(6ページ目)

数字 ✕ 計算

に関する学び

---

代表値の選び方は？ データの特性に合わせた代表値の取り方を誤ると、算出された数値が意味を持たなくなることを再認識しました。成長率などの数値結果に触れる機会はあったものの、その計算に幾何平均が用いられていることは、私にとって新たな学びとなりました。 標準偏差の使い方は？ また、これまでグラフなどのビジュアルに頼ってデータの散らばりを把握していたため、標準偏差を用いて数値として表現するという手法に触れることができたのは非常に興味深かったです。 幾何平均で何が変わる？ 加重平均や中央値は、データの検証において従来から活用していたものの、売上の伸長率を算出する際に幾何平均を用いる方法は、早速実務に応用していけると感じました。さらに、標準偏差を算出することで、データのばらつきを具体的な数字としてイメージし、説明に説得力を持たせる工夫を進めたいと考えています。 実務でどう活かす？ 具体的には、部門の各営業メンバーの業績比較や、セグメント別の業績比較において個々の成長率を算出し、その結果を問題点の洗い出し資料として活用したいです。また、商品別の売上推移に成長率を適用することで、優劣を明確化し、問題への対策検討に役立てたいと考えています。

結論は本当に正しい？ データを扱う際には、まず計算して情報を加工し、複数の視点から分解し、得られた結論が本当に正しいかどうかを疑うことが重要だと学びました。表や数字を眺めて悩むよりも、実際に手を動かして考える方が効果的であると感じています。 調査結果をどう見る？ これからは、マーケティング調査の結果を見て、どのようなニーズが存在するのかを理解するために使おうと思っています。これまでは、マーケティング部から提供された考察を読み、データに違和感がなければ納得していました。しかし、今後は得られたデータを自分で加工および分解し、その上で考察してみようと思います。そして、共有された考察が本当に正しいのかについても疑いの目を持つことを心がけたいと思っています。 自分で検証してみる？ 今後、調査結果が共有された際には、自分でもデータを一度加工・分解してみるようにします。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識しつつ、まずは手を動かして、加工や分解に慣れることを目標とします。そして、得られた考察には常に疑問を持ち、自分の意見を形成したら、他の人にもそれを共有するように心がけます。

利益向上のカギは？ 企業が利益を上げるための方法として、売上を伸ばすか費用を抑えるか、または将来のビジョンに沿って調整しながら検討することの重要性を学びました。同時に、売上高、営業利益、経常利益、税引前当期純利益、当期純利益といった用語の意味や、それぞれがどのように算出されるのか、基本となる事業所得や営業外の所得、特別損益と順に引いていくことで最終的な純利益が求められるという計算の流れを理解することができました。さらに、業界ごとに標準となる割合が異なる点にも気づかされました。 業界別バランスはどう？ また、以下の点について検討したいと考えています。まず、さまざまな業種における財務のバランスを把握することで、業種ごとの特徴を学びたいと思います。次に、医療業界においては、皆保険の枠内でサービスを提供しながらも自ら価格設定ができない特殊な状況の中で、どのような利益構造が望ましいのかを検討していきたいです。そして、具体的には、病院がどのような仕組みで利益を上げているのかについても考えてみたいと考えています。 ＰＬの仕組みは？ 最後に、まずは様々な業種のＰＬ（損益計算書）を眺め、その構造を理解し把握することから学びを始めたいと思います。

売上総利益と営業利益の違いは？ 売上総利益と営業利益の違いについて理解が深まりました。これまで、自分の仕事でサービスごとの損益計算を行っていた際、それを営業利益と呼んでいました。しかし、実際には販管費などを差し引く前の数字であるため、それは売上総利益であることが分かりました。この経験を通じて、一般的に使われている言葉でも、会社によっては内訳が異なることもあり得るため、各数字にどの項目が含まれているかをしっかり確認する必要があると感じました。 自分の事業全体をどう比較する？ 今後は、自分の事業全体における売上高、売上原価、そして販管費がどの程度かかっているのかを、昨年度と比較してみたいと思っています。これを実施することで、それぞれの用語に対する理解が深まり、自社の事業全体が儲かっているのか、どのような状態にあるのかを把握する助けになると思います。 サービスごとのPL比較で何を学ぶ？ また、扱っている各サービスのPLを並べて比較し、サービスごとの違いも見ていきたいと思います。具体的には、売上原価が多くかかるサービスと、売上原価が低く抑えつつ売上高を高く維持できるサービスなど、それぞれの特性を理解しようと考えています。

