画像の活用は？ また、参加者の中にはAIを活用している方が多く、ビジュアル作成の段階でAI画像生成が有効であると実感しました。一方で、テクスチャーや機能、使い心地といった要素はAIだけでは表現しきれず、実際に手に取ってテストできる試作品があると、より良いと感じました。AI画像はあくまで試作の序盤で作成するものであり、実物の試作品と組み合わせて使用するのが望ましいと思います。 デザイン思考は役立つ？ また、試作品と聞くと、どうしても物理的な「モノ」を連想してしまいますが、見えないサービス分野においてもデザイン思考は十分に活用できると感じました。顧客目線でサービス改善の課題を徹底的に検討し、そのフローを整備、可視化し、模擬テストを経て問題がなければ実際に現場で実行するといったプロセスが有効です。 試作をどう評価する？ 商品企画の仕事に携わっているわけではないため、試作やテストの機会は限られていますが、現在、職員向けにミッション・ビジョン・バリューを展開する案を考えています。ポスターに加え、名刺サイズのものやメッセージ交換カードなど、さまざまな形式で展開する予定であり、簡易な試作を制作した上で、職員からのフィードバックを反映させながら完成度を高めていきたいと考えています。