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女性

受講生の学び

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P/L理解の重要性を考えよう P/Lの構成要素について理解が進みました。P/Lを読む際には、価値を考えることが重要です。事業のコアバリューと一貫性を持った施策を考えることで、収益性を向上させることができると感じています。これらを念頭に置き、さらに学びを深めていきたいと思います。 他社比較の必要性とは？ 自社の前期の決算資料を見たところ、以前よりも理解が進みました。しかし、自社内で年数を比較しても良し悪しが見えにくいと感じました。そのため、他社と比較してみることを考えています。また、部門ごとに事業が異なり、提供している価値が違うため、部門ごとのセグメント利益が発表されてはいるものの、分野が分岐しており、自分が所属する分野単体でのP/Lは発表されていない状況です。これについても確認したいと思っています。 雑誌の参考価値は？ さらに、先日紹介された雑誌を参照しようと考えています。そして、自分が所属している分野単体でのP/Lを確認し、管理している物件ごとの収支との関連性を把握したうえで、コアバリュー・一貫性のある施策を改めて整理したいと思います。

実践で見えた真実は？ 学んだこととして、まずは実際に手を動かし、様々な切り口でデータを分類してみることの重要性がありました。その際、５W1Hといった手法を活用しつつ、単純に機械的に分けるのではなく、どのように分ければ意味が出てくるかを考え、仮説を立てることが大切だと理解しました。仮説を立てることで傾向を捉えることができますが、その傾向だけにとらわれず、他に絶対的な傾向はないのかをさらに異なる視点から分析することも重要です。 在庫管理に活かす？ 自分の業務では、販売会社の在庫や売上の管理にこのアプローチが役立つと感じました。具体的には、在庫が増える要因や売上が変動する要因の分析に応用できると考えています。例えば、在庫削減の計画を検討する場合、在庫増加の原因を詳細に分析することが、具体的な対策につながると考えています。 売上計画はどうなる？ 私が担当している地域では、計画通りに販売が進まないことで在庫が増えているという現状の課題があります。その打開策を考えるために、どの商品がどの顧客先で計画と実績に差が出ているのかを分析し、問題を特定したいと思っています。

数字の裏に隠れた答えは？ 数字の羅列にしか見えないデータでも、多角的に分解し整理することで新たな情報が得られることに気づきました。具体的には、WhenやWho、Howといったカテゴリごとにデータを洗い出し、グラフを用いて数字の変動を追ったり、最大・最小の数値や割合を比較することで、多くの学びがありました。私は特にグラフ化や関数に対して苦手意識を持っていたため、これらを克服してデータ分析の手法を身につけたいと強く感じました。 具体例で何が見える？ これらの手法は、主に以下のような場面で役立つと考えています。例えば、産休・育休のデータでは、自部署だけでなく全社や日本社会全体の傾向も分析でき、マネージャー育成では、試験結果を単なる合格・不合格の線引きではなく、点数ごとの分布に注目して分析が可能です。 どう伝えれば安心する？ また、上司に資料を提出する際には、以下の行動を心がけていきたいと思います。まずアウトプットのイメージを具体化し、それに必要な情報を集めます。そして、仮説を立ててそれを検証できる視点で分析し、提案先の社員目線にあったアウトプットを整えます。

リーダー論の本質は？ マネジリアルグリッドを意識することで、自分に欠けている視点に気づくことができました。また、必ずしもスーパーマンのようなリーダーが良い成果を出すわけではなく、メンバーの構成によって結果が異なること、そして違いがあるからこそ発揮されるものもあるという点は非常に納得できました。 状況でリーダー像変わる？ パスゴール理論からは、同じ人物でも置かれた環境によって必要なリーダーシップのあり方が異なることを学びました。「どのような仕事をどのような相手に」提供するのかを意識することが重要で、現在関わっている風土改革プロジェクトでも、イベントや課題に応じて自分のリーダーシップスタイルを変化させることが有効だとわかり、非常にすっきりしました。 適切な指示は何？ メンバーに応じたアプローチ方法についても考察しました。指示型で対応すべきメンバーがいる一方で、参加型で接することが適しているメンバーもいます。チーム内でどのように接するべきかを整理し、指示型で接するメンバーにはどの程度の具体的な指示が必要かを考え、周囲を巻き込みながら進めていきたいと思います。

