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場合

に関する学び

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アカウンティングの基礎をどう活かす？ アカウンティングの基礎をしっかりと身につけたことで、自部門の数字に対する責任感が具体的に感じられるようになりました。これまで私は、P/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）に対して漠然とした理解しか持っていなかったことに気づかされました。今後は、これらの学習内容をすぐに実践に移せるようにしたいと思います。 計画と実績のズレをどう説明する？ 毎月の事業経過報告で、実績が計画からどのようにずれているのか、その原因を明確に説明できるようになりたいです。例えば、仕入れ金額が計画より増加した場合、それが単なる値上げなのか、それとも今後の増産に備えた仕入れの前倒しなのかなど、自分の言葉でしっかりと説明できる力を身につけたいです。 学んだ知識でどう問題を解決する？ 講義で学んだことを活かし、自社のP/LやB/Sを自部門に照らし合わせて、問題点を明確にできるようになりたいと考えています。また、設備投資や優先順位をつける際の判断材料として、この知識を活用することで、実践的な資源配分が可能になると考えています。

B/Sの内訳はどう？ B/Sは、企業が資金をどのように使い、どのように調達しているかを示すもので、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産の5つの項目に分けられます。流動資産は1年以内に現金化できる資産、固定資産は1年以内に現金化できない資産を意味します。これらを通して、企業のビジネスモデルや他社との違い、そして成熟度合いが読み取れるため、安定した事業展開をしている企業は負債の比率が高い傾向にあるとも考えられます。 新規事業のヒントは？ 今回の学びを、新規事業提案に活かしたいと考えています。全く異なる業態への展開も視野に入れるため、どのような資産の組み合わせが望ましいのか、他社の事例を参考にしながら検討材料にしたいと思います。 自社B/Sの見直しは？ まずは自社のB/Sを読み解くことから始めます。自社がどのような事業を展開しているのかを把握し、必要な資産や費用を洗い出します。そのうえで、自分が描く構想と実際のB/Sを比較し、もし乖離があった場合には何が不足しているのかを振り返り、将来的な新規事業に役立てたいと考えています。

ChatGPTを活用する意味は？ 実践演習がメインの週だったが、データ分析は答えがない世界だと感じているので、自分で考えるだけではなくChatGPTを共に使用して問題解決を試みた場合、どのような成果が得られるかに焦点をあてて演習に取り組んだ。普段は自分の頭で考え一人で結論を出していたが、そのことに限界を感じていたため、今回の受講はAIを活用する実践の場として非常に学びが多かった。 AIの活用で得られる視点は？ どれだけ訓練を積んでも、人間である以上、自らの思考には必ず偏りがある。多面的な視点でデータ分析を行うことが問題解決の第一歩であり、AIを活用して多くの視点を得ることが有効だと改めて気づくことができた。これからは、普段からAIを十分に活用するよう心掛けたい。 AI相談の工夫を学ぶ データを分析する際、必ず一歩立ち止まり、AIに素直に相談してみるようにする。AIをデータ分析のパートナーとするため、相談の仕方を工夫することも学んだ。正解を出すことを目的とするのではなく、自分の思考を広げるためのAI活用を身につけていきたいと思う。

ハーズバーグ理論は何？ ハーズバーグの動機付け・衛生理論について初めて学びました。人々のモチベーションを向上させるためには、衛生要因と動機づけ要因の両方が満たされる必要がある、というこの理論を今後の考察に活用していきたいと思います。また、人の気持ちを完全に理解することは難しいとしても、相手と向き合い、理解しようとする姿勢が非常に重要であると感じました。 部下のやる気はどう？ さらに、様々な視点からアプローチし、それぞれの人のやる気スイッチを探し当てることが現実的だとも感じました。しかし、たくさんの部下を抱えている場合、その全てに対して効果的な方法を模索できる上司がどれほどいるのかを考えると、難しいと感じることもあります。 効果的な連携は？ これまでは、プロジェクト内で気になるメンバーに対して様々なアプローチを試みてきましたが、今後はハーズバーグの理論を念頭に置き、より精度の高いアプローチを心掛けたいと思います。また、他の関係者と情報や状況を共有し、連携を図りながらそのメンバーに関わっていくことが重要だと考えています。

