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『孫社長にたたきこまれたすごい数値化術』三木 雄信

      2019/04/04

統計知識や高度なエクセルスキルは一切不要!ソフトバンク元社長室長の著者が、孫正義社長のもとで身につけたのは「問題を数値化して高速で解決する技術」。新人からベテランまで誰もがすぐ実践できて、どんな仕事でも生産性が劇的にアップする。「数字は苦手…」という人ほど効果大!

なぜ「数値化」すると生産性が劇的にアップするのか?

例えば、「日本の総人口は一億三〇〇〇万人である」という数字が発表されたとします。この数字は事実ではありますが、それ以上でも以下でもありません。単に「日本には一億三〇〇〇万人が住んでいるんだな」という確認に過ぎません。よって、データのままでは役に立たないのです。 大事なのは、データを「構造化」して、「インフォメーション(情報)」や「ナレッジ(知識)」にすること です。これらの言葉も日本では曖昧に使われていますが、海外では明確に定義されています。インフォメーションとは、「データを整理し、解釈や意味を持たせたもの」です。つまり、「どういう意味か?」に答えられるのが、インフォメーションということです。 「日本の総人口は一億三〇〇〇万人である。この数字は近年横ばいであり、日本は人口減少の局面を迎えている」と言えて初めて、この数字は「インフォメーション」になります。ナレッジとは、「インフォメーションを体系化し、まとめたもの」であり、「これからどう展開すべきか?」に答えられるものです。 「このまま人口減少が続けば、二〇六〇年には総人口が九〇〇〇万人を割り込み、高齢化率は四〇%に達する。よって、少数の現役世代が多数のリタイヤ世代を支えることが可能な社会保障制度を新たに作らなくてはいけない」と言えれば、これらの数字は「ナレッジ」と呼ぶことができます。日本では何となく、「データなら役に立ちそう」と思われていますが、素のままの数字には意味がないということです。単なる「データ」を「インフォメーション」や「ナレッジ」にブラッシュアップし、現実のモヤモヤした事象を意味のある数値に置き換え、次のアクションにつなげて目標を達成する。そこまでやってこそ、数値化と言えるのです。

単なるデータに意味を持たせる「数値化」。大事なのは構造化と整理で解釈に意味を持たせること。単なるデータを並べただけでは情報や知識とは言えないというのはなるほどなと思いました。「数値化」は生産性を上げるためにとても有効です。目標やゴールを見据える上でも先が見通しやすくなる感じもします。進捗状況の確認などにも一役かってくれます。

スマホが登場した時にジャンル分けを見直さなかったため、ビジネスで遅れをとる企業が続出しました。インターネット以前と以後の変革と似た状況になった訳です。ほとんどの人がスマホでサイト閲覧するようになりSNSが爆発的に普及します。以前からあったミクシィとかは置いていかれた感じになり今ではすっかり下火に。僕の中ではニコニコ動画なんかもスマホ時代に取り残された感があるサービスだと思います。スマホの画面はPCに比べ小さいので、画面にコメントが流れるのはうざいだけ。

問題解決 に絶対役立つ「データ分析・七つ道具」

「駅からの距離によって売上はどれくらい違うか」 「晴れの日、曇りの日、雨の日では、どれくらい売れ行きに差が出るか」 「平日と休日ではどれくらい違うか」 「アルバイトの人数を一人増やすと売れ行きがどのくらい伸びるか」 「アルバイトの熟練度(経験月数)と売れ行きにはどれくらい関連があるか」このように、あらゆる要素が顧客獲得にどのように影響しているかを数値化し、分析していたのです。単回帰分析と同様、 重回帰分析の利点は、数式をもとに予測値を計算できること です。よって、「次に何をすべきか」という計画も立てやすくなります。「Yahoo!BB」の顧客獲得キャンペーンを展開していた時も、重回帰分析を駆使しました。目標の顧客数を獲得するには、パラソルをどこに何ヶ所出さなくてはいけないか。あるいは、モデムを配るアルバイトはどれだけ雇わなくてはいけないか。こうした数字を計算し、「次は何をすべきか」を考えたことで、より効果の高い場所や日時にパラソルを出店したり、アルバイトを多く投入するといった対応ができました。

データ分析の七つ道具とは、

①プロセス分析 シンプル&簡単な手法なのに効果は抜群!

②散布図と単回帰分析 二つの要素の関係性を数字でつかめる

③重回帰分析 「精度の高い予測値」を計算でき、次の一手を素早く打てる

④パレート図分析 「優先的に解決すべき問題」が一目瞭然

⑤T勘定 複雑な業務フローでもボトルネックがつかめる

⑥差異分析 計画と実績にギャップが生じた要因を探る

⑦「LTVが最大化するコストのかけ方」がわかる

の7つ。詳しくは書籍の方で。

理系でなくとも数値化を仕事に盛り込んでいくことは可能です。詳しい統計的な知識がなくてもわかるよう簡素な言葉で書かれているので文系の僕でも理解しやすかったです。これからはAI の登場などによってよりデータを扱うことが増えていくことでしょう。そんな時数値化されたデータを読み解けるかは大事なスキルとなっていくので読んで置いて損はないと思います。

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