数字が苦手な人必見!仕事が上手くいく数字力7つのステップ!

数字が苦手な人必見!仕事が上手くいく数字力7つのステップ! スキル

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こんにちは、ちむたです!

当ブログを読んでいただきありがとうございます!

本記事がおすすめの人

・仕事で「数字を扱う」「分析する」ことが苦手な方
・これから数字に強くなりたい方

本記事では、仕事で求められる数字に強くなりたい人の第一歩として学べる本をご紹介していきます。

本のタイトル

ビジネス数字力を鍛える (グロービスの実感するMBA)

著者      グロービス   執筆 田久保善彦

発行元    ダイヤモンド社

皆さんは普段の仕事の中で次の様な経験をされたことはないでしょうか?

・業務の計画を立てる
・進捗を管理する
・意思決定する
・誰かに説明して説得する

このような業務はよく発生する上に必ず「数字」という形で定量的な報告を求められる場合が多いです。でも誰もが数字に得意というわけではありません。

そんな数字が苦手な方にはこの本が必見です!
この本では、仕事で扱う数字の基本テクニックが書かれています!

数字に強くなりたいけど、どうすればいいか分からないと悩んでいる方は、
ぜひ本記事の内容を参考にしてみてください!

仕事における数字の役割とは?

仕事における数字の役割とは「人を動かす」ことにあります。

数字を使って人を動かすには2つの力が必要です。
それは「数字を作る力」「数字を読む力」です。

「数字を作る力」つまり皆さまの数字力を高める7ステップを前半でご紹介し、
後半に数字を読む勘所を鍛える「数字を読む力」について説明していきます。

数字力を高める7ステップ

ここでは数字分析を始める前に知っておくべき7つのステップを順番に解説していきます。

分析の目的を押さえる

筋の通った分析をしていくための第一歩は「分析の目的を押さえる」ことが重要です。
次の2点を抑えておきましょう

可視化=常に目に入る状態にしておく

目的達成が困難であったり、大規模なものであったりすると、その活動を結実することが目的化しがちです。
本来の目的を見落としがちになると、「手段の目的化」という状況が発生してしまいます。

このような状況が発生しても常に目的を抑え続ける工夫として、
目的をしっかり定義し「可視化=常に目に入る状態にしておく」を意識することが効果的です。

曖昧なことは極力つぶす

目的などのそもそも論は時間が経つと関係者に確認し辛くなっていきます。
わかっているはず、という思い込みは捨て、具体的な言葉を使って目的をしっかり定義するようにしましょう。

また、上司の立場に立って目的を考えることも効果的です。
目的や要件がわからなければ、上司から受け取る段階もしくは早い段階で確認し、共有するようにしましょう。

仮説をもってどんな情報が必要かを洗い出す

仮説とは自分なりの仮の答えです。
まずは「さっさと、ざっくり」作り仮説の卵を育てていきましょう。

今までやってきている仕事に対しての課題解決の場合

まずは、「この問題は〇〇かもしれないな」という仮説の卵を生み出します。
それを5〜10人を対象に共感を得られるか徐々に確認していきましょう。
そして実際のユーザーにインタビューを行い仮説の卵を検証していきます。

私が以前200人規模のイベントリーダーになった際は、
全員にアンケートを取ることは現実的でなかった為、このように段階を踏むことで仮案の承認をスムーズに行うことが出来ました。

新しいことに対するチャレンジの場合

この場合、仮説の卵を持ちにくいため以下の4つを試します。

①手元にあるデータを簡単にざっくりと切ってみる。
②関連する新聞記事などを時系列で見る
③似たような業界の状況を時系列で見る
④似たような業界のプロの話を聞く

先ほどの私の経験を基にお話すると、
②ではイベントのネット記事を参考にし、④ではイベント企画した同僚を基に情報を収集して仮説を作りました。

適切な情報を収集する

収集すべき情報には次の2種類があります。

・定量情報(数値データ)
・定性情報(現場の状況や人の話など関連する数字以外の情報)

