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確認 ✕ 比較

に関する学び

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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。

数値に隠れた真実は？ 本単科で学んだ内容を振り返り、まず、データ分析は単なる数値の羅列ではなく、比較対象を明確にした上で、数値に裏付けられた論理的な問題解決の道筋を描くことが大切であると再認識しました。 問題解決の流れは？ また、問題解決にあたっては、思いつきの分析ではなく、問題解決の４ステップを明確にし、解決までのストーリーをしっかりと立てて実行する必要性を学びました。健康経営推進でのKGIやKPIの設定、戦略の見直し、効果的な施策の検討、さらには働きやすさや働きがいの醸成に向けた取り組みとして、男性の育休取得率と女性活躍の相関関係の検証、介護と仕事の両立支援に関する現状把握と課題の抽出、効果検証といった事例を通して、その具体的なアプローチ方法が示されました。 効果的なスキル向上は？ 加えて、Excelを用いた関数活用やグラフ作成のスキル向上、可視化資料を活かした説得力のあるプレゼンテーションの訓練が、実践的な分析や提案活動に直結する点も印象的でした。自分が出した解決案を俯瞰的に確認し、他者の意見を取り入れてブラッシュアップすることで、より実効性のある提案が実現できると感じました。

どのようにアカウンティングが身近になったのか？ Week1の自分とWeek6の自分を比較すると、アカウンティングがより身近に感じられるようになったことに気づきました。これは、PLやBSの基礎を身につけたおかげです。この知識を生かし、自社や競合他社、さらには異業種企業の財務三表を読み解き、分析できるようになるため、今後も学習を継続したいと考えています。 必要な知識をどう確認する？ また、収支業務の年間スケジュールを確認することで、その時々に必要となる知識を把握しています。今回の講義で学んだ内容と照らし合わせて準備を進め、不足している点は自己学習により補完し続けます。最終的には、アカウンティングの専門知識を業務に使えるレベルまで高めたいと考えています。 アウトプットをどう活用する？ 6週間の講義内容を復習するとともに、自己学習によるアカウンティングの学習を引き続き続けます。アウトプットとしては、自社の貸借対照表を確認し、気づいた点や疑問点をリストアップします。そのリストについて、自社内のアカウンティングに詳しい社員に聞き取りを行い、アドバイスを求めることで、自身の理解度を深めていきます。

P/Lで儲けはどう見える？ P/Lの構成から、企業の儲けの構造がどのように形成されるかを理解できました。事業コンセプトや経営ポリシーがP/L上に表れる点も興味深いと感じました。客回転数や客単価、材料費と売上総利益、販管費など、それぞれの項目にどのように影響があるのかがよく示されています。 講座の魅力は何？ この講座は、アカウンティングの内容ながらマーケティングのような切り口も取り入れており、非常に刺激的でした。 経営分析はどう進む？ 今後、企業の経営分析にこの知識を活用していきたいと考えています。業界内での相対比較に着目し、同じ市場内の自社、パートナー企業、クライアント企業、競合企業といった立場で比較しやすい指標を検討する予定です。また、過去3年から5年の推移を分析することで、変化点やその要因を把握できればと考えています。 比較で差は何？ 具体的には、まず関心のある業界に焦点を当て、代表的な3社のP/Lを比較して各社の儲けの構造の違いを読み取ります。その後、決算報告資料を参照して各社の主張を確認し、さらに関連するメディアの記事を通じて有識者の評価なども調査していく予定です。

どうやって切り分ける？ 物事を分割して考える際、結果が見えないこともありますが、それ自体が「何もわからない」という結果を示しているため、意義はあります。その上で、次の切り口を探ることが重要です。初めの段階では大きく切り分けていく方が良いですが、最初から最適な切り口を見つけることは難しいでしょう。そのため、見つけた切り口からさらに広い視点の切り口を探る往復作業が効果的です。 情報はどう加工する？ 情報はまず収集し、それを目的に応じて変形させることが重要です。そして、それに基づき次に進むべき方向を考えます。例えば、自社と他社の比較や、今年度の新人の離職や休職の状況を把握し、施策についての成果を確認します。研修後の全体的な理解度や企画時の要因分析、アンケートの結果整理なども同様に重要なプロセスです。 研修後はどう比較する？ 特に今年度の新人の離職・休職については、理由別にデータを収集し、昨年度と比べて施策の効果を評価します。また、研修後の理解度把握では、各個人の研修中のデータを整理し、現場配属後の成果と結びつけ、成果が出ている人とそうでない人との違いを比較することが求められます。

平均と中央値はどう違う？ 平均は全体の傾向を示す便利な指標ですが、外れ値の影響を受けやすいため、必ずしもデータの中心を正確に表しているわけではないと再認識しました。一方、中央値はデータを並べたときの中央の値であり、外れ値の影響が少ないため、偏りのあるデータに対して有効だと感じています。また、標準偏差を活用することで、同じ平均値でもデータのばらつきに違いがあることを明確に把握できる点が印象に残りました。 営業改善、ポイントは？ 営業店の業務改善においても、代表値を活用する意義を学びました。具体的には、各店舗の業務処理時間を平均と中央値で比較し、処理時間が極端に長い業務がないかを確認することで、改善策の提案につなげる方法が効果的です。さらに、各営業店ごとの業務プロセスのばらつきを標準偏差で表現し、オペレーションの違いを把握する取り組みが有用であると考えています。 業務負荷の見極めは？ また、ヒストグラムなどを用いて業務負荷の高い部分を特定し、改善の優先順位を決める手法にも触れ、業務効率化の進捗をグラフでフィードバックすることで、改善効果を視覚的に伝える方法の重要性も実感しました。

