MBA最速独学カリキュラム①-4(ビジネス定量分析_統計その2)

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ビジネス定量分析とは?

いつものグロービスから引用します。グロービスは最近ビジネス・アナリティクスという名称に変更したようです。

本科目では以下のポイントに主眼をおいて学んでいきます。

・ビジネスにおける仮説検証に必要な分析の本質的な考え方や視点、さらにその視点を実際に活かすために必要な定量分析の手法を理解する

・さらに、問題解決など、実務における意思決定の局面に定量分析を応用する力を養う

グロービス:https://mba.globis.ac.jp/curriculum/detail/qab/

前回の入門書として選んだのは、2013年に発売されたベストセラーです。

そして、今回学ぶのは、続編です。

ここからは、自分のメモの要素が強くなりますが、大事だと思うこと、キーワードを中心に記していきます。引用部分はいつもの通り『』で表します。

はじめに

最初に、リサーチデザインの考え方が紹介される。『リサーチデザインとは、研究者がどのように良い研究課題を考え、またその課題に対してどのような調査や分析を行うべきかを考えることである』とされ、本書ではビジネスマンのためのリサーチデザインの雛形が、4つのテーマの中で紹介される。

*4つ:経営戦略(競争戦略)、人的資源管理、マーケティング、オペレーションだ。

その中で分析手順の雛形が紹介されるが、アウトカム(『最大化したい/最小化したい値』)の設定、解析単位の設定、説明変数の選択、分析手法(自動的に決まる)の選択、分析と解釈、アクションという流れとなる。

経営戦略

リサーチデザインの1つ目の経営戦略理論について、先人の研究をまとめる形で、2つのアプローチが紹介される。

一つ目は、ポーターによるSCP理論(Structure→Conduct→Performance)だ。これは企業の業績は、市場構造で大きく決まるという、外部の影響が強いという考え方だ。

例:5Force分析

二つ目は、リソース・ベイスド・ビュー(RBV)に代表される、企業の内側の強みに注目する考え方だ。つまり、外部環境<内部の強みである。

この2つのアプローチを統計学で比較した研究があり、内部の強みの方が業績に与える影響を持つ(業績の3〜5割)という結果の紹介がされる(アウトカムとしてはROAが推奨されている)。

最後に、分析のアプローチとして、『自社の事情に合わせて、経営学者の先行研究をカスタマイズする』方法が提案される。

具体的には、『1. 競争する市場の範囲と分析対象企業の設定、2. 分析すべき変数のアイディア出し、3. 必要なデータの収集、4. 分析および結果の解釈』だ。

その他参考として、過去の文献調査を行う手法として、『システマティックレビュー』の考え方が紹介される。

人的管理資源(人事)

リサーチデザインの手法の2つ目が人事だ。Googleの科学的エビデンスに基づいた採用方法が紹介される。次に、優秀な人間の確保ではなく、適材適所の人材を確保・配置するという考え方に、現在の経営学者の関心は移っているとの紹介がある。

そして、『どのような状況ではどのようなリーダーが機能するのか』という状況適合理論が紹介される。リーダーは指示型、支援型、参加型、達成志向型の4つがパス・ゴール理論によって分類される。誰も気づいていない、「ある状況とその状況で力を発揮できるリーダー(or 従業員)」の相性を見つけることが重要である。

これらを踏まえて、分析のアプローチは同様に、『1. 分析対象の設定、2. 変数のアイディア出し、3. 必要なデータの収集、4. 得られたデータの分析、5. 分析結果の解釈』となる。

マーケティング

3つ目がマーケティングで、現代マーケティングの2つの戦略が説明される。『誰を相手にビジネスを営むのか』(セグメンテーションとターゲティング)と『その人たちに何をどう売るのか』(ポジショニングと4P)である。

こうした2つの戦略を策定する際に、データ分析を行う。分析のアプローチは同様に、『1. 分析対象範囲の設定、2. 分析すべき変数を含むデータ収集、3. 得られたデータの分析、4. 解析とアクションの考案』となる。

*注意点:マーケティングは『こうした作業を最低でも3周回さなければならない』(セグメンテーションとターゲティング、ポジショニング、4Pの3回は必要)。

オペレーション

4つ目として社内のオペレーションの話が出てきて、『生産性を上げるために「バラツキによって示された結果」ではなく「バラツキの背後で影響する原因」に対処することができているだろうか?』という耳の痛い質問が投げかけられる。

また、『データを適切に集め、分析すれば企業のどのような領域でも生産性を向上させるための示唆が得られる』と、社内に眠る広大な改善の余地があることが指摘される。その際に、部分最適から全体最適へ、そしてボトルネックの解消という点が紹介される。そして各部署毎の適切な解析のために、バリューチェーンの考え方が出てくる。

分析手順は、アウトカムの設定、解析単位の設定、説明変数の洗い出し、解析実行と、今までと同様だ。

最後に、「洞察のための分析」「予測のための分析」という、統計学の2つの側面が紹介される(本書は前者に焦点)。『「洞察のための分析」では、あなたの暗黙知が武器になる』と述べられるが、つまり各人が強みを活かせる誰でもできる分析ということらしい。

おわりに

入門編に続いて、統計学のビジネスへの活かし方について学んだ。理解しきれていない部分はたくさんあるが、この2冊によって、統計学の基本的な考え方と概念はマスターしたと思う。あとはエクセルでガンガントライしてみるだけだが、それは実用書などを読みながら進めていきたい。

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