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三木雄信

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孫社長にたたきこまれたすごい「数値化」仕事術単行本 – 2017/8/18

三木雄信 (著)

548

すべての形式と版を表示

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購入オプションとあわせ買い

「考える前に数えろ! 議論する前に数えろ! 」
ソフトバンク元社長室長の著者が、孫正義社長のもとで身につけたのは「問題を数値化して高速で解決する技術」。
現実に起こっている事象を数値で把握し、それを分析して問題のありかと根本的な原因を探り、解決策を考えて実行したら、その結果をまた数値で把握・分析する。このサイクルをスピーディに回しながら、超高速で問題を解決していくのが、孫社長流の「数値化仕事術」。
統計知識ゼロでも、Excelが苦手でも、新人&若手でもすぐ使えて、どんな仕事でも生産性が爆発的にアップする。しかも「数字は苦手で……」という人ほど効果大!

『会社や上司から「数字で(根拠を)示せ」「数字(成果)を出せ」などとプレッシャーをかけられ、ストレスを溜め込んでいる人も多いでしょう。でも、私が紹介するソフトバンク孫社長流の「数値化仕事術」は、それとはまったくの別物です。多くの日本企業で見られる「上から押し付けられる〝受け身の数値化〞」ではなく、「下が上を動かせるようになる〝攻めの数値化〞」と理解してください』(本書「はじめに」より)
【本書の主な内容】

■「数値化仕事術」を実践するための7つのポイント■
1)数字は、「与えられるもの」ではなく、自分で「取りにいくもの」
2)数値化の目的は、「どうだったか」ではなく「どうするか」 4)問題のありかが見えてきたら、さらに細かく分けて計測してみる
5)数値化のゴールは、現実の問題を「数式で表す」こと
6)数値化したら、あとはPDCAを高速で回し続ける
7)問題解決後も数字でチェックを続け、環境変化にいち早く気づく

■問題解決に絶対役立つ「データ分析・7つ道具」■
1)プロセス分析
2)散布図と単回帰分析
3)重回帰分析
4)パレート図分析
5)T勘定
6)差異分析
7)LTV分析

■よくある「間違った数値化」パターン■
1)数字の単位、定義、解釈が曖昧
2)「分け方」が甘い、あるいは不適切
3)計測している数字がゴールと結びついていない
4)数字の「マンネリ化」
5)数字の「内向き化」
6)PLAN(分析)ばかりでDO(実行)していない
7)相反する二つの数字を同時に達成しようとしている

■三つの「数値化のワナ」■
1)「累積」のマジック
2)「平均値」のマジック
3)「配賦」のマジック

■「数字に強い人」は知っている理論・法則■
1)大数の法則と期待値
2)鮭の卵理論
3)72の法則
4)限界効用逓減の法則
5)ダンバー数
6)マジックナンバー7
7)イノベーター理論とキャズム理論

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本の長さ

317ページ
言語

日本語
出版社

PHP研究所
発売日

2017/8/18
寸法

13 x 2.1 x 18.8 cm
ISBN-10

4569836798
ISBN-13

978-4569836799
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出版社より

新人からベテランまで誰もがすぐ実践できて、どんな仕事でも生産性が劇的にアップ！

「数字は苦手……」という人ほど効果大！

ソフトバンク元社長室長の著者が、孫正義社長のもとで身につけた「問題を数値化して高速で解決する技術」。

成果につながらないムダな数値化を繰り返す「数値化メタボ」に陥り、生産性や現場の士気が低下している日本企業は少なくない。

「間違った数値化」が蔓延する日本企業

「上から押し付けられる“受け身の数値化”」ではなく、「下が上を動かせるようになる“攻めの数値化”」

商品の説明

出版社からのコメント

はじめに--数字が「最大の味方」に変わる仕事術

第1章なぜ「数値化」すると生産性が劇的にアップするのか--数値化仕事術のメリットと七つの基本
孫社長が「数値化」に徹底的にこだわる理由
数値化すると、「どの問題から手をつけるべきか」がわかる
声が大きい人の的外れな提案や意見を通さない!

