戦略思考入門

フレームワークで未来を拓く

目的はどう定まる? 本講座全体の振り返りを通じて、目的を明確にし達成するために何が必要かを改めて考える良い機会となりました。さまざまなフレームワークの中から、上手に活用することで広い視点を持ち、取捨選択ができるのではないかと感じました。 業務にどう活かす? 今回学んだ内容が実際の業務にどのように活かせるかを考えると、自身や所属部署の方向性を導くためのツールとしてフレームワークを取り入れること、そして業務の効率化を図るために「捨てる」選択をうまく活用できればと考えています。 グループワークの意義は? また、毎回行われたグループワークを通じて、参加者と一緒に考えた内容をアウトプットする場があったことは、自分自身の考えを整理し、話す力を養う上で非常に役立ちました。今後、自社内でもこうしたアウトプットの機会を設けることができればと思います。

データ・アナリティクス入門

数字の裏側を読み解く学び

データ深堀の意義は? 今回はこれまでの総括に加え、データを深堀するプロセスを順を追って学ぶことができました。目の前の数字を鵜吞みにせず、どのように分解できるかを都度確認することの重要性を再認識すると同時に、思い込みだけで動かないというデータ分析の基本を実感しました。 現場課題解決の鍵は? AIコーチングからは、実際の業務でどのようにデータを切り分け、仮説を立てて検証するプロセスを実践すべきか、また分解したデータをもとに現場の課題解決に直結するアクションプランをどのように構築するかという問いかけがありました。具体的には、まずKPIや社内で多くの方が注目している数字を切り分け、仮説の構築に取り組むべきと考えています。アクションプランについては、課題に応じて、自分の立場から現実的に着手できるものを見極めることで構築できると感じています。

クリティカルシンキング入門

実務で活きる!効果的な問いの立て方

初動で何を押さえる? 取り組むべき問いについて、最初の一歩からずれてしまうと、異なる論点へ進んでしまう可能性があります。したがって、組織やチーム全体で方向性を共有することが非常に重要だと感じました。イシューを特定するためには、問いを明確にし、具体的に考え、一貫して押さえ続けることが大切です。 採用手法の見直しは? 実務においては、新卒採用や中途採用の手法について検討する際、キャリアフェアの動員数を増やすことだけに固執せず、イシューがどこにあるのか、そして他に利用できるチャネルを探求していく視点が重要だと学びました。 採用効率向上の方法は? はじめに、どのような手法が考えられるのかリサーチし、それを書き出してみます。そして、ターゲット層を分析し、具体的にどのような行動が採用効率を向上させるのかを検討していきたいと思います。

アカウンティング入門

価値を見つめる毎日の学び

顧客の価値は何か? 事業を運営する上で大切なのは、まず対価を支払ってくれる顧客が存在することです。そして、その顧客にどのような価値を提供するかが事業の出発点であると実感しました。仕入れや費用は、あくまで価値提供の手段に過ぎないという認識が改めて必要だと感じています。 振り返りの意義は? また、常に顧客に対してどのような価値を提供できているかを振り返ることが重要です。最新の情報を収集し、顧客に役立つ内容を提供する努力を怠らず、日々の業務の振り返りや学びを意識することが改善への糧となると実感しています。 手段構築の工夫は? 目的を明確にし、そのための手段について検討する際は、柔軟な発想が求められます。従来の定型的なパターンに縛られず、他者の考えを取り入れることで、新たな気付きや発見が得られることに驚きを覚えています。

戦略思考入門

学びが進化する生成AIの力

規模の経済本当? 規模の経済性については、なんとなく理解しているつもりでしたが、具体的にどの範囲で効果が発揮され、また逆に不経済となるケースがあるかを学び、改めて納得しました。 習熟の変化は? 習熟効果に関しては、これまで自分の業界で当然の現象と感じていました。しかし、生成AIの登場により「急激なイノベーションが習熟効果に大きな影響を与える」という事実を実感することができました。 ネットワーク理解は? また、ネットワークの経済性についても、仕組みを聞くことで再び理解を深めることができました。 業界はどう変わる? 業界によっては規模の経済性を十分に活かせない場合もあると感じますが、生成AIの影響下では習熟効果が劇的に変化しているため、今後はAIを活用した新たな習熟効果の模索に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説で始まる主体的成長の一歩

仮説はどこから始まる? 仮説を持つことで、対象への関心が深まると同時に、問題意識も高まるという考え方は非常に理にかなっていると感じます。仮説がない状態では、物事への関心が浅く、問題意識も十分に芽生えにくいものです。しかし、一度仮説を立てると、その正否を自ら確かめようという意欲が生まれ、自然と検証に積極的に取り組むようになります。その結果、案件に対するコミットメントが強化され、より主体的に取り組む姿勢が養われます。 改善提案はどのように? この考え方は、業務における課題抽出や改善提案の場面にも応用できると感じます。たとえば、顧客対応の効率化や新しいサービスの導入検討において、仮説を立てて検証を重ねることで、単に課題を指摘するだけでなく、解決策の妥当性を自分自身で確認しながら主体的に進めることが可能になります。

