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職種が「経営企画・事業企画」

の受講生の学び

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平均値の選び方は重要？ 平均値には様々な種類があり、その選択はデータに大きな影響を与えます。外れ値がある場合、平均値よりも中央値を採用することが重要であり、データのばらつきを数値で示すために標準偏差を使用することが効果的であることを学びました。 輸送会社ごとの加重平均とは？ 私たちの事業所で使用する輸送会社の使用率を考慮し、加重平均を採用することで、待機料などの平均額をより正確に把握することができると考えました。 データの明確化を目指して 費用や作業時間を集計するアプリを使い、加重平均と標準偏差を計算することで、数値の差を明確化し、より精度の高い平均値の算出を目指しています。 実績データとの比較はどうする？ これらの処理結果として得られた加重平均値を基に、毎月の実績データと比較し、データの妥当性と信頼性を確認する予定です。

どう実践すべき？ ロジカルに考えるという概念は理解していたものの、具体的にどのように実践すればよいのか、これまで明確なイメージを持てずにいました。しかし、今回の授業では、他者の立場になって物事を考える方法や、「なぜ」を深く掘り下げる具体的なアプローチを学ぶことができ、理解が深まりました。この経験を通じて、学んだ考え方を実際の行動に移し、確実に身につけていきたいと思います。 意見をどう取り入れる？ また、営業戦略を考える際、かつては自分の思いつきや肌感覚だけでは、アイデアが浸透せず受け入れられないことが多かったと感じていました。しかし、さまざまな立場から意見を取り入れることで、より説得力のある内容に仕上げることができると実感しています。これからは、自分だけの視点に限らず、他者の意見も大切にして、幅広い視野で戦略を構築していきたいです。

イシューはなぜ大切？ イシューを特定するためには、事象を徹底的に分解して検証することが大切だと実感しました。また、イシューを常に把握し続けることで、チーム内の議論が論点からずれることなく進むことを経験しました。以前は、イシューを既定のものとして捉え、明確にすることや一貫して押さえ続けることを考える機会がなかったため、自分の認識が大きく変わったと感じています。 共有はどう実現する？ また、会社のミーティングでは、目的は最初に共有されるものの、イシューそのものがしっかり共有されることは少ないと感じています。そのため、社内の議論においても、あらかじめイシューを特定し、既に特定されている場合には認識のすり合わせを行うことが重要だと思います。議論が発散しそうになる場合には、改めてイシューを確認することで議論が収束へ向かうと確信しています。

ROIはどう機能する？ 掛けた時間に対して算出した数字をもとにROI（費用対効果）を求め、優先順位を決める手法について学ぶことができました。これまで忘れがちだった視点を改める良い機会になりました。 結果は何が違う？ 実践練習では、従来は利益の順序を自分なりに判断した場合、売上ではA＞B＞C＞D＞E＞Fという順になりましたが、ROIで見るとまた異なる結果になることを実感しました。具体的には、利益ではA＞C＞E＞B＞D＝Fであったのに対し、ROIではD＝F＞A＝C＞E＞Bという順位となり、両者の違いがはっきりと分かりました。 説得材料は増えた？ また、ToBe（あるべき姿）とAsIs（現状の姿）を分析し、その差を埋めるための施策を考える際に、ROIの視点を取り入れることで、意思決定者に対する説得材料が増えると感じました。

事業全体に何が響く？ データ評価においては、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの各視点が重要です。特に事業全体に対するインパクトの評価視点が不足していたため、どの項目が事業全体に大きな影響を与えているかを明確に意識する必要があります。 成長の算出方法は？ また、今後の事業成長の評価方法として、幾何平均の考え方が有効だと感じました。全社的に年平均成長率を一つのKPIとして設定している仕組みを理解することは、会社の成長を正確に捉える上で非常に重要です。理解が不足していると、成長の実態を見誤る危険があると考えられます。 分析の工夫は？ さらに、各店舗の売り上げやアンケート結果を分析する際には、単に平均値を算出するだけでなく、外れ値の存在やその除外時の標準偏差の利用など、データをより精緻に扱う工夫が求められます。

目標が見えるのはどう？ 現在の立ち位置を見直す中で、目指す方向に不足しているものや課題が明確になりました。今後のステップもある程度見えてきた一方で、時間が有限であるため、時間軸を意識しながら必要な要素を取捨選択することが求められます。 リソース活用はどうするの？ 自社のリソースが限られる中、全方位的な営業には限界がある現状を再認識しました。どのお客さまにどのような価値を届けるかを見つめ直し、まずは自社のリソース分析（強みや課題の把握）から取り組むべきだと感じています。 俯瞰視点は何を示す？ また、業務を俯瞰する際には、フォアキャスティングだけでなくバックキャスティングの考え方も取り入れ、学んだ内容を活かしたいと考えています。常に広い視野と俯瞰的な視点を保つことで、新しい業態のヒントを見出し、業務に取り組んでいきたいと思います。

