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数字

に関する学び

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売上と営業利益はどう？ 売上高は企業の事業規模を示す指標であり、数字が大きいほど事業の規模が広いと理解できます。また、営業利益までの項目は本業における収益と費用を反映しており、本業でどれだけの利益を上げているかを把握できることがわかります。 経常利益はどう捉える？ 経常利益は、主に財務活動に起因する本業外の収益や費用を含み、継続的な利益獲得の見込みを判断するための重要な指標となります。それ以降の項目では、税金等調整前当期純利益、当期純利益、親会社株主に帰属する当期純利益といった形で、最終的な利益状況が表現されています。 P/Lの見方は？ P/Lを読み解く際には、まず売上高、営業利益、経常利益、当期純利益といった大きな数字に注目し、事業全体の概況を把握することが基本です。さらに、各項目の推移や数値の比較・対比を行うことで、傾向の変化や大きな相違点を見出すことが重要です。 競合との違いは？ 現在のプロジェクトでは、競合他社と自社との比較・対比分析にP/Lを活用したいと考えています。特に、競合の過去数年にわたるPLの傾向を分析し、どの項目に費用をかけて利益を生み出しているかを抽出することで、自社との違いを明確にしたいと考えています。 効率はどう高める？ また、5月末に予定している社内プロジェクトの中間報告会に向け、Q2の情報を盛り込んだ報告内容を準備中です。このため、分析は自分一人で進めるのではなく、ChatGPTやCopilotといったツールを活用し、業務効率を高めながら取り組む方法を模索しています。

データ分解の意味は？ データを多角的に捉えるための分解フレームワークを学びました。このフレームワークでは、①分け方を工夫する、②切り口を変えて考える、③複数の切り口を用いる、④導いた仮説が正しいか自問する、といった思考スキルを活用します。こうした手法により、データを正しく理解し、課題解決へとつなげることが可能になります。また、切り口を検討する際は、目的に沿ってMECEの原則を意識することが重要です。 顧客インサイトはどう？ 現在、タスクチームで顧客インサイトに基づくConfidence活動を担当しています。顧客インサイトは、顧客ニーズの特定や戦略策定において重要な情報資源ですが、膨大なデータと多岐にわたる内容により、情報の整理や可視化に課題を感じています。さらに、目の前の数字や表にとらわれがちで、「そのデータから何を導き出すか」という視点が薄れることで、本質的な課題に辿り着けない可能性もあります。 分解スキルの使い方は？ そこで、今回Week2で学んだ「分解」のスキルを活用し、データ分析に対する心理的ハードルを下げたいと考えています。まずは来月の顧客インサイト分析資料作成に向け、手を動かしてデータを分解することから始めます。その上で、目的に沿った複数の切り口を検討しながら、自分自身で問いを立て、データを深掘りしていきます。表やグラフなども試行し、情報をいかに伝えやすくするか工夫していきます。最終的には、使用した分析手法と見えてきた課題、そこから導かれる解決策を、チームメンバーに分かりやすく説明できるよう整理するつもりです。

会計データの意味は何？ 会計データが単なる数字や割合ではなく、企業が顧客に提供する価値と密接に結びついた「意味ある情報」として捉えられる点が印象に残りました。企業の提供価値やビジネスモデルに即してP/L・B/Sを分析することで、従来は抽象的だった数字に具体的な背景が読み取れるようになったと感じています。また、異なる業界の事例を比較検討することで、業界特性やビジネスモデルがより明確に理解できるという新たな視点も得られました。 比較で何を発見する？ 受講直後は、競合企業との比較に重点を置いていましたが、異業種との対比により新たな発見があることに気付かされました。もともと自社は通信制の教育事業を中心に展開しているため、同業他社との比較が主でしたが、コンテンツ配信の観点から他業界の会計データを参照することで、売上原価の削減など別の改善策を検討する余地が見えてきました。今後は「提供価値を意識した会計データの読み解き」と「比較・対比を通じた気付き」を大切にしていきたいと考えています。 異業種の決算書は何を示す？ また、新規事業立案にあたっては、競合のみならず異業種の決算書も調査し、従来の儲け方以外の可能性や資金の使い方、調達方法について幅広い視点で検討していきます。具体的には、5月末までに決算書が提出される企業の事例を調べ、6月中に自社との比較分析を行う予定です。決算書全体を細部まで追いかけるのではなく、主要な利益項目など大きな数字に注目し、グラフなどを活用して全体の傾向を把握した上で詳細な分析に進むことを意識していきます。

