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役職が「契約／委託／派遣など」

の受講生の学び

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バランスシートで見る企業の健康？ バランスシート（B/S）は、左側にお金の使い道、右側にお金の調達方法が示される点が印象的でした。1年以上流動する可能性のない負債や資産は「固定」と考えてよいという考え方も、経営の安定性を測る上で重要な要素だと感じます。また、純資産を経営を支える「筋肉と骨」、負債を「脂肪」と表現する考え方は、企業の健康状態を直感的に理解する助けとなりました。同じ資産額であっても、資産と負債の構成割合が異なれば、経営状態も大きく違うという点が非常に分かりやすかったです。 企業健康の見極め方は？ また、バランスシートを通じて企業の健康状態が把握できるという視点は、特に純資産の割合が高い企業が安定した経営をしていると考えられる根拠として説得力がありました。一方で、ハードを扱う企業とソフトを扱う企業ではビジネスモデルが異なるため、資産と負債の構成比率も当然異なるという点も、実際の経営判断において重要な示唆を与えてくれました。 新規事業の初期投資検討は？ さらに、新規事業の立ち上げ時の初期投資検討におけるP/Lでの学びの活用についても理解を深めることができました。実際にサービス事業のP/Lを読みながら、負債や純資産の割合を調べることで、事業の「健全な経営」を体感し、初期投資のブレイクダウンを行う意義を実感しました。

直感は信頼できる？ 普段の仕事やデータを扱う際、経験や直感に頼った仮説が基本であったことを改めて実感しました。データ分析そのものではなく、むしろデータ収集の段階で不足している点が原因だったと考えています。この経験が、部門費などの予算策定時における変化の捉え方を再見直すきっかけとなりました。 予算根拠は正確か？ 部門費の策定根拠や、今後の設備投資に関する理由付けについては、未来を見据えた考察が十分でなかったと感じています。何か異変があった場合の修理費用が予算に計上されず、過去の事例や頻度を確認することで、適正な管理につながる一手段としたいと思います。 委託実態はどうだ？ 請負会社に業務を委託している現状では、作業の安定性はもちろん、雇用期間が短期に終わる点にも課題を感じています。労働内容に加え、職場環境も影響していると考え、既に委託から10年が経過している案件も多いことから、改めて状況把握から始めたいと思います。 記録整備は必要？ 具体的には、請負会社で働く方々の実務経験年数や年齢層などの基本情報の収集を行い、当社を離れる理由なども可能な限り情報として集める予定です。また、設備投資に関しては、過去の作業記録のデータベース化が未実施であるため、そこから着手する方針です。

データの切り分けは？ データから課題を抽出し、論点を明確にする構造的思考力の重要性を改めて認識しました。これまでの可視化されたデータ作成方法を復習しながら、「問題→要因分析→解決策提案」という一連の流れが実践的であると実感しました。特に、データの分類軸の切り方によって見えてくる内容が大きく変わる点は、今後の業務において有効に活用していきたいと考えています。 担当業務の見直しは？ 私の担当する業務は、直接的に顧客データや売上データを扱うものではなく、事業やプログラムの実施および運営が中心です。現在、開始から3年目を迎えるプログラムのさらなる拡充を目指し、これまでの参加者の所属先、部門、所在地、業種などの特徴や、分野別の分析、そして他の類似プログラムとの比較など、さまざまな視点からの検証を進めたいと思います。 改善方法はどうする？ また、自身が携わるプログラムの進捗や課題について、これまで限られた範囲で数値化するに留まっていましたが、今後は問題点を明確にし、MECEを意識した分類とグラフ化によって、限られたスペースにより多くの情報を効率的に伝えられる方法を再検討する所存です。作業中に方針がブレないよう、常に意識を高く保ちながら取り組んでいきます。

