(17ページ目)

比較 ✕ 検証

に関する学び

---

データ分析の目的を明確に データ分析を行う際には、以下の点を重視する必要があります。 まず、分析の目的を明確にすることが重要です。分析の本質は比較にあり、適切な比較対象を選ぶことが求められます。そのためには、どのような項目をどのように分析するかという仮説を立て、それに基づいてデータを集め、分析することが必要です。そして、目に見えないデータや事象も考慮しながら、見せ方（例えばグラフなど）にも注意を払います。 マーケティング成果発表の準備は？ 分析をする際の初めのステップは、「誰に」「何を」伝えるためにこの分析を行うのかを明確に意識することです。特に、次の期のマーケティング部門の成果発表で伝えるメッセージを考えるには、この意識が不可欠です。 来期施策に活かす分析のポイント 次に、来期の施策の布石となるメッセージを考えます。そのためには、まずどういうメッセージが良いかを考え、会社の方向性を確認します。その方向性とメッセージがつながっているかを検証した上で、どんな項目をどのように分析するのが適切かという仮説を立てます。実際にデータを集めて集計し、仮説の正しさを検証します。 このプロセスを通じて、有効と感じた施策や取り組みを数値的な裏付けをもとに発表し、来期の施策に活かしていくことが重要です。

財務諸表の役割は？ 財務諸表は、経営者が自社の財務状況を把握するために必要な情報を整理したものであり、その視点を理解すると、どのような項目が求められるかが自然と見えてきます。また、アカウンティングを通して財務状況を可視化することで、企業活動や事業の適正さを評価する指標が得られると感じました。 国家予算の見方は？ 現在担当している国家予算の取りまとめ業務において、アカウンティングの知識を活かし、国家財政の現状や課題をより深く理解したいと考えています。国家財政における損益計算書（P/L）、貸借対照表（B/S）、キャッシュフロー計算書（C/F）の対応について検証し、全体の財務状況を把握することが重要です。 民間と行政はどう？ また、民間企業と行政におけるキャッシュフローの流れについて、共通点と相違点を比較することで、それぞれの特徴や運用の違いを理解することができると考えています。 赤字国債の不安は？ ニュースなどで日本が赤字国債の発行により財政を賄っている状況をよく目にしますが、皆さまは日本の財政状況についてどのようにお感じでしょうか。課題や改善点についてのご意見を伺えれば幸いです。国家財政にもアカウンティングの視点を用いながら、具体的な課題とその解決策を探っていきたいと思います。

図式化と比喩の意味は？ 図式化の手法が、全体の構造を把握する上で非常に有効であることを再認識しました。また、比喩表現が記憶に基づくイメージ形成に寄与し、内容をより分かりやすくしていると実感しています。一方で、簡単な言葉でシンプルに伝える作業が、意外にも難しいと感じました。短い講義の中にも多くの学びを得られたことを実感しています。 企業財務の背景は？ 今後は、関心のある企業の財務情報について、時間軸で「なぜこの結果になったのか」を考察しつつ、相対軸で良否を比較する視点を持ちたいと思います。その背景にある原因や要因を徹底的に把握し、実際のビジネスに活かすための分析を行いたいと考えています。企業で起こったさまざまな出来事や変動の中に、ひそむストーリーを感じ取ることにも挑戦したいです。 決算報告をどう読む？ 具体的には、決算報告説明会の内容と決算資料を並行して検証しながら考察を深め、業界内の比較も十分に行うことで、より多角的な視点を獲得したいと思います。さらに、他者とのディスカッションを通じて、理解を深めるとともに新たな気づきを得たいです。 最後に、新聞で興味を持った企業の決算報告資料を過去3年間にわたって読み取り、長期的な視点から企業の動向や変化を捉える訓練を積みたいと考えています。

本質に迫る秘訣は？ これまでは、都合の良い答えに飛びつき、裏付けが偏った分析をしてしまっていたことに気づきました。しかし、問題解決のプロセスに沿って仮説と検証を正しい順序で進め、事実に基づいて判断することで、本質的な課題に早くアプローチできると学びました。 目的の重要性は？ また、分析に取り組む前には、まず目的を明確にすることが極めて重要であると実感しました。目的が曖昧だったり、途中で忘れてしまうと、結論を導き出せず成果へとつながりません。定期的に目的を振り返ることで、必要に応じた軌道修正が可能になるという点も大きな収穫でした。 複数視点の意味は？ さらに、分析を行う際には、単一の数字や結果だけに頼らないため、比較を行うことの重要性を再認識しました。一つの指標だけでは陥りがちな思い込みを避け、複数の視点から検証することで、説得力のある結論に近づけると感じました。 具体策をどう試す？ 具体的な実践としては、月ごとの売上データに実際に触れてみることにしています。これまでは解説付きの資料に頼りがちで、問題点やその対策が本質的に理解できていなかったと感じます。売上の増減に影響を与えている要因を、自部門の活動と照らし合わせながら振り返り、今後の対策へとつなげていこうと思います。

