【書評/要約】徹底的に数字で考える(深沢真太郎 著)(★3) ~ビジネスマンに求められる新・思考法
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ファクトフルネスの時代に必要な思考法、それは、「数字で考えること」。
人間はとかく感情で判断をしがちですが、「数字で考えること」を思考習慣にすることで、あなたの仕事の質は劇的に高まります。

ここで、数字で考えることで成果を出せるかどうかは、ただ単に数字で考えることを「知っている」のではなく「習慣として身につけている」か。つまり「数字で考えることを習慣化できているか」が大事になります。

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今回は、著書「徹底的に数字で考える」から、なぜ、数字で考える必要があるのか、数字で考えることを習慣化するために大切なことを要約し紹介します。

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なぜ数字で考える必要があるのか

なぜ数字で考える必要があるのか。それは、以下のようなメリットがあるからです。

数字で考えるメリット

❶問題解決:問題解決力が高まる
❷説得力 :説得力のあるプレゼンテーションができる
❸信頼感 :ファクトベースの信頼感が持てる→成果評価に直結する

問題解決力が高いとは

「問題解決力が高い」とは単に問題を解くことが得意なことではありません。「問題を自ら作り」「解決する」 の2つができることです。

ビジネスでは、問題が顕在化しているとは限りません。問題を顕在化させる手段として、仮説を立てたりしながら問題を自ら作り、それを解決していくことが大切です。

「数学が苦手」?

「数学が苦手」と思っている方は多いでしょう。

しかし、大事なことは「数字が苦手」と「数学で考えることが苦手」は全く違うということです。

ビジネスにおいて、求められるのは、数学的思考。しかし、多くの人はそもそも「数学で考えることに慣れていません」。これは数学が苦手とは別です。数学的思考は四則演算できれば問題ありません。

「数字で考える」を定義する

では、「数字で考える」とはどういうことなのでしょうか。数字を考えるとは以下のように定義できます。

「数字で考える」とは

数学で考える = 定義 × 計算 × 論理思考
定義し、計算し、そして論理思考を使う=筋道を立てて考えること です。

例えば、「売上が上がらない」という課題があるなら、

売上=頂くお金ーお返しするお金
  =入金 ー 返金
  =客単価 × 来店数 × 成約率 ー 返品単価 × 返品数

と分解し、この中の何が売上を落としているかの原因を追及することです。この一連の流れが「数字で考える」の極めてシンプルなお手本です。

徹底的に数字で考える人になるために必要な二つのこと

ビジネスの世界で「仕事がデキる人」とは、どんな人でしょうか。

シンプルに言えば「ヒト・モノ・カネ」を動かすことができる人です。

つまり、「仕事がデキるビジネスパーソン」とは、「ヒト・モノ・カネ」を動かすことができる人であり、これを数字で考えることができる人のことです。

一方、できないビジネスマンに多いのが、事実を数字で報告することはできるが、その事実から原因を見つけ数字で報告する事ができないタイプです。

ここで大事になってくるのが、ファクト(事実)がない場合に必要なアサンプション(仮定)ベースでの考え方です。

2つの考え方

ファクトベースの思考   :定量→定量化
アサンプションベースの思考:定性→定量化 ※事実がない場合に「仮定」で考える

「原因」と「結果」を数字で考える

問題解決において、「結果から原因を追求する」ことは非常に大事です。

では、結果から原因を導けない人が多い理由はなんでしょうか。

それは、 データを扱うことに慣れていないため数字に溺れてしまうからです。つまり分析法を知らないからです。

「数学で考える」の9割は、数字を触る前にある

実は、「数学で考える」の9割は、数字を触る前段階にあります。 たくさんのデータがある場合、そこから何かを導き出すには、以下のように処理する必要があります。

❶今から何をするかを定義する
❷そのために必要なデータを特定し、他は捨てる
❸必要なデータだけを読み解き、成果物を作る ←数字を触るのはこれだけ

つまり、求められるのは、どのデータを使い、どのデータは捨てるのかを考え、判断する力です。

ここでのデータ取扱いのコツは、「分ける」ことです。 具体的には、以下の2つを見極めることです。

①掛け算で分解し、足し算で分類する
②「傾向」と「異物(異常値)」を探す  ←データのビジュアル化で見えやすくなる

数字に強いのに成果が出せない人の問題点

数字に強いのに、それが成果に結びつかない人がいます。

このタイプに多いのは、導き出した原因となる数字を PDCA で回すことをしない、あるいはできないパターンです。

つまり、「仮説が立てられない」のです。

これを克服するために必要なたった一つのこと。

それは、「勇気をもって一つに決める」ことです。

エイヤ!と何か一つに決めるだけで、数字で原因を考えるステップは進みます。これだけで圧倒的に物事がシンプルになり、考えが進みます。間違っていたらPDCAを回せばいいだけです。

