戦略思考入門

優先順位で事業成功を掴む方法

判断基準をどう考える? 戦略的な選択を行うためには、優先順位づけをする際の判断基準を明確にすることが重要です。情報が不足している場合は、仮説思考を活用し、複数の仮定を設定して検討することが求められます。判断基準を考える際は、複数の視点から多角的に検討することが効果的です。優先順位をつけるということは、優先対象を決めるだけでなく、優先しないものを切り捨てる選択も含まれます。 国際事業の戦略は? 現在、私は4カ国で事業開発に携わっていますが、すべての国においてコミットしており、その結果、市場での優位性や取り組みの実現可能性が低い国にも一定のリソースを割いてしまっていることが課題となっています。このような状況では、捨てる選択をすることが必要とされています。 合理的選択の基準は? 選択を合理的に行うために、以下の判断基準を設け、客観的に事業開発に取り組む考えです。それは、(1)市場において当社の優位性があるか、(2)短期間で成果達成が可能か、(3)取り組みに十分なリソースを割けるか、(4)本社の戦略に合致しているか、という基準です。12月までにこれらの基準に基づき、取り組む事業を絞り込み、各事業のタイムラインやチーム体制を明確にして関係者からの合意を得ることを目指します。

データ・アナリティクス入門

問題解決の4ステップで仕事が変わる

問題解決のステップを学ぶ 問題解決には4つのステップがあることを学びました。これらのステップは以下の通りです。 1. What:問題の明確化 2. Where:問題箇所の特定 3. Why:原因の分析 4. How:解決策の立案 このステップで仮説を立てて思考することで、以下の効果が期待できます。 1. 検証マインドの向上と、高まる説得力 2. 関心、問題意識の向上 3. 判断や行動のスピードアップ 4. 行動の精度向上 計算ミスをどう防ぐ? 例えば、給与や退職金の計算業務では、計算ミスが発生することがあります。その際にはまず、正しく再計算することが最優先されますが、今後同様のミスを防ぐためには原因を特定し、再発防止策を考え実施する必要があります。これを行うためには、問題解決の4つのステップが必須となります。 チームへの意識定着を図るには? 自分自身だけでなく、他のメンバーも問題解決の4つのステップを意識して思考できるように指導することが必要です。そのために、今回学んだ内容を毎週開催するチームミーティングで共有し、日々の業務の中でもメンバー一人ひとりがしっかり意識し自分のものにできているかを質問を投げかけることで確認し、チーム全体に定着させていくつもりです。

クリティカルシンキング入門

データ分解で見つけた次の一手

「分かる」とはどういうこと? 「分かる」とは、分けていくことの手段だという言葉が印象的でした。傾向が見えないことは失敗ではなく、傾向が見えないことが分かるのです。分けることに迷うなら、まず分けてみるという考え方も心に響きました。 データ視覚化の重要性とは? また、データに対してひと手間を加えることや視覚化の重要性についても学びました。以下のポイントが特に役立ちました。 1. 全体を定義する。 2. モレなく、ダブりなく切り分けるために、年齢や時間といった目的に合った切り口に分ける。 3. 分解する切り口には、層別分解、変数分解、プロセス分解の3つがある。 データ選定の再考は必要? さらに、自社をPRする際のデータの選定について考える際、以下の点が参考になりました。例えば、現状のパンフレットには「メディアで取り上げられた回数」を掲載していますが、そのデータがステークホルダーが欲しているデータかどうか、他に適したデータがないかを再検討することも重要です。 パンフレット制作におけるデータ活用法は? パンフレット制作業務においても、現状データの選定理由を整理し、ステークホルダーが関心を持つデータを選定したうえで、様々な切り口でデータを分解することが求められます。

データ・アナリティクス入門

データ分析で社会課題を解決する心得を学ぶ旅

分析の本質を学ぶ意義とは? 講義開始直後から、分析の本質について明確に示されるので、動画の解説が頭にスラスラと入りました。まず、分析の本質は「比較」であり、適切な対象を比較することが重要です。迷ったときは、分析の目的に立ち返ることが大切で、その際にはデータに偏りがないかどうか、「生存者バイアス」に注意することが求められます。このように、6週間の講座を通じて、最も重要な「心得」を学ぶことができました。 仮説設定の流れをどう進める? 私は、社会課題に対する「仮説」をもとに、行政などのオープンデータを分析し、数字的な事実を裏付ける仕事をしています。今回は、体系的にデータアナリティクスを学ぶことで、仮説設定や分析対象の選定をスムーズに行いたいと思いました。 データ分析の実践ステップとは? 具体的には、以下のアクションを実行しようと考えています: - データ分析について、チーム内に基礎的な知識を共有する。 - チームメンバーが取り組んでいる社会課題に関連するオープンデータを収集する。 - 仮説を洗い出し、それを裏付けるための数字を設定する。 - 適切な比較対象をピックアップする。 このような手順を通じて、社会課題の解決に向けた効果的なデータ分析を進めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

