計画的に時短が進み｢2次｣150hが標準的なコスパ･タイパと知られた時に、スコア上は猫60点で良い｢Ⅳ｣が｢実質5割配点｣との説がある。今日はその謎を解きます。
そうですね、モチベだノウハウだとはしゃぎ散らしては、自分のムダノウハウを周囲におっつけたがる。そんなG格自慢を見かねると、数字のファクトでデータドリブンする｢事例Ⅳ｣のウェイトの高止まりが当面続くでしょう。
猫60点に過ぎない｢Ⅳ｣への配点が実質5割に？
｢事例Ⅰ～Ⅲ｣対策が進化し実質国語の試験化すると、そこに注力してもビジネススキルは育たないため、｢Ⅳ｣の計数能力の方が高評価を受ける。
| ①デジタル時代の経営判断 | ②ファクトで得られるインサイト | ③加速するデータドリブン |
|---|---|---|
| データに基づくアジャイル経営とは、企業がデータに基づいて迅速かつ柔軟に経営判断を行い、変化する市場や環境に即応する経営手法を指します。アジャイル経営は、短期間で計画・実行・評価を繰り返すことで、継続的な改善と最適化を図るアプローチです。 | ファクトで得られるインサイトとは、定量的なデータや事実に基づいて得られる洞察や知見を指します。これには、データ分析を通じて市場動向や顧客行動のパターンを明らかにすることが含まれます。 | 一元化されたデータドリブンとは、企業の様々なデータを一箇所に集約し、統合的に管理・分析することで、データに基づく意思決定を行う手法を指します。一元化されたデータプラットフォームにより、データの整合性とアクセス性が向上します。 |
| 迅速な意思決定：リアルタイムデータを活用することで、変化に対して迅速に対応し、機会を逃さない。 柔軟な対応：市場や顧客のニーズに迅速に適応し、競争優位を維持する。 持続的な改善：継続的なフィードバックループを通じて、プロセスや製品を絶えず改善し、効率と品質を向上させる。 | 正確な予測：データから得られる洞察により、将来のトレンドや需要を予測し、戦略を立てる。 問題の早期発見：データ分析により、潜在的な問題や異常を早期に発見し、対策を講じる。 情報に基づく戦略：データに裏付けられた情報を基に戦略を策定し、意思決定の精度を向上させる。 | データの整合性：異なる部門やシステムからのデータを統合することで、一貫した情報に基づいた意思決定が可能になる。 効率的なデータ活用：データの一元管理により、分析やレポート作成の効率が向上し、迅速な対応が可能になる。 高度な分析能力：統合データにより、より複雑で高度な分析が可能になり、ビジネスの洞察力と競争力が向上する。 |
【2次開幕準備⑦】｢Ⅳ｣に実質5割配点説 / 国語の読み書き＋データドリブン計数能力
誰でもコピペで模倣が容易な診断士試験、おっと違ったデジタル経済では、おベテの様に一年間ウンウン唸り散らすより、まずやってみてダメなら直す方が早い。そして｢事例Ⅳ｣＝計数モニタリングの重要性が今後も高まります。
Step-1：デジタル時代の経営判断
例えば知識を広く浅く体系的に学ぶ｢1次｣対策では、長期記憶化を狙ったウォーターフォール型の学習計画が有効で、いざビジネスに入ったら機敏にアジャイルすると良い。診断士は以下の3科目でそこを学びます。
企業経営理論は、経営戦略、組織論、マーケティングなど、経営全般に関する理論やフレームワークを学び、企業の競争優位性や持続可能な成長を実現するための戦略立案に役立つ知識を提供します。
経営情報システムは、企業のデータを効果的に収集・分析・活用するための情報システムの設計、導入、運用に関する知識を学び、データドリブンな経営判断を支援する情報インフラの構築を目指します。
財務会計は、企業の資金調達、経営分析、年度決算、開示に関する知識を学び、企業の財務状態を正確に把握し、迅速で効果的な経営判断と資金管理を行うための基盤を提供します。
Step-2：ファクトで得られる洞察インサイト
アナクロなノウハウ重視の同業D社に申し訳ないのですが、今はアナログよりデジタルにシフトする方が結果が出やすい。そのコツは、｢仮説を持って｣｢データを眺める｣ことです。
| ①欲しいデータを集める | ②データから洞察インサイト | ③スピードを上げてPDCA |
|---|---|---|
| データドリブン経営には必要データを特定し、どこにどう集めるかがスタートになります。データの種類には、顧客行動データ、販売データ、財務データ、マーケティングデータなどがあります。これらを一箇所に集め、統合されたデータプラットフォーム構築を目指します。 | 次に、収集したデータを分析し、そこから有益な洞察（インサイト）を引き出します。データ分析には、統計解析、機械学習、ビジネスインテリジェンスツールなどを用いて、トレンドやパターン、異常値を発見し、データに基づく仮説を立てます。 | 最後に、データから得た洞察に基づく仮説を実行に移し、その結果を検証します。これには、A/Bテストやパイロットプロジェクトなどの実験的手法を用いて、仮説の有効性を評価します。結果を分析し、必要に応じて仮説や戦略を修正し、改善のサイクルを続けます。 |
| ①必要なデータを見極め、正確かつ効率的に収集する ②データの一貫性とアクセス性を確保し、分析の基盤を整える | ③データから意味のある洞察を引き出し、仮説を形成する ④具体的な行動指針や戦略の基礎を提供する | ⑤仮説を現実のビジネス環境でテストし、その有効性を確認する ⑥継続的な改善を通じて、戦略や実行計画を最適化する |
Step-3：加速するデータドリブン
それは100人中100人全員がデキれば問題ありませんが、どんな集団でも上位20%：中間60%：下位20%で構成され、その下位20%が足を引っ張る。そこの解決施策も、｢1次｣試験で学ぶ範囲です。
技術経営論では、ベンチャーからアーキテクチャ、モジュール化、デファクトスタンダード、海外進出などの基本を習得します。これは、ビジネスのテクノロジー面での進化や変革に迅速に対応し、競争優位を築くための基礎となります。
組織構造論では、タテ割り組織の弊害を克服し、データドリブンなネットワーク型組織を構築するための理論を学びます。これにより、情報の一元化と効率化が実現し、迅速な意思決定と行動が可能になります。
組織行動論では、リーダーシップ理論を通じて、組織メンバーをデータドリブンな方向へと動機付ける方法を学びます。これは、組織内でデータ活用の文化を浸透させ、全員がデータに基づいた行動を取ることを促進します。
今日のまとめ
そして企業がデータドリブンする対象は多岐にわたり、意外と応用が利きにくい。そこで全企業の共通言語である｢財務･会計｣からデータドリブンを始めよう。最近の｢Ⅳ｣重視の流れをそう捉えるとさらに納得です。