シンプルに考えることの大事さを思い知らされる「稲盛和夫氏の言葉」です。
 
馬鹿な奴は単純なことを複雑に考える
普通の奴は複雑なことを複雑に考える
賢い奴は複雑なことを単純に考える

 
ふむ。その通り。シンプルに考えましょう。
chami
chami

ファクトベースで仕事ができるようになる13の質問

ファクトベースで仕事をする場合、本書では、以下の質問を自らに投げかけてみることを勧めています。

ファクトベースで仕事ができるようになる13の質問

①あなたが改善したいことは何でしょう?
②それは数字で把握できるものでしょうか
③ YES であれば、 改善されたことを示す数字Aはなんでしょう?
④その数字 Aがいくらになれば「改善された」と定義できるでしょうか?
⑤その数字Aはどんな読み方が妥当でしょう?
⑥その数字Aを増やすためには、どの数字Bを増やすのが現実的に可能でしょう(仮説を立てる)
⑦その数字Bがいくらくらい増えることを目指しますか?
⑧それが達成できたとき、あなたが定義する「改良された」を実現しますか?
⑨数字Bを増やすために具体的に何をしますか?
⑩それは誰が、いつ、どのように実行しますか?
⑪実行した結果も数字Cとして手元に残る環境があるでしょうか?
⑫数字Cを評価し、次のPDCAサイクルを回う責任者は誰が決めていますか?
⑬この仕事を進めるに当たり、直面する「めんどくさい」に負けない強い意志はありますか?

数字に考える頭の作り方

数字で考えるためには、その思考法のパターンを知っていることが大事です。
本書では、ビジネスでビジネスの世界でよくある思考とその解法以下のようにシンプルにまとめています。

「この問題なら、この方法で説く」という頭を作っておけば、一気に答えに近づけます。

数字に考える頭の作り方

・どのくらい上昇していくかを数値化→相乗平均
・どれくらい価値があるかを数字化→現在価値・将来価値の算出
・どれぐらい増やせるかを数字化→ AB テスト
・どれくらい影響するかを数字化→感度分析
・どれくらいリスクがあるかを数字化→標準偏差
・どれくらい関連がありそうかを数字化→相関係数
・どれくらい必要かを数字化→単回帰分析
・どれぐらい安全か(危険か)を数字化→損益分岐点分析

本書では、エクセルなどを使った解法も詳細解説しているので、是非、本を手に取ってご確認を。
chami
chami

「正解のない問い」を数値化する思考法

上部で説明した通り、ビジネスの現場では「正解のない問い」というものがたくさんあります。

このような時に必要なのは、「正解のない問い」を数値化する思考法=「アサンプションベース思考」です。

これは、簡単に言えば、「そんなもん、知らんがな」という問題への対処法。ファクト(事実)がないならので、仮定を出発点にして考えることです。

例えば、「髪の毛の本数は?」と聞かれたら、「知らんがな!」と思いますよね。

でも、1cm×1cmに生えるをザクっと想像し、また、頭の表面積もザクっと見積もることで、直感的な仮説を元に、ざっくり計算することは可能です。

こんな、「知らんがなを数字で表現したい」ときは次のように求めましょう。

「知らんがな問題」の解き方

①その投与数字できる概念で定義する
②直感的な仮定
③計算
→知らんがな が定量的に表せる

最後に

今回は、著書「徹底的に数字で考える」から、なぜ、数字で考える必要があるのか、数字で考えることを習慣化するために大切なことを要約しました。

本書には、具体的な解法の例も掲載されているので、ビジネスマンに必要な数学的に考える思考を手に入れたいという人は、是非、手に取ってみてください。

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