それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らないできる人のデータ・統計術

柏木 吉基【著】

ＳＢクリエイティブ（2015/08発売）

• サイズ B6判／ページ数 223p／高さ 19cm
• 商品コード 9784797383003
• NDC分類 336.1
• Cコード C0034

出版社内容情報

カルロス・ゴーン始め外国人役員もうなづいた数字で説得する技術

●グローバル企業で数々の提案を通した著者が、ビジネス最強の武器「数字×ロジカルシンキング」の使い方を紹介

「それ、数字で説明してくれる？」と言われて困った方、経験で解決策を練ってきたもののうまくいかないことが多いと思っている方。
特に文系ビジネスパーソンのなかには、
いつもグラフは作っているものの、その先に進みたいと思っている方。
分析手法は理解したけど、結局使えていないと悩んでいる方。
数字」と言われるだけで、何をどうしたらいいのかわからなくなる方も多いのではないでしょうか？

本書は、元日産で、外国人役員に数々の企画や提案を通した著者が、実務で数字を使いこなすためのロジカルシンキングや、目の前の課題とデータを結びつけ、解決策にたどりつけるデータ分析の考え方、データを使った伝え方などを、紹介するものです。

●「数字×ロジカルシンキング」の両方があわさって、はじめて多角的な分析力が発揮される

たとえば、毎週の売上棒グラフを見て、「あの課は最下位だからなんとかしなければ」といったように、単純な結論を出していませんか？
このような表面的な見方だけでは見落とす情報も多いのです。

ロジカルシンキングはできても数字が使えない、グラフ化などデータの整理はできてもロジカルな進め方や考え方ができないので、適切な結論にたどり着かないという方は多いです。
本書では、初めて「数字」と「ロジカルシンキング」を組合わせ、データ分析をする前に絶対必要となる考えの組み立て方を中心に紹介する本です。
課題定義から解決策まで、主人公の洋平と一緒に、一連の流れを追いながら、ゆっくり解説していきますので、分析手法だけにとどまらない「考え方」を知ることができます。

序章 それ、ちょっと数字で説明してくれる？ってどういうこと？
第１章 数字やデータで考えるための「ロジカルシンキング」
Story 「本当の課題」をデータで再度考えよう？
・課題を定義しよう（方策、現象、要因と混ぜてはいけない）
・意外と知らない課題解決のプロセス（Big pictureからdetailへ）
・課題解決のツールとは （分解の軸とロジックストラクチャー）
・仮説思考で、「あたり」をつける（第一仮説と第二仮説、優先度の付け方）
・ポイントを絞らないと膨大なデータを前に呆然とすることになる
・うまくいかない例
・まず「仮説」を「A商品の落ち込み」とする

第２章 現状を知り、「課題」（What）を特定する
Story 「なんでA商品が問題って言えるの？」「そ、それは～」
・「A商品が一番売上が低い」＝撤退するって、なんの問題解決にもなってない！
・現状を知るために全体を俯瞰する
・「大きさ」と「バラつき」の軸で課題を見つける
・「内側の軸」でデータを見る……「分解」して個別の状況を見る
「特に関東圏での売り上げが下がっていることがわかった！」
・「外側の軸」でデータを見る……「比較」して外部環境と自社の状況を見る
「関東圏では競合と比べシェアで負けている。競争力が落ちている！」
・より深い気付きを得るための「グルーピング」
「自分のビジネスで一番大事な指標」と、「それに一番インパクトを与える指標」で視覚的に分析する
・課題ポイントを探るためのポイント（差分、変化点、構成バランス）
・結論 「弊社の売り上げは前年比何％で下がっています。業界平均に比べても落ち込みが大きいため、何らかの対策を打つ必要があります。そこで、商品別に調べてみると、A商品の特に関東圏での落ち込みが、前年比●％と特に激しいことがわかります。また、競合と比較することでシェア、つまり競争力が落ちていることが見えます」

第３章

内容説明

会社でも国際社会でも通用する「データ・統計」の使い方を紹介。

目次

プロローグ　ビジネスに数字やデータはなぜ必要か
第１章　ロジカルシンキングとデータ分析で課題を解決！
第２章　仮説で「当たり」をつけろ
第３章　「平均」と「標準偏差」で“課題ポイント”を特定する
第４章　「相関」で課題の“要因”を特定する
第５章　理解と承認を得て人を動かすための伝え方

著者等紹介

柏木吉基［カシワギヨシキ］
データ＆ストーリー代表。多摩大学大学院ビジネススクール客員教授。横浜国立大学・亜細亜大学非常勤講師。神奈川県生まれ。慶應義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。２００３年ＭＢＡを取得後、２００４年日産自動車へ。海外マーケティング＆セールス部門、組織開発部等を経て２０１４年独立。グローバル組織の中で、社内変革プロジェクトのパイロットを務め、経営課題の解決、新規事業の提案等、データやロジックを組織の意思決定に活かした数多くの実績と経験を持ち、これらを強みに活動している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[犬こ]

データ出力結果のグラフ提示のみでは、何の解決も至らない。なぜそうなったか？仮説をいくつか考え、仮設の検証にはどの要因要素を掛け合わせたデータ考察が他に必要か。分析の考え方、手順を復習するのによい本でした。

2016/02/21

[けほんこ]

読みました 多分非常に わかりやすい内容なんだと 思います データを集めることと そのデータを活用し アクションまでつなげること この差を説明する内容で 主人公が前述型 それを 新しく上司になった人が 教えながら直していくてきな ぼくも典型てきな 集めて発表して 満足しているタイプで そこから 多少傾向を読み解って 提案してても 根拠やら 他の方法まで 強く感じとれていたのかと なると あまりそうではなかったな と反省させられました また今のデータって 結果なにに使うんだ？ せっかくデータ

2017/06/25

[ニコル]

ただグラフ化すればいいと言う事ではないのですね。だから作ってもそこから何か読み取れる事が出来ないのか、仮説を立てて課題を見つけて…自分の場合は、と置き換えて考えたけど、難しい！何回か読み直して実践出来たらと思います。

2016/03/30

[ゆき]

８月に筆者のセミナーに参加したが、その時のエッセンスがこの一冊に入っている。仕事で考え方として使える一冊ですね。

2015/10/15

[ふくみみ]

実例もありつつで参考になるが、こうやって読むと仮説が指す意味がステップによって異なっているなぁと。MECEであることと最初に仮説を立てることが矛盾するように思うが、深掘りは最後ということが大事で、仮説があればそれを論理的に分割していき、そもそも白紙ならMECEに概要を分解して大きな絵を描いて仮説を立てると言うことかな。本文中にもある通りイシューツリーを行きつ戻りつして構築するからややこしい。パワポにイシューツリーを貼るのはやはり良さそうなので取り入れたい。

2015/09/07