(15ページ目)

計算

に関する学び

---

なぜ財務表を学ぶの？ ライブ授業では、ある企業の事例を通して、財務諸表を詳しく見ることの重要性を学びました。これにより、損益計算書や貸借対照表の理解を深めることができ、この1か月以上の学びを振り返り、今後の学習方法についても考えることができました。 どうやって企業理解？ まず、顧客企業の財務分析においては、企業のホームページや採用情報、関連出版物、さらにはヒアリングを通じてそのビジネスモデルをしっかり理解していきたいと思います。これによって、単なるテンプレートに基づく定量分析ではなく、具体的に何を分析したかが明確になるような分析が可能になると考えています。 仮説検証の流れは？ 次回定量分析を行う際には、まずデータを収集するのではなく、企業のホームページや採用ページ、出版物をもとに、企業の人員構造や財務状況について仮説を立ててみます。その後、この仮説を検証するために定量分析を実施し、特に仮説と異なる結果が出た場合には、顧客への報告時に質問や議論を重ね、理解を深めていく予定です。

PLを読むコツは？ PL（損益計算書）を読み解くことで、どのようなビジネスモデルが採用されているのかが見えてくるのが非常に興味深かったです。営業利益だけでは分からない細部も、さらに詳しく見ていくことで理解できると分かりました。なぜこのような数字になっているのか、その背景にあるコンセプトを考えながら読み解いていきたいと思います。 同業他社との違いは？ 同業他社の数字にも興味があり、それがどのようなコンセプトでどこで利益を出す戦略を採っているのかを考えながら、自社と比較して確認していきます。自社のビジネスモデルとPLの数字が一致しているかどうかも、合わせて確認する予定です。 経理部門にどうアプローチ？ まずは、自社のPLをしっかりと読み解けるようになることを目指します。不明点があれば経理部門などに問い合わせを行い、理解を深めていくつもりです。その後で、同業他社のPLも分析し、自社とのコンセプトの違いを確認します。他社の仕組みから学び、自社に活かせる部分があるかを検討していきます。

代表値とばらつきをどう見る？ 数値分析では、代表値とばらつきを組み合わせたアプローチを学びました。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が挙げられ、それぞれの特性―単純平均は外れ値に弱く、加重平均は比較対象ごとの重みを反映し、幾何平均は成長率の算出に使い、中央値は外れ値の影響を受けにくい―を理解することができました。また、ばらつきについては標準偏差を用いて平均からの離れ具合を把握します。 幾何平均を感じた理由は？ 特に、これまで触れる機会のなかった幾何平均の考え方が新鮮で、分析の幅を広げる一助となりました。 売上予測の具体策は？ 売上予測に関しては、過去の傾向をもとにばらつきが少ない項目と大きい項目を整理することで、予測に適した部分とそうでない部分とを区別し、ばらつきが大きい部分には詳細な傾向分析を行う手法を検討したいと考えています。また、ばらつきが小さい項目に対しては、実績値を入力することで自動的に予測を算出できる計算式を構築する仕組みの導入も模索する予定です。

平均値の限界は？ 平均値は計算が容易で意味も通じやすいことからよく用いられますが、ばらつきの情報が考慮されていないため、正しい情報を得る上では限界があります。代表値だけではデータ全体を俯瞰し、妥当性を確認するのが難しいため、データのビジュアライズ化が重要だと感じます。 なぜ見せる工夫が必要？ 受領したデータの全体像を把握するため、代表値の算出に加え、ビジュアライズ化を実施することにしています。普段はExcelを使用し、関数を活用して代表値を手軽に算出しているため、この作業の頻度は高いです。しかし、ビジュアライズ化は目的を踏まえた「見せ方」を検討する過程があるため、どうしても敬遠しがちです。そこで、この工程も積極的に実施するよう努めています。 効率化はどのように？ また、代表値の算出を効率化するために、算出用の雛形シートを作成し、使い回せるように準備しておきます。ビジュアライズ化については、データ確認結果を部内で共有する際に、誰にでも説明しやすい資料作成を心がけています。

物事を捨てる選択は正しいか？ 戦略的に物事を捨てることの重要性を再認識しました。業務において「捨てる」という選択は、可能性を手放すことと同義になる場合もあります。しかし、実践演習で経験したように、ROIなどの定量的指標を用いて優先順位をつけることが重要だと感じました。 顧客の優先順位をどう付ける？ 実践演習で学んだ内容を活かして、顧客の優先順位付けを行い、どの顧客を優先的に訪問することで営業利益を最大化できるかを考えたいと思います。これまでは、過去の売上や顧客の規模で大まかに仕分けをしていましたが、今後は他の数値を参考にしながら、ROIを高めるために組織運営を進めていきたいと考えています。 データ分析で得られるものは？ 数値分析を進めるにあたり、社内でどのようなデータが利用可能か、またどのように計算できるかを一次情報に基づいて分析したいと思います。さらに、現在行っている業務やサービスを洗い出し、無駄や不要なものが残っていないかをゼロベースで再検討していきたいと考えています。