どうして比較が鍵？ 分析は比較です。判断基準には、Aがある場合と無い場合を比較することが重要です。適切な比較対象を選ぶことが鍵であり、特に分析する要素以外の条件を揃えること（Apple to Apple）が必要です。分析の目的に応じて比較対象を選定します。 実務でどう活かす？ 実務では、委託業者の選定などにおいて、この知識が非常に役立つことがわかりました。データ分析は比較が基本ですので、何のためにどのようなデータが必要なのかを明確にし、仮説を立てることが重要です。これにより、データ分析の目的をはっきりさせ、早速実践に移したいと思います。 コンテンツをどう提案？ ラーニングイベントのサーベイ結果をもとに、今後提供可能なコンテンツをいくつか提案する予定です。実践プロセスとして、まずはデータ分析の目的を仮説に基づいて明確化し、次に判断基準を具体化します。具体化のステップとしては、Aがある場合と無い場合を比較し、適切な比較対象を選ぶこと、また分析したい要素以外の条件を揃えて（Apple to Apple）、目的に沿った比較を行います。

どうして優先順位大事？ 何事にも優先順位をつけることの重要性を実感しています。時間は人にとって有限であり、無限ではありません。そのため、場合によっては選択と集中を行わないと、成果が得られない可能性もあります。優先順位は、分析とゴールを明確化することで決まります。具体的なゴールを設定し、それに基づいて分析を行い、優先順位をつけ、必要に応じて取捨選択を行います。 領域分けの考え方は？ 現場で働いていた頃、やることは膨大で、常に時間管理のマトリックスを考え業務を領域分けしていました。まず第一領域の業務を優先し、第二領域については忘れないように注意を払い、第三領域は再考して取捨選択を行っていました。第四領域に関しては、しない決断をして捨てることを心掛けていました。 なぜ集中が必要？ 今こそ、時間管理のマトリックスを再考し、改めて取捨選択と集中を考えたいと思います。かつては自分の固定観念で決断していましたが、振り返ると領域分け（分析）がゴールに沿っていなかったこともあったかと思います。これからは常にゴールに沿った決断を心掛けていきます。

仮説の意義は何？ 普段は無意識に仮説を活用していましたが、今回改めて仮説について深く考える機会となりました。問題点に対してフレームワークを用いて仮説を立てることで、対応が迅速になるという認識はこれまであまり持っていなかったため、今後はより丁寧に仮説を構築し、その正しさを確認しながら業務に取り組んでいきたいと考えています。 仮説の落とし穴は？ 実際に仮説を立てる際、つい思い込みに基づいた仮説になってしまうことが印象に残りました。そのため、クリティカルシンキングを意識し、より網羅的に状況を確認するよう努めます。また、困りごとが発生した場合、ユーザーが直面している問題をフレームワークを活用して洗い出すことも重要だと感じています。特に4Cの視点はこれからも大切にしていきたいです。 施策はどう進める？ 新しい施策を検討する際には、4Cを活用して仮説を構築し、その仮説に基づいて必要なデータを収集し、提案へと繋げていくつもりです。データを集める際は、自分のバイアスに左右されず、幅広い視点で情報を整理するよう心がけたいと思います。

イシューの問いはどう？ イシューを特定するための問いの立て方を学びました。問いは具体的な行動に落とし込むことが重要であり、イシューは一貫して追い続ける必要があります。そのため、定期的に立ち返って方針にブレがないかを確認することが大切です。 問いの背景はどう？ この手法は、社内のサポート対応にも活用できると感じています。問い合わせ内容をそのまま受け取るのではなく、なぜ問い合わせがあったのかを問い立て、本当に解決すべき課題を掘り下げることで、イシューを明確にし、結果としてサービスレベルの向上に繋がると考えています。 会議で問い直す？ また、問い合わせに対して問いを設けた上で、社員とのコミュニケーションを通じて情報収集し、イシューを明確にすることが必要です。メンバーごとに対応内容に違いが出ないようチーム内で共有し、長期間にわたり課題解決が進まない場合は、会議でイシューに立ち返り、問い自体が正しかったのかを含めて検討していくことが求められます。こうした流れを定例会議に組み込むことで、より効果的な対応が実現できると考えています。