複眼の仮説思考で一歩先の学びへ

仮説立案の多角的視点は? 仮説立案では、3C(顧客、競合、自社)や4P(製品、価格、流通、販促)といったフレームワークを用い、さまざまな視点から検討することが求められます。一つの仮説に固執するのではなく、複数の切り口で考え、網羅的に検討することが重要だと感じました。 データ収集の工夫は? また、データ収集においては、誰にどのように聞くかを考え、アンケートやインタビューなど適切な方法を選ぶ必要があります。比較が可能なデータを得ることや、仮説に都合のよい情報だけでなく反証となる情報も確認する姿勢が大切です。 仮説の種類の理解は? 仮説の種類としては、最終的な結論の仮置きとなる「結論の仮説」と、問題解決のプロセスに沿った「問題解決の仮説」(What:問題は何か、Where:どこで起きているか、Why:なぜ起きているか、How:どう解決するか)があることを学びました。 仮説思考の効果は? このような仮説思考の手法により、検証力や説得力が向上し、問題意識が明確になる点が印象的でした。また、思考や意思決定のスピードが上がり、行動の精度も向上するため、今後は大きな目的や課題から逆算して必要なデータを提案できるマインドセットに切り替えることが必要だと改めて実感しました。

データ・アナリティクス入門

実践が育む論理のひらめき

アウトプットは伝わる? 動画で「アウトプットが大切」という解説を何度か拝見しましたが、Week2以降の実践演習で、設問に対する自分の回答が明瞭に言語化されていないと強く実感しました。 分析を体系的に学ぶ? また、定量分析や代表値での平均の算出方法は、これまで業務で使用していたものもありましたが、改めて体系的に学ぶことで、直感的に利用していた部分に気づきを得ることができました。論理的な解説を通じて、適切な分析と適切なグラフの利用がいかに重要かを納得させられました。なお、幾何平均という算出方法は初めて知りました。 非数値の比較は? 数値分析ではなくとも、パレート分析や中央値の概念は、サービスや競合との比較の際に有用だと感じました。また、まず大枠を把握するために代表的なデータから見るという視点は、数値に関わらず、今後の業務課題に直面した際に必要な考え方だと実感しました。 仮説はどう立てる? 最後に、数値分析を始める前にどの程度仮説を立てるのかについて知りたいと思います。筋の通った課題整理にたどり着くためには、何度か思考を繰り返すことで養われるものなのでしょうか。これまで参考になった思考法や、読書・視聴の中で得た学びや気づきについて、皆様のお薦めも伺いたいです。

生成AI時代のビジネス実践入門

あえて残す不便さで未来を拓く

企業連携の意味は? 私は、ある大手企業が提唱するオープンプラットフォームの考え方に共感しています。データの力を最大限に活用し、生産性の向上と利便性の高い社会の実現を目指すには、企業同士の協働やシームレスな連携が不可欠だと感じます。 データの不安は? 一方で、予期せぬ出来事によりデータが失われたり、そもそも十分なデータ収集ができなくなる事態が発生すると、極度に利便性が高い状況では我々の生命力が損なわれるのではないかという懸念もあります。こうした背景から、あえて不便さを残すという視点も必要ではないかと思います。 異業種のシナジーは? また、異なる分野で活動する企業が互いに重なり合い、あるいは相互に補完し合うことで、データのオープンプラットフォームを構築できると考えます。この場合、プラットフォームの利用量に応じてコストを負担する仕組みを導入したり、他企業にその利用を提供する仕組みも検討可能です。それぞれの知見や強みを掛け合わせることで、ゼロからイノベーションを生み出すのではなく、既存の価値をさらに有効に活かす取り組みが進むのではないでしょうか。 不便さの狙いは? Q1に記載したように、「不便さをあえて残す」とは、どのような考え方や具体策が存在するのでしょうか?

戦略思考入門

感覚だけじゃない!数字で判断する力

規模効果はどう理解? 今週の学習では、「規模の経済性」や「範囲の経済性」といった考え方が印象に残りました。これらは、単に規模を大きくするだけでは自動的な効果が得られず、需要の有無、市場構造、固定費の割合、追加投資の必要性など、前提条件を正しく理解しなければ判断を誤る可能性があることを示しています。 数字で何が変わる? また、数字を活用して考えることで、感覚だけに頼った議論が客観的に整理できる点も大きな学びでした。定量的な視点を持つことで、「何となく良さそう」や「以前からやっている」という曖昧な判断を見直すきっかけになると感じています。こうした考え方は、経営戦略のみならず、日常業務の判断にも十分に活かすことができると思います。 実務判断はどう進化? 日常業務においては、限られた時間と情報の中でどの対応を優先すべきかを判断する必要がありますが、感覚や経験だけに頼ると判断にばらつきが生じる可能性があります。今後は、影響範囲の大きさやリスクの度合いを整理し、どの対応が最も効果的かを構造的に考えることを意識していきたいです。また、できる限り数字や事実を用いて説明することで、関係者に納得感のある判断を共有し、日常業務の中で戦略的な思考を実践していければと考えています。