比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

抽象と具体はどう？ 定量・定性分析に加え、コーディング分析で述べられた「抽象度と具体化」の相互プロセスが非常に重要だと実感しました。私が実践した活動は、一般募集で参加者を募り「未来デザイン教室」を開催することから始まりました。その後、複数人を対象にマンツーマン・コーチングを実施し、事前のヒアリングシート（属性情報）、ワークシート（ありたい理想図）、オンライン対話の三種類の情報を活用して潜在的な問題点を明らかにし、今後の課題についてアドバイスを行いました。 問題の要点は何？ これらの活動では、対話の中で抽象的な表現と具体的な表現を行き来させ、参加者が抱える問題や課題の全体像を共有するよう努めました。具体的な事象や数字に踏み込んで話す人、抽象的にしか表現できない人、あるいは言葉が体言止めに終始して動きのない人など、参加者それぞれの癖が見えてきました。そのため、具体的な発言が多い方には「つまり、要点は？」と問いかけ、抽象的な方には「結局、どんな意味になるの？」と解像度を上げるよう心がけました。この対話の往復により、全体像を俯瞰する視点が得られることが大きな気づきとなりました。 構図をどう捉える？ また、定量・定性分析、コーディング、そしてフレームワークやプロセスを通じて「仮説の構図」を把握することができれば、隠れた領域や既存概念の硬直した部分を明確に特定しやすくなると感じました。アイデアが行き詰まった場面でも、課題の構図が見えることで、その構図自体を再構築でき、結果として新たな方向性が見えてくると考えています。

数字だけで判断してる？ 数字をそのまま見ると、判断を誤る危うさや怖さがあります。実態を正確に把握するためには、数字の中身に潜む意味を紐解き、大枠と詳細を行き来しながら分析する必要があります。 集約方法は適切？ そのためには、数値を適切に集約して可視化することが求められます。ただし、集約の方法自体も状況に応じた判断が必要です。数字の意味を正しく読み取り、どの手法で集約すべきかを判断しなければ、誤った方向へ導いてしまうリスクがあります。 どの手法が最適？ 何度も試行錯誤を重ね、どの手法が実態を正しく反映しているかを見極めることが重要です。自分が行った集約内容を比較することで、分析の精度を高めることができます。 数字の羅列で判断？ 数字が羅列されるだけでは、実績、利益、投資経費といった各状態がどのようなリターンに結びつくのかが明確に見えにくくなります。これらの判断材料を集約し、分散して検討することで、より妥当な判断が可能になります。 見るべきはどこ？ また、見るべきポイントを示すことは分析を行う上での基本的なマナーであり、迅速な判断を下す要因にもなります。難しい計算式に頼るのではなく、基本的にはツールやExcel、BI、AIなどを活用して分析を進める場面も多いですが、これらの使い方を根本から学び、センスを磨くことも重要です。 視覚化の工夫は？ 単に数字をグラフにするのではなく、伝えたいポイントがしっかりと相手に伝わるビジュアルを作成するために、思考と工夫を重ねる必要があります。

どの要素に焦点を当てるべきか？ 問題解決のためには、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めるアプローチが重要だと学びました。単に数字を眺めるだけでは見えにくい情報も、プロセスごとに分けて考え、それを定量化 (例えば、ファネル分析やコンバージョン率) することで新たな課題が明らかになります。 仮説立案のコツとは？ また、問題の原因を探る際には仮説を立てることが鍵です。その際の思考範囲を広げるために、対となる概念である「対概念」が有効であることも学びました。分析を進める上では、条件を揃えることが重要で、いわゆるApple to AppleとするためにA/Bテストを行い、比較対象の違いを絞り込むことが必要です。原因を探る際には、多くの項目に手を広げず、仮説を絞り込んで十分に研ぎ澄ますことが求められます。 システム導入の目的をどう明確にする？ これからシステムを導入するにあたり、まずシステムが何のために必要かを明確にし、その問いを検討段階から関係各所と共有しながら進めることが大切です。そして、現状における問題の特定を行い、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めていきます。 比較分析のためには？ システムの導入においては、何を比較するのかを明確にし、例えば導入した場合と導入しなかった場合の比較や、複数社での比較を行います。また、現状とあるべき姿のギャップを定量的・定性的に描き出し、比較することが重要です。場合によっては仮説を立てて進めることも効果的です。

どうして説明責任を重視？ これまで直感や経験に頼って仕事を進めてきたことを改めて実感しました。しかし、どんな状況でも客観的に課題を見つけ出し、自分の言葉で相手に伝える―つまり説明責任を果たす―状態になりたいと強く感じています。そのためには「問いは何か」を意識し、適切な問いを自ら立てられるようになることが重要です。 顧客視点は伝わってる？ 顧客に対する提案では、顧客が本当に得たいものや解決したい問題を明確にし、その立場に立った問いから物事を組み立てる必要があります。また、社内では上司や他部門と協力しながら、目標作成や調整を行い、自組織に有利な環境を整えることが求められます。さらに、組織内のメンバーとの関係を大切にし、共に課題を共有しながら進めることで、納得感のある目標や施策を実現することを目指します。 なぜ問いを立て直すの？ 仕事に取り組む際は、まず自分の主観や直感に頼る前に「問いは何か？」と一度立ち止まり、状況を冷静に見つめる時間を持つことが大切です。そして、顧客の現状や向かっている方向性、顧客視点の問いを理解するため、情報収集、可視化、仮説の立案を行いながら、売り込みではなく対話を通じて議論していきます。加えて、数字に基づく分析を丁寧に行い、図表などを用いて分かりやすく説明することや、問いを共有する時間を意識的に取ることも重要です。 どうやって信頼を深める？ 最後に、メンバーとのコミュニケーションの時間を積極的に確保し、組織全体で前向きに進むことを心がけたいと思います。

