データ活用を利益に変える データ分析講座(その135)

更新日

投稿日

データ分析

◆ データを利益に変えるシンプルな方法

 

 データを活用して、財務的に良い方向に向かっているとはどういうことでしょうか。財務的に良い方向とは、売上アップ・コストダウン・利益アップなどが目に見える形で現れることです。「金額」として成果が明確に示されることです。今回は「データを利益に変えるシンプルな方法」というお話しをします。



1、生産効率・業務効率・生産性

 データ活用で上手くいっている多くの企業は、生産・業務などの効率化で成果を上げています。実際、そのようなデータもあります。一般財団法人 商工総合研究所『中小企業のIT活用』(2016年)によると、データ活用で成果を上げている企業の63.1%が、生産効率・業務効率で成果を上げています。

 生産性は「生産性 = アウトプット ÷ インプット」で計算されます。アウトプットは売り上げであったり、生産量であったりします。インプットはお金や時間であったりします。この生産性の数値の上げ方は次の2つがあります。

  • アウトプットを大きくする
  • インプットを小さくする

 アウトプットを売り上げ、インプットを投資金額とすれば、生産性を上げるには売り上げを増やすか、投資金額を減らすか、ということになります。アウトプットを生産量、インプットをサイクルタイムとすれば、生産性を上げるには、生産量を増やすかサイクルタイムを短くするか、ということになります。

2、いきなり売上や生産量を増やすのは難しい

 データで、いきなりアウトプットだけを大きくする(売上アップや生産量増など)のは難しいケースが多いでしょう。例えばデータを使うだけで、いきなり生産量を増やすことは至難の業ですし売り上げも同様です。では、どうすればいいでしょうか?

 データで、インプットだけを小さくする(コストダウンや時間短縮など)ほうが、アウトプットを大きくする(売上アップや生産量増など)よりも、簡単なケースが多いです。例えば、データを使い、生産量をできるだけ減らさずに、サイクルタイムを短縮することは比較的やりやすく実際、生産現場の改善活動の一つとして実施されています。売り上げも同様です。売り上げをできるだけ減らさず、販促コストを減らすことは、比較的やりやすいです。コストパフォーマンスの悪い販促施策を見付け、コストパフォーマンスの高い販促施策に、販促投資を振り分ければいいからです。

【簡単な例】

 例えば、販促手段Aに10億円投資していたが、販促効率が2倍の販促施策Bに投資を振り分けることを考えます。5億円を販促手段Bに振り分ければ、売り上げは維持されます。残りの5億円は、カットしても問題ありません。要はアウトプットを減らさずに、インプットを減らすことができます。まずは「データを使いインプットを小さくし、生産効率・業務効率を高めましょう!」ということです。

3、生産・業務効率を高めたらアウトプットを大きく

 生産効率・業務効率を高めたら、次にアウトプットを大きくすることを考えましょう。生産性は「生産性=アウトプット÷インプット」ですので「アウトプット=生産性×インプット」です。生産効率・業務効率が非常に良い状態でインプットを大きくし、アウトプットを大きくしましょう、ということです。

【簡単な例】

 例えば、アウトプットが「100」で、インプットが「50」だったとします。この時生産性は「100÷50」なので「2」です。アウトプットを減らさずインプットを小さくし、生産効率・業務効率を高めることに成功したとします。インプットが「20」まで減らさえたとします。このとき生産性は、「100÷20」なので「5」です。つまり、生産性が「2」から「5」になったので...

データ分析

◆ データを利益に変えるシンプルな方法

 

 データを活用して、財務的に良い方向に向かっているとはどういうことでしょうか。財務的に良い方向とは、売上アップ・コストダウン・利益アップなどが目に見える形で現れることです。「金額」として成果が明確に示されることです。今回は「データを利益に変えるシンプルな方法」というお話しをします。



1、生産効率・業務効率・生産性

 データ活用で上手くいっている多くの企業は、生産・業務などの効率化で成果を上げています。実際、そのようなデータもあります。一般財団法人 商工総合研究所『中小企業のIT活用』(2016年)によると、データ活用で成果を上げている企業の63.1%が、生産効率・業務効率で成果を上げています。

 生産性は「生産性 = アウトプット ÷ インプット」で計算されます。アウトプットは売り上げであったり、生産量であったりします。インプットはお金や時間であったりします。この生産性の数値の上げ方は次の2つがあります。

  • アウトプットを大きくする
  • インプットを小さくする

 アウトプットを売り上げ、インプットを投資金額とすれば、生産性を上げるには売り上げを増やすか、投資金額を減らすか、ということになります。アウトプットを生産量、インプットをサイクルタイムとすれば、生産性を上げるには、生産量を増やすかサイクルタイムを短くするか、ということになります。

2、いきなり売上や生産量を増やすのは難しい

 データで、いきなりアウトプットだけを大きくする(売上アップや生産量増など)のは難しいケースが多いでしょう。例えばデータを使うだけで、いきなり生産量を増やすことは至難の業ですし売り上げも同様です。では、どうすればいいでしょうか?

