アカウンティング入門

数字が描く事業価値の物語

事業価値はどう感じた? ライブ授業では、事業価値をまず自分で考え、その後にP/LやB/Sの数字や構成の仮説を立てるというアプローチを実践しました。数字を見る前に事業の本質を理解しようとすることで、数字に対する驚きが生まれ、理解が深まったと感じています。今後も、まず自分なりに事業価値や仮説を考える姿勢を大切にしていきたいと思います。 原価計算って理解できた? また、売上原価においては、販売に直接関係する支出には人件費も含まれるという考え方が印象的でした。これまで十分に理解していなかったため、今回の講座で新たな視点が得られたと実感しています。さらに、減価償却費が大きな割合を占める点についても、普段は忘れがちな部分ですが、その影響の大きさを改めて認識する機会となりました。 決算理解は深まった? 日々の業務や会議でP/LやB/Sに関連する用語が出る中、今回学んだことを踏まえて自分なりの意見を述べるよう努めています。自社の決算に関しても、単に数字を覚えるのではなく、重要なポイントをストーリーとして理解し、他者に説明できることを目指しています。決算時期には新聞記事を通して同業他社の業績についても理解を深めるよう、今回の知識を活かして情報収集に取り組んでいます。

アカウンティング入門

企業の数字を読み解く楽しさに目覚めた瞬間

損益計算書の違いをどう理解する? 損益計算書はビジネスモデルによってその構成比率が全く異なることを、事例を通じて学ぶことで非常によく理解できました。特に、実際のケースを用いてその時代に発生した出来事に企業がどう対処したのかを数字から予測することができる点がとても面白く、個人的には大きな発見でした。 バランスシートをどう活用する? 業務においては素直で王道的なバランスシート(B/S)に触れる機会が少ないものの、他社のB/Sを紐解くことで株式投資のスキルを深めることができると感じました。これからは、IRレポートを読むだけでなく、数年単位でのB/Sを眺めて投資先の選定に役立てたいと思います。 数字の裏をどう読むか? 具体的には、まず興味のある企業を選定し、その企業のホームページを見て提供する価値について考えた上で、B/Sを深掘りしていきたいと考えています。 苦手意識をどう克服した? 今回、このコースに参加するまではファイナンス関係の数字やワードに対して苦手意識を持っていましたが、基礎を学ぶことで数字の裏にあるビジネスについて読み取る楽しさを味わうことができました。今後も実践的なスキルを身につけるために、さらなる深掘り学習を続けていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

平均を超えた数字の物語

分析の精度をどう? 普段の分析では平均値に頼ることが多いですが、データのばらつきを十分に表現できない点が印象に残りました。標準偏差はこのばらつきを把握するための指標であり、分析の精度を高めるためにぜひ取り入れるべきだと感じています。業務ではすでにビジュアル化の手法を用いていますが、今後は標準偏差も活用していきたいと考えています。 採用分析の狙いは? 採用状況の分析については、平均値だけではなく標準偏差を用いることで、応募者数や面接評価の個々のばらつきをしっかりと捉え、より詳細な傾向を分析する計画です。これにより、採用プロセスの安定性や特定の職種や部門における採用難易度の変動を明確に把握することが可能になります。その結果、より効果的な採用戦略の策定やリソース配分の最適化へとつなげることを目指しています。 計算環境はどう? 現在は、最新の採用データを整理し、Excelなどのツールを用いて標準偏差を計算できるような環境を整えています。主要な指標である応募者数や面接評価の標準偏差を算出し、比較分析を実施する予定です。こうした分析結果を視覚化して定期報告に組み込むことで、より深い洞察を得られる体制を構築していきます。

データ・アナリティクス入門

数字が語る業務改善のヒミツ

データの集約ってどうやる? データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は? また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは? 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は? さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

アカウンティング入門

数字で見える経営の現実

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。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で課題発見!MECE活用術

項目分けの意味は? 意図的に項目を分けることで、問題が見つけやすくなると気付きました。特に、言葉の定義を明確にすること(例えば「子供」とは何を指すのか)が重要です。視点が多ければ多いほど、問題の発見が容易になり、解決策も増えてきます。しかしながら、日々の業務の慣れから、こうしたことを見落としてしまうと感じています。 経験に頼るリスクは? これまで、課題に対する解決策が自分の経験に偏っていることが多かったため、常に批判的思考を忘れず、「他に手はないだろうか?」と自問し続けたいと思っています。課題を特定する際も、経験に依存しがちなため、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を用いて視点を増やすことを意識しています。 数値分析の新発見は? PL(損益計算書)やBS(貸借対照表)を作成および分析する際には、経験に頼るだけでなく、MECEを用いて分解を行い、新たな洞察を得たいと思っています。また、新規施策を行う際にはターゲットの特定においてMECE分解と数値分析を活用し、数値的インパクトの大きい施策を立案し、実行に移していきたいです。

アカウンティング入門

戦略×価値のひらめき

事業戦略の見方は? これまでの学びを振り返ると、事業活動において顧客、提供価値、資産といった要素が密接に関連しており、事業ごとに財務諸表の見え方が異なる点が非常に印象的でした。各事業の特徴やリスク、また成功の度合いを理解するには、こうした視点が重要であり、その上でどのように戦略や戦術を検討すべきか、仮説を立てることの意義を感じました。 現場戦略はどう立案? 自分の業務では、生産現場において常に提供価値を意識しながら戦略を練ることが大切だと考えています。また、会社の利益にどのようにつながっているのかを、損益計算書や貸借対照表を通じてより深く理解していきたいと思います。こうした取り組みを仲間と共有し、共通の方向性で活動を進めることを目指しています。 共有育成の秘訣は? 今後は、今回の講座で学んだ視点をもとに、自社の提供価値が何であるのかを再確認したいと考えています。具体的には、顧客が誰であり、どのような資金が投入されているのか、また毎月の推移から傾向をつかむことに努めます。そして、得た知見を部下とも積極的に共有し、同じ方向性で考え行動できる人材の育成につなげていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で広がる新たな視点と可能性

