2025年5月28日スキルアップ研修『少しの気付きで業績up！ 中小企業のデータドリブン経営』

◆講師プロフィール◆
大学卒業後、内資系製薬企業の経理部に入社。貸方借方の違いも判らない状態からスタートし、管理会計手法を用いた利益分析が可能な改善提案アドバイザーへ成長。2021年に大手経営コンサルティングファームへ転職して修行後、2025年に独立。会計情報や日報等の社内データを活用した中小企業向け経営コンサルティングを行い、勘と経験に頼らない経営判断や社員との協力体制の仕組みづくりを全方位的に支援している。

◆内容◆
昨今世の中ではDX、ビッグデータ、データドリブンが重要だと盛んに喧伝されています。とはいえ中小企業もその支援をするコンサルタントも「この会社では、金銭的にもスキル的にもそんな難しいことはできない」と思い込んでいませんか。
中小企業こそ、紙やエクセルでできる簡単なデータ分析でも大きな気づきと結果が得られます。
具体的な事例を交えて、中小企業でデータドリブン経営を行うための必要条件、支援する際の注意点についてお伝えします。
昨今世の中ではDX、ビッグデータ、データドリブンが重要だと盛んに喧伝されています。とはいえ中小企業もその支援をするコンサルタントも「この会社では、金銭的にもスキル的にもそんな難しいことはできない」と思い込んでいませんか。
中小企業こそ、紙やエクセルでできる簡単なデータ分析でも大きな気づきと結果が得られます。
具体的な事例を交えて、中小企業でデータドリブン経営を行うための必要条件、支援する際の注意点についてお伝えします。

●　データドリブン経営とは
・定義
（勘と経験に頼るのではなく）収集・蓄積された客観的なデータをもとに経営におけるさまざまな判断・意思決定を行い、課題を解決すること
・有名な成功例
ワークマン、旭酒造、USJなど…

●　データドリブン経営に関するよくある誤解
・システムを導入する必要がある
あれば便利だが、使いこなせてこそ。システム化=データドリブン経営ではない
・統計やプログラミングの知識がないとできない
紙とエクセル、四則演算レベルの分析でも十分に効果あり

●　実際の支援事例
・すでにあるデータを活用できておらず、利益を失っていた例
・商品別の原価率を知ったことで経営者が値上げに踏み切った例

●　先の事例で行った分析、必要なスキルはこの程度
・商品別の月別歩留まりデータをエクセルでグラフ化
・メニューごとの使用材料と仕入値をもとに原価率を計算
・廃棄数を紙に記録（のちにエクセルに入力して集計）

●　データドリブンで意思決定を行うための前提条件
・経営理念が社内に浸透している
理念がブレると課題もブレる。結果、迷走してしまう
・課題解決に資するデータを収集できる仕組みがある
やみくもにデータを収集・分析しても意味がない。欲しいデータがないなら、どうやって(楽に安く早く)収集するか考える
・月次決算体制が整っている
タイムリーな財務データは宝の山。数か月後の分析では遅い

●　支援する際の留意点
・手段と目的を取り違えない
資料を作ることが目的にならないように。コンサル側が手を動かすこともあると思うが凝りすぎないこと。分析も資料もあくまで判断のための手段。
・経営者にしっかりコミットしてもらう
今まで取っていなかったデータの収集という新たな業務が増えると、社員から反発が出ることもある。ある程度はトップダウンで進めてもらえるよう、経営者には必要性をとことん認識してもらうべき
・改善した場合の効果を具体的な数値で伝える
「原価率が高いですね」ではふーんで終わるが「1％改善できたら利益が〇〇万円増えますよ」だと経営者の意識が変わる