差別化の見つけ方を探る 差別化について考える際、これまで私はコールセンターやカスタマーセンターのような業界において、サービスの差別化は難しいと感じていました。しかし、どのような点にこだわって価値を提供したいのか、特定の顧客層にどのように満足していただきたいのか、そして他社にない自社の強みは何かを一つ一つ分析することで、差別化は可能だと気付きました。総合的な評価にとどまらず、特定の領域での圧倒的な強みを打ち出し、顧客に価値を提供できる組織を目指したいと考えています。 デジタル化の成功への道は？ デジタル化に関しても、他社が導入している機能に追いつかなければならない、一般的に必要だと言われているから導入しなければならない、としてコストと人を投入してきた過去がありました。しかし、導入が本当に競争力を生み出すのか、一度立ち止まって分析することが重要です。VRIO分析を活用してこそ、同じ方向で小さな差別化を積み重ねられるのではないかと思います。このため、次年度の方針を立てるにあたっては、組織の中の自チームにおいても、VRIO分析と差別化の視点を重視して考えていきます。

データ分析の比較とは？ Week1で「分析とは比較である」と学びましたが、Week6の実践演習でその意味を実感しました。 アンケートの対象者を選定する際、データ収集後の分析においてどのような比較を行うかを念頭に置くべきだということを改めて感じました。また、分析を行う前段階で、最終的なアウトプット（例：切り口やグラフ等のビジュアル）をイメージしておくことの重要性も学びました。 収支分析のステップは？ 収支分析を行う際には、常に様々な切り口を意識することが必要です。切り口を考えた後、「what→where→why→how」とステップごとに分析を進めることも重要です。その結果、確度の高い分析が可能になると感じました。 このような様々な切り口と「what→where→why→how」というステップを意識し続けることで、分析結果を効果的にアウトプットできるようになります。また、数値の性質やグラフについての理解を深めるために探求を続けることも重要です。実践を通じて学んだことを自分の活きた知識とするとともに、書籍や研修を通じてさらに知識を深化させていきたいと思います。

クリティカルシンキングの再認識 今回の事例は、結果を知っているからこそイシューを絞り込むことができたと言えます。しかし、未来が見通せない中ではイシュー設定や課題抽出、意思決定力が一層難しくなります。この点で、クリティカルシンキングを再度学ぶ価値を実感しました。 イシュー設定の難しさをどう克服する？ イシュー設定自体も難しいですが、仮にイシューを設定して思考を進める過程でズレが生じた場合は、軌道修正が必要であることに気づきました。私は、この事例を通じて得た学びを、自社の経営課題である「5年以内に収益性を2倍にする」という目標に当てはめることができると思いました。特に、問題課題に対する審議を進めていく中で、イシューからのズレが発生し、迷子になる場面で役立つと感じました。 イシューツリーで見える新たな視点 自社の経営課題をイシュー化し、イシューツリーを作成する過程では、これまで見落としていた視点や、分析が不十分なデータを発見することができます。また、問題解決の場面では必ずイシューを明文化し、審議するメンバーがいつでも確認できるようにしておくことが重要です。

ビジネスでの意思決定の重要性とは？ 今回の講義を受けて、ビジネスにおける意思決定の重要性を再認識しました。特に、リーダーシップの発揮方法やチームの意見をどのようにまとめるかについて多くを学びました。 実例から学ぶ実践的な知識 講義内で紹介された事例は非常に具体的で、実際のビジネスシーンを強く意識したものでした。これにより、理論だけでなく実際の業務に応用できる知識を手に入れることができました。また、ディスカッションを通じて他の受講生の意見を聞けたことも非常に有意義でした。 業務に活かすための次のステップは？ 今回の学びを自分の業務にどう生かすか考えると、まずはチームメンバーとのコミュニケーションを改善することから始めようと思います。メンバーの意見を尊重しつつ、目的達成に向けてどのように導いていくかを意識して行動していきたいと感じました。 効率的な意思決定プロセスの模索 また、自分自身の意思決定のプロセスを見直し、より効率的かつ効果的な方法を模索していきたいと思います。今回の講義で得た知識を活かし、今後の業務に取り入れていきたいと強く思いました。

