たとえば、以下の“数字”を見て
どのような“好奇心”が湧いてくるでしょう？

（それぞれの数字につながりはありません。
　別々で考えてみてください）


・2020年の新車販売台数　465万6632台

・2020年の合計特殊出生率　1.34
　※合計特殊出生率：一人の女性が生涯に出産する子どもの数

・日本の2022年度の防衛費（予算）　5.4兆円
　※12月16日付の新聞記事から


いかがでしょう？


仕事において伝えたいことを伝えるとき、
数字を有効に使えるのは、
ビジネススキルとして重要なポイントです。

少なくとも仕事上で、

「売上がかなり落ちてますね」とか
「クレームはだいぶ減ってきてます」とか、
「納期通りに納められない製品が結構あります」とか・・・

こんなアバウトな表現を使っているようでは、
なかなか“デキる”ビジネスマンとしては
評価してもらいにくいでしょう。

お互いの認識を合わせるためには、
数字を使うことが必須。

「かなり」「だいぶ」「結構」という表現は
人によって捉えるイメージが違いますから。


ですから、部下育成・人材育成において
「数字」をいかに使わせるようにするかは、
有効な手段だと思うのです。

ただ、数字を使うときにはポイントがあります。

「数字は単独で使わない」です。

数字は単独では意味がありません。

たとえば、「私、体重78㎏です」と言っても
意味はありません。

数字は他の数字と比較して初めて意味が出てきます。

「去年の今頃体重85㎏でした」と言われたら、
「かなり痩せましたね」となり、
「78㎏」に意味が出てきます。

「去年の今頃体重72㎏でした」と言われたら、
同じ「78㎏」でも、その意味は違ってきます。

こうして他の数字と比較をすることで数字に意味が出る。


比較すべき対象は以下の4つです。

①過去との比較
②未来（目標）との比較
③標準との比較
④他者（企業であれば競合企業）との比較

どんな状況でもこの4つが当てはまるわけではありませんが、
数字を見たら「比較」する、
これを念頭に置いておけるといいと思います。

冒頭に掲げた「2020年の合計特殊出生率　1.34」
であれば、

①過去との比較：
　「前年は何人だったんだろう？」
　「10年前は何人だったんだろう？」

②未来（目標）との比較：
　「日本が目標にしている合計特殊出生率があるとしたら何人？」

③標準との比較：
　「先進国の平均値と比べたら多いの少ないの？」

④他者との比較
　「アメリカは何人？フランスは？中国は？」

という感じでしょう。

これを考えることで、「1.34」に意味が
付け加えられるわけです。

ちなみに、それぞれの数字は、

①過去との比較：
2020年：1.34
2019年：1.36
2010年：1.39

厚生労働省　Webページより
https://www.mhlw.go.jp/stf/wp/hakusyo/kousei/19/backdata/01-01-01-07.html

②未来（目標）との比較：
希望出生率：1.8
日本経済新聞Webページより
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOFE022EW0S1A001C2000000/

人口を維持するためには2.1が必要。

③標準との比較
世界の合計特殊出生率は、
2000～05年平均では2.65。
先進地域では1.56、発展途上地域では2.90。

国連の推計によれば、
2045～50年平均では世界全体では2.05、
うち先進地域では1.84、発展途上地域では2.07。


④他国との比較
2019年実績
日本　　：1.36
アメリカ：1.71
フランス：1.84
中国　　：1.70
ドイツ　：1.54

内閣府資料より
https://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_gian.nsf/html/gian/gian_hokoku/20210611shoshikagaiyo.pdf/$File/20210611shoshikagaiyo.pdf


数字を見たら、こうした比較の発想をすることで、
ビジネスセンスの向上にもつながると考えています。


それと、もう一つ。

「数字を見たら分解」です。

この分解が「数字に対する好奇心」
にもつながると思います。

さらに言うと
「問題解決力アップ」「発想力アップ」
にもつながります。


分解は、以下の4つの視点です。

①いつ（When）
②どこ（Where）
③だれ（Who）
④なに（What）


たとえば、冒頭の数字

「2020年の新車販売台数　465万6632台」

であれば、次のようになります。


①When
　「月別でいえば、何月が一番売れて、何月が少ないんだろう？」

②Where
　「都道府県別でいったら、
　　どこが一番売れていて、どこが少ないんだろう？」
　「地域別でいったら、どこの地域で多く売れていて、
　　どこの地域は少ないのだろう？」

③Who
　「年代別でいったら、どの層が一番買っているんだろう？」
　「どの自動車メーカーの新車が一番売れて、
　　少なかったのはどの自動車メーカーだろう？」

④What
　「どのクラスの新車が一番売れたんだろう？」
　「どの車種が一番売れたんだろう？」

組み合わせもありです。

Who×What
　「どの年代で、どの車種が売れているんだろう？」

Where×What
　「どの地域で、どのグレードの車種がお遅れているのだろう？」

　等々

もっと他に考えられる「○○別新車販売台数」は
あるでしょう。

そして、これらのことを考えたら、
どうしても考えたくなるのが、

「Why（なぜ？）」

なわけです。

「なぜ、この地域では、この車種が売れていて、
この地域では少ないのだろう？」

「なぜ、30代の層にこの車種が多く売れているのだろう？」

というように。


数字を使って仕事ができるようにするために、
まずは数字に関心を持つ。

そのためには、
「数字を見たら比較と分解」です。


数字は、単独では意味がありません。
比較と分解をして、初めて意味が付け加えられるのです。

管理職の立場であれば、
人材育成の一環として、
仕事で数字を使うときには、
比較と分解をして考える、
そんな教育もしていただけるといいと思います。


あなたの会社の前年度売上高を
比較・分解するとしたら？




追伸：
12月15日、国土交通省が
毎月の「建設工事受注動態統計」で
2013年からデータを二重計上していたことが
分かったそうです。

国が発行している数字です。

元々の数字が間違っていては、
どうしようもないです・・・

しかし、これちゃんと比較と分解をしていたら、
もっと早く二重計上に気付けたのかもしれません。