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。

B/Sとカフェ事例から学ぶ B/Sの具体的なイメージをしっかりと掴むことができました。特にカフェの事例を通じて、B/Sで示される資産と負債の関係性についての理解を深めることができました。また、アカウンティングにおいて最も重要な「顧客への提供価値」という軸についても学びました。単に利益を上げることや負債を増やさないことに注力するだけでなく、常に顧客への提供価値を落とさないことを中心に経営を考えていく必要があることを再確認しました。 自社の財務分析方法は？ 自社のB/SとP/Lの関連性を数字でしっかりと確認し、同時に同業他社のB/SとP/Lを把握して比較することで、自社と競合他社との違いを明確にするよう努めています。特に、自社の流動負債と固定負債とP/Lの利益との関係性について考察しています。 長期的な成長戦略をどう立てる？ さらに、自社の直近5年間における負債（長期・短期）の増減と経営計画上の成長との関連を確認し、理解を深めようとしています。競合他社のB/SとP/Lとの比較を通じて、業界における自社の強みと弱みを再認識し、今後の成長戦略立案の一助としたいと考えています。

グラフ化の効果は？ データ分析では、まずグラフ化して数値を視覚的に確認することで、比較がしやすくなる点が基本だと学びました。これにより、数字の背後にある特徴や傾向が一目で把握できるようになります。 代表値の選び方は？ 講義では、データの代表値として「単純平均」「加重平均」「幾何平均」「中央値」があること、そしてデータのばらつきを示す「標準偏差」の重要性を改めて認識しました。どの平均値を用いるかは、分析の目的に応じて選ぶ必要がある点も印象的でした。 必要な基礎理解は？ 普段の業務では、無意識のうちにデータ収集やグラフ化を行っていたため、なぜそれが必要なのかを体系的に学ぶことができたのは大変有意義でした。講義を通して、さまざまな角度からデータを評価できる手法を身につけることができました。 多角的評価の理由は？ また、クライアントや社内のデータを用いたマーケティングやプロモーションの計画では、ピクトグラムや棒グラフで全体感を把握した上で、単純平均だけでなく「加重平均」「幾何平均」「中央値」「標準偏差」などを組み合わせ、多面的な視点からの分析が重要であると実感しました。

分析の苦手意識はどう変わった？ 分析は比較なり、という言葉をきっかけに、これまで抱いていた「分析」という言葉への苦手意識が和らぎました。分析を「要素に分解し、比較する」とシンプルに捉え直すことで、データ分析の目的や方法を改めて見直す機会となりました。また、比較する際には、常に同じ条件である「Apple to Apple」を心がけることが重要であると理解できました。 継続率向上の秘訣は？ 分析の目的を明確に定めた上でデータを取り扱い、最終的には意思決定に結びつけることが目標です。特に、サービスの継続率向上に向け、何があればサービスが続けやすいか、または辞めてしまうかという点から、顧客ニーズをより深く分析していきたいと考えています。 資料の真意は何？ これまで、分析担当者が作成した資料をそのまま受け取るだけでしたが、今後は「何の目的で、どの要素を比較しているのか」を意識して資料を読み解くよう努めます。さらに、顧客のサービス継続率や利用・活用率といった数値を日々確認し、昨年比の大まかな変動だけでなく、そこから導き出せる具体的な示唆についても考察を深めていくつもりです。

原因はどう分析する？ 原因を把握するためには、まず複数のプロセスに分解して考え、どこに問題が潜んでいるか確認することが重要です。良さそうな仮説が浮かんだら、すぐに試して実際の反応を収集し、実験や検証を通じてブラッシュアップしていくプロセスが効果的です。正しい原因を探しすぎず、迅速な行動が大切だと思います。 どこで顧客が離脱？ ファネル分析は、顧客の行動を理解するのに役立つ手法です。各プロセスを細かく分解し、数値や割合を比較することで、どの段階で大きな離脱が発生しているかが明確になります。例えば、ECサイトにおいては、検索段階なのか、カート投入後なのか、決済時なのかといった具体的な離脱ポイントが把握できる点が特に有用です。 分析方法のポイントは？ また、What、Where、Why、Howというステップを踏むことで、データ分析の精度が向上し、迅速な問題解決につながると実感しています。仮説を複数立てたりプロセスを細かく分解することは大切ですが、それに固執しすぎると原因分析や具体的な改善策の検討に進めなくなるため、柔軟な思考を保つことが重要だと感じました。

仮説とグラフ、どう選ぶ？ ライブ授業での演習を通じて、仮説を立てることや知りたいことを明確化する手法を学びました。これは、何と何を比較するデータを集めるべきか、そしてどのグラフを用いて視覚化するかを具体的に知ることに役立ちました。それぞれのグラフには特性があり、自分が伝えたいことに適したグラフを選択できるようになったと感じています。 試験結果はどう活かす？ 勤務校では、各時期に行われる実力テストの結果をもとにヒストグラムを作成し、成績の分布を視覚化したいと考えています。これにより、各得点帯の生徒数の変化を確認し、生徒の学習がどの程度定着しているかを把握することができます。また、入学後に行ったアンケート結果を分析し、入学の決め手になった要因をデータやグラフでまとめ、今後の募集活動や広報活動に活かしたいと思っています。 クラス分析をどう実施？ まずは、自分の担当クラスを対象に分析を行い、具体的なデータの種類や収集方法、仮説に基づくグラフ作成など、提案方法を試行錯誤してみます。そして、その結果を関係部署に提案し、学校全体の分析へとつなげていきたいと考えています。