P/L分析から何を知る？ P/Lの分析から、その企業がどのような価値提供を重視しているかを類推する手法を学びました。類似する業種や時系列による比較も有効であり、全体規模を見るとともに、特に営業利益や最終利益が売上高に対してどの程度の割合を占めているかに注目する重要性を改めて認識しました。また、サービス業では売上原価率がおおむね8割前後であることや、販管費が製造業より高い割合を占める点、研究開発費が販管費に含まれているという事実も理解しました。 価格設定の基準は？ 起業時のサービスの価格設定や利益率を決める際、類似サービスを展開する企業のP/Lは非常に参考になると感じました。さらに、自身が提供するサービスの価値や、その価値を創出するために必要なコストや労力を整理し、原価や一般管理費として具体的に算出する作業の重要性を学びました。 情報検索はどうする？ しかし、他社のP/Lを参考にしたいと思いながらも、ネット上では大企業の事例ばかりが見つかるという現状に直面しています。皆さんはどのような方法で情報を探されているのでしょうか。また、販管費や一般管理費をさらに細かく分類した項目を記載したP/Lが存在するのか、情報検索に行き詰まりを感じています。

事前計画は必要？ 共同調査のためのアイディア出しでは、ただなんでも考えるのではなく、あらかじめ発想のフレームワークや方向性を整理しておくことで、アイディアを漏れなく出しやすくなると感じました。また、一度出したアイディアについては、顧客目線を忘れずにバリュープロポジションを基に整理し、その有効性を確認・精査する作業ステップを踏むことで、検証がしやすくなると考えます。 発想の幅は広い？ さらに、アイディア発想の際には、複数の視点やフレームワークを整理し、できるだけ多くのアイディアを生み出すことが重要です。具体的には、以下の点に配慮することが求められます。まず、様々な専門知識や経験を持ち寄り、チーム全体で多角的な視点から発想すること。次に、既存の制約や常識にとらわれず、新たな可能性を模索すること。そして、技術面での応用が可能かどうかを検討し、自社だけではなく他社とのコラボレーションによって実現が可能なアイディアにも目を向けることが挙げられます。最終的には、十分な数のアイディアを出した上で、バリュープロポジションに適合するか、ビジネスモデルや競合状況も踏まえて市場へのフィットを検証し、さらに洗練させていくステップが必要だと感じました。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

考えは整理された？ 論理的に考えるために、まずは具体的な作業内容が明確になったと感じています。自分の考えが偏っていることを認識し、客観的に見るもう一人の自分を育てること、そして考えを可視化し項目化してMECEの視点を意識すること、さらに具体と抽象を行き来することの重要性を実感しました。 プロジェクトの計画は？ ① プロジェクトを進めるにあたっては、まずゴールをしっかり設定し、その達成に向けた計画を立てる必要があると感じました。自分の意見や考えを基に、どのように進めるべきかを整理し、進捗状況に応じて調整しながら計画的に進めることが求められます。 疑いは成長の鍵？ ② また、業務におけるスキル面の課題整理や行動計画の作成・実行においても、書き出すことで三つの視点やMECEの観点を整理できる点が大いに役立ちました。時間をかけて考えるより、まずは先に進めながらも、立ち止まって整理し自分の出した答えに疑いを持つことで、現状を俯瞰的に捉える訓練となりました。 今後の進め方は？ 以上の学びを通して、今後も論理的な思考を大切にし、より効果的に業務を進めていきたいと考えています。

問題解決のプロセスとは？ 問題解決のプロセス、What、Where、Why、Howについて学びました。私は前職でQC的な問題解決を学び、問題やボトルネックの特定、「なぜなぜ分析」、計画、アクションのような手法で考える癖があり、今回学んだ内容と似ている部分が多いと感じました。しかし、元の思考フレームワークに戻りがちな自分を再認識しました。 フラストレーションを解消するには？ データ分析や見える化は行っているものの、仮説の検証や具体的なアクションを自発的に行っていない部署の現状にフラストレーションを感じています。おそらく、具体的なアクション（How）を実行できないと諦めているために、根本原因（Why）の追求が疎かになっているのではないかと考えています。 新たなシナリオ作成と実践法 今回学んだことを基に、「How」を実行できると仮定してシナリオを作成し、実践してみたいと思います。また、一連のプロセスを効率的に進められるよう、自身をトレーニングし、さらにBIツールやPythonを活用して知見やスピードを向上させる手法を学びたいと考えています。

