【新書版】孫社長にたたきこまれた「数値化」仕事術

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目的を明確にし、物事を数値化して捉えることが大切だ。そして、数値から考えだした行動を、実際に実行しなければ意味がない。

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自分に締切をつける。
いついつまで、どれくらい終わらせるか
具体的な数字をつけて。
逆に数字に惑わされないようにもしないといけない。
数字の魔力を使って、説得できるところは、試してみたい

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元ソフトバンク社長室長だった筆者が、ソフトバンク時代の経験に基づき、数値化することの本質や心構え、簡単な分析ツールの紹介や様々なメソッドを実例を示しながらポイントを簡潔に噛み砕いて伝授してくれる。ソフトバンクが未知の事業を切り拓き、道なき道を突き進んで来た軌跡の裏で、修正主義を大前提とし、そのチャレンジを支えてきたものが何だったのかを垣間見ることができる。

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すぐに試したくなる、「数値化仕事術」が満載。ソフトバンク社のようになる、とまで思わなくても、どんな企業にも当てはまる仕事術だと思う。

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数値化はビジネスを成功するために必要な要素、大前提。問題を数値化することによって現状を把握して、未来のためにするべき行動が見えてくる。数値化にはテクニックやノウハウがある。真の数値を見出すことが重要。ソフトバンクさんは収益を上げる法則に則り、かつ数字で分析して改善を繰り返している。組織には数値化思考が必要。ということがまとめられています。

良いと思った点3つ
①数値化の大事さを再認識できた。
②ソフトバンクさんの文化を知ることができた。
③適切な数値化が必要だなと認識した。

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タイトル通り、筆者がソフトバンク時代に孫社長に教え込まれた「数字を使った仕事のやり方（取り組みの改善の仕方）」を解説している内容に、孫正義学・ソフトバンク学概要を足した、という内容の本です。
良い点・悪い点あるため、評価が難しい本です。（内容の評価については後述）
特徴として、とにかく「あの孫社長が～、あのソフトバンクが～」という論調が多く私は辟易しましたが、それをやり過ごせる方ならば読む価値がある本だと思います。

＜良い点＞
・いわゆる仕事術、個人の仕事の進め方に寄与しそうな手法、に関しては、実践に移すべき内容が記載してあり、改めて意識づけになります。プロセス分析や回帰分析などの手法について、知っている人は「実践できているか」の再確認（大事）、知らない方は知識の入り口に、活用できると思います。

＜悪い点＞
・上記手法の概要と手順はわかるが、実践するにあたってのポイントや洞察が薄い。というかない。例えば「プロセス分析」は、結構簡単に「やった気」にはなる手法です。しかし、分析（数値化）するためには、大きすぎず細かすぎず、「ちょうどいいバランスの」プロセスを定義する必要があると感じていますが、それの手助けとなる記載はない。

・事例の幅が狭い。筆者がソフトバンクで担当した「YahooBB」の拡販策とコールセンター改善の事例がほとんどなため、手法についての説明がとっても物足りなく感じる。

・後半の章（4&5章）の方が抽象度の範囲（事業とか企業とか）の話をしている。望ましくは、まず概論を提示し、そこから各論に入っていきますが、この本では3章までに仕事術の具体的なはなし、4章から突然事業の抽象的な進め方の事例を挙げます。こういう組み立て方も問題ないと思うのですが、この本の場合、「結果的にソフトバンクでうまくいった事例」という印象で、体系化されて他に展開できるような内容になっていません。

「すごい孫社長にまつわる回顧録」だとしっくり来るかも

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数値の大切さはわかってはいるけど、データをどのように活用すればいいのかがわからなかったり、分析しているつもりになってしまったりする人におすすめできる内容。わかりやすく、実践的。ただ、やたらと「孫社長は…」とするのが非常に鬱陶しく感じ、著者も孫社長の下では有能だったのだろうけど、何だかなぁ…と思ってしまう。不要と感じる章もあり、数値化することや分析方法にもっと特化した内容だったらなお良かった。

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数値化することで仕事がまわる。数値化の目的、メリット、実践のポイント、手法がまとめられている。ソフトバンクでの３次元経営モデルの紹介も参考になる

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数値化は未来を作ること

数える前に、まずは分ける
→ジャンル、プロセス等に因数分解する
→プロセスに分け、数値化する、改善点を探す、それぞれで目標を設定する
→迷う暇があれびまず手を動かす

ホワイトカラーの生産性が低いのは、グループやプロセスを数値化していないから
→最初から明確なルールを定めなくて良い
→有識者を複数人集めてやるのがコツ

問題のポイントが見えてきたら、より細かく数値化して見てみる
→業者ごとではなく、人ごとにしてみる

ビジネスで使うのはほぼ掛け算、因数分解

数値化したらPDCAを高速で回す

現代ビジネスにとって最も重要な5つの数字
→顧客数、顧客単価、顧客残存期間（LTV）、顧客獲得コスト、顧客維持コスト

数値化メタボになるな
→無駄な要因を数値化することに時間をかけすぎる、本末転倒

データ分析7つ道具
・プロセス分析
→始点と終点を定義し、そこまでの間を文字化
→重要因子を定義し、KPI（コントロール可能なもの）を置き即PDCA！

・回帰分析（孫さんが最重視）
→単回帰分析:変数が2つのみ
→重回帰分析:変数が3つ以上
→複数の変数の関連性を検証する
→y=ax+bで予測値を出せる（R〜が0.5以上であれば、確度が高い）
→アイスの売り上げと気温の上下、等

・ABテスト : Google optimize

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前半の考え方やその説明は腑に落ちる。
中盤のYahooの実例は今ひとつ。
後半はもっと深掘りに期待したかった

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数値化して終わりではなく、それを基に今後どうするのか、どうなるのかを説明できることが大事だと改めて感じた。データはデータでしかなく、そこに自分の考えや意味付けをする事が大事。