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に関する学び

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損益計算書の要点は？ 損益計算書は、会社の収益状況を示す成績表として、売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、そして最終的な当期純利益という5つの基本項目から構成されています。売上総利益は、商品やサービスの販売前に発生する費用を差し引いた数値を示し、営業利益は本業から得られる利益を表します。さらに、海外からの材料調達に伴う為替差益や、店舗出店時の支払利息などの財務活動による損益を加えたものが経常利益となり、そこに店舗売却益や火災などの一時的な損益を反映させることで税前当期純利益が算出されます。最終的に、税金を差し引いた当期純利益を把握するためには、まず全体の売上推移や各項目の売上比率に着目し、過去の実績や業界平均、自社目標との比較が不可欠です。 出店事例の意義は？ 実際のカフェ出店事例では、出店コンセプトの明確化が極めて重要であることを学びました。コンセプトが明瞭になると、それに応じた仕入、店舗設計、採用、設備投資、商品開発などの基本事項が見えてきます。その過程で発生する各種コストの計算も可能となり、継続的な事業運営のために損益計算書を活用して売上アップや経費の見直しといった対策が求められます。売上規模に応じて最終的に残る金額が変化することからも、売上確保の重要性が実感でき、また、販売費や一般管理費の工夫により利益率が改善できる可能性があることが確認されました。 現状把握の方法は？ 担当店舗では、まず出店コンセプトに立ち返り、現状とのギャップを把握することが必要です。現状、店舗従業員がどの程度コンセプトを理解しているか、また、従業員や地域、顧客が考える理想のコンセプトとは何かを調査し、今後の方向性を明確にした上で損益計算書を再確認することが求められます。さらに、コンセプトの違いが損益計算書の構成比にどのように影響を及ぼしているのかを把握し、店舗責任者と現状の課題やその対策について話し合うことで、本社と店舗が共通認識を持ち一体となって事業運営に取り組む体制を整えることが重要です。 数値理解を深めるには？ 店舗責任者向けの研修では、今回の学びを活かし、各自の数値に対する理解度を高めることを目指します。店舗ごとに異なる規模や運営体系の中で、自ら課題を抽出し改善策を提案できるレベルへ引き上げるため、損益計算書の読み方や、毎月の売上達成状況の確認が基本であることを強調します。講義資料作成にあたっては、単に言葉の定義を伝えるだけでなく、その意味や具体的な活用方法を実践に直結する事例を交えて、すぐに取り組める内容に仕上げることが狙いです。 店舗分析はどう進む？ また、既存の担当店舗については、まず上司との間で出店コンセプトの認識を統一し、経営計画書などからコンセプトを再確認します。その上で、店舗の事業活動が売上、利益、経費とどの程度連動しているかを客観的な数値で分析し、店舗責任者に現状の課題を明確にさせることが大切です。具体的な改善策を、損益計算書上のどの項目にどのように反映されるのかという観点から検討し、数値的根拠をもって提案させることで、責任者自身が解決策のイメージを具体化できるよう指導します。 効果の伝え方は？ さらに、上司へ改善策を提案する際には、業界の一般的な数値や他社の運営状況を踏まえ、根拠を強化した説得力のあるアプローチが必要です。キャッシュフローの分析など、同業他社の事例を参考にする視点も取り入れながら、改善策の実現に向けた動きが求められます。 自発的研修の意義は？ 研修資料の作成に際しては、特に運営費及び一般管理費に着目し、各店舗の費用状況を業界平均や社内の他店舗との比較を通じて分析する内容を検討します。受講者自身が「自らの店舗分析」を通して、主体的に店舗改善に取り組む意識を持てるよう、やらされる研修ではなく自発的な行動を促す構成に留意することが重要です。