分析の精度をどう？ 普段の分析では平均値に頼ることが多いですが、データのばらつきを十分に表現できない点が印象に残りました。標準偏差はこのばらつきを把握するための指標であり、分析の精度を高めるためにぜひ取り入れるべきだと感じています。業務ではすでにビジュアル化の手法を用いていますが、今後は標準偏差も活用していきたいと考えています。 採用分析の狙いは？ 採用状況の分析については、平均値だけではなく標準偏差を用いることで、応募者数や面接評価の個々のばらつきをしっかりと捉え、より詳細な傾向を分析する計画です。これにより、採用プロセスの安定性や特定の職種や部門における採用難易度の変動を明確に把握することが可能になります。その結果、より効果的な採用戦略の策定やリソース配分の最適化へとつなげることを目指しています。 計算環境はどう？ 現在は、最新の採用データを整理し、Excelなどのツールを用いて標準偏差を計算できるような環境を整えています。主要な指標である応募者数や面接評価の標準偏差を算出し、比較分析を実施する予定です。こうした分析結果を視覚化して定期報告に組み込むことで、より深い洞察を得られる体制を構築していきます。

本業の利益って何？ 営業利益は本業で得られる収益と費用の差額、つまり本業での儲けを示す指標です。一方、経常利益は本業以外の収益や費用も含め、事業全体として持続的に利益が出ているかを判断する材料となります。最終利益である純利益は、これら一連の利益計算の総括として位置づけられます。 損益項目の違いは？ 企業ごとに提供する価値やビジネスモデル、コンセプトの違いから、各損益項目の特徴や数値は異なるため、PL（損益計算書）をもとに自社の強みや弱みについて仮説を立て、分析することが求められます。 計画は合致している？ まず、所属部門が策定する年間実施計画について、取組アイテムや目標、スケジュールが自社のPLと合致しているかを確認することが重要です。また、担当するプロジェクトの商談においては、ターゲット価格から原価、利益までを検討する際に、自社の決算説明会の内容をしっかり理解し、部下にもその要点が伝わるように説明する必要があります。 他業界の価値は？ さらに、製造業に勤務している立場から、製造業以外の業種が提供している価値とPLとの相関関係を見直し、どのような特徴として表れているのかを分析してみることも有益です。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

無借金経営の何が魅力？ 無借金経営のメリットとデメリットがイメージでき、事業を継続するために売上を伸ばす際は、負債と純資産のバランスを考慮した適切な投資が必要であると理解できました。また、業界やビジネス規模によってバランスシート（BS）の各項目のバランスが異なることがわかり、各社のBSを分析する前には、まず業界の特徴を把握する必要があると感じました。 BSと仕事の関連は？ 現在の業務において直接活用する場面は少ないものの、自分の仕事が結果的にBSのどの部分（たとえば固定資産管理や在庫保有など）に関連しているかを意識してみたいと思います。さらに、所属する業界の特徴に基づいた分析を続け、他社との比較ができるようにスキルを高めたいと考えています。 業界特性はどんな？ 業界によって固定資産と流動資産の割合や、負債と純資産の割合が大きく異なるため、まずは対象企業が属する業界の傾向を確認した上で、その企業のBSを見直し、特徴を捉えたいと考えています。また、BSの結果と損益計算書（PL）の結果との関連性、特に人件費などPLには反映されるがBSには現れにくい影響についても、より深く学んでいきたいと思いました。

