2025年7月8日（火）、7月22日（火）、8月5日（火）、8月19日（火）、9月2日（火）、9月16日（火）、9月30日（火）

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組織の目的・目標を達成するために、データを収集・統合・管理し、課題を可視化するデータマネジメントが経営の重要な課題になっています。
本研修では、データマネジメントの技術に関わる内容は取り上げません。データに基づく組織マネジメントのあり方に主眼を置いています。

小売業の事例（売上向上のためのロジックツリー）

小売業では、お客様個別のIDと結びついたID-POSデータが使われています。売上目標（KGI）を達成するための要因（KSF）を分析し、仮説を立て、個別に割引クーポンを提示するなどの施策を行っています。
お客様への提案が実購買にどの程度結びついているかデータを分析し、施策にフィードバックします。

企業は、顧客価値最大化のための活動（下図左）と、未来の顧客課題、社会課題を起点としたイノベーション（下図右）活動の両軸の活動により成長、発展していきます。

左：お客様に提供するモノ・サービスに対するフィードバックデータから、自社バリューチェーン全体の活動検証、及びサプライチェーンとのデータ連携により顧客価値最大化に向け活動しています。

右：未来の顧客課題、社会課題に仮説を立て、施策実行によるデータをモニタリングし、仮説を迅速に再検討するプロセスを繰り返すことで解決策の最適化を図っていきます。

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データを用いて、実現したい顧客価値、組織目標に対し、問題発見から課題解決に至るまでの仮説構築、組織変革力を、講義、課題討議および自社課題を通して実践的に学びます。

01　DX推進前提条件としてのデータに基づくマネジメント

DX推進は、自社の将来ビジョンに向けてどのような戦略（打ち手）を選択するか、そのためにどのようなデータを収集、活用していくかが大前提となります。
全社経営視点でデータ活用の基本的な考え方を、自社のビジョン、戦略から考えていきます。

02　経営戦略と管理会計・経営指標（KPI）

経営戦略の実効性を高めるために、管理会計の考え方を採り入れます。
管理会計は、製造現場等部門単位の課題を、数値目標（KPI）を置いて改善していくに有用な考え方です。

03　問題解決のためのデータ分析

売上高等の構成要素を因数分解し、課題を明確にし、仮説を立て、具体策に落とし込みます。
重要なデータをモニタリングし、改善に結び付けるロジックツリーを考えます。
また、打ち手の有効性を判断するに因果推論の方法について基礎を学びます。

04　顧客価値（LTV）の最大化

具体的な施策を考える際に、「顧客価値」について理解を深めることは、顧客価値向上に何が効果的か、その判断基準を考えることでもあります。
その判断基準により付加価値生産性を高める施策が何かを考え、顧客提案力を高めることが可能となります。

05　サプライチェーンのデータ連携と最適化

顧客からのフィードバックを受けてサプライチェーン全体で顧客価値を最大化していくためのデータ連携のあり方、サプライチェーン最適化の考え方を学びます。

06　事業変革（DX）

データマネジメント力を付けることで、ビックデータ、AIを活用する様々なビジネスモデル構想へと結び付ける戦略的思考が可能となります。

07　データに基づく組織マネジメント

データに基づくマネジメントは、人と組織が学習し成長していくプロセスです。企業の取り組み事例からその成果と課題を学びます。

08　自社課題発表

学びを自社、自組織に反映する自社課題^※に取り組んでいただきます。
自社課題は、参加者相互にコメントしながらバランスト・スコアカード（BSC）の考え方をベースに整理していきます。

※自社課題
自社、自部門の課題について、仮説・KPIを設定し、施策実施から得られるデータを解析、フィードバックできるよう自社課題の構造化（見える化）にチャレンジしていただきます。

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