孫社長にたたきこまれた すごい「数値化」仕事術 の商品レビュー

三木雄信(著者)

2018/10/15

目からウロコとはまさにこのことかもしれませんね。作者は社長室長として、一番身近で孫正義を感じ、その凄さを知ったという。孫曰く、すべての物事は数値化できる。数値での根拠が言えない人の話は聞かないの徹底ぶり(^^;
本書は経営に関わるシンプルな数値化を指南しており、解説も分かりやすい。ただ昔懐かしいYahoo!BBでの体験談が多すぎで、あまりにスケールが大きすぎて、目の前の現実とピントを合わせるのに苦労しますね(^^;

2018/10/08

自身の周りには数字を扱うことに長けている人がおらず、仕事柄もあまり使わないため、全く知らないことが多かったが、すぐに使えるテクニックが多く参考になった。

・重回帰分析
・テキストマイニング
・LTV分析

2018/09/22

非常に具体的な内容の本。とにかく目の前にある事を、なんとなくで判断するのではなくしっかりとプロセスに分けて数値化・分析をするということの重要性が解かれている。そしてそのための方法がエクセルを使った重回帰分析やパレート図分布など非常に実践的で面白い。社会人なりたての人にオススメ！

2018/08/15

数値は誰にでも理解できる言語と言える。
数値化のメリットは、誰でも理解できるもので会話ができるので
人間の思い込みや力関係を除外出来る。
その数値が意味するものを理解し、問題を特定する、変化に気づく
ことで企業成長を促進できる。

言葉だけでなんとなくとっつきにくいと感じていた回帰分析や
重回帰分析をわかりやすく事例をあげて説明されている。
これからの若手はもちろん、中高年も負けないように読むべきかな。

2018/08/15

ソフトバンクの社長室室長だった人の著書。内容はサクサク読める。重回帰分析のやり方などが丁寧に描かれている。図書館で借りた。

以下メモ
●「上司が動いてくれない」のは数字で示していないから。
●自分にとって役立つ数字は、自分の手で作り上げるべき。
●報告は「どうだったか」ではなく「どうするか」を話す。「未来＝次のアクション」につながらない数値化は意味がない。
●ホワイトカラーの生産性が低いのは「プロセス分け」をしていないから。モノづくりの生産性が世界トップクラスなのは製造工程を明確に分けているため。
●プロセス分けした内容に数値目標を立てる。これがKP I。クリアすべき中間目標
を設定することで仕事がゲーム化され毎日のように達成感を味合うことができる。
●重回帰分析。エクセルのアドインから分析ツールを設定。変数を横に、数値は縦に。Yは目的、Xはデータ。
P値は大きい数値ほど不安定要素となり、要素を外す。R u値の式=1-(1-重相関R二乗)×(観測数+回帰自由度+1)/(観測数-回帰自由度-1)。
●アンケートの必要回答者数。survey monkey。母集団=調べたい集団の規模、標本誤差= 5%がよく使われる、信頼水準=95%がよく使われる。100回実施して95回は標本誤差の範囲に収まる。回答比率は50%が保守的な結果。385人くらいが上限。
●テキストマイニング。KH coder。
●定義づけのない数字は危険。分母と分子は何か。曖昧にしない。
●TOEICはリーディングとヒアリングのテスト。ビジネスで使える英会話力をつけるのなら「ヴァーサント」
●会社が回り出すと、自分たちで決めた数字の枠内でしか物事を考えなくなる。自己満足。新たな定義づけをしていくこと。
●相反する２つの数字を同時に達成しようとしている。どの数値を優先するかを正しく判断できるのは、全体の数字を見られる立場の人間。
●当たるまで続けられるかどうか、がビジネス。
●日本人は複利の力の認識が甘い。毎年お米がどれくらい収穫できるか、という単利の考えが基本で毎年コツコツと成果を積み上げていくという発想が根強い。前年度割れしなければいい、という発想になりがち。
●社員300人が１つの壁。ダンバー数。
●イノベーターとアーリーアダプターを合わせた16パーセントのラインが分岐点と考えると、アーリーアダプターへの訴求が重要だと考える。アーリーアダプターとアーリーマジョリティの間にはキャズムがあると考えると、アーリーマジョリティにも訴求が必要。iPhoneとブラックベリーでは、キャズムを超えられなかったのがブラックベリー。
●（顧客数×顧客単価×残存期間）-（顧客獲得コスト+顧客維持コスト）
●新規事業の立ち上げ期は「売上」が最優先。一位以外は生き残れない。「少しづつ広げましょう」はダメ。ランチェスター戦略ではシェア7割を取れば逆転は不可能。

2018/07/23

『「数値化すれば、こんな問題も解決できるのか」というワクワク感！』という著者の言葉通りの読後感。数字に苦手意識があり、できるだけ避けて通りたい私でも、「楽しそう&やってみたい&できる！」と思わせる、魔法のように軽快な数字本です。…続きはブログで！
書評ブログ更新中
https://hana-87.jp/wp-admin/post.php?post=168&action=edit

2018/07/22

どんな仕事も数値化して分析する必要性がある

根性等で頑張っても結果はでない
分析することの必要性を訴えている

2018/07/11

数値化が社内でも話題に上がっているため、
気になって購入しました。

この本ではソフトバンクがどうして
大きくなっていったのかが
例を交えて書かれてあります。

早く失敗したほうがよい、そして
予測値と実測値でなぜこの差が生じたか分析をし、
改善することがよいと書かれてある。

常にデータを取って、
改善を積み重ねることが大事だということが、
勉強になった。

ある程度の段階で計画ができたら、
実践して、分析して、改善の繰り返し。

当たり前のことをきちんとやることが大事だなと！

2018/04/20

取り急ぎザッと目を通した
細かい計算部分は飛ばしたので解ったことは
数値化する目的と効果と手法の概要（後で良く読む）

自分の現在に照らしあわせて活用方法が見いだせないものもあり
「コレは今やろうとしてることだ」と言うものもあり

今まで数値化が苦手で避けてきたので
まずは使えそうなモノから取り入れて
他のものの活用鳳凰を見出したいり
取り入れるハードルを下げたい

2018/04/20

・目の前の問題を解決するために、自分で数字を取りに行く。自分にとって役立つ数字は、自分の手で作り上げる。
・数字は誰にとっても絶対的な事実。それを示すのが社長だろうと、新入社員だろうと関係ない。
・未来＝次のアクションにつながらない数値化は意味がない。
・数える前に分ける。これが数値化仕事術の鉄則。ポストイットに「何が問題の要因だと思うか」を書いてもらう。一人でやるのではなく、複数で集まってやるのがポイント。
・Ｐ計画、Ｄ実行、Ｃ検証、Ａ改善。数値化して目標や計画を立てたら、まず実行してみる。早く失敗したほうがよい。実測値を手に入れるほうが重要。
・ＬＴＶ(ライフタイムバリュー)を重視せよ
・ダンバー数「200人を超えたらグループを分ける」
・マジックナンバー７。人間が短絡的に記憶できる要領は7個前後。
・数値化して比較するなら、計測する条件を揃えることが大前提。「一気に、かつ同時に」が重要。
・重回帰分析を実践して身につける。
・数値化すれば未来が予測できる。
・「６：３：１」理論で、新しいことにチャレンジする。