XICA講義資料

BLP/GLP特別講座 2013/09/21 株式会社サイカ代表取締役⼭山⽥田裕嗣

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& イントロダクション 2

n  ⽂文学部⼼心理理学科卒 3 n  ⼈人事系のコンサルティング会社に就職 n  IT系企業の⼈人事に転職 n  起業（経営全般/コンテンツ開発/営業/etc）⼭山⽥田裕嗣（株式会社サイカ代表取締役COO）

4 ← アデリーペンギン

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. 今回のテーマ
説得⼒力力のある提案とは？「内容」と「伝え⽅方」 5

説得⼒力力のある提案とは？「内容」と「伝え⽅方」 6

7 ⾔言い換えると、、、どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. 具体的に考えてみよう
8 ブライダル会場のスタッフ募集

9 どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？

10 どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？ u ⼊入社3年年⽬目のプランナー

11 どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？ u ⼊入社3年年⽬目のプランナー u アルバイトスタッフ3⼈人が3⽉月に卒業 u 新しく4-‐5⼈人の募集をしたい

12 どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？ u ⼊入社3年年⽬目のプランナー u アルバイトスタッフ3⼈人が3⽉月に卒業 u 新しく4-‐5⼈人の募集をしたい u 今まで全て紹介。今回は良良い⼈人がいない

13 どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？ u ⼊入社3年年⽬目のプランナー u アルバイトスタッフ3⼈人が3⽉月に卒業 u 新しく4-‐5⼈人の募集をしたい u 今まで全て紹介。今回は良良い⼈人がいない u 初めてバイト募集の広告を出稿したい

14 どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？ u ⼊入社3年年⽬目のプランナー u アルバイトスタッフ3⼈人が3⽉月に卒業 u 新しく4-‐5⼈人の募集をしたい u 今まで全て紹介。今回は良良い⼈人がいない u 初めてバイト募集の広告を出稿したい u 明⽇日、オーナー(43才/男)に提案 u 普段はスタッフにはフレンドリー、けどやり⼿手で仕事には厳しい…。

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1グループ  現状分析：卒業して⼈人数が減る、中⼼心⼈人物、式場が回らない、収益減少  ⽅方法：今までは紹介、それが使えない、広告が良良い、広告のメリットはより良良い⼈人材が来る、広く集められる、条件が付けられる、紹介だと断りづらい、客観的に⾒見見れる、広告費はかかるがその⼈人材で式場がまわせる、費⽤用回収が出来る p  2グループ  現状を考えると、店側ませない、店が舞わせないことで利利益が⼊入らないで⾚赤字になる、⼈人を増やすためにはどうするか、広く伝えて広告を出す p  3グループ  現状：⼈人が少ないと収益が下がる、うまくいかないと評判が下がる、紹介でとっていた、広告をすることによってよい⼈人材が⼿手に⼊入る、⼀一気に３⼈人やめることもある、  広告の⽅方法、オーナーは仕事に厳しい、多くの⼈人を集めて仕事ぶりを集めてもらって絞り込む、オーナーの判断でしぼる p  4グループ  現状分析：省省略略  スタッフ３⼈人やめるのに対して4-‐5⼈人、ベテランのチームワークを補うには必要、紹介で出来ないが広告によって⼿手広く集められる、新しい⼈人脈が広がるので新しい伝統が広がる、良良い⼈人って？というのも提出する p  5グループ  現状：アルバイトのスキルのある⼈人がいなくなる、業務が回らなくなる、スキルを⼿手に⼊入れられる⼈人が4-‐5⼈人  選択肢は２つある。広告を出さない/広告を出す、広告を出すと良良い⼈人が⾒見見つかる可能性が⾼高い、紹介だけに頼るとバイトの10⼈人の紹介だけ、広告だと⼤大⼈人数にアプローチできる 15

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p グループでアイディア出し(8分) どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？ 16

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p 発表どういう内容を提案すれば「説得⼒力力がある」か？ 17

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. 説得⼒力力のある提案
1.  2.  3.  18

1.  根拠がある 2.  3.  19

1.  根拠がある 2.  ストーリーがある 3.  20

1.  根拠がある 2.  ストーリーがある 3.  実現可能性がある 21

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. ここまでのまとめ
22 ü  「説得⼒力力のある提案」とは？ ü  ü  ü  ü  ü 

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. 説得⼒力力を⾼高める
データ(数字)の使いこなし⽅方とは？ 23