現場で何が起きる？ 平均値などの代表値を把握するだけではなく、現場で実際に何が起きているかを想像しながらデータに向き合うことが大切です。そのため、自分自身で仮説を立て、仮説検証型で分析を進めることが求められます。分析の目的に応じて比較する対象も変わるため、たとえば「夏の気温は本当に上昇しているのか」という問いに対して、単純に1年前のデータや他の地点のデータと比較するだけでは、十分な答えは得られにくいでしょう。 ビジュアルで何が分かる？ また、代表値の理解をより精緻なものにするために、データのビジュアル化を試みることが重要です。第三者に伝えるときだけでなく、自分自身で数値を分析する際にも、数字だけでは見逃しがちな現場の情報に焦点を当てるため、ビジュアル化の活用を心がけましょう。 AI活用はどう役立つ？ さらに、医療施設ごとの売上や従業員ごとの活動履歴など、大量かつ複雑なデータに関しては、定型的な加工に陥りやすい傾向があります。まずはデータの分布を把握するためのビジュアル化を行い、分析の目的に合ったデータの特徴を考察する時間を確保することが推奨されます。このプロセスにはAIの活用が有効であるため、迅速に作業に取り掛かれるよう、使用するプロンプトをあらかじめ保存しておくと便利です。

数値とビジュアルの関係は？ データ比較の際、数字に注目し、その数値をビジュアル化することで、数式に基づく関係性を把握することの重要性を学びました。大量データの分析では、目的を明確にした上で仮説を立て、データ収集を経てその検証を行うプロセスが大切であると感じました。また、分析する際には、単純平均だけでなく加重平均や中央値、さらには散らばりを示す標準偏差といった代表値を活用することで、より深い理解が得られると実感しました。 散らばりの意味は？ 特に、データの散らばりに注目することで、数値の乖離をどのように防ぐかという点が印象に残りました。数値の集約や分布の理解は、分析の精度向上に大きく寄与すると考えています。 売上推移の分析は？ 実績報告書の作成においては、単月売上や累計売上の推移を把握するため、商品別や販売先別の分析が有効であると思います。各取引先に対する実績や、特定商品の業績分析を行う際には、加重平均や中央値を用いて売上の平均成長率を求め、業績の変動理由について目的に沿った仮説を立て、データ収集と検証をする手法が有用だと感じました。 分布の理解は？ また、正規分布の説明では、標準偏差に関する具体例の一部が分かりにくかったため、さらなる理解を深める必要があると感じました。

視点と標準偏差は何？ 「分析は比較である」という考えから、視点やアプローチの違いが明確に見えてくることを学びました。数学が苦手な自分にとっては難解な点もありましたが、標準偏差の活用方法などを理解できたのは大きな収穫です。また、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値と、散らばりを示す標準偏差の違いについても理解を深めることができました。 集約方法はどうなっている？ これまではエクセルで作成できるグラフからなんとなく情報を把握していたのに対し、今回体系的に数字の集約方法を学んだことで、今後はどのように数字を集約すべきかを意識して活用していこうと思います。特に幾何平均は初めての使用なので、さらに調査を進める予定です。標準偏差についても、その考え方から算出方法を追求するのが面白いと感じました。 分析の流れはどう進む？ 前回からの繰り返しになりますが、分析のアプローチ―目的の確認、仮説の設定、データ収集、仮説の検証―を守りながら、視点と手法を適切に用いることを今後も意識していきたいと思います。幾何平均や標準偏差はまだ完全に理解できていないため、さらに勉強を重ねる必要があると感じています。テストの品質評価においては、標準偏差や中央値の考え方を取り入れていく予定です。

目的の明確性は？ 分析を進める上で大切な点は、まず目的を明確にし、全体像を把握することです。その後、大項目から中項目、小項目へと細分化しながら、漏れや重複がないよう注意深く分解します。また、問題点を捉える際には、現状が正常な状態に達していない場合と、正常な状態であってもあるべき姿とのギャップが存在する場合という違いに着目することが重要だと学びました。 債権回収の現場は？ 債権回収の現場では、入金約束が取れたグループとそうでないグループに分け、ロジックツリーを用いて分類を実施しました。性別、年代、連絡先の有無などを集計し、各要素の違いを比較検証した結果、入金約束を取れたグループでは特定の時間帯、特に朝8時台に件数が多い傾向が見られました。この事実を踏まえ、これまで連絡が不足していた可能性について仮説を立て、今後のヒアリングで更に検証していく予定です。 データ分類の進め方は？ データ入手の段階では、まず全体像を把握し、その上で影響が大きい部分を特定するために丁寧に分類を進めました。さらに、複数の仮説を構築してから集計を細分化し、一つずつ検証するプロセスが重要であると感じました。昨年との比較を行うことで、変化や傾向を明確にしながら、次の対策に活かしていきます。