データの深意を探るには? 各データを深く掘り下げ、その背後に何が見えるかを考えることが重要だと感じました。数値からクリック率やコンバージョン率を計算することで、新たな視点から現状を考察できると思います。また、問題に関連する要素とそうでない要素を分けて考える対概念や、適切な判断基準を設けて各案を評価する過程の重要性を学びました。常に思考の幅を広げることを意識することが大切だと感じます。さらに、A/Bテストを行うことで結果を比較でき、適切に検討を進められることも分かりました。 学んだ知識はどう活かす? 自分の業務にすぐに活用できるかはまだわかりませんが、今週学んだデータの応用や対概念の考え方は役立ちそうです。3W1Hのステップを繰り返しながら、丁寧に分析していくことが大切だと改めて感じました。 採用手法は最適か? 実行可能な業務として、採用活動にもこの手法を取り入れられるのではないでしょうか。採用ページのクリック数と応募者数のデータを取得し、ファネル分析や離脱ポイントを特定した上で、A/Bテストを実施すれば、最適なコンテンツや応募フォームを判断できると思います。

アカウンティング入門

数字が語る経営の物語

利益はどこから生まれる? 企業が生み出す利益は、独自のビジネスアイデアを実行した結果として、損益計算書(PL)に表れていると感じます。そのため、企業や事業内容を理解する際には、各部門の活動や目的が実際に意味を持ち、適切に運営されているかを慎重に見極めることが必要です。最終的には、利益創出の根幹にあるアイデアを正しく把握することが、企業業績を評価する上で重要となります。 アイデアはどう差別化? 具体的には、まず自社がどのような事業を主要な生業としており、どのようなアイデアで他社との差別化を図ろうとしているのかを理解することが大切です。この際、自身の業務に影響を及ぼす費用がどこまで適正に管理されているのかも判断する必要があります。 付加価値はどのように? また、製品に付加価値を付けるための領域を検討する際は、自分の担当する業務が生み出す環境価値にどれだけコストを投じられるかをイメージすることが求められます。そして、損益計算書の中から製品の付加価値が反映されている部分を割り出し、他社のPLと対比することで、より客観的な視点で自社の立ち位置を考察することが可能です。

アカウンティング入門

BSとPLの視点から見る投資戦略

BSの構成理解と実践適用 BS(貸借対照表)の全体構成を理解することができました。事例として取り上げられたカフェのビジネスを通じて、自分の資金や他人から集めた資金をどのようにして自身のコンセプトに必要なものを集めるかについて学びました。他人から借りる場合には、そのリスクをよく考慮したうえで借りる必要があることも学習しました。また、PL(損益計算書)に続き、BSにおいてもコンセプトを意識することの重要性を実感しました。 自社のBS分析で得られる知見 現在の業務では、他社分析の場面で今回の学びを活用したいと考えています。これまで学んできたPLでは、利益を出すために何が必要であるかを学びましたが、それをBSの視点からどのような投資を行うべきかにつなげて考えることができれば良いと思います。 まずは、自社のBSを分析してみる予定です。その上で、自社がどのように資金を準備し、中期計画で公表しているプランに対してどのような投資や準備を進めているのかを分析してみたいです。さらには、より良い改善を実現するために、どのような手段を講じるべきかについても考えていきたいです。

データ・アナリティクス入門

平均再発見!生データが語る学び

平均って何だろう? 基本的な代表値である平均とばらつきを再確認しました。また、関連するフレームワークの動画を通じて、単純平均、加重平均、そして幾何平均といった具体的な計算方法が存在することを学び、以前は知っていた幾何平均についても、計算方法や名称を含めて改めて理解することができました。 中央値はなぜ大切? 技術職として、日常的に平均値や標準偏差を用いたばらつきの分析を行っています。中央値については、その定義や目的を理解しているものの、実際の業務では頻繁に使用することはありません。しかし、中央値が持つ目的を意識し、グラフや図を用いて全体の分布や外れ値の有無を確認することで、解析の正確性を担保していると感じています。 外れ値の確認方法は? また、普段からデータに触れる中で、改めて図での表示を行い、データの前処理における外れ値の存在を意識することの重要性を再認識しました。どの業務においても、正しい目的意識を持つことが根幹であると実感しており、今回学んだ単純平均、加重平均、幾何平均を活用して、目的に即した正確な解析を進めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

実務で使える統計の知恵

代表値をどう捉える? 代表値として頭に浮かんだのは平均値と中央値でしたが、実社会では加重平均などさまざまな平均値が活用されている点にあらためて気づき、体系的に学ぶ重要性を感じました。また、標準偏差がばらつきを示すという理解はあったものの、計算方法や2SDルールについては改めて理解を深めることができました。 要因分析をどう活かす? 障害分析の要因分析においては、単に平均値だけを利用するのではなく、取得できる数値情報それぞれの意味を理解した上で、加重平均や幾何平均など適切な手法を用いる必要があると感じました。一方で、分散については現在の業務で具体的にどの局面で利用できるかはまだ明確ではありませんが、基本的な考え方として頭の片隅に置いておくべきだと感じました。 今数値はどう使う? まずは、現在扱っているさまざまな数値を見直し、現状の利用方法が適切かどうかを確認する必要があると考えました。また、まだ導入できていない分散についても、新たに算出することで別の視点が得られる可能性があるため、再度検証する必要があると感じています。

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