仕事の数字力・ビジネス数学
売上や利益の見方、KPIの設計、暗算や概算の感覚、そして数字を使った説明の仕方まで、仕事で数字を扱うための記事をまとめています。むずかしい数式は使わず、会議や資料でそのまま使える形で解説しています。
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第3回｜「今月も厳しいですね…」で終わる会議を終わらせる方法：会議を変えるデータドリブン
はじめに：日本企業の“感想会議”はなぜなくならないのか？ 多くの日本企業に共通する会議の特徴があります。 ・数字は出るが“眺めるだけ” ・参加者の発言が「感想」や「現場は大変」で終わる ・結局、何も決まらない ・最後は上司の気合い論で締まる これらが生まれる理由はシンプルです。 「数字を見る順番」と「見るべき数字」が決…
2026年1月18日
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第2回｜根性目標を卒業する：データから作る“背伸び目標”の作り方
はじめに：多くの企業が「目標設計」でつまずく理由 日本企業では、目標がこう決まるケースがいまだに多く存在します。 ・社長の勘と勢い ・去年の数字に“気持ち”を乗せるだけ ・「とりあえず前年比120％」という根性設定 しかしこれらは、ほぼすべて“データ不在の目標設計”です。 結果として、 ・現場が疲弊する ・達成したかど…
2026年1月17日
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第1回｜勘と経験だけの仕事から卒業する：データドリブンって結局なんなの？
はじめに：多くの日本企業が誤解している「データドリブン」 「データドリブン」という言葉は聞いたことがあっても、どこか難しそう、分析のプロだけの話、と感じていませんか？ しかし実際の現場では、もっとシンプルで、もっと日常的な話です。 結論から言うと—— データドリブンとは、“物事の決め方を、数字と事実にちゃんと結びつける…
2026年1月16日
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疑似相関シリーズ 第8回｜クーポンを配るほど、利益が下がる？
📚 疑似相関シリーズ 全10話アーカイブ全10話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 いきなり結論 クーポンが利益を下げたんじゃない。利益が下がりそうな状況だから、クーポンを配っただけかもしれない。 「クーポンを配った月ほど、利益率が下がっている」 「割引施策を増やす…
2026年1月13日
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前年比・増減率の計算方法と落とし穴｜年末レポートで間違えないコツ
この記事のポイント ・前年比＝今年÷前年×100、増減率＝（今年−前年）÷前年×100 ・「前年比110%」と「前年比+10%」は同じ意味（基準のとり方が違うだけ） ・マイナス→プラスの増減率は注意（基準が小さくなるほど％が大きく見える） ・年末レポートでよくある罠：「前年同期比」と「年間累計比」を混同する 前年比＋2…
2025年12月31日
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変革の歴史から読む、AI時代の生き残り戦略｜第4回：馬車から自動車へ—消えた仕事と生まれたキャリアのリアル
はじめに 前回の第3回では、電化と大量生産が「仕事の分解と再デザイン」を生み出し、働き方そのものを作り替えた歴史を見てきました。今回の第4回では、その変革がさらに日常生活へ浸透していく局面――馬車から自動車へ移行した時代に焦点を当てます。 馬車産業は長い間、人の移動を支える中心的インフラでした。しかし20世紀初頭、自動…
2025年12月11日
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意外と知られていないEBPMとは何か？根拠に基づく意思決定の重要性
はじめに：EBPMは行政だけの概念ではない 少し前から、「EBPM（Evidence Based Policy Making）」という言葉を耳にする機会が急速に増えてきています。直訳すると 「証拠に基づく政策立案」 ですが、この概念は決して行政だけのものではありません。むしろビジネスパーソンにとってこそ、本質的な意味を…
2025年12月5日
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日本における統計学の歴史：第3回－宗門人別改帳と人口データのはじまり
はじめに：日本の人口データ運用が本格化した瞬間 前回は、豊臣秀吉の「太閤検地」を取り上げ、日本史における“データ標準化”の革命を見てきました。土地の単位や記録フォーマットを全国統一したことで、国家運営の効率性と公平性が一気に高まりました。現代で言えば、企業全体でデータ定義を統一する「データマネジメント改革」のような動き…
2025年11月25日
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日本における統計学の歴史：第2回－太閤検地とデータ標準化の源流
はじめに：日本史における“データ標準化”の夜明け 前回は、日本最古の戸籍である 庚午年籍（670年） を取り上げ、「国家がデータを集め、意思決定の基盤として活用し始めた瞬間」を解説しました。特に、データの正確性・更新性・保存性が国家運営の土台となった点は、現代のビジネスにも通じる重要な示唆でした。 第2回となる今回は、…
2025年11月24日
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現在重要視されているポータブルスキル－第5回：キャリアを動かす“スキルの自分化”へ
📚 ポータブルスキル 全5話アーカイブ全5話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 はじめに：シリーズの締めくくりに寄せて このシリーズでは、ビジネスの現場で「どこでも通用する力＝ポータブルスキル」をテーマに、全5回にわたって解説してきました。最終回となる今回は、これま…
