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役職が「部長」

の受講生の学び

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数字の基本は何？ アカウンティングの定義について改めて学び直しました。以前は教わっていたにも関わらず忘れていた部分もあり、「数字」が説明の基本であり共通の言語であると再認識できました。この「数字」は、事業の過去、現在、そして将来を繋ぐ重要な指標であると感じました。 同じ手法で良いの？ 毎月、また期ごとの決算では特にPLやキャッシュフローといった数字に触れる機会があります。しかし、これらの数字を基に短期、中期、長期のアクションを考える際、実際の行動計画が常に同じ手段に頼ってしまい、思うように状況を変えられないことがあります。今回の講座を通じて、財務数値の本質的な意味を再確認し、具体的なアクションに活かせる知識を身につけたいと考えています。 業種ごとの差は何？ また、業種によって注目すべき財務諸表の数値が異なることから、なぜその数値に注目するのかという視点の違いについても学ぶことで、より広い視野を持ちビジネス全体を俯瞰できるようになりたいと思います。

差別化の核心は？ いざ差別化を考えようとすると、手順を理解せずに安易な策に走ってしまう危険性を痛感しました。まずはターゲットを明確に定め、そのターゲットから支持を得ることが大切だと学びました。また、検討時にはVRIOなどのフレームワークが有効であることも理解しました。優位性を確保するためには、他社に容易には真似できない、価値ある施策を組織的に実行できるかどうかを評価する必要があると感じました。さらに、コストや付加価値、ターゲットなど、どの点で差別化を図るのか、自社の強みを十分に理解することが戦略構築の鍵であると再認識しました。 業界情報は十分？ 同時に、業界や他社の情報を十分に捉えていなかったことも痛感しました。まずは、講義で学んだ各フレームワークを活用し、外部環境と自社内の情報を整理することから始めたいと考えています。その上で、既存の戦略を深く理解し、自組織の今後の方向性を明確に定め、より優位なポジションを確立するための行動に移していくつもりです。

仮説整理はどう進む？ ビジネスフレームワーク（３C、４Pなど）を活用することで、なんとなくで仮説を立てるのではなく、複数の仮説をMECEに整理できるという認識が得られました。また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があることを知り、仮説に対する考え方が大きく変わったと感じています。 課題解決は何を問う？ マーケティング施策の企画段階では、まずお客様の課題が何であるかを明確にし、What、Where、Why、Howのプロセスに基づいた問題解決の仮説思考を用いることで、心に響く施策を考案したいと考えています。一方、振り返りの際には、施策の結果を踏まえた上で結論の仮説を用い、データを検証していくことが重要だと感じました。 計画実行はどう見る？ 今年度の施策の振り返りと来年度の計画を進める時期にあたり、初めからデータを集計するのではなく、まず仮説を立て、その検証に必要なデータを収集・比較分析するアプローチを取り入れていきたいと思います。

なぜ柔軟な視点が重要なのか？ 人は無意識のうちに偏りを持ち、その影響を受けて物事を捉えがちです。したがって、私は物事を俯瞰的かつ客観的に、柔軟な視点で見ることを意識する必要があると実感しました。さまざまな視点で物事を観察することで、見過ごしがちな点に気づくことができ、新たなアイデアが生まれることを再認識しました。 相手の視点で考えるとは？ 顧客との打ち合わせや部下との面談、社内会議においても、対話相手の立場や状況を考慮したうえで、相手の視点で会話の内容を理解しようと努めています。また、そこにいない第三者の視点を取り入れることで、双方にとって利益となる解決策を提案したいと考えています。 意見を求められた時の対応は？ 単純なYesやNoの回答では済まない場合、意見やアイデアを求められるシーンでは、思いつきで発言をしないように心掛けています。問われた内容を客観的かつ多角的に捉え、深く考えた上で意見やアイデアを提供できるように努めていきたいと思います。

センサー活用はどう進める？ これまでの生活を続けながら、センサーを活用してデータを視覚化し、付加価値を生み出すことが可能です。しかし、このデータは膨大な量にのぼるため、明確な目的を定めなければ、単なる情報の塊に過ぎません。 仮説設定は何を意味する？ そのため、まずは仮説を立て、目的を明確にする必要があります。この仮説を効率的に検証するために、AIを活用する手法が有効であると考えています。 デジタル化はどう変化？ また、世の中ではモノからコトへと変化するデジタル化が進んでおり、社会課題解決のために私が所属する食品業界におけるデータを活用したアプローチを模索したいと感じています。加えて、これまでのビジネス経験を活かし、生成AIを積極的に取り入れる方針です。まずは生成AIを活用して新たなヒントを得ることを目指します。 生成AIはどう活かす？ 皆さんは、どのような観点からデータと生成AIを結びつけて活用されていますか？ぜひ共有をお願いします。

AIへの期待は何？ 昨今、AIへの注目が高まる中で、人々の期待は多岐にわたると感じます。自分の業務効率化を目指すのか、組織全体の効率化に挑むのか、あるいはさらに広い視野で活用するのか、その狙いは様々です。しかし、多くの人がAIの本質を十分に理解しておらず、「AI」という言葉に惑わされている部分もあると感じます。この状況は、四半世紀前に「IT」が騒がれたときと似ているのではないでしょうか。あの頃、ITはあくまでツールでありながらも、「今後は世の中ITだ」といった熱狂が巻き起こりました。現代のAIにも同様の側面が見受けられます。 実践はどう進む？ 一方、議事録をAIで作成するという手法は既に一般的となっていますが、実際に自分自身がその活用を実践しているかといえば、そうではありません。先週、海外出張先で英語の会議に参加した際、議事録は同僚のネイティブスピーカーに依頼しました。振り返ってみると、最初からAIの活用を提案すべきではなかったかと不思議に思います。