クリティカルシンキング入門

明確な数字が導く説得の道

売上目標は具体的? 売上目標を具体的な数値で設定し、グラフを活用することで、経営判断やプレゼンの質を向上させる手法が印象的でした。まず、漠然とした課題ではなく、明確なイシューを特定することが重要です。イシューが明確になったら、データや異なる切り口を用い、ピラミッドストラクチャーで論理を整理するのが効果的です。また、イシューは「問い」として常に意識し、考えているうちに方向性がブレないようにメモを残すことが推奨されます。 数字と論理の関係は? 具体的には、「売上目標〇〇億円」と数字で目標を定め、日時、週次、四半期、年次といった各種のグラフを目的に合わせて作成する手法が有効です。また、ピラミッドストラクチャーを意識して、①イシューの特定、②論理の枠組みの構築、③適切な根拠で支えるというプロセスを繰り返すことで、より説得力のある資料づくりが進むと感じました。 施策の意義は伝わる? 今回の学びは、実際の融資交渉や新規事業の場面で資料作りに役立つとともに、社内で売上目標を設定する際にも、「なぜこの施策が必要なのか」が伝わる具体例を示すことの重要性を実感させました。今後は、チーム内でこれらの考え方を共通言語として活用し、より具体的でわかりやすい議論を進めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

壁打ちで磨く客観視のヒント

客観的に伝えている? 現在、仕事でイベント企画の全体設計の整理を進めています。その際、「自分の考えが客観的に表現できているか」や「異なる立場のメンバーにも確実に伝わるか」を意識し、フレームワークに沿ってアウトプットを試みています。 実践できない理由は? かねてより具体と抽象の行き来やMECEといった思考法は耳にしていましたが、実践できない理由が自分の理解や訓練不足にあったと気づかされ、とても印象に残りました。この経験を通じて、自身の現状と不足している部分を明確に確認できたことは大きな学びとなりました。 次のステップは? まだフレームワークの完全な活用には至っていませんが、具体と抽象の往復を通じて壁打ちを行い、自分の考えを客観視する訓練を続けることで、学んだ知識を実務にすぐ活かしていきたいと考えています。 具体例は伝わる? また、具体的かつわかりやすい言葉で会話できるよう心がけています。毎日行われる上長を含むミーティングでは、感覚に頼った議論になりがちなため、数字や具体的な例を用いて相手が状況を具体的にイメージできるよう努めます。そのため、ミーティング前には話す内容を事前に整理し、情報が具体的かつ客観的に伝わるよう確認する習慣を身につけることにしています。

アカウンティング入門

数字と戦略の不思議な関係

利益創出の秘訣は? P/Lは企業がどのようにして利益を生み出しているかを示すもので、売上総利益、営業利益、経常利益、当期純利益の前年比や各項目の構成比を通じ、企業が提供する価値がどのように反映されているかを読み取ることができます。当期純利益はB/S上で利益剰余金として純資産に加算され、両者は連動しています。 B/Sの仕組みは? 一方、B/S(バランスシート)は資産、負債、純資産の三要素がバランスを保っており、特に下部に位置する項目は固定的なお金として扱われます。同じ業態であっても、企業が本質的に提供する価値が異なれば、P/LもB/Sもそれぞれ特有の構成となります。 決算資料は何を見る? 具体的な決算資料、例えば第2四半期の資料をしっかりと読み込み、企業が今後目指す数値や成長戦略を確認することが重要です。また、同業他社とのP/LやB/Sの比較を行い、違いを明確にした上で、意見交換会などの場でそれぞれの工夫点をヒアリングすると良いでしょう。 連結決算の検証は? さらに、連結決算やIFRSの知識を深めること、また、数年後の目標の妥当性を具体的に検証し、どの項目でどの程度の増減が求められるか把握することが、株主をはじめとする社外の期待に応えるためには不可欠です。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

エンパワメントで挑む新たな一歩

エンパワメント、どう実践? エンパワメントの重要性について学んだ点として、仕事のリーダーシップ発揮の場面では、単に業務を任せるだけではなく、メンバーの能力よりもほんの少し上の難易度の仕事に任せたり、計画段階から本人に考えさせたりすること、また必要に応じて支援を行うことがポイントであると再認識しました。 目標設定の秘訣は? また、良い目標設定のためには、仕事の意味や意義、具体性、定量的な評価が重要であると同時に、相手が自発的に取り組みたくなるような感情に訴えるコミュニケーションが必要であると学びました。 適切なアサイン方法は? 私自身は、仕事をアサインする際に目的や具体性については意識して伝え、関係者とすり合わせを行ってきました。しかし、仕事の意義や本人が本当にやりたいと思っているかどうかの確認が十分でなかった部分があり、今後はその点を意識的に伝え、確認するよう努めたいと考えています。 時間管理の工夫は? 一方で、エンパワメントを実践する際に、自分自身に余裕がない場合が多く、その際のコントロールの仕方についても今後改善の余地があると感じています。どのように自身のリソースを管理しつつ、効果的にエンパワメントを進めるか、その方法についても模索していきたいです。
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