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理解 ✕ 計算

に関する学び

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数字の裏側は？ 財務諸表の学習を通じて、単なる数字ではなく、その背後にある意味に気付く喜びを実感しました。例えば、貸借対照表ではどこから資金を借り、どのように活用しているのか、損益計算書ではいくらの利益が出たか、キャッシュフロー計算書では現金がどのように流れ、どれだけ手元に残ったのかという概念が重要であると感じました。これらの概念は、しっかりと覚えておくことで、人に説明しやすくなるため、経営者への提案や会議、さらには他部署への説明の際に説得力を持たせることができます。 復習で理解深まる？ また、日常生活の中でアカウンティングを学ぶためには、授業の内容を復習することが基本です。授業後にすぐノートを見返し、理解が不十分な点があれば教科書や参考書で補強することが大切です。さらに、身近なレシートや家計簿を利用して仕訳を実際に考えることで、実務に近い感覚を養うことができます。ニュースで経済や企業に関する話題をチェックし、決算や財務諸表に関連する用語に注目する習慣を継続することで、理解がさらに深まると確信しています。

データはどのように？ データは、数字、視覚、そして数式という三つの観点から捉えることができます。まずは平均値を確認し、その値を基に仮説を立てます。その上で、実際のデータのばらつきを評価し、平均値だけでは把握しきれない場合には標準偏差を活用します。標準偏差が小さいとデータのばらつきは少なく、大きい場合はばらつきが大きいことを示しています。 視覚情報は活かせる？ また、データの種類に応じて適切なグラフを選び、視覚的に理解しやすいようにすることが重要です。与えられたデータやそこから計算された数値だけでは十分な情報を得られないこともあるため、データを客観的に評価し、集約しすぎていないかどうかやばらつきの状況を分解して考慮する必要があると感じました。 偏りをどう防ぐ？ さらに、単に平均値を求めるだけでなく、標準偏差や中央値などの他の指標も用いることで、、より偏りの少ない分析が可能となります。状況に応じて平均、最大値、最小値以外の指標も活用し、迅速に必要な情報を把握できるようにすることが求められます。

分析とは何を指すのか？ 目的を明確にしないと、意味のないただの計算・数値になってしまいます。「分析」とは「比較」であり、比較の条件をそろえることが大事です。分析は考察までがセットです。この点を理解することで、意味のある数値やグラフの種類を適切に判断できるようになると思いました。 データをどう活用する？ 例えば、WEBサイトやSNSの効果測定では、数値が自動的に出てきますが、それをどう考察するかが重要です。また、アンケート結果の分析では、目的を整理してから項目や回答のさせ方を決めないと、分析できないデータや目的に合わないデータになってしまいます。 明確化の重要性 分析の目的・ゴールを明確化することを最重要視することが肝心です。目の前の数字の増減だけにとらわれず、分析手法やその後の考察までを意識してアンケート設計を行う必要があります。 学んだことをどう実践する？ 業務上、数値分析をする機会が度々あるので、今後は学んだことを意識しながら分析手法や報告内容を改善していきたいと思います。

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。

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。

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。

ビジネスコンセプトの影響は？ ビジネスのコンセプトが異なるだけで、数字に与えるインパクトが大きく変わることが分かりました。何を大切にするかによって、数字の使い方も異なり、PLを読み解くことで他社の戦略や重要視している点を把握できるようになると感じました。 PLをどう活用するか？ まずは自分の会社のPLを読み解く場面でこの知識を活用できると思います。また、自分の会社で数字を作成する上で、どこに力を入れるのかを具体的に考える手助けになります。以前はお金を使うことはよくないことだと考えていましたが、実際には会社のコンセプト次第でお金を活用することも戦略の一環であることを理解しました。 有価証券報告書の読み方は？ さらに、同業他社の有価証券報告書を読む宿題が上司から課されていますが、この知識はその場面でも役立ちそうです。同業他社のお金の使い方が、自分の会社の方向性を示していると感じました。まずは1週間に1回、1年分の報告書に目を通すことから始めてみようと思います。

データ分析の重要性再確認 ライブ授業で教わった「データ分析は比較である」ということや、目的に沿った分析が重要だという点は、今までの経験から理解していたつもりでした。しかし、動画で出てきた愛の値段の計算や補強すべき部分の選択などの設問に答えることができなかったため、自分にはまだできていないことが多いと気づかされました。 比較視点をどう持つか？ プロジェクトや業績の実績評価の際に、他の競合や他の例と比較して報告することができたら良いと思いました。「Apple to Apple」の比較対象を探すことは簡単ではありませんが、比較がないよりは評価や分析が深まるはずですので、挑戦したいと考えています。 比較癖をつけるための方法 結果や業績などの数字を見た際に、必ず他と比較する視点を身に付けることが重要です。何と比較して良かったのか、標準はどのくらいなのかを自分で確認するようにし、その比較対象があることでどのような見え方になるのかを考える癖を付けたいと思います。