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. そもそも
なぜデータ(数字)を使うのか？ 24

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. なぜデータを使うのか？
⼈人の知恵・経験・勘データ主観的客観的 ü 客観的に（主観を交えずに）事実を解釈する ü 主観的な判断が本当に正しいのかチェックする ü 主観的には⾒見見つからなかった新たな発⾒見見をする ※ 優劣劣ではなく「使い分け」と「共存」が必要 25

26 ü  「説得⼒力力のある提案」とは？ ü  なぜデータを使うのか？ ü  ü  ü  ü 

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. データを扱う上での「⼼心得」
27 i.  ii.  iii. 

p ウェティングプランナーの事例例（続き）   採⽤用実績の「データ」が⾒見見たい（ by オーナー）   求⼈人媒体に問い合わせたら次のような「データ」が来た   どうすれば効果的に「データ」が使えるか？ 28

p もらった「データ」をどう使うか？ 29 業種地域時給掲載広告採用人数 A社飲食渋谷 1,100円大 / 5週 5人 B社アパレル六本木 1,400円特大 / 2週 4人 C社飲食赤坂 1,000円中 / 8週 1人 D社コールセンター新宿 2,000円小 / 24週 20人 E社・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・過去1年間の東京都内の採用実績一覧（約5,000件）ずらーっと5,000件…。

i.  ii.  iii.  30

i.  データ ≠ 答え ii.  iii.  31

i.  データ ≠ 答え ii.  意図を持って「読み解く」 iii.  32

i.  データ ≠ 答え ii.  意図を持って「読み解く」 iii.  「主観」も⼤大事にする 33

34 ü  「説得⼒力力のある提案」とは？ ü  なぜデータを使うのか？ ü  データを扱う「⼼心得」とは？ ü  ü  ü 

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. どうやって
データを読み解くのか？ 35

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. データを読み解く⽅方法
1.  代表する数値を⾒見見る 2.  統計的に分析する 36

1.  代表する数値を⾒見見る  平均値  中央値  最⼤大値、最⼩小値  最頻値  標準偏差(分散) 38

1.  代表する数値を⾒見見る  平均値 → 平均  中央値 → 真ん中  最⼤大値、最⼩小値 → 最⼤大と最⼩小  最頻値 → ⼀一番多い  標準偏差(分散) → バラツキ 39

40 Y社 Z社平均値最大値最小値最頻値中央値標準偏差 p どっちが「良良い会社」？

41 Y社 Z社平均値 667万円 678万円最大値最小値最頻値中央値標準偏差 p どっちが「良良い会社」？

42 Y社 Z社平均値 667万円 678万円最大値 2,000万円 1億円最小値最頻値中央値標準偏差 p どっちが「良良い会社」？

43 Y社 Z社平均値 667万円 678万円最大値 2,000万円 1億円最小値 500万円 300万円最頻値中央値標準偏差 p どっちが「良良い会社」？

44 Y社 Z社平均値 667万円 678万円最大値 2,000万円 1億円最小値 500万円 300万円最頻値 600万円 300万円中央値標準偏差 p どっちが「良良い会社」？

45 Y社 Z社平均値 667万円 678万円最大値 2,000万円 1億円最小値 500万円 300万円最頻値 600万円 300万円中央値 650万円 300万円標準偏差 p どっちが「良良い会社」？

46 Y社 Z社平均値 667万円 678万円最大値 2,000万円 1億円最小値 500万円 300万円最頻値 600万円 300万円中央値 650万円 300万円標準偏差 172万円 1,118万円 p どっちが「良良い会社」？

47 ⼈人数⾦金金額 Y社 Z社

48 ⼈人数⾦金金額 Z社 Y社

51 ⼈人数⾦金金額平均値(Z社) 678万円平均値(Y社) 667万円

52 ⼈人数⾦金金額最⼤大値(Z社) 1億円最⼤大値(Y社) 2,000万円

53 ⼈人数⾦金金額最⼩小値(Z社) 300万円最⼩小値(Y社) 500万円

54 ⼈人数⾦金金額最頻値(Z社) 300万円最頻値(Y社) 600万円

55 ⼈人数⾦金金額中央値(Z社) 300万円中央値(Y社) 650万円

56 ⼈人数⾦金金額平均値(Z社) 678万円平均値(Y社) 667万円標準偏差(Z社) 1,118万円標準偏差(Y社) 172万円

57 Y社 Z社平均値 667万円 678万円最大値 2,000万円 1億円最小値 500万円 300万円最頻値 600万円 300万円中央値 650万円 300万円標準偏差 172万円 1,118万円 p どっちが「良良い会社」？

1.  代表する数値を⾒見見る  平均値  中央値  最⼤大値、最⼩小値  最頻値  標準偏差(分散) 58

2.  統計的に分析する  回帰分析  重回帰分析 60

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. 回帰分析とは？
回帰分析 2変数X, Yのデータがあるとき、回帰⽅方程式と呼ばれる説明の関係を定量量的に表わす式を求めることを⽬目的としている出典：「統計学⼊入⾨門」（東京⼤大学出版会）より引⽤用 61