データ・アナリティクス入門

目的と数字が織る成功のヒント

数字の真意は何? この講座では、まず常に目的を意識することの大切さを学びました。数字そのものを見るのではなく、数字が何を意味するのかを瞬時に理解し、その上で適切な比較や分析を行うポイントを明確にすることが重要だと感じました。基本的な枠組みを意識し、それを習慣化することで、数字を正確に捉え、的確な意思決定につなげることができると実感しました。 分析と予測はどう? また、担当するサービスの現状分析や戦略立案のプロセスにおいても、単純に数字を追うのではなく、目的に基づいた各数字の解釈とその比較が不可欠であると学びました。さらに、来期の市場や売上予測に向けた取り組みでは、具体的な市場データが限られている中で、アクセス可能なデータをもとに市場の傾向を予測し、現状分析から将来の売上を導き出す方法の重要性を感じました。

クリティカルシンキング入門

ピラミッドストラクチャーで説得力UP!

ピラミッドストラクチャーの学びとは? ピラミッドストラクチャーの重要性を学びました。特に、主語と述語を明確にする訓練が理解の助けになりました。また、歓送迎会の日程変更の提案についての分かりやすい事例も非常に役立ちました。 事務職員への説明をどう改善? 予算を確保するために事務職員に説明する際、これまで簡潔かつ論理的に伝えることを考えたことがありませんでした。私は思いついた順に説明していただけでした。 結論を最初にする理由は? 結論を最初に述べ、その理由を3つ程度優先順位をつけて準備することが重要です。事例を通して学んだことですが、単純でわかりやすいテーマやコミュニケーションであっても、業務においてはピラミッドストラクチャーが非常に役立つアプローチであることがわかりました。

アカウンティング入門

数字が紡ぐ企業ストーリー

決算資料はどう読む? 企業や事業の全体像、過去、未来について、損益計算書と貸借対照表を通じて十分に読み解けると実感しました。ニュースを見た際も、決算発表に意識的にアクセスし、具体的な数字を自分の目で確認することで、納得感が得られ、分析の精度を高めることができると感じました。また、一次情報に当たることの重要性を改めて認識する機会となりました。 同業他社とどう比較? 決算資料を基に、その企業の過去からの流れを紐解いたり、同業他社との比較を行うことで、立体的な理解を深めていきたいと考えています。その際、まずは自分自身でしっかりと考え、言語化することに大きな意義があると、今回の一連の演習やグループワークを通じて感じることができました。

戦略思考入門

差別化の鍵は強みの見極め

なぜ現状分析が必要? 講義を通じて、ただ単に顧客目線で考えるのではなく、差別化に向けては競合を意識し、実現可能性と持続可能性を検証することが重要であると改めて学びました。まずは、自社の現状を正確に把握するためにVRIO分析を実施し、その結果をもとにポーターの基本戦略を用いてターゲット顧客を絞り込む方法が効果的だと感じました。 どう優位性を確認? また、自社の優位性を明確にするためには、3C分析やSWOT分析と併せてVRIO分析を進めるのが有用であると思います。システム開発が本格化すると、柔軟に対応できる部分が限られてしまうため、提案活動の段階で自社の強みを十分に活かした提案を行うための準備が必要だと考えています。

戦略思考入門

フレームワークで広がる提案力

フレームワークで全体把握? 3C分析、SWOT分析、PESTなど、さまざまなフレームワークについて学ぶことができました。個人で課題を考えるだけでは局所的になりがちな点を、これらのフレームワークを用いて全体の取り巻く環境を整理することが大切だと実感しました。また、テンプレートを活用して大局観を持つことは、チーム全体で同じ視点を共有する上でも役立つと感じました。 フレームワークの限界を感じる? システム開発に実際に取り組むと、フレームワークを活用する場面が限定的に感じられることもありました。しかし、顧客への提案の際には、顧客の外部要因や内部要因を分析して、より的確なシステム提案ができるのではないかと考えています。

データ・アナリティクス入門

普段の数字が広げる知の扉

代表値の理解は? 平均値や中央値など、日常的に目にする代表値は理解しやすく、復習にも非常に役立ちました。一方で、普段はあまり接する機会のない冪根といった内容を新たに学ぶことで、知識の幅を広げることができた点が大変有意義でした。 数字の裏側は? また、業務で扱う数字だけでなく、経営陣が提示する数値についても、その背景や算出方法を十分に把握する重要性を感じました。今後は、根拠をしっかりと意識しながらデータを活用することで、クライアントに対してより的確な判断や提案ができるよう努めたいと思います。

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