 データで、インプットだけを小さくする(コストダウンや時間短縮など)ほうが、アウトプットを大きくする(売上アップや生産量増など)よりも、簡単なケースが多いです。例えば、データを使い、生産量をできるだけ減らさずに、サイクルタイムを短縮することは比較的やりやすく実際、生産現場の改善活動の一つとして実施されています。売り上げも同様です。売り上げをできるだけ減らさず、販促コストを減らすことは、比較的やりやすいです。コストパフォーマンスの悪い販促施策を見付け、コストパフォーマンスの高い販促施策に、販促投資を振り分ければいいからです。

【簡単な例】

 例えば、販促手段Aに10億円投資していたが、販促効率が2倍の販促施策Bに投資を振り分けることを考えます。5億円を販促手段Bに振り分ければ、売り上げは維持されます。残りの5億円は、カットしても問題ありません。要はアウトプットを減らさずに、インプットを減らすことができます。まずは「データを使いインプットを小さくし、生産効率・業務効率を高めましょう!」ということです。

3、生産・業務効率を高めたらアウトプットを大きく

 生産効率・業務効率を高めたら、次にアウトプットを大きくすることを考えましょう。生産性は「生産性=アウトプット÷インプット」ですので「アウトプット=生産性×インプット」です。生産効率・業務効率が非常に良い状態でインプットを大きくし、アウトプットを大きくしましょう、ということです。

【簡単な例】

 例えば、アウトプットが「100」で、インプットが「50」だったとします。この時生産性は「100÷50」なので「2」です。アウトプットを減らさずインプットを小さくし、生産効率・業務効率を高めることに成功したとします。インプットが「20」まで減らさえたとします。このとき生産性は、「100÷20」なので「5」です。つまり、生産性が「2」から「5」になったのです。この生産性の状態で、インプットを「60」に増やします。そうすると、アウトプットは「5×60」なので「300」になります。

4、今回のまとめ

 今回は「データを利益に変えるシンプルな方法」というお話しをしました。データをいくら活用しても、売り上げアップ・コストダウン・利益アップなど、財務的に良い方向に向かっているとは思えないという声も、ちらほら聞きます。そのような中、データ活用で上手くいっている多くの企業は、生産効率・業務効率などの効率化で成果を上げています。データを利益に変えるシンプルな方法とは、まずデータを使い生産効率・業務効率などの効率化を実現し、次に生産効率・業務効率が高い状態で売り上げや生産量などを大きくすることを考えましょう!ということです。なぜならば、いきなり売上や生産量を増やすのは難しいためです。

   続きを読むには・・・


この記事の著者

高橋 威知郎

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)

データネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)


「情報マネジメント一般」の他のキーワード解説記事

もっと見る
災害時の対処とデータ分析・活用 データ分析講座(その169)

  ◆ 災害予測は難しいが、データを使った災害対応は可能  データを使った災害予測は非常に難しいようです。特に、自然現象が相手となる天災...

  ◆ 災害予測は難しいが、データを使った災害対応は可能  データを使った災害予測は非常に難しいようです。特に、自然現象が相手となる天災...


データを活用する領域とは データ分析講座(その115)

◆ドメインは、データサイエンス成功に欠かせない  データサイエンスに対して、どのような印象があるでしょうか。「データサイエンス」の字面からだと「デー...

◆ドメインは、データサイエンス成功に欠かせない  データサイエンスに対して、どのような印象があるでしょうか。「データサイエンス」の字面からだと「デー...


データ分析・活用で成果を出すには知識のじならしが重要そうだ データ分析講座(その188)

  企業内にデータ分析の専門部署を作ったとき、上手く前進するケースとそうでないケースで、何が異なるのだろうかと考えてみました。要は、私の知...

  企業内にデータ分析の専門部署を作ったとき、上手く前進するケースとそうでないケースで、何が異なるのだろうかと考えてみました。要は、私の知...


「情報マネジメント一般」の活用事例

もっと見る
‐情報収集と開発活動、営業の役割‐  製品・技術開発力強化策の事例(その12)

   前回の事例その11に続いて解説します。製品開発は完了したがどのように売れば良いのか、ベンチャ-ビジネスの相談や異業種交流の会合では特に売り方に関する...

   前回の事例その11に続いて解説します。製品開発は完了したがどのように売れば良いのか、ベンチャ-ビジネスの相談や異業種交流の会合では特に売り方に関する...


ソフトウェア特許とは(その2)

4.ソフトウェア特許のとり方    前回のその1に続いて解説します。    ソフトウェア特許の取得方法にはノウハウがあります。特許のことを知らない...

4.ソフトウェア特許のとり方    前回のその1に続いて解説します。    ソフトウェア特許の取得方法にはノウハウがあります。特許のことを知らない...


既存コア技術強化のためのオープン・イノベーション:富士フイルムの例

 2015年7月20日号の日経ビジネスに、富士フイルムの特集が掲載されました。富士フイルムは、既存コア技術強化のためにオープン・イノベーションを果敢に...

 2015年7月20日号の日経ビジネスに、富士フイルムの特集が掲載されました。富士フイルムは、既存コア技術強化のためにオープン・イノベーションを果敢に...