この2つをバランスよく集めることが、この後の分析をスムーズなものにします。

一次情報と二次情報を把握する

情報の収集は大きく次の2つに分類されます。

一次データ 自分で直接収集
二次データ 既に誰かが集めたデータ

一次データは自分で調べたりヒアリングしたりして得た情報になります。

二次データは簡単に言うと公的なデータです。
代表ソースは次の3つが挙げられます。

①官公庁の統計
②業界団体の統計
③民間調査会社の出している統計

また、二次データの場合は集計頻度や調査方法の変更などにより鮮度や内容が異なりデータの連続性が無くなっている場合もあります。
事実と異なる分析結果を生んでしまうためしっかりと確認するようにしましょう。

ビジネスフレームワークを活用する

集めた情報の説得性を高めていく必要があります。

フレームワークを用いれば、それぞれの段階でもしくは全体を俯瞰しながら必要な部分の仮説を立てることが出来ます。

ここでは本書で紹介された「マーケティングプロセス」と、私がヒアリングなどで用いる「5W2H」をご紹介します。

このように、フレームワークを用いて仮説を構造化し抜け漏れがないようにしましょう。

分析の際にどんな前提を置くべきか確認する

分析を始める前には必ず前提を置くようにしましょう。
これを決めなけれれば、何の情報を分析しているのかわからなくなり本質を見逃してしまいます。

前提を置く際には以下の点に注意しましょう。

比べるべきものを比べる

分析対象となるデータの粒度を揃えなければ比べることが出来ません。
まずは比べられる粒度に合わせましょう。

例えば「単位〇〇あたり」などに換算して比較するなどです。
また、絶対値の直接比較が有効なのは、比べる数値の前提に著しい差がない場合です。

データ加工を開始する前には、集めたデータを比べられるように粒度を揃えましょう。

集めた情報を加工、計算する

それでは集めてきたデータを分析していきましょう。
ここではデータ加工の全体像と分析手法について説明します。

全体を1つの数字に集約(代表値)して全体像を見る

複数データを1つに集約する代表的なものに「平均値」があります。
皆さんも平均値は割と慣れ親しんだ数値化と思います。(全部を足してデータの個数で割るやつです)

ただし、そもそも平均値でよいのか?という問題があります。
データの分布に大きな偏りがある場合、平均値は一般的にイメージする感覚とずれていくからです。

このような時は「中央値」が正確になる場合もあります。
中央値はデータを大きさの順に並べ替えたとき、ちょうど順番が真ん中になる値のことを指します。
中央値を使うメリットとしては、外れ値に左右されず真ん中の値が求められることです。

データ群のばらつき(標準偏差)を確認することで代表値の選定も分かりやすくなります。

それぞれの特性を理解して分析するようにしましょう。

全体像をさまざまな方向から見る

全体像が見えたら様々な角度から確認していきましょう。
これから4つの方法を説明していきます。

①時系列に沿って見てみる(時系列)
②パレート図(累積比率と優先順位)
③標準偏差(ばらつき)
④散布図(相関関係)

単にこれらの分析手法を覚えるのではなく、どのツールを使うのが良いか判断出来るようにそれぞれの意味をよく理解しておきましょう。

目的に繋がる解釈をする

事実はデータです。見ればわかる事実。

解釈はその逆で、「で? だから?」を一生懸命考えることです。
ビジネスパーソンの付加価値の大きな部分を解釈する力が占めていると著者は語っています。

どこまでならば論理の飛躍にならないか

1人だけで考えると先入観や思い込みに引っ張られやすくなります。
そうならない為にも他人の意見を積極的に聞いてみるなどの姿勢が重要になります。

この時、複数の意見をまとめていくうちに最終的に論理が成立していない部分が残る場合があります。
それでも、自分自身にとっての納得感が高ければ、多少の飛躍は気にせずに聞き手に伝えることがおすすめです。

自身の解釈に客観的な目線を加えてさらに精度を高めていきましょう。

解釈のための5つのコツ

ここでは解釈する際のよりどころとなる5つの観点をご紹介してきます。

①「差」に注目する
②異常値や変局点に注目する
③軸の取り方を工夫する
④矛盾や第三因子に気づく
⑤定性的な感覚を大切にする

これらの観点を軸にデータがどのように導き出されたのかを想像してみるようにしましょう。

加工結果や解釈をわかりやすく表現する

仕事でのコミュニケーションで重要なことは次の3つです。

・聞き手に理解してもらう
・聞き手に共感してもらう
・聞き手に動いてもらう

相手に伝えるというフェーズで最も重要なことは、理解や共感ではなく人に動いてもらうということです。

聞き手に理解してもらうために

理解してもらう資料の第一歩は、個別のスライドの中でしっかりとロジックを成立させることが重要です。
ここでは伝える行為の代表的な「パワーポイント」を用いた手法で気を付けるべき点をご紹介していきます。