損益計算書の意義は？ 損益計算書は、企業の一定期間の経営成績を示す財務諸表の一つです。収益性や利益の構造が明らかになり、複数期間で比較することで経営状況の変化を捉え、経営判断に役立てることができます。 サービス提供はどうなる？ また、どのようなサービスや商品を顧客に提供するか、そしてどのようにビジネスを展開するかという考え方の重要性を改めて認識しました。 経営参画への挑戦は？ 私は事務系の仕事をしていますが、直接サービスや商品、価値を提供する立場ではありません。今後は勤務先の損益計算書を理解し、経営企画やM&Aなど経営判断に携わることができる立場を目指していきたいと考えています。 今後の学びはどう？ まずは、この単科講座をやりきることを目標に取り組みます。その上で、他の提供されている単科講座で知見を深め、グロービス学び放題の受講も通じてさらなる学習に励む予定です。財務諸表を読む力の向上を目指し、インプットだけでなくアウトプットができる環境作りにも努めていきます。

損益計算書は理解できる？ 言葉だけで損益計算書を理解しているつもりでも、実際に仕組みを分解して説明できるほどの理解には至っていないことに気づきました。具体的には、売上高や経常利益については概ね把握していたものの、その中間に位置する営業利益から当期純利益までの損益の流れが頭の中で明確にイメージできていませんでした。 自社財源はどう考える？ また、自社の財源の賄い方について、少なくとも５つの段階に分解して考えなければ、全体の傾向を正しく捉えることはできないと実感しました。 医療機関の収益は？ 実務においても、医療機関の財務分析を進めている中で、今回の学びを活かす機会がありました。早速、WEEK02で学習した内容をもとに、P/Lの各要素を分解し「この医療機関はどの部分で収益を生み出しているのか」という仮説を立ててみるつもりです。 分解手順を吟味する？ さらに、その分解手順をフォーマット化して、様々なケースに当てはめながら傾向の違いを検証していく予定です。

利益と価値の関係は？ コストを正しく理解することは、顧客に提供する価値を見極める上で重要です。利益獲得の状況は、利益額と利益率の両面から評価すべきです。たとえば、あるカフェビジネスのケースでは、ミノルとアキコがともに営業利益３％を実現していたものの、実際の金額には大きな差が見られました。 利益管理の難しさは？ また、担当するポジションによっては、最終利益に至るまでの利益管理が求められる場合があります。しかし、外部からの評価はあくまで最終利益を基準として行われるため、この点を意識する必要があります。 競合分析のポイントは？ 次に、競合他社の分析も重要です。まずは全体の動向を把握し、費用対売上高の効率性を中心に検証します。その際、マーケットシェアとの関連性にも注目することが望まれます。 損益比較のコツは？ さらに、競合他社の損益計算書（P/L）を確認し、決算短信に記載されているビジネス概要のコメントを参考にしながら、自社のP/Lと比較してみることが効果的です。

新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

計算方法はどう違う？ 他者による分析データでは幾何平均や標準偏差に触れる機会はありましたが、以前は計算式に苦手意識を感じていました。今回、単純平均や加重平均と併せて用いることで、データのばらつきや分布が視覚的に理解しやすいことを実感しました。また、分析結果同士の比較において要素が細分化され、読み解く幅が広がることも理解できました。普段目にするデータの背後には巧妙な仕組みが潜んでいることを再確認し、背景にある意図をより慎重に読み取ろうという意識が芽生えました。 部署ごとの傾向は？ 担当しているダイバーシティ推進の取り組みでは、アンケート結果が全社的にポジティブな回答に偏る傾向が見受けられました。しかしながら、ネガティブな回答は特定の部署に偏っている可能性もあります。回答者の部署や性別などの属性に注目することで、異なる視点からの分析が可能になると感じました。こうした多角的な検証を通じ、部署ごとの業務特性やジェンダーバイアスなどの要因が明らかになることが期待されます。

代表値の使い方は？ 代表値の計算方法として、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値のアプローチがあることを再確認しました。日常の業務では状況に応じて使い分けているものの、特に幾何平均は実際に計算する経験がなく、大変勉強になりました。また、データのばらつきを捉えるための標準偏差を使った比較も初めて試み、今後の分析に役立てたいと感じました。 分析結果はどう活かす？ 研修成績やサーベイ結果の推移やばらつきを把握し、傾向や特徴を見出すために、今回学んだ代表値の計算方法やビジュアライゼーションが非常に有効だと考えます。まずは、データを確認する前に、点数が上昇している場合と下降している場合の仮説を立て、その上で属性ごとに単純平均を用いて比較を行います。さらに、人事制度などとの関連付けを行う際には、特定の部署の比重を増やす加重平均や、前々回分のデータを反映した幾何平均を導入することで、目的に合った多角的なアプローチを実現し、仮説の検証や次の分析ステップへとつなげていきます。

原因は何でしょう？ 問題を解決するためには、原因をプロセスごとに分解して明らかにする方法が効果的だと実感しました。広告にかかる費用と表示回数だけで費用対効果を計算しても、課題解決には至りません。しかし、クリック数や申し込み数といったデータを加えて各割合を算出することで、具体的な解決策のヒントを得ることができました。 A/Bテストはどう？ また、業務では主に定量分析や可視化を中心に行っているため、これまで触れる機会の少なかったwebマーケティングで活用されるA/Bテストについて学べたことは非常に新鮮でした。 仮説、どう作る？ さらに、日々の業務でデータ分析や問題解決を行う際、どうしても過去の経験や周囲の意見に基づくストーリーに頼ってしまい、データ活用が十分にできていなかったことに気付きました。今後は、「What」「Where」「Why」「How」の各ステップや様々なフレームワークを活用した仮説の立案を取り入れ、より効果的な解決策を模索していきたいと思います。