第2章問題解決に絶対役立つ「データ分析・七つ道具」--統計知識も高度なエクセルスキルも一切不要
1プロセス分析--シンプル&簡単な手法なのに効果は抜群!
2散布図と単回帰分析--二つの要素の関係性を数字でつかめる3重回帰分析--「精度の高い予測値」を計算でき、次の一手を素早く打てる

第3章よくある「間違った数値化」と気をつけたい三つのワナ--数値化しているのにうまくいかないのはなぜか?
「間違った数値化」パターン1 数字の単位、定義、解釈が曖昧
「間違った数値化」パターン2 「分け方」が甘い、あるいは不適切
「間違った数値化」パターン3 計測している数字がゴールと結びついていない

第4章「数字に強い人」は知っている理論・法則--知るだけで仕事の成果が大きく変わる!
1大数の法則と期待値--いかに有利なサイコロに変形させられるか
2鮭の卵理論--「数うちゃ当たる」をいかに低コストでやり続けるか
372の法則--「複利のパワー」は絶対に味方につけるべし

第5章究極の数値化仕事術・ソフトバンクの「3次元経営モデル」--どんなビジネスにも応用できて効果抜群!
ソフトバンクの経営に数値化仕事術はどういかされているか
まずは「顧客数」を増やすことに集中し、一気にナンバーワンになる
「発表経営」で認知度を引き上げ、まずは潜在顧客を増やす

おわりに--先が読めない時代に、リスクをとって新しいことに挑戦していくために

著者について

トライオン代表取締役社長、元ソフトバンク社長室長

登録情報

出版社 ‏ : ‎ PHP研究所 (2017/8/18)
発売日 ‏ : ‎ 2017/8/18
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 317ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4569836798
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4569836799
寸法 ‏ : ‎ 13 x 2.1 x 18.8 cm

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カスタマーレビュー:
548

著者について

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三木雄信

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1972年　福岡生まれ。

1991年　久留米大学附設高校卒業。同級生に孫　泰蔵氏・堀江　貴文氏がいる。

1995年　東京大学経済学部　経営学科　卒業

1995年　三菱地所株式会社　入社　丸の内活性化プロジェクトを企画

1998年　ソフトバンク株式会社に入社。

2000年　同社社長室長となる。

　　　　Yahoo！BB事業の立ち上げやナスダック・ジャパンの設立、

　　　　日本債権信用銀行（現あおぞら銀行）の買収案件などにプロジェクト・

　　　　マネージャーとして関わる。

2006年ジャパン・フラッグシップ・プロジェクト株式会社を設立

　　　　同社代表取締役社長兼CEO。ベンチャーから上場企業まで数多くの

　　　　社外取締役・監査役も務める。日本年金機構（旧社会保険庁）では

　　　　理事（非常勤）として改革を進めている。政府の委員など多数。

講師歴　東京大学大学院　新領域創成科学研究科非常勤講師　　

　　　　　東北学院大学経営研究所　特別研究員

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2023年10月7日に日本でレビュー済み

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これまで勤めた職場で再雇用職員となり、事業のIT方面からの分析ができるようになってほしいとの要請に応えるため本商品を参考図書として購入。これから勉強を進めたいと思います。

2022年6月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

が具体的に記述されていて、思考の着眼点を確認する意味ではとても参考になった。
ソフトバンクの事例は読み物としては興味持って読めたが、問題解決の方法自体は、孫社長がトップだから実行できた内容だとも感じた。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

NKF

数値化は大事

2023年7月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

会社で、企画の仕事をしています。全ての業務において数値化することは、とても大事と思っております。〜正解に早く、分かりやすく、客観的に判断しやすく〜を心がけます。

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役に立った

Amazon カスタマー

基本的なことが多い

2018年9月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

孫社長のエピソードは面白かったし、新しい知識も得られたのだが、基本的なことが書かれていると感じた。私はIT業界にいるのだが、業界、職種によっては目から鱗の内容なのだろうか？

2023年5月9日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

これから勉強させて頂きます

2022年4月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

読みやすく、成る程と思える箇所も多く、即実用で試してみれる内容。若いビジネスパーソンは一読の価値あり。

2022年10月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

実に簡潔に紹介してくれている。とにかく無駄がない。勿体ぶった感覚もない。孫社長の指導理念がイキイキと伝わってくる。統計学の知識がなくても腑に落ちる説明が素晴らしい。

役に立った

キュート先生

数値化するする理由と問題解決のためのデータ解析方法に重き！

2020年3月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

　「統計知識がゼロでもすぐ使える」との帯に魅かれて衝動買いしました。統計は苦手でも数字/数値化は説得力や状況把握には大事と考えます。

〇仕事の優先順位は解決すると効果が大きいものから
〇数字で具体的に示さないと、上層部は問題として取り扱ってくれない。
〇次のアクションに繋がらない数値化は意味がない
〇いきなり数えるのでなく、仕分けしてから効率よく
〇パーセンテージは分母と分子をよく考える

　本書では数値化するする理由と問題解決のためのデータ解析方法に重きが置かれています。それを理解したうえで、ソフトバンクや筆者の実例を挙げて分かりやすく解説してあります。統計の知識が全くゼロだったり、数学に関心がない場合には本書が辛いかもしれませんが、本書を手に取った読者は少なからず仕事の効率化に役立つものと思います。

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