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MBAビジネススクール(定量分析)のDay2が7/26(土)にありましたので、その振返りをしたいと思います。以下、振返りです。。。------------------------------------------------------Day2は(も?)、かなり凹みました。理由は以下の通り、3つあります。1.考え抜いていない2.ケーススタディーの主人公(本人)になりきれていない3.自分が出した提案は、実現可能なものなのか?1.については、考えが浅いというのを痛感しました。実務において、私が作製した資料等について、よく上司から、「死ぬほど考えて!!!!(怒)」って言われるのですが、今回のアサインメントについて、そこまで考えてなかったのが一番の反省材料です。ちょっと横道それます。私は前記の上司の影響から、「考える」って言葉に敏感に反応してしまうのですが、以前、「考える」って言葉の意味を自分なりに考えました。(辞書では腹落ちしなかったため、自分で理解できるまで悩んでおりました)*******************************************************************************「考える」っていうのは、『なぜ?』を繰り返すことじゃないか・・・。。。っていう結論になりました。「考える」って作業を行う場合、それは何らかの問題を解決するため、もしくは、何らかの施策・方向性等を示す時じゃないかと思います。その解決・施策・方向性等が完成したら、その答えについて(例)・なぜ、そのような結論になったのか?⇒その理由は□○であるから云々。。。⇒なぜ□○であるといえるのか?⇒△だからである。⇒なぜ△だといえるのか?⇒(以下繰り返し)というのを『全て』繰り返すのがすなわち「考える」ってことかと僕なりに解釈しました。。。これができるとありとあらゆるツッコミに即座に即答でき、仮に出来ないとクライアント、上司、同僚からの信用を無くす結果になりかねません・・・*******************************************************************************というのを踏まえて、「考える」っていうのが足りなかったと思います。すべての『なぜ?』に応えられる状態では無かったのは深く反省です。ちなみに、この「考える」の中には、「全体を俯瞰して考えているか?」ってことも含まれております。2つ目が、ケーススタディ主人公(本人)の身になって考えたか?ってことがあげられます。仮に自分が経営者(この場合、その施策にお金を出す人)であった場合、自分の出した施策(答え)に実際にお金を出すことができるか?って視点が抜けておりました。また、そこまでの覚悟を持ってアサインメントに取り組むべきでした。(自分でお金を出す(投資する)気だったら、もっと真剣に考えたはず・・・)3つ目が、自分の出した答えについて、自分が実際にそのアクションイメージを浮かべているか?ってことです。具体的なアクションイメージが無いものはまさしく「絵に描いた餅」であり、No Valueであると感じます。「できないこと(理想)は提案できない」っていう視点が抜けておりました。上記3点の反省材料を踏まえて、しっかり復習をし、Day3に向けてしっかり予習して望みたいと思っております。以上です。
July 28, 2008
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久しぶりです。皆さんお元気だったでしょうか。これからチョコチョコ更新していきたいと思いますので宜しくお願い致します。ところで、先週の土曜日からMBAビジネススクールの「グロービス」に通っております。計6回講義が行われますが、毎回振返り(反省等)を記していきたいと思っております。ちなみに現在受講しているのは、「ビジネス定量分析」です。まずは、2008/07/18(土)に実施されたDay1の振り返りをしたいと思います。***********************************私の「ビジネス定量分析」受講理由の一つに「一目で分かる資料の作成」があげられます。なぜ必要なのかの理由ですが、------------------------------------------------------⇒限られた時間の有効活用の為、上司・クライアント等との打合せ時間を短縮し、資料の論点(提案・解決案等)の決定のみに焦点を合わせた有益な場とする為である。解読困難な資料だと理解に要する時間が長くなり、有益な議論の時間がなくなってしまい、双方にとって何のメリットも無い。------------------------------------------------------上記を達成するために、今回の「ビジネス定量分析Day1」で改めて以下の確認ができたのは非常に有益であったと考えております。●常にロジックが大事⇒数値データであろうが、なんだろうが、常にロジックやストーリーが無くてはその数値データはNo Valueである。何のために数値データが必要か、そして自分の伝えたいポイントはどこかを資料に表現する必要がある。●作成した資料(表)に満足してはならない⇒工数のかかる資料を作成すると、それだけで満足しがちである。だからこそ、上記のロジック・ストーリーが明確であるかの確認をする必要がある。とはいえ、自分一人では限界があるため、公式の場に資料を提示する前に、上司・同僚等とのクロスチェックにより方向性に誤りがないかの確認が必要である。上司・クライアントに意味の分からない資料を提示するよりは、一度作った図や表等を捨て分かりやすい資料になるまで何度でも改訂した方が100万倍良い。●やはりパッと見て分かる資料⇒いくつかあるが、一目で伝えたいポイントが明確に伝わるように図や表を工夫する。但し、出展や前提条件は必ず明記する。理由は前提条件が覆れば、ロジック・ストーリも崩れ去る可能性がある。そうした場合、再度作り直しを命じられるし、さらにはクライアントや上司の信用も失ってしまう恐れがある。⇒リード文には魂を込める。どうしても図や表にこだわると、リード文がおろそかになるケースが過去にあった。その為、リード文をみて結論が分かるようにしておき、その補足として、図や表がある。あくまでも図や表は主人公ではなく、脇役的な存在である。当たり前だが、リード文と図や表のストーリーを合わせるのは最低限の留意事項である。●良い資料かどうかは合意ありき⇒結局、資料を作成しプレゼンや報告等を行った場合、そこにいた全ステークホルダの合意が得られれば良い。そのために、前記のロジックが一目で分かる資料が必要である。●技法に満足してはならない⇒定量分析を行う上でモンテカルロ法等難しい技法があるが、あくまでもロジックを検証するための脇役である。主役として捕らえてはいけない。自分は何を伝えたいのか?そのために、どういうツールがあれば納得感を持って合意を得られるかの視点で考える必要がある。
July 20, 2008
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