論理的な説明の重要性は？ 物事を他者に伝える際には、論理的な説明の組み立てを考慮する必要があります。自分の思いだけで伝えると、本質が相手に伝わらないことがあります。そのため、ピラミッドストラクチャーを活用し、本質から理由を導き、理論的に会話や文章を作成することが求められます。 プレゼンや会話での工夫は？ プレゼンテーションなど、伝えることが求められる場面では、この方法を活用します。普段から、思いついたことをそのまま口にする傾向がありますが、説明資料とその内容を見直すことが重要です。また、メールやチャットでの会話においても、伝えたいことが相手にきちんと伝わるように文章構成を整える必要があります。 どのように資料を整える？ 資料作成時やそれに伴う説明を考える際には、伝えたい内容をピラミッドストラクチャー形式で細分化し、何を伝えたいのか、そしてなぜそうなのかを整理するように心がけています。これにより、内容を明確に整理して見直すことが可能になります。

ピラミッドストラクチャーの有用性とは？ ピラミッドストラクチャーは、情報をピラミッド状に整理することで、複雑な内容でも要点を明確に伝えることができる非常に有用な手法であると感じました。特に他者とのコミュニケーションや資料作成において、説得力を持たせることができる点が魅力です。 説得力を持たせる場面での活用法は？ 具体的には、管理職として経営層や顧客への報告資料や提案資料などに説得力を持たせる必要がある場面で非常に効果的だと考えています。それに加えて、メンバーやパートナーへの説明資料や問題解決の手順を踏んで考える際にも活用できると思います。 継続的な活用のために意識することは？ 今後、具体的な場面で意識的にピラミッドストラクチャーを使うことで、常に情報を整理して考えられるようになりたいと考えています。また、自分だけでなく、メンバーの作成した資料に対してもより論理的で説得力のあるフィードバックを行うために、この手法を継続的に活用していきたいです。

生成AIで何が変わる？ 今週の学習を通して、デジタルや生成AIの真髄は単なる効率向上に留まらず、思考の解像度を高め、価値創出のスピードを促進する点にあると実感しました。特に、仮説を迅速に具体化し、試行回数を重ねることで質の高いアウトプットを得るという点が印象に残りました。従来のように時間をかけて完成度を追求するのではなく、小規模な作成と検証を繰り返すアプローチの重要性を再認識できました。 生成AIで資料は変わる？ 今回学んだ生成AIを活用した仮説の高速具体化とアウトプットの解像度向上の考え方は、プロジェクトにおける資料作成や合意形成の場面で大いに役立つと考えます。たとえば、ワーキンググループの運営においては、議論前にAIを用いて複数のシナリオや資料案を作成し、関係者の理解を促すことで、意思決定の質とスピードを向上させたいと思います。また、説明資料についても、単なる報告を超え、体験を通じて情報が伝わる形へと進化させることが求められると感じました。

B/SとP/Lの関連性は？ Ｂ／Ｓを読み解くことで、Ｐ／Ｌとの関連性や資産の使い道、必要な資金調達について理解が深まりました。特に、業種によってＢ／Ｓの内訳が大きく異なる点を学びました。これにより、各企業の状況に応じた資金の活用方法や調達方法について理解を深めることができました。 どのように資金を活用する？ 自分の会社における資金の使い道や集め方を、Ｂ／ＳとＰ／Ｌの関連性を意識しながらしっかりと理解したいと思います。その上で、事業のお金の使い道にどのような問題があるのかを考えてみたいです。特に、過去の経年変化や他社との比較を通じて、自社の強みや弱みを知る手がかりにしたいです。 経年変化の確認方法は？ まずは、過去3年程度の自社のＢ／ＳとＰ／Ｌの経年変化を確認してみます。傾向がつかめなければ、さらに遡って数字の変化点や傾向を探ります。そして、現時点での自社の経営戦略と照らし合わせながら、自分の業務の立ち位置を再確認したいと考えています。

財務諸表の違いは？ ビジネスモデルの違いが、貸借対照表（B/S）と損益計算書（P/L）にどのように表れているかを、よく知っている企業同士の比較を通じて、非常に身近に感じることができました。 利益処理の仕組みは？ また、言葉の説明において、P/Lの当期純利益がB/Sでは利益剰余金や内部留保として組み込まれている点が、投資家目線で預けたお金がどれだけ増えたかという表現とともに、分かりやすく伝えられていました。さらに、減価償却費については、単に価値が減少するのではなく、使用料として捉えることで費用化が自然に理解できると感じ、社内で説明する際の良いヒントとなりました。 演習でどう確認する？ 演習形式では、ビジネスモデルの検討を出発点に、実際の企業の財務諸表を用いてB/SとP/Lの違いを確認する方法が取り入れられています。さらに、流動と固定の違いにも着目し、安全性の観点からの分析も行うことで、より実践的な理解が深まる内容となっています。

手法が偏っている？ MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは？ 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI（CopilotやChatGPT）を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要？ 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。