収益活動の意図は？ オリエンタルランドのケーススタディを通して、その企業が収益を上げるためにどのような活動を行い、その活動が現金の流れにどのように影響を与えているかを分析する重要性を改めて実感しました。特に、人件費が一般的な製造業とは異なり、直接売上に貢献するという考え方に基づいて「売上原価」に含まれている点が非常に興味深かったです。また、災害時のリスクマネジメントとして現金を一定量保有していることが、B/S上に反映されている点も印象に残りました。 戦略策定の秘訣は？ 自社の中期経営計画策定にあたっては、まず自社の数字を整理し、競合他社との違いを明確に分析することから始めようと考えています。同時に、他業種のP/LやB/Sを参考にするとともに、異なるビジネスモデルや戦略について学ぶことで、自社の戦略に新たな視点を取り入れる可能性にも期待しています。これまで自業界内での考え方に偏りがあったことを反省するとともに、外部の事例から新たな発想が生まれるかもしれないという期待感があります。 会計と戦略はどう？ 今回学んだ内容を実際のビジネスに活かすためには、B/SやP/Lの概念とその戦略への結びつきを深く掘り下げる必要性を痛感しました。まずは、会計と戦略の紐付きを理解できる書籍を用いて独自に勉強し、社内でこれらの知識に詳しい方との意見交換を積極的に進めることで、単なる知識としてだけでなく、実際の経営にどのように活用できるかを自分の中にしっかりと定着させていきたいと考えています。

代表値の種類は何？ 分析や比較を容易にするためのデータ加工の方法について学びました。まず、代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値の4種類があること、また散らばりを表す指標として標準偏差（分布も含む）があることを理解しました。これまでの業務では単純平均と中央値を主に使用していたため、各数字に重みを付ける加重平均や、全データを掛け合わせる幾何平均を知ったことで、数値の見せ方に新たな視点を持つことができ、とても興味深く感じました。さらに、ローデータからグラフ化する際に、各代表値ごとの違いを意識することで、より適切なグラフやビジュアル表現が可能になると感じました。 業務評価の新手法は？ 直近の業務では社内アンケートを実施する予定があり、満足度などの評価数値に対して、従来の単純平均や中央値に加え、主要ターゲット層の受講率を掛け合わせた加重平均も算出してみたいと考えています。これにより、より実態に即した評価ができると期待しています。 エクセル関数はどう組む？ 一方で、各代表値の意味は理解したものの、エクセル上で関数をどのように組むかについてはまだ確認が十分ではありません。特に、幾何平均で平方根が出てくる点については苦手意識がありますので、ミスなく計算できるように仕組み化できないか振り返りたいと思います。また、2SDルールについては基本的な理解はあるものの、具体的にどのように活用すべきかというイメージが定まっていないため、いくつか事例を確認して今後の活用方法を模索していく予定です。

文章はどう伝える？ 相手に伝わる文章や資料作成においては、ただ情報を羅列するのではなく、読み手がすぐに理解できるよう、整理された構造と流れを意識することが大切だと学びました。単なる数字や文字の羅列ではなく、必要な情報が一目でわかるように、無駄な言葉を省きつつ具体的な内容を盛り込むことが求められます。 図表はどう活かす？ 資料作成では、グラフや図表を効果的に用いるため、まずは単体の数値やデータに適切な単位の記載を行い、その後、データの性質に応じたグラフ（時系列データならば棒グラフ、変化を示す場合は折れ線グラフ、要素ごとのデータなら横グラフ）を利用して全体を俯瞰できるように工夫します。また、フォントや色、アイコン、強調表現の使い分けにより、伝えたいポイントと図表の整合性を持たせることも重要です。 メールはどう構成？ メール文章については、結論を最初に示すとともに、題名や書き出しに相手の興味を引く工夫を施し、リード文から注意を引く構成にすることが大切です。文章全体も項目分けや箇条書きを取り入れ、情報を整理して分かりやすく伝えるよう努めています。 学びをどう確認？ これまで学んだ数字の分析や日本語表現の技法、資料作成のポイントを振り返り、デスクトップにまとめた内容を常に確認しながら業務に取り組むことが、効果的な資料作成への近道であると感じています。完成した資料は、まるで「もう1人の自分」がチェックしているかのように、全体の整合性や論理性を見渡して仕上げることを心掛けています。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。