No.3
高度実践型経営力強化コース（大阪開催）

高度な経営課題への対応が求められる経営陣には、様々な能力が求められます。本研修での到達目標を明らかにした上で、経営者・経営幹部に求められる能力や役割を学びます。また、本研修で採用するケースメソッドの進め方を解説します。

• 研修の目的と到達目標
• 経営者・経営幹部に求められる能力
• ケースメソッド授業の心得

経営者として押さえておきたい経営戦略策定に必要な視点や基本的なモデルを理解した上で、ケースを用いた演習を通して、実践的に学びます。

• 企業の成長要因
• サービス・プロフィット・チェーン
• ケース研究「企業の成長要因分析とサービス・マーケティングの本質」

本研修の個々のケースでのねらいと総合演習の進め方を解説します。

• 各タームごとのケースと総合演習の内容について
• ケース教材を通して何をどのように学ぶべきか

事業環境の変化、新規事業への果敢な挑戦と蹉跌。成長の機会に直面する企業経営者のケースを題材に、イノベーションに必要な要件、企業が成長し続けるための具体的な施策と優先順位について、個人、グループ、そしてクラス全体での討議により多角的に考えます。

ビジネスにおいては、「数字で物事を捉える」、「数字を創って、数字で考える」ことが重要になります。数字を示せば、考えの根拠を共有でき、新しいデータで意思決定を改善できるようになります。ケース研究を通じて、「意思決定に会計情報を活用する手法」について学びます。

• 定性・定量データの活用
• 貸借対照表/損益計算書等の基礎的な理解
• 比例縮尺財務諸表ワークシートの作成

環境変化に対応し新事業展開を検討する必要性が今後ますます高まると考えられます。
新事業展開、ビジネスモデルの構築に際して重要となるフレームワークや発想法、意思決定プロセス、プロジェクトの進め方等について、ケース研究を通じて学びます。

• 新たなビジネスモデルの構築
• イノベーションを生み出す方法とマインドセット（デザイン思考）
• 新事業展開の意思決定とプロジェクト管理

実際に、事業を引き継ぎ、次々と降りかかる想定外の苦難に対応しながら、事業を再建し、「次世代へのバトンタッチ」を考えておられる、経営者の体験談をケースで学びます。

• 倒産寸前からの再生の成功要因「経営者の学び」
• 経営者個人の体験をいかに次の世代へ引き継いでいくのか、いかに組織的な学びに変えていくのか
• 経営者の「学び」とはどのようなものか

限られた経営資源と制約条件の中で課題を解決するためには、事業の成功要因を分析し、経営上の施策と結びつけることが重要です。ケース研究を通じて、人材に配慮して効果的に施策を実施するプロセスを組み立てる方法を学びます。

• 事業の成功要因（KSF）と経営上の施策
• 従業員のモチベーションと施策の実行プロセス
• ケース研究「問題山積みの3K職場が生まれ変わった組織変革」

大きな環境変化に対し、経営者は時として、重要な経営判断を迫られる場面に直面します。ケース研究を通じて、経営判断に必要な意思決定力と、実行段階で必要な課題抽出・解決力を実践的に高めます。

また、経営者には、組織をまとめ上げて難局を乗り切る危機対応力、経営の行く末を左右するプロジェクトを成功につなげるマネジメント力や意思決定力が求められます。プロジェクトを成功に導くために、組織のレジリエンスを高め、現場で活きる経営者の判断力や管理能力についてケース研究を通じて学びます。

• 「戦略と組織」
• 「組織のレジリエンスを高める」
• ケース研究「玉田工業の事業展開の軌跡」「『国難を救う！』と不可能を可能にした企業の軌跡」
• 研修の振り返りとまとめ

社会・経済のデジタル化が急速に進展する現在、大きな環境変化に適応するため、業種や規模にかかわらずデジタル・トランスフォーメーション（DX）と呼ばれるイノベーション創出への取り組みが喫緊の課題となっています。
こうしたデジタル化のなかでも、デジタル化の基盤となるデータ活用の捉え方と自社での応用方法について、AI（機械学習）を活用する新規事業をいち早く展開できた企業のケースを通して考えます。また、グループ演習を通して、デジタル環境に適応するイノベーション実現の手法について学びます。

• 事前課題：DXとは？自社でのDX適応アイデアは？
• ケース研究
  • AI（機械学習）の活用事例
  • データ活用におけるDIVAモデル
  • データ分析の民主化
  • AIやデータ分析の自社活用アイデア

デジタル環境に適応するイノベーションのアイデアを可視化するため、新たなビジネスモデルを構築する手法であるリーンキャンバス等のフレームワークを用いて、受講者相互の討議によりブラッシュアップを図ります。最終回に向けてグループによるデジタル化に適応する事業アイデアについて検討をはじめます。

• AI（人工知能）やデータ分析の自社活用アイデアの共有
• リーンキャンバスによる顧客、課題、提供価値の整理
• 自社におけるデジタル化適応の事業アイデアの精緻化
• 事前課題で検討したDXにおけるアイデア共有

AI（機械学習）を活用した新しい事業を起業したケースの討議と、グループで検討したアイデアの共有とフィードバックを通して、自社の新たな事業創出の可能性について検討を深めます。また、AI以外の多様なデジタル技術等にも発想を広げていきます。

• ケース研究
  • AIやデータ分析による新規事業への挑戦
  • 学習する組織と実行する組織
  • 新規事業立ち上げ時に検討すべき事項
• リーンキャンバスの共有
  • 自社活用アイデアと社内フィードバック
  • プロトタイピング（最小稼働物：MVPによる仮説検証）
  • プロジェクトの選定（グループごとに各アイデアから1案を選択）

グループごとに選択したDX適応アイデアにもとづき、ビジネスモデル構築の演習に取り組み、検討した成果を研修の総まとめとして発表します。参加者相互のコンサルテーションにより、新規事業アイデアの評価手法についても考えます。

• デジタル化を反映した新たなビジネスモデルの構築
  • リーンキャンバスの作成
  • リーンキャンバスの相互コンサルテーション
• 最終発表（研修全体の振り返りとまとめ）