データ活用はどう考える？ WEEK3では、データを単なる数字としてではなく、「意味のある情報」として活用するための基本的な考え方や手法について学びました。まず、データ分析の際には、数字に集約して捉える、目で見て確認する、数式で関係性を読み取るという三つの視点が重要だと理解しました。たとえば、数値の代表値である平均値を用い、分布のばらつきを標準偏差で把握することで、全体の傾向をより具体的に捉えることが可能になります。標準偏差が大きい場合はデータのばらつきが大きく、逆に小さい場合は値が一定の範囲にまとまっていると判断できます。これによって、単なる「平均気温」といった情報でも、過去のデータと比較することで、その年の気温の位置付けを明確にすることができます。 ビジュアル化は有効？ さらに、ヒストグラムなどを用いたビジュアル化は、視覚的にデータの分布や外れ値を確認できるため、特定の年齢層の傾向や想定とのずれを一目で把握可能にします。こうしたプロセスは、単にデータを集約するだけでなく、見込み客の把握や最適な施策構築といった、戦略的な意思決定を支える重要なツールとなると感じました。 受講者像の把握は？ この考え方を、受講者促進活動に当てはめると、まずは代表値や分布を用いて受講者の像を明確にし、年齢や職業、居住地域、受講目的などの項目ごとに「どの層に集中しているか」や「どの程度幅広い対象にリーチしているのか」を分析する必要があります。たとえば、平均値から中心となる層を把握し、標準偏差で広がりを捉えることで「特定の年代に偏っているのか」「幅広い年代に支持があるのか」が明らかになります。 グラフで見える傾向は？ また、ヒストグラムを活用することで、受講目的やニーズの傾向を視覚的に判断でき、たとえば広告文面の最適化や広報素材のデザイン、ターゲット層の絞り込みに役立ちます。同様に、地域ごとのデータもマッピングして、申込数や反応率の地域差を明確にし、重点的な営業エリアの選定につなげることができます。さらに、各施策の反応率を数値化し、平均値と標準偏差を基に比較することで、PDCAサイクルを効率的に回し、より効果的な改善策が講じられると感じました。 具体策はどう実行？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去数年間の受講者リストから「年齢」「性別」「職業」「居住地」「受講目的」などをExcelに整理し、各項目の平均値や最頻値、標準偏差を算出してデータの集約と構造化を図ります。次に、ヒストグラムや円グラフを用いて年齢や職業、地域ごとの分布を可視化し、そこから抜け落ちているターゲット層や成功しているエリアを確認します。そして、特定のターゲット層を仮説として立て、その層に合わせた広報や導線の設計を行います。加えて、各施策の反応率を記録し、基準となる数値を通じて比較分析を行い、最後に数値とビジュアル化されたデータをもとに定期的な振り返りを実施することで、感覚ではなく具体的な数字に基づいた意思決定を徹底していくことが求められます。

数値とグラフの違いは？ 今週は、データ比較のアプローチとして、数値に集約する方法とグラフ化して視覚的に捉える方法の両面から学びました。数値に集約する際は、代表値として単純平均を用いることが多いですが、外れ値が混ざると平均値が影響を受けやすいため、その場合は標準偏差を活用してデータのバラつきを確認します。ヒストグラムを用いることで、グラフから傾向を読み取り、背景を推察する仮説思考の大切さも実感しました。 データばらつきの見方は？ 標準偏差は分散の平方根であり、自然現象のバラつきが正規分布（釣鐘型）に従う場合、2SDルールで求めることができます。ただし、ピークが複数あるヒストグラムでは正規分布とならない点には注意が必要です。 成長率の計算は？ また、成長率などの変化を計算する場合は、各年度の成長率を掛け合わせた数値のn乗根で算出される幾何平均を用います。複数のデータの平均を求める際、外れ値の影響がある場合は単純平均ではなく中央値を用いる方法も取り入れています。 散布図の意義は？ 要素が2つの場合、散布図を用いて数値の関係性を視覚化し、相関係数によりその関係を数値化します。相関関係を直線で表現するために単回帰分析を適用し、相関係数はR、決定係数はR²として示されます。決定係数は、散らばりの何％が横軸の要因で説明できるかを示しますが、相関が必ずしも因果関係を意味しないことを改めて認識しました。 フェルミ推定を使う？ さらに、データ収集の前に成果をもたらす要因を構造化するため、フェルミ推定を活用して方程式を作るモデル化にも取り組みました。フェルミ推定は、売上を上げる施策の検討にも用いられ、多角的に捉えてアクションに結びつける手法として有用だと感じました。たとえば、薬局の売上伸長を検討する際に売上を分解し、複数の施策を検討することで、利益の方程式と組み合わせてより分かりやすい説明が可能になると感じています。 相関と因果の違いは？ また、気温とビールの相関性の事例を通して、これまで取り入れてこなかった相関性の視点を業務に役立てたいと考えました。具体的には、患者の平均待ち時間と減少率、在庫品目数と医薬品廃棄率、管理者への研修時間と理解度テストの結果など、さまざまな原因と結果の関係を散布図にして検証することで、業務改善につなげる手法を学びました。なお、常に相関と因果は一致しない点を念頭に置いて取り扱う必要があります。 適切なグラフ選びは？ 最後に、これまでなんとなく選んでいた棒グラフや折れ線グラフに代えて、根拠を持って適切なグラフや散布図を選択する重要性を再認識しました。売上アップのための各施策を列挙し、売上と施策の関係を散布図で表すとともに、グラフの縦軸のメモリを工夫して読みやすさを追求します。その上で、相関係数や決定係数を算出し、どの施策が最も効果的だったかを分析し、上司や部下、部内と情報を共有していきたいと考えています。