外が暑いとアイスクリームの売上が伸びるというのは本当か？ 62

⽇日付アイスクリームの売上最⾼高気温 2010/8/1 ¥ 10,500 25℃ 2010/8/2 ¥ 10,700 32℃ 2010/8/3 ¥ 10,900 35℃ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2010/8/29 ¥ 10,100 32℃ 2010/8/30 ¥ 10,700 29℃ 2010/8/31 ¥ 12,300 33℃ 2010年年8⽉月「アイスクリームの売上」と「最⾼高気温」 ※講義⽤用サンプルとしてXICAにて作成 63

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 0 10 20 30 40 アイスクリムの売上︵円︶最⾼高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最⾼高気温」 (2010年年8⽉月) 64

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 0 10 20 30 40 アイスクリムの売上︵円︶最⾼高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最⾼高気温」 (2010年年8⽉月) 65

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2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 0 10 20 30 40 アイスクリムの売上︵円︶最⾼高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最⾼高気温」 (2010年年8⽉月) 具体的に考えてみようアイスクリームの売上＝最⾼高気温 × 270.3 　　　　　 + 2654.4 66

⽇日付アイスクリームの売上最⾼高気温 2012/8/1 ¥ 16,300 30℃ 2012/8/2 ¥ 15,200 29℃ 2012/8/3 ¥ 16,600 33℃ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 2012/8/29 ¥ 16,000 26℃ 2012/8/30 ¥ 17,000 26℃ 2012/8/31 ¥ 13,900 30℃ 2012年年8⽉月「アイスクリームの売上」と「最⾼高気温」 ※講義⽤用サンプルとしてXICAにて作成 69

0 5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月) 70

0 5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月) 71

5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月) 具体的に考えてみようアイスクリームの売上＝最⾼高気温 × -‐‑‒ 78.8 　　　　　 + 17137.6 72

5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月) 具体的に考えてみよう 73

5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月) 具体的に考えてみよう 5⽇日間はゲリラ豪⾬雨が降降ったために売上が極端に下がった！ 74

0 5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月/ゲリラ豪雨の日を除く) 75

0 5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月/ゲリラ豪雨の日を除く) 76

0 5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月/ゲリラ豪雨の日を除く) アイスクリームの売上＝最⾼高気温 × 341.5 　　　　　 + 5835.3 77

5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月) 具体的に考えてみよう 78

5000 10000 15000 20000 25000 0 10 20 30 40 売上円最高気温（℃）「アイスクリームの売上」と「最高気温」 (2012年8月) 具体的に考えてみようアイスクリームの売上＝最⾼高気温 × 341.5 + ゲリラ豪⾬雨 × -‐‑‒ 8024.7 　　　　　 + 6840.6 79

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. 重回帰分析の考え⽅方
売上最⾼高気温ゲリラ豪⾬雨販売員の数通⾏行行⼈人数曜⽇日通⾏行行⼈人数が増えると売上が 5,391円上がる週末には売上が 1,203円上がる最⾼高気温が上がると売上が 3,413円上がるゲリラ豪⾬雨が降降ると売上が 7,452円下がる (売上に直接の関係はない) 「どれくらい」成果に影響するかを客観的に表現する成果要素影響 82

83 ü  「説得⼒力力のある提案」とは？ ü  なぜデータを使うのか？ ü  データを扱う「⼼心得」とは？ ü  どうやってデータを「読み解く」か？ ü  ü 

Copyright © All rights reserved by XICA, Co LTD. xica
adelie 使い⽅方の説明 p まずは紹介 (10分)  何が出来るか？  結果の⾒見見⽅方  分析機能（要素の選択→特殊な要素→時間差）  データの⼊入れ⽅方 p 分析のデモンストレーション(5分)  アイスクリーム家賃 p サンプルデータを使った演習(15分)  アイスクリーム3つ  家賃、レストラン（時間があれば） 86

87 ü  「説得⼒力力のある提案」とは？ ü  なぜデータを使うのか？ ü  データを扱う「⼼心得」とは？ ü  どうやってデータを「読み解く」か？ ü  統計分析ツール adelie の使い⽅方 ü 

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