データ分析はどう理解？ データ分析の手法について学び、既存のメソッドを活用することでデータ内に潜む意味を解析できることを理解しました。ただし、MECEの設定基準やその手法についてはまだ不明な点があるため、今後は確認を重ね、分析力の向上に努めたいと考えています。 現状のITは十分？ また、職場で業務改善を担当する中で、現在の環境では活用可能なITリソースが十分に利用されていないという認識に至りました。単に使い方や技術的な問題だけでなく、業務の種類、内容、工数、手順などが十分に把握されないままツールが導入されている可能性を感じたため、まずは自身の置かれている環境の理解を改めて確認する必要があると実感しました。 業務改善の手法は？ 今後は、職場内の業務項目、分類、関連する法令、関わるステークホルダー、工数、作業手順をリストアップし、最適なツールの選定や作業方法の見直しにつなげていく予定です。具体的には、現在使用している掲示板の改善に向けて、上記の内容を全員に再認識してもらうための作業と、その手順書の作成を進める考えです。

講師の言葉はどう感じた？ 最初のライブ授業では、「財務諸表を作る側ではなく、読める側になるための講座である」との講師の言葉が印象に残りました。数字の羅列に見える財務諸表も、その内に多くの情報が隠されていることを実感できました。 企業の価値はどう伝わる？ 2回目のライブ授業では、広く知られる企業を事例として取り上げ、財務諸表から企業がどのような提供価値を生み出しているかを具体的に学びました。特に、人件費がすべて販管費に含まれると思い込んでいたところ、ある実例では商品・サービスの売上原価に含まれていることが示され、企業の経営方針や提供価値によって経費の区分が変わるという点を強く感じました。 経費と価格はどう捉える？ 現職で行っている形のないサービスの提供にあたり、準備にかかる時間をどのように経費として捉えるか、また利益につなげるための価格設定について、今回の学びを基にさらに深く考えていきたいと思います。今後は、新聞や投資関連のウェブサイトで提供される企業情報に注目し、知識の定着に努めるつもりです。

言語化はどう乗り越える？ 思考を言語化する難しさが一番印象に残りました。インプットすることよりも、言葉としてアウトプットする方が何倍も時間がかかり、やはり苦手だと感じました。思考が一気に進んでしまうため、一つ一つ区切っての設問が難しく感じます。これは、思考に迷いがあったり、プロセスが欠けていたり、明確になっていないことの表れなのではないかと思います。 外的要因にどう対処する？ 毎回、自分自身の仕事に当てはめる設問に最も苦労しています。現職場では、自分たちがコントロールできない外的要因のせいにする文化が強いです。全てが外的要因であったとしても、それを人的に覆す方法があるかもしれないという仮説思考でシナリオを考えたいと思います。 趣味としてスキルを磨く意義 求められていない業務なので、個人的な趣味の範囲で、自身のトレーニングや実践の場として職場を活用し、スキルを身につけたいです。もし、上司や組織が変わって求められることがあれば、能力を発揮できるように、鍛錬を続けていきたいと思います。

データの隠れた意味は？ 「分析は比較なり」という講師の言葉に、これまでの自分のデータに対する見方を改める衝撃を受けました。単に手元にあるデータだけでは、平均値や統計情報といった基準を算出することができず、その中に秘められた情報を読み解く重要性を再認識する機会となりました。 数字以外も活かせる？ また、データ分析と言えば数字を思い描くことが多いですが、文字列などで表現される資料もまたデータであると教わりました。間接部門で働く中で、これまでデータに対して多少なりとも距離を感じていた私にとって、まずは日常の中で身近に存在するデータを取りこぼさず活用することの必要性を実感しました。 管理と復習は十分？ 具体的には、毎日、毎週、毎月の使用単位で見落としがないかデータをチェックすること、一元的な保管場所を確保してデータの集計状況を整えることが挙げられます。迷ったときは今回の学びを振り返り、復習を繰り返すことで「データとは何か」を体で覚えていくことが大切だと感じました。