仮説の意義は？ 今週の学習では、どんな状況においても仮説を立てることの重要性を再認識しました。仮説はデータ分析や問題解決の道しるべとなり、何を調べ、どんな情報を収集すべきかを明確に示してくれます。また、代表値だけでデータの全体像を把握するのではなく、その背後にあるばらつきにも目を向ける必要があることを学びました。平均値は全体を簡潔に表す指標ではありますが、ばらつきを加味することでデータの実情をより深く理解できるという点が印象的でした。 データ把握はどう？ データの分布を視覚的に把握するためにはグラフを活用することが有効です。ヒストグラムを用いれば分布の様子が、散布図を用いれば2つのデータ間の関係性が直感的に読み取れます。また、標準偏差を理解し算出することで、データのばらつきを定量的に捉え、より正確な分析が可能になるという点も学びました。これらの学びは、特に患者の受診動向分析の現場で大いに役立つと感じています。 具体計画は？ 具体的な行動計画としては、以下のステップを実施する予定です。 1. データ収集と整理 　・受診データの抽出：電子カルテシステムから必要な情報を取り出す。 　・データクリーニング：欠損値や誤りがないか確認する。 　・データ加工：分析しやすい形に整える。 2. 仮説構築と検証 　・仮説リストを作成：過去のデータや経験を踏まえ、受診動向に関する仮説を立てる。 　・データ分析：収集データを基に仮説の正否を検証する。 3. 代表値の吟味 　・複数の代表値の算出：単純な受診者数だけでなく、年齢層別、性別、居住地別に平均値や中央値、最頻値などを計算する。 　・代表値の比較：異なる代表値を比較し、データの傾向を把握する。 4. 可視化 　・グラフ作成：受診者数の推移やデータ分布をグラフで表現する。 　・グラフ分析：作成した図表から季節変動やパターンを読み解く。 5. 標準偏差の活用 　・各診療科ごとに受診者数のばらつきを標準偏差で算出する。 　・科ごとの差異を比較し、正確な分析に役立てる。 6. 分析結果の活用 　・傾向の把握：得られたデータから受診動向の傾向を明確にする。 　・対策の検討：把握した傾向を元に、より良い医療サービスを提供するための対策を議論する。 　・情報共有：分析結果や検討内容を関係部署で共有する。 7. 行動の継続と改善 　・定期的な分析：定期的な受診動向の確認により、新たな傾向や変化を捉える。 　・行動計画の見直し：状況の変化に合わせ、計画を適宜更新する。 各ステップを着実に実行することで、学んだ分析手法を実務に効果的に活かしていきたいと考えています。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

仮説思考をどう実践する？ ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する？ 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める？ 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは？ 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

なぜ分析の目的を見失わない？ まず、「何のために分析するのか」という「目的」を見失わないことが重要です。その上で、その目的を果たすためにはどのようなデータをどのように分析すれば良いのかという「仮説」を立てることが必要です。その仮説に基づき、必要なデータを収集し「意味を読み取る」ために適切にデータを加工し、その分析結果から新たな発見を導き、より良い意思決定を行うことが求められます。 データビジュアル化の役割とは？ データ分析の一連のプロセスにおいて「意味を読み取る」ためには、代表値である平均値および中央値、ばらつき度合いを分布として示す標準偏差を用いた全体像の把握が重要です。また、それらを一目で容易に把握するためにデータのビジュアル化も欠かせません。そして、ビジュアル化されたグラフを見る前に、それまでに得た定量情報や定性情報をもとに自らの解釈と仮説を立て、その解釈・仮説と実際のデータを比較するアプローチを繰り返すことで、分析を深めていきます。 データ分析の順序を守るには？ いざデータを前にすると、「仮説を立ててデータを見る」のではなく、「データ同士を比較して仮説を立てる」という癖があることに気づきました。この順序を間違えると意味がなさず、分析を深堀りできません。自然と正しいプロセスを踏むことができるようになるまで、意識して練習を繰り返したいと思います。 予算策定に活かす分析手法は？ 直近では、予算策定にこのアプローチを使います。過去の売上や原価をもとに、標準偏差、加重平均、幾何平均、中央値を使ってより確からしい代表値を出し、定性情報も加味して来期の予算を策定します。この際、「仮説を立ててデータを見る（仮説との比較）」ことを意識して取り組みます。また、その代表値にした理由や定性情報の扱いについて第三者と共有し、対話を重ねることで、納得性のあるものとして示すことができるように努めたいと考えています。 今後意識する改善点は？ 今後、以下の点を意識して取り組みます。 1. 標準偏差、加重平均、幾何平均について再度勉強し、特徴を深く理解する。 2. 「結論ありき」や「経験と勘」に頼らず、データ分析のプロセスを一つずつ丁寧に踏む。 3. 定性情報を「落としどころ」や「決め打ち」の要素として扱わないように意識する。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