動機はどう捉える？ モチベーションの源泉は十人十色であり、自分の価値観を相手に押し付けないことの重要性を再認識しました。マズローやハーズバーグといった理論を、相手を型にはめるためではなく、対話を通じて真の動機や不満を客観的に探るためのツールとして活用する知見は、大変意義深いと感じます。 対話で何を問いかけ？ この知識を、定期的な1on1面談での振り返りに活かしていきたいと考えています。仮に自分が上司の立場になった場合には、自分が話しすぎず、相手に事実や思考プロセスをしっかりと語ってもらえるよう、「問い」を意識して対話を展開することが肝要だと思います。 壁と課題、どう克服？ メンバーが壁にぶつかった際は、理論を基に動機づけ要因と衛生要因のどちらに課題があるのかを対話の中で明らかにし、個別のサポートを実施していく所存です。

本質を見極めるには？ 物事の本質をしっかり見極め、目標を効果的に達成するためには、大局的な視点で情報をバランスよく収集し、分析して考えることが重要だと学びました。特に目の前にいる顧客の言葉をそのまま受け取るのではなく、なぜそのニーズが生まれたのか、その背景や取り巻く環境の変化を考慮することが大切です。そして、全ての整合を取るのは難しいため、自分なりの判断軸や基準が必要です。 最短で目標を達成する方法は？ 現在担当しているプロジェクトや組織マネージメントにおいて、最も効果的に目的を達成するために、論理的に考え、可能な限り最速・最短距離での到達を意識したいと思います。本質的なゴールを設定し、優先順位を決めたうえで逆算しながらプロセスを描くことで無駄を省きます。進行中は、様々な試行錯誤をし、臨機応変に軌道修正をしながら進めていきます。

比較の本質とは何か？ 分析の本質は比較にあり、適切な比較対象を選ぶことが重要であると学びました。特に、比較対象が適切かどうかを判断する際には、分析の目的に立ち返ることが大切だと感じました。 外部環境の影響にどう対処する？ 中期経営計画の策定や予算予想の達成に向けて、事業の課題や改善点を過去の実績から分析するだけでなく、外部環境が事業に与える影響についても分析し、仮説を立てる場面でこの知識を活用したいと思います。 日常業務での気付きと見直し 講義を聞いた時点では、一見すると当たり前の内容に思えることも、実際に練習問題を解こうとすると、目的を忘れ、適切な比較対象を考えられないことに気づきました。私自身も業務において、本来の目的から外れた分析や結論に至ることがあるため、適切な比較ができているかを常に見直す習慣を持ちたいと考えます。

経常利益の意義は？ 利益の種類と性質について改めて理解することができました。これまで営業利益と経常利益を漠然と捉えていましたが、特に経常利益が事業の安定性を示す重要な指標であるという点に気づきました。借入金の状況など、事業継続に関わる要素に注目することの重要性を再認識しました。 PLの変化はどう？ 期ごとのPL（損益計算書）を見直す際、これまでは営業利益と調整後営業利益を中心に確認していましたが、今後は経常利益の変化にも注目したいと考えています。経常利益の動向から、事業継続におけるリスクがどのように判断できるのか、またどのようなアクションが必要かという視点を広げることが求められると感じました。 提供価値の納得感は？ さらに、事業で重視すべき提供価値とPLの数値の納得性について、皆様のご意見を伺いたいと思います。

どうして人間力は重要？ 生成AIのアウトプット力は、人間のビジネススキルや経験と生成AIのプロンプトスキルの組み合わせにかかっていると実感しました。いくらプロンプトの技術を向上させても、仮説を立て、指示を出し、アウトプットを判断する人間の力が依然として重要であるということを、6週間の課題を通じて感じました。 相互学習はなぜ有効？ また、プロンプトスキルを高めるためには、他者との相互学習が非常に効果的だと実感しました。まずプロンプトを入力する前に、ビジネス上の課題や仮説を明確にする習慣を身につけることが重要です。これにより、自身の思考力が高まり、AIとの役割分担もうまく進むと考えます。 資料共有の意味は？ さらに、もし他者が作成した優れたAIに関する資料があれば、プロンプトを共有して学習を進めると良いでしょう。

テスト条件は整っていますか？ A/Bテストを実施する際は、できるだけ条件（期間、曜日、時間など）を統一し、複数の要素を同時にテストしないことが基本です。さらに、テストの目的と仮説を明確にした上で実施することで、効果検証が適切にできるようになります。また、複数の対策案がある場合は、感覚ではなく数値化した評価基準に基づいて採用するかどうかを判断するプロセスが重要です。 システム制約は問題？ 一方、現状ではシステム上の制約から、同じ期間にランダムに分けた対象者に対して検証を行うことが難しく、やむを得ず期間をずらして全顧客にA案とB案を表示して比較する方法を採っています。CL率やCVR、各フローごとの離脱ポイントを日々確認しつつ、今後は1つの仮説に絞るのではなく、フレームワークを活用して複数の仮説を立て、取り組んでいく予定です。