なぜ言葉に詰まる？ 言葉に出すことの難しさを感じました。特に「さぼった場合、相手に負担が行く」ということは、非常にその通りだと思います。 なぜ論点がずれる？ 商談の報告をする際、すぐに考えながら話すと、「この部分はどうなんだろう？結局、こういうことか？」といった論点のズレが生じ、結局時間の無駄になってしまうことに気づきました。そのため、ピラミッド・ストラクチャーが重要であると実感しています。 伝え方のコツは？ 結論（主張）→根拠→理由・具体例という伝え方を、今後の仕事で実践していきたいと考えています。私自身、営業職として上司との1on1など限られた時間の中で、相手に的確に伝えることが求められます。しかし、話が分かりづらいという反応を受けることが多く、それがコミュニケーションコストの増加につながっている印象があります。 ピラミッド活用法は？ このため、次回からは即座にピラミッド・ストラクチャーを取り入れ、説明の明瞭さを向上させることで、対顧客の場合にも活用できる提案書の作成を目指していきたいと思います。

計算方法で何が変わる？ 動画を通じて、平均値と言っても採用する計算方法によって分析結果が大きく異なることを実感しました。これまで数値のばらつきや外れ値についてあまり意識していなかった自分にとって、正確な分析を行うためにはこれらの点をしっかり捉える必要があると感じました。平均、加重平均、中央値の使い分けについては理解していたものの、幾何平均や標準偏差という手法は新たな気づきとなりました。 例外ケースはどう捉える？ また、契約顧客に関して解約率やアップセル率を分析する際、まれに契約金額が大きく、どうしようもない理由で解約となる場合や、一時的にアップセルが成立する場合があります。そのような際には、これらのケースを外れ値（ばらつき）として扱うことにより、より現実に即した数値で分析できると感じました。 手法の選び方はどう？ 今後、定量的なデータ分析を行う際には今回の学びを活かし、初めは単純平均や加重平均など、さまざまな手法で計算結果を出してみることで、それぞれの数値の違いを実感しながら、より精度の高い分析を心がけていきたいと思います。

経営視点の重要性は？ 大局的な視点で物事を見ること、そして経営者の視点で考えることが非常に重要であると学びました。どうしても自部署の視点に偏りがちですが、最終的な決裁は上長から経営者に至るため、彼らに納得してもらえる結論を導くことが必要です。そのため、短期的なゴールにとどまらず、それが会社全体にどのように貢献するのかを明確に文字にしたいと思います。 意見をどう取り入れる？ また、他人の意見を積極的に取り入れることを意識しています。個人での業務が多いのですが、全社に影響を及ぼす可能性が高いため、計画段階から自分以外の視点を追加するよう努めたいと思います。特に競合分析については現場のメンバーがより詳しく見えている場合が多いため、一緒に計画を立てる方法で進めていきたいと考えています。 計画はどう整える？ 実際の教育計画において、情報や意見を集める機会を設けたいと思います。さらに、社長や経営層からも意見を聞く場を作り、計画におけるずれがないか確認することで、計画の完成度を高め、実施の際には協力を得られるようにしたいと考えています。

データ分析への新たな視点は？ 私は日々の業務でデータを分析する機会がありますが、今まで同じ手法で行ってきたことに気づかされ、反省しました。データ分析においては多様な視点で考えることが重要であり、仮説を立てつつデータを加工・分解し、結果が異なる場合には新たな仮説を構築して異なる視点から再チャレンジする。そうしたトライアンドエラーを繰り返し、データ分析のスキルを磨きたいと思います。 データ理解を深める挑戦 普段の業務で目にするデータも、ただ眺めて終わりにせず、自分で加工して理解や洞察を深めることに挑戦したいです。また、具体的なデータ分析業務に携わる機会を活かし、仮説立てとデータ加工のサイクルを繰り返し、分析スキルや仮説構築の感度を高めたいと考えています。 ニュースデータでのスキル向上 仕事だけでなく、ニュースや新聞で出会うデータにも自分なりに加工する挑戦をしてみたいと思います。ニュースに掲載されるデータの前提や、割合を示している場合の分母と分子の関係についても、MECEの視点で注意深く検討する癖をつけていきたいと考えています。