B/Sの違いをどう見る？ B/Sについては、これまで業務の中で目にする機会が少なかったため、活用するチャンスがなかったが、今回のゲイルや総合演習を通して、PLとの関連性と役割の違いを認識し、企業を多角的に見るツールであることを実感することができた。特に、インフラ産業とクラウドビジネスのB/Sを比較する中で、インフラ産業は車両や駅舎、電線設備などの有形固定資産を多く保有（70％以上の割合）し、成熟した産業であるため負債が大きくなりがちである一方、クラウドビジネスは店舗や設備を必要としないため有形固定資産が少なく、新興の産業故に負債を抑え、純資産が大きい傾向があるという違いが明確に理解できた。 負債運用の意味は？ また、アキコの事例を用いたゲイルでは、「負債」の考え方について学ぶことができた。負債を極力抑える運用の重要性と、成長のチャンスを逃さないために時には必要な負債が発生するという現実も示され、安定した企業は負債が大きくなりやすい一方、個人で事業を展開する場合は負債を小さくしておくのが望ましいという点を考えさせられた。B/Sは、お金の「調達」と「使途」のバランスを把握できる資料として、企業の成り立ちそのものを理解する上で非常に有用であると感じた。 自社B/Sの現状は？ まずは、自身の会社のB/Sを確認し、分析を行うことが必要だ。現状を正しく把握し、運営上の数値管理のために何を追うべきか、またどの点に注力するかといった運営上の課題を明確にすることに役立てたい。同時に、他社のB/Sを読むことで成り立ちの違いを理解し、自社の今後の戦略について考える材料にしたい。 業界分析はどう進む？ さらに、薬局業界で公表されているB/Sを確認し、流動資産、固定資産（有形固定資産、無形固定資産）、流動負債、固定負債の各項目とその組成について把握する。そして、自社のB/Sを見直し、企業の成り立ちや現状を正確に把握することが求められる。現在、５月に実施予定の管理者向け研修資料作成にあたり、財務三表について分かりやすく噛み砕き、自社の状況と外部環境を具体的に受講者に説明できるよう、PLやB/Sを再度読み直し、情報の整理を進めていく。こうした人に教えるプロセスを通じて、知識の定着を図っていきたい。

分析前に何を考える？ 分析を始める前に、目的や仮説を明確に設定することが基本です。その上で初めて実際の分析に着手できます。データの加工については、AIの活用が効果的ですが、なぜそれを行うのか、また結果がどうであるのかという点については、人の意見が重要だと感じています。これまでの業務では、見やすさやわかりやすさに時間をかけすぎ、本質的な問いに対する回答が十分でなかったと実感しています。 定量データの違いは？ 定量データには様々な種類があり、平均値を算出することが有意義な場合とそうでない場合とがあります。直感的には理解できるものの、理由を問われると具体的な説明が難しいこともあります。質的なデータか量的なデータかという違いよりも、それぞれの特徴をしっかりと認識しておくことが大切です。 条件比較、何を見る？ データの比較を行う際は、本当に同じ条件で比較できているかどうかを確認する癖を身につける必要があります。なぜ複数のデータを比較するのか、比較から何が読み取れるのかを常に考えることが求められます。例えば、既存店舗における業績、顧客属性、サービス満足度のデータを用いる場合、その店舗の改善ポイントや、他店舗で活用できる内容を明らかにすることが重要です。また、将来予測に際しては、既存店舗のデータ分析が正しく目的を果たし、正確な判断につながることが、1年先の店舗運営における仮説や予測の精度向上、そしてリスクヘッジに直結すると考えています。 会議で何を共有？ 会議や立ち話などの中で分析に関する話題が上がった際も、まずは紙一枚に目的、期間、どのようなデータが必要か、既存のデータなのか、どの部分から入手可能かをまとめることが大切です。その上で、依頼者と意見をすり合わせながら進めることが効果的です。 定性データは役立つ？ また、定性データの活用についても重要な視点です。仮説設定の根拠や課題確認のため、まずは定性データに目を通す機会を十分に設けることが求められます。 AI活用の注意点は？ 現時点では、AIの活用は基本的に注意が必要ですが、関係のない自作データなどを用い、どのようなデータの見せ方が効果的かを試行するなど、活用の視点から取り組んでみると良いと感じています。