アカウンティングへの深まりを実感 ライブ授業や基礎学習を通じて、アカウンティングの必要性に対する理解が少し深まりました。会社が利益を得ることは事業の成功を意味し、そのためには顧客の満足が重要です。この顧客満足を軸にして、財務三表や提供価値、資金などを考慮することが求められます。アカウンティングは、こうした意思決定に必要な知識のひとつです。今後の授業を通じて、どのようにこれが自分に適用できるのかをしっかりと理解したいと思っています。 利益計画における資金の役割 利益計画を立てる際には、活動にどれだけの資金が必要で、どれほどの利益が見込めるのかを判断材料として活用したいです。これにより、素早く意思決定を行い、効果的な活動に結びつけることで、部下に適切な指示が出せるようになりたいと考えています。 数字で見る財務諸表の理解 まずは、P/L（損益計算書）やB/S（貸借対照表）の構成を理解するために、書籍や会社の財務諸表を参照しようと思っています。具体的な数字を見ることで理解を深め、その上で自分の現在の活動にどのように応用できるかの具体的なイメージを持ちたいと感じています。

代表値と分布はどんな意味？ データ分析では、まず代表値と分布の理解が重要です。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の４種類があり、それぞれの特徴を把握する必要があります。一方、分布は標準偏差を用いて表現され、対象に応じた適切な代表値を選ぶことが求められます。 中央値はどう計算する？ そのため、中央値や標準偏差といった指標は数式に基づいて算出されますが、原理原則を理解すればエクセルの数式機能を活用して求めることが可能です。 平均と中央値の違いは何？ この考え方を踏まえて、昨年度に最も支払い額が大きかった顧客のデータを例に、代表値と分布を算出してみます。特別な事情で多額の支払いが発生しているため、単純平均と中央値の数字の違いを確認し、代表値としては中央値のほうが適していると考えられます。 期間内のデータ比較はどう？ さらに、対象となるのは2024年4月から3月までの期間の顧客データです。各顧客に対して毎月の支払額の単純平均と中央値を求め、また支払いの内訳に記載されている各顧客品番ごとの費用についても、同様に毎月の単純平均と中央値を算出して比較していきます。

なぜルールが必要？ データを取り扱う際は、一定のルールに則り全体の目線をそろえることで、伝えたい内容が明確になります。そのため、データからメッセージや仮説を引き出す際には、適切な代表値を選択することが重要です。たとえば、平均値については、単純平均や幾何平均など計算法の違いを意識し、正確な表現を心がける必要があります。 どんな手法が有効？ また、データのばらつきを示すには、関数的な手法を用いてビジュアル化する方法が効果的です。舞台の単月入場率を年間の数字に換算する場合、各月の値を単純に平均するのではなく、正確な情報を伝えるために公演数で重みづけした加重平均を用いると良いでしょう。さらに、チケット単価のばらつきにより生じる外れ値の可能性を考慮し、中央値も併せて検討することが求められます。 分析に新たな示唆は？ 日々の分析においては、平均値だけに頼らず中央値の視点も取り入れることで、その乖離から新たな示唆が得られるかを考えることが大切です。数字の集計表としてまとめるだけでなく、ビジュアル化によって情報の具体性と理解しやすさを高め、平均という言葉の使い方にも注意を払う必要があります。

利益はどこから生まれる？ 企業が生み出す利益は、独自のビジネスアイデアを実行した結果として、損益計算書（PL）に表れていると感じます。そのため、企業や事業内容を理解する際には、各部門の活動や目的が実際に意味を持ち、適切に運営されているかを慎重に見極めることが必要です。最終的には、利益創出の根幹にあるアイデアを正しく把握することが、企業業績を評価する上で重要となります。 アイデアはどう差別化？ 具体的には、まず自社がどのような事業を主要な生業としており、どのようなアイデアで他社との差別化を図ろうとしているのかを理解することが大切です。この際、自身の業務に影響を及ぼす費用がどこまで適正に管理されているのかも判断する必要があります。 付加価値はどのように？ また、製品に付加価値を付けるための領域を検討する際は、自分の担当する業務が生み出す環境価値にどれだけコストを投じられるかをイメージすることが求められます。そして、損益計算書の中から製品の付加価値が反映されている部分を割り出し、他社のPLと対比することで、より客観的な視点で自社の立ち位置を考察することが可能です。