分析とは何かを考える 今週、私が学んだ点は以下の2つです。 1つ目は、「分析とは比較すること」です。比較しなければ、その数字から何が言えるのかわからず、数字を出すだけではあまり意味がありません。 分析目的の明確化が重要 2つ目は、「分析の目的を明確にすること」です。何のためにデータ分析を行うのか、それを行うことで自分は何を成し遂げたいのかを明確にしなければ、データの整理や加工の方法もわかりません。 実証実験の進め方と意義 私の部門では新規事業開発を担当しており、日本各地で実証実験を行っています。実証目的に紐づいたデータ取得の設計と分析・評価を行い、実証結果を基に次の方向性を探る際には、数字を用いて周囲に納得感のある説明を行うことが求められます。 データ分析のスキルをどう向上させるか 現在の業務の方向性を整理し、実証実験の意義と目的を改めて明確にすることが重要です。また、データ分析を専門とする教授とディスカッションしながら実証実験のデータ取得方法を設計し、実証後のタイミングで有効なデータを用いて自身で結果を評価できるようにすることが目標です。

原因究明の方法は？ 問題の原因を探る場合、詳細に分けて確認しボトルネックを明確にすることで、問題の把握が容易になると感じました。 A/Bテストって有効？ また、A/Bテストの概要とその活用方法について学ぶ中で、短期間で仮説の検証と効果測定が可能であること、さらに実際にある国の大統領選挙でも用いられていた実例から、有用性の高さを実感しました。 顧客接点をどう増やす？ 担当顧客をセグメントに分け、各セグメントごとにデジタルを活用して顧客とコミュニケーションの機会を生み出す取り組みも印象的でした。例えば、メルマガ配信では、メールのタイトルや構成が開封率やクリック率にどう影響するかを比較する際に、A/Bテストが効果的に活用できそうだと感じました。 テスト後の活かし方は？ 実際にA/Bテストを行う際は、1要素ずつ変更し、同一期間でのテスト実施により正確な効果測定ができるよう学んだ内容を参考に実践しています。実施後は、単にテストを終えるのではなく、振り返りの分析をしっかり行い、その結果を次回のテストに活かすことで、継続的な改善につなげています。

新プロジェクトに必要な分析手法は？ 新しいプロジェクトの構築段階において、既存事業の来期戦略策定のために3C分析とSWOT分析を実施しようと考えています。プロジェクト開始当初に会話はしましたが、現段階で再度分析を行うことで、本格的な稼働に向けた準備を行いたいと考えています。 活用すべき戦略策定のステップは？ また、既存事業の来期戦略については、SWOT分析を通じて外部環境の把握と自社サービスの内部環境の見直しを進めていきます。担当として、過去の定量データの調査が必要なため、分析のための情報収集を開始する予定です。 意思決定をどう高める？ 具体的な行動計画としては以下の2点を挙げます： 1. 現在私が直面しているような時期や、来期の事業戦略を考えたりプロジェクト方針立案の際に、これまで学んできた分析手法を活用し、関与するメンバーの方向性を統一する。 2. 単に分析手法を行うだけでなく、「経営者の視座で考える」「ジレンマを過度に恐れない」「他社の意見をしっかり聞く」といった意識すべき事項を忘れずに持ち続けることで、効果的な意思決定を行っていきたい。

データ比較はどう捉える？ データは比較によってその価値が際立ちます。「何と比較するか」が特に重要です。仮説を立てる際には、フレームワークを活用し、網羅性を確保することが肝心です。また、仮説を切り捨てる際には、なんとなくではなく、はっきりとした理由を持って切り捨てることが必要です。 商品の見直しはどう？ 売上が低迷している商品のリニューアル方針を考える際には、自社および他社の新商品や売上が好調な商品、不振な商品の販売動向や購買者の分析が求められます。特に間接競合においては、「何と比較するか」の経験的な蓄積があまりないため、これは大いに活用できる視点です。新商品のコンセプト評価が芳しくない場合には、方向転換も検討すべきです。 仮説検証の鍵は？ 仮説を立てるプロセスでは、前提を疑い、フレームワークの活用や他部署からの意見を取り入れることで、網羅性を持たせることが重要です。仮説を検証する際には、比較対象を慎重に選ぶ必要があります。また、仮説を絞り込む段階では、切り捨ててよい理由を明確にしておくことが、今後同様の案件が発生した際にも活用可能な知見となります。