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人 ✕ 利用

に関する学び

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説明はどう伝わる？ 初回の講義冒頭で、「アカウンティングは人に分かりやすく説明されるものであり、決して難解で複雑なものではない」という話が非常に印象に残りました。世界中の企業で利用されている以上、誰にとっても明確で理解しやすいはずだと再認識でき、これまで漠然と感じていた取っつきにくさが和らいだように思います。 顧客情報をどう活かす？ また、社内で新たなプロジェクトに参加する際、顧客の基本情報をリサーチするために今回の学びを活かしたいと考えています。顧客企業の基本情報や業界背景情報の収集に加え、財務データを正確に読み解いて自分なりの考察を持つことが重要だと思います。 財務分析は何が鍵？ さらに、本コースの学びと平行して、クライアント企業の公開情報から直近の財務データを取り出し分析作業を進める予定です。さまざまな業界の企業データを比較し、業界ごとの違いや特徴を検証することで、より深い理解を得たいと思います。

データ分析はどう始める？ 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える？ 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる？ 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

PLとBSはどう反映される？ ビジネスモデルが損益計算書（PL）や貸借対照表（BS）にどのように反映されるかを、実例を通じて具体的に理解することができました。例えば、企業が従業員に支払う人件費が原価として計上されることは、その企業がどのような価値を提供し、どのようにして売上を得ているかを考える良い事例です。 日常のビジネスはどう見る？ 日常生活で目にしたり利用したりする飲食店や鉄道会社、金融機関のビジネスモデルを理解しようと思います。それらを分かりやすく整理し、家族にも伝えられるようになればより深い理解につながると考えています。 利益はどう生み出す？ まずは一週間の中で自分の周りにあるビジネスをリストアップしてみます。それを事業別に分類し、どのように利益を生み出しているかを分析します。そして、整理した情報を三週間後の週末に子どもたちにクイズ形式で伝えようと思います。

ステップを踏んで考える重要性 分析する際には、大きな点だけに焦点を当てず、ステップを踏んで考えることが重要です。ロジックツリーを活用することで、大きな問題を細分化して俯瞰できます。この手法により、自分だけでなく他の人も問題点を理解しやすくなり、様々な角度から物事を捉えられるようになるでしょう。 「なぜ」にとらわれない方法とは？ 「なぜ」に注目しがちですが、大きな問題を細分化して捉えることで、複数の解決策を見つけることが可能です。ビッグデータの中から、どの数字を分析対象にするかを目的から逆算して決定することが必要です。 ビッグデータ分析の始め方 まずは、ビッグデータを理解しましょう。そこから目的を定め、分析すべき数字を選びます。ロジックツリーを利用して異なる方向からのアプローチも試みると、違う視点から全体を見渡し、新たな発見が得られるかもしれません。

データ分析ってどう？ 平均だけでなく、分散や標準偏差も組み合わせることで、分析対象を正確に把握し、誤った結論に至らないように努める必要があると感じました。加重平均を適切に利用するほか、ビジュアル化によってデータの様子を把握しやすくすることが、説得力のある分析には重要です。 人事評価はどうなる？ また、人事領域では、様々な属性を持つ対象を扱い、各属性の人数が限られている場合もあるため、信頼性のある数値を導き出すには、加重平均や標準偏差の手法が必要不可欠だと考えました。 数値整理のコツは？ これまでの講義で学んだ分析対象を要素に分解し整理する手法を活かし、分析したい要素に応じて正しく数値化できる状態を目指します。そのためには、これまで集計した数値に標準偏差を導き出し、改めて整理することが重要だと実感しています。