オリエンタルランドの視点は？ 今回、オリエンタルランドを題材に、P/L（損益計算書）とB/S（貸借対照表）を読み解くワークに取り組みました。まず、事業活動を考える際に、①顧客や企業、②提供価値、③価値提供のための活動、④経営資源といった要素を仮定し、それに基づいてP/Lの売上や売上原価、B/Sの資産を具体的に整理しました。このフレームワークは非常に分かりやすく、今後も活用していきたいと感じました。 売上はどう計上される？ 売上については、想定通りアトラクションやショー、商品販売などの順で計上されていました。しかし、オリエンタルランドの事業セクションが分かれているため、どこまでを同社の売上として扱うかという点は検討の余地があると感じました。一方、売上原価に関しては、商品原価は想定どおりでしたが、同社の場合は人件費、減価償却費、施設更新関連費、ロイヤリティなども計上されていることに驚きました。一般企業では、人件費は販管費に計上されるため、この違いが印象的でした。 人件費の扱いはどう変わる？ また、人件費の扱いに関して調べると、売上原価の製造費と販管費における販売費、一般管理費、研究開発費で分類されるのが一般的であることが分かりました。こうした知識を通して、財務3表の見方が変わり、各項目がどのような経営判断につながるかを考える良い機会となりました。 業界応用はどう考える？ さらに、フレームワークを他の業界に応用する際には、顧客の特性や利用シーンなど具体的な側面に注目する必要があると感じました。売上原価と販管費の違いが粗利や営業利益にどのように影響を及ぼすかを理解することで、経営判断におけるコスト構造の分析にもつながると考えています。 実践での説明はどう進む？ 今後は、この知識をもとに、実際の面談や決算報告の際に、事業活動とP/L、B/Sとの関連性を具体的に説明できるよう努めたいと思います。また、業界や同規模の企業との比較分析を通じて、より深い理解を得ることを目指しています。仕事以外では、複数の決算報告書を題材に事業活動を整理し、自分なりにP/LやB/Sを読み解く練習を続け、実際のお客様への説明機会も活用して理解をさらに深めていきたいと考えています。

本業と全体はどう？ PLには売上総利益、営業利益、経常利益といった項目があり、営業利益は本業で得られる利益を示す一方で、企業全体の収益性の判断には限界があることが理解できました。経常利益を見ることで、初めて企業全体の儲けを把握できるという点も納得できました。 PLから何が分かる？ また、PL単体では細かい財務活動まで把握することは難しいものの、利益の出し方やコストが発生する時点、そして過去と比較して各割合がどのように変動しているかなど、全体的な売上・利益構造を大まかに捉えるための有用な指標であると感じました。たとえば、対照的なコンセプトを採用するカフェのPLを通して、弱みを他の部分の費用で補うという戦略があることを学びました。店舗が小さく、立地条件が厳しい場合、集客力を補うために広告宣伝費を多く割り当てる戦略が取られているという点は興味深かったです。ただし、PLだけではその背景にある出店経緯や戦略は把握できないため、併せて確認する必要があると感じました。 報告書はどう読む？ 自社の利益報告書を読む際は、月単位や年単位での推移を丁寧に把握し、売上や利益の構造に変化がないか、儲けが増加しているのか減少しているのか、要因を明確にすることが大切だと考えています。 各店舗を比べる？ さらに、業界の特性から、売上原価の比重が高い店舗と低い店舗が存在するため、各店舗の利益の出し方の違いを比較し、より効果的な利益向上策を模索する意欲が湧きました。自社内の各店舗のPLを詳細に比較することで、利益構造やコンセプトの違いが明確になり、そこから自社分析を経たうえで競合他社のPLも確認し、販管費や労務費、売上原価の占める割合の違いから、何を強みとして成長させ、どこに改善の余地があるかを検討することが求められると感じました。 改善提案は何？ こうした分析を通じて、売上に対する各費目の割合や変化を正確に把握し、改善活動を次期の部門方針に反映させるとともに、管理側と店舗それぞれが取り組むべき課題を明確にする必要があると実感しました。自身の責任範囲内で具体的な改善提案を上司に示し、統括する店舗が改善活動に向けた大きな予算を確保できるよう検討していきたいと考えています。