▼パワーポイントの基本

★スライドの構成要素1
まず「タイトル」を必ずつける。

★スライドの構成要素2
全ての分析はメッセージをつむぎ出すために行っているわけである為、本来は「メッセージ」のないスライドなど存在しないはず。
原則として「1スライド、1メッセージ」を守るようにしましょう。

★スライドの構成要素3
「ボディ」はメッセージをつむぎ出すもとになる情報(ファクト)です。
ここに数値分析の結果が埋め込まれていきます。

★スライドの構成要素4
スライドに盛り込む最後の要素は「サブメッセージ」(補助的なメッセージ)です。

共感し、動いてもらうために

伝える言葉は慎重に選びましょう。
もちろん相手によって選ぶ言葉は変化しますが、常に複数の単語の選択肢を持つようにしましょう。

また、よく「彼は数字に弱いな」と言う言葉をよく聞きます。
その本当の問題は取り組んでいる仕事に対する「思い」が欠けている結果です。
途中で論理を詰めることや数字を作り切ることに妥協してしまっているのです。
特にビジネスの中では、特殊な世界を除いて、難しいロジックや計算が出てくることはあまりないです。

基本は四則演算(足算、引算、掛算、割算)で通用することがほとんどの世界。

いくら難しいロジックに従って計算しても、聞き手が難しいと感じてしまっては意味がありません。

「思い」あっての数字なのです。

仕事で苦手な数字を読むための6つのコツ

数字を読む力の肝は大きく2つです。

・数字に騙されない
・短時間で数字を読み意味合いを引き出す

「数字を読む力」に関しても同じプロセスを辿り数字の意図を見極め素早く判断する必要があります。

「数字を読む」6つの思考ステップ

これまで解説した「数字を作る」プロセスを読む側から見たときに、考慮すべき視点を「数字を読む」6つの思考ステップとしてご紹介します。

①誰が何の意図を持って、何を数えたのか
②誰が何の意図を持って、どうやって数えたのか
③誰が何の意図を持って、どんな前提を置いたのか
④誰が何の意図を持って、どんな分析をしたのか
⑤誰が何の意図を持って、どんな解釈をしたのか
⑥誰が何の意図を持って、どんな伝え方を選んだのだろうか。

難しい表現を用いることが、たとえ「数字的」には最も合理的であったとしても、
ビジネスパーソンの多くが理解できなければ、それは説明資料として適切ではないという意識を持つことが大切です。

表、グラフを見る際の共通の注意点

ここでは表、グラフを見る際の9つの注意点をご紹介していきます。

①意図のないものに注意する
②データの出所、出典を確認する
③表やグラフの近傍ひ書かれた留意事項、前提条件を確認する
④仮説を持って数字を見る
⑤分布の形状を示すグラフがなく平均値が示されている場合には分布を問う
⑥キレイすぎる(都合のよすぎる)データに注意する
⑦自分の常識(リファレンス)と比較する
⑧絶対値か〇〇当たりか、絶対値か何らかの比率かを確認する
⑨トップまたはボトムとの比率を見る

チャートは文字に比べ膨大な情報を伝達、表現出来ます。
そのため、実はチャートを描くことも、読み解くことも本当は難しいことなのです。

本書では他にも細かい解説が載っていますので、気になる方は是非一度読まれてみてください。
とても参考になると思います。

まとめ

今回は会議における仕事で求められる「数字」に関するスキルをご紹介しました。

・「数字を作る力」「数字を読む力」どちらにも7つのステップが重要であること
・どれだけ難しい数字テクニックを使っても相手に動いてもらわななければ意味がないこと

私がこの本を読んだ時に1番衝撃を受けた言葉が、


『基本は四則演算で通用することがほとんどの世界』


この言葉はそれまで数字が苦手だった私にとって救われるような自信がつくようなそんな言葉でした。

今からでも数字の基礎を学びたいという方は、遅くありません!

ぜひ一度手にとって読んでみてください!
数字に対する見え方が必ず変わってくると思います。

今回は以上になります!
皆さまのお役に立てたら幸いです。

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