【書評：1616冊目】徹底的に数字で考える。（深沢真太郎）

【学ぶメリットが、この本にはある。】
ビジネス数学教育家・深沢真太郎氏が、『徹底的に数字で考える。』と題して、仕事の成果と評価につながる、「徹底的に数字で考える思考習慣」を身につける方法を指南する一冊。

■書籍の紹介文

「数字が苦手」と「数字で考えるのが苦手」。
あなたは、どちらのタイプですか？

本書は、データや情報へ簡単にアクセスできる時代だからこそ、「徹底的に数字で考える思考習慣」を指南する一冊。

ひと昔前は、特定の人しか知らなかったデータや情報。
テクノロジーの進化によって、誰もが簡単に手に入れることができるようになりました。

しかし、ほとんどの人がそれで満足してしまっている。
せっかく手元に集めたデータや情報を使って、成果や評価につながる”仕事”ができていないと著者は指摘します。

では、集めたデータや情報を使って、どうすれば成果や評価につながる”仕事”ができるのか。
この答えこそが、本書のテーマである「徹底的に数字で考える」ことです。

◎「数字で考える」がもたらす3つのもの
◎「数字が苦手」と「数字で考えることが苦手」はまったく違う
◎データはあるのにどうしたらいいかわからない症候群
◎「数字で考える」の9割は、数字を触る前にある

こうしたテーマを切り口に、成果と評価につながる「数字で考える力」を引き出していきます。
「知っている」ではなく「使いこなす」レベルまで、徹底的に数字で考える頭の作り方を指南します。

とは言え、”数字”への苦手意識から腰が引けてしまうかもしれません。
ただ、ここまで読んだアナタは、身につける必要性については異論がないとおもいます。

そこでひとつ質問です。
この本のようなビジネス書を読むメリットとは何だとおもいますか？

仕事の成果や評価につながる方法が得られる。
これしかないとおもいます。

そう、「徹底的に数字で考える思考習慣」がもたらすメリットとまったく同じです。
だからこそ、一歩を踏み出して本書に学ぶ価値があるのです。

徹底的に数字で考える力を身につける。
その先に、確かな成果と評価が待っています。

◆オススメの良書！

徹底的に数字で考える。
深沢真太郎フォレスト出版 2020-2-7
売上ランキング(公開時)：2,591
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■【要約】15個の抜粋ポイント

●「数字で考える」がもたらす3つのもの
（1）問題解決能力が高まる
（2）説得力のあるプレゼンテーションができる
（3）ファクトベースの信頼感が持てる

数字で考えることのファーストステップ。
それは「定義する」ことです。
なぜこのようなことをするか。
それは、「数字で考える」を身につけるためには、「数字で考えるとは何か」をはっきりと定めないといけないからです。

「数字で考える」とは何か。
その定義は次の通りです。
数字で考える＝定義×計算×論理思考
「数字で考える」とは、定義し、計算し、そして論理思考を使うことである。

次に必要なことは何か。
結論から言えば、「数字で考える」の全体像を理解することです。
「数字で考える」とは2種類あります。
次の2つです。
・ファクト（事実）ベースで考える
・アサンプション（仮定）ベースで考える

「事実」を数字で語るだけなら、小学生でもできることです。
ビジネスパーソンが目指すものはこれとは違います。
「結果」から「原因」を数字で導き出す。
これが正しい「ファクトベースで考える」という行為の定義であり、私たちビジネスパーソンの仕事なのです。

あなたがファクトベースで考えるとき、そこには必ず結果を表す数字やデータがあります。
そして数字を読み解く行為は、その数字から何らかの情報を見つけ出す行為にほかなりません。
ではプロフェッショナルはそんな場面でどんな情報を見つけようとしているのか。
それが、「傾向」と「異物」です。

「傾向」と「異物」を見つけるコツは、データをビジュアル化すること。
そうすることで視覚的に見つけることができるようになります。

原因と思われるものを発見したら、それを改善するためのアクションを行い、本来の目的を達成することまでが仕事です。
つまり、導き出した原因となる数字をPDCAで回していくことです。

「数学的」とは、数学で使われる手法を使うことです。

では何のために「数学的」に仕事をするのか。
私の中でもさまざまな答えがあるのですが、本書ではこう結論づけます。
それは、「どれくらい？」に数字で答えるためです。

●数学的手法でデータを調理する8つの手法
①「どれくらい上昇していくか」を数値化する→相乗平均
②「どれくらい価値があるか」を数値化する→現在価値・将来価値の算出
③「どれくらい増やせるか」を数値化する→ABテスト
④「どれくらい影響するか」を数値化する→感度分析
⑤「どれくらいリスクがあるか」を数値化する→標準偏差
⑥「どれくらい関連がありそうか」を数値化する→相関係数
⑦「どれくらい必要か」を数値化する→単回帰分析
⑧「どれくらい安全（危険）か」を数値化する→損益分岐点分析