前年比20％増。でも「需要が増えた」と言っていい？｜数字と解釈を分ける3段階
集客研究室｜50代からのセカンドキャリア
前年比較をして、次のような結果が出たとします。
前年：1,300個今年：1,560個前年差：＋260個前年比：＋20％
ここで、
「需要が20％増えました」
と報告してよいでしょうか？
答えを出す前に、一度、数字と解釈を分けて考えてみます。
1．まず「事実」だけを見る
このデータから確認できるのは、出荷数が1,300個から1,560個へ増えたということです。
前年差は＋260個、前年比は＋20％。
ここまでは数字で確認できます。
一方、
「需要が増えた」
「販売施策が成功した」
「顧客からの評価が上がった」
といった原因までは、この数字だけでは確認できません。
まずは、数字が証明している範囲を越えない。
ここを最初に意識します。
2．次に「どこで変わったか」を確認する
年間合計だけを見て原因を考える前に、もう一段、数字を確認します。
たとえば、月別に見てみます。
どの月から増えたのか。一時的なのか。それとも複数月続いているのか。
さらに商品別に見れば、すべての商品が増えたのか、特定の商品だけが増えたのかも確認できます。
つまり、
「前年比20％増」↓「どこで変化した？」
へ、一段掘り下げるわけです。
3．最後に「仮説」として考える
変化した場所が見えてきたら、そこで初めて、
「なぜ？」
を考えます。
需要が増えた？
販売施策の影響？
前年に欠品していた？
大口注文があった？
ここで重要なのは、これらをすぐに「原因」と決めるのではなく、仮説として扱うことです。
必要な情報がなければ、担当者や現場へ確認します。
つまり、
事実↓確認↓仮説↓必要なら追加確認
という順番です。
AIへ渡す場合も3つに分ける
AIに報告原案を作ってもらう場合も、
「このデータを分析してください」
だけではなく、
① データから確認できる事実② データだけでは判断できないこと③ 追加で確認した方がよいこと
に分けて整理してもらうと、人が確認しやすくなります。
もちろん、AIが作った文章をそのまま最終判断にするわけではありません。
元データや実務事情と照らして、最後は人が確認します。
自動化した先で、人は何をするのか
集計する。
前年比較する。
条件を変えて試算する。
こうした繰り返し処理を仕組みに任せる目的は、人が考えなくてよくなることではありません。
むしろ、
人が考える時間を作るため。
だと私は考えています。
「何が変わった？」
「なぜ？」
「何を確認する？」
こうした部分に、人が時間を使えるようにする。
自動化は、そのための手段です。
今回の数字は「応用版」の実習データです
今回使用した前年比較は、「社内業務自動化キット 応用版」で使用している架空データの一例です。
応用版では、前年比較だけでなく、
集計↓前年比較↓条件を変えた試算↓AIによる報告・改善案の原案作成
までを、一つの流れとして体験できるようにしています。
そして最後は、AI任せにするのではなく、人が数字の根拠や実務事情を確認して判断します。
「数字を出すところで終わらず、その先の確認・判断まで仕事につなげたい」
そんな方は、教材の詳しい内容をご確認ください。
社内業務自動化キット
https://tips.jp/u/shukyaku-lab/a/office-automation-applied
この記事の販売者