統計でどう比較する？ 分析は、単なる数値の羅列からその違いを見出すだけではなく、統計的な手法を用いて比較することが大切です。たとえば、平均は代表的な統計手法ですが、平均値だけではデータの全体像を正確に把握できない場合があります。そこで、最大値、最小値、中央値、最頻値などの複数の指標を合わせて用いることで、より明確な違いが見えてきます。また、数値だけでは分かりにくい部分はグラフなどのビジュアルツールを活用することで、視覚的に比較しやすくなります。 仮説は信頼できる？ 現状のデータ分析では、まず仮説を立て、その仮説に基づいた統計的手法やグラフを用いて分かりやすい資料作成に努めています。しかし、仮説が常に正しいとは限らないため、偏ることなく中立的な立場でデータを検証し、仮説に反する結果があれば素直に認めて正確に分析することが求められます。 方法はどう変える？ また、現行の分析手法や視点を根本から見直すことで、データの収集方法や指標の選定、解釈の仕方まで再検討し、実態に即した新たな気づきを得ることが重要です。その上で、得られた新たな視点をもとに具体的な改善策や施策を立案し、現場での運用につなげることで、分析結果を実効的に活用するサイクルを確立していきたいと考えています。

利益創出の秘訣は？ P/Lは企業がどのようにして利益を生み出しているかを示すもので、売上総利益、営業利益、経常利益、当期純利益の前年比や各項目の構成比を通じ、企業が提供する価値がどのように反映されているかを読み取ることができます。当期純利益はB/S上で利益剰余金として純資産に加算され、両者は連動しています。 B/Sの仕組みは？ 一方、B/S（バランスシート）は資産、負債、純資産の三要素がバランスを保っており、特に下部に位置する項目は固定的なお金として扱われます。同じ業態であっても、企業が本質的に提供する価値が異なれば、P/LもB/Sもそれぞれ特有の構成となります。 決算資料は何を見る？ 具体的な決算資料、例えば第2四半期の資料をしっかりと読み込み、企業が今後目指す数値や成長戦略を確認することが重要です。また、同業他社とのP/LやB/Sの比較を行い、違いを明確にした上で、意見交換会などの場でそれぞれの工夫点をヒアリングすると良いでしょう。 連結決算の検証は？ さらに、連結決算やIFRSの知識を深めること、また、数年後の目標の妥当性を具体的に検証し、どの項目でどの程度の増減が求められるか把握することが、株主をはじめとする社外の期待に応えるためには不可欠です。

人間中心の考え方とは？ WEEK1のライブ授業で特に印象に残った点として、共感から始まる人間中心の考え方がありました。また、「万人受けするものは売れない」という教訓から、常に「誰のために作るのか」を念頭に置くことの重要さを学びました。さらに、相手の気持ちなど目に見えない部分まで含めて考える必要があることが強調されていました。そして、自分の感情を色で表現し、それを伝えることの難しさも実感しました。 デザイン思考に潜む魅力 デザイン思考において、優しさや愛情がその根底にあるのではないかと感じ、より興味が湧いてきました。普段、私はtoCの業務に携わっており、満足度や継続利用率の向上に向けたコミュニケーションを行っています。これまではなるべく全員が満足できるものを提供しようと考えていましたが、今後は誰に届けたいのかを意識していきたいと思います。 ３月のイベントに向けた準備 ３月のイベント開催に向けては、次のステップを考えています。前回の参加者データを確認し、目的に合ったターゲットの再設定を行います。また、データの整理やその理由付けを行い、社内で相談の上最終決定をします。そして、訴求内容を変更し（サムネイルや文言の調整）、開催後には前回との比較や効果検証を行う予定です。

問題はどこに？ 分析においては、比較の重要性を学びました。具体的には、問題箇所をプロセスごとに分解し、その中でどこが課題となっているのかを明確にする方法です。業務内容によっては、顧客数や単価、さらには年齢層や競合の視点なども考慮する必要があります。これまでは感覚的に分析していたため、今後はストーリー性を持たせた見通しの立て方が有効だと感じています。 利用動向はどう？ たとえば、コロナ前後でサービス利用が減少しているという現状について、一人当たりの利用量が下がっているだけでなく、利用者全体の数や競合の動向も踏まえて比較検討することで、新たな発見が得られる可能性があります。各要素を分解して分析することで、より明確な課題の特定が進むと考えています。 データはどう整理？ そのため、まずは現在あるデータをプロセスごとに整理し、「サービス料」と「サービス利用者数」の比較からアプローチを始めます。仮説としては、サービス料に何らかの課題が存在するはずなので、一人あたりのサービス料、最大値と最小値、中央値といった指標を調査し、問題がどこにあるのかを絞り込んでいきたいと思います。さらに、競合するサービスの状況も合わせて検証することで、より具体的な分析が可能になると考えています。