2025年11月9日
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ロマ数トレラン「投資分析と数学-数理的思考で読み解く金融市場のメカニズム-」
和からの数学講師の岡本です。今回は、AIやデータ分析が当たり前となった現代で、投資に不可欠な数理的思考を身につけるための新しいセミナーをご紹介します！ 【ロマ数トレラン】投資分析と数学 – 数理的思考で読み解く金融市場のメカニズム – 経済や金融の世界では、日々膨大なデータが生成され、わずかな情報の差が大きな投資成果の…
2025年11月9日
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現在重要視されているポータブルスキル－第4回：スキルを磨く「3ステップ成長モデル」
📚 ポータブルスキル 全5話アーカイブ全5話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 はじめに：学んだだけでは“使える力”にならない 前回の記事では、「人を動かすデータコミュニケーション力」について紹介しました。今回は、これまでの内容を踏まえ、ポータブルスキルを“実践的な…
2025年11月8日
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現在重要視されているポータブルスキル－第3回：人を動かす“データコミュニケーション”の力
📚 ポータブルスキル 全5話アーカイブ全5話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 はじめに：データを“読める”だけでは不十分 前回の記事では、「課題を見抜く力＝データ思考」を通じて、問題の本質を明確にする方法を紹介しました。今回は、その次のステップ──人を動かすための…
2025年11月7日
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現在重要視されているポータブルスキル－第2回：課題を見抜く“データ思考”がキャリアを強くする
📚 ポータブルスキル 全5話アーカイブ全5話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 はじめに：問題の“本質”を見抜ける人が生き残る 前回の記事では、ポータブルスキルの中核として「現状を把握する力」を紹介しました。今回はその延長線上で、「課題を見抜く力」、すなわち課題設定…
2025年11月6日
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現在重要視されているポータブルスキル－第1回：どこでも通用する“持ち運べる力”とは？
📚 ポータブルスキル 全5話アーカイブ全5話の早見表と各回リンクは こちらのアーカイブページ からご覧いただけます。 はじめに：キャリアの前提が変わった時代 かつては「一つの会社に勤め続ける」ことが安定の象徴でした。けれど、今は違います。終身雇用が崩れ、技術革新や組織再編が進み、誰もがキャリアの転換点に…
2025年11月5日
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時系列データの変化を読み解く－第3回：指数化の考え方【統計学をやさしく解説】
はじめに：基準をそろえると“見え方”が変わる 第1回では「変化の流れ」を、 第2回では「変化の速さ」を見てきました。 今回はその集大成として、異なるデータを同じ基準で比べる「指数化」を学びます。 売上、アクセス数、物価、人口――どれも単位も桁も違う。 しかし、基準（＝100）をそろえるだけで、“どちらがどれくらい伸びて…
2025年10月21日
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「統計的問題解決の方法」－第5回：結論と改善につなげる【統計学をやさしく解説】
では最後に必要なのは何でしょうか？ それは 「結論を出し、改善に結びつける」こと です。 データ分析は「数字を眺めること」がゴールではありません。どんなにきれいなグラフや高度な分析をしても、それを行動に落とし込まなければ、現場も経営も変わりません。つまり、結論と改善こそが統計的問題解決の最終目的なのです。この記事では、…
2025年9月25日
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統計的問題解決の方法第2回｜課題設定のしかた
この記事のポイント ・統計的問題解決の連載第2回：「課題設定」に焦点 ・「何を明らかにしたいか」を明確にするための3ステップ ・よくある誤りパターン（ゴール不明・個人説明・補助指標不足） ・チームで課題を揃えるための表とチェックリスト 課題設定のしかたとは（連載第2回） 統計的問題解決のうち、一番連難なのが「課題設定」…
2025年9月22日
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「統計的問題解決の方法」－第1回：全体像をつかむ【統計学をやさしく解説】
https://youtu.be/zotuxXqOJ5Q はじめに 「統計」と聞くと、数字やグラフが並んでいて難しそう…と感じる方は多いかと思います。特に数学が苦手な文系出身の方にとっては、「自分には無理」と思ってしまうかもしれません。ですが実際には、統計は日常やビジネスのあらゆる場面で役立つ“問題解決の道具”です。 …
2025年9月21日
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統計でたどる人類と経済の発展史 第10回: データ社会への歴史とこれから
はじめに 前回（第9回）では、1950年代以降にコンピュータやAIが経済統計を大きく変えたことを振り返りました。国勢調査の効率化から金融工学の発展、さらにビッグデータ時代の到来まで、技術が統計のあり方を押し上げてきたことを見てきました。 いま私たちは、物価上昇や為替の変動、地政学的リスク、さらに生成AIの急速な普及とい…
2025年9月13日
