データサイエンス領域テキスト（プロトタイプ版）
本テキストは、文部科学省の生涯学習振興事業委託費による委託事業として、学校法人河原学園 河原電子ビジネス専門学校が実施した平成３０年度「専修学校による地域産業中核的人材養成事業」の成果物です。

あなたは今、美容/美術/料理/医療などさまざまな専門分野の知識・技術を学んでいて、将来その技術を活かした職業につく方が多いことでしょう。
美容師なら、お客様の美容を整えること。
イラストレーターなら、イラストを描くこと
料理人なら、料理を作ること
それが将来自分のすべき仕事である、と考えている方が多いはずです。もちろんそれらの仕事が一番
大事な「柱」であることは間違いありません。しかし、それだけでは不十分です。「いい仕事」をしたいと思うのであれば、他にも考えなければならないことがあります。

1

「いい仕事」をしてお客様に喜んでもらいたいというのは立派な心がけですし、そのために
勉強する
技術を磨く
先輩/上司に指示されたことをきちんとやるのは大事なことです。しかしそれだけでは「いい仕事」はできません。特にあなたが 5 年 10 年と経験を積んで店長を任されたり、独立して自分の店を構えたりするようになると、「技術」だけでは足りないのです。

2いい仕事をするためには「お金」が必要です。お金は当然、お客様からいただくものです。たとえば美容室の場合、技術を持つ人を雇い、道具を買いそろえ、時間を使ってお客様に美容のサービスをしています。人・道具・時間を確保するためには十分なお金が必要です。これは美容室に限らず、どんな仕事でも本質は同じです。
「お金がなくても精一杯やります」という心がけは必要ですが、結局のところ心がけではどうにもならない部分が多いのです。
（注：ここでいう「サービス」は仕事をするという意味であり、無料奉仕という意味ではありません）

3

お客様からいただく「お金」は実は大まかに 2 種類の目的に使われます。
1 つは家賃/機材/水光熱費/広告宣伝費等、「店」を成り立たせるために使われるお金です。
もう一つは、お客様のために使われるお金です。多くの場合、「人件費」がこれに当たります。製造業や飲食業の場合は「材料費」もここに含まれます。
「いい仕事をする」ためには「心を込めた手厚いサービスをする」必要があり、そのためには「お客様のために使えるお金」を増やす必要があります。
どうすればそれができるでしょうか？

4「お客様のために使えるお金」と「店を作るためのお金」をここではそれぞれ直接費、間接費と短く呼んでおきます(注)。たとえば家賃はお客様が 0 人でも 100 人でも変わらないように、間接費はお客様が多くても少なくてもあまり変わらないため、総額で 15 万円固定でかかると仮定します。客単価
を 5,000 円として、お客様が 40 人・売上 20 万円のばあいと、80 人・40 万円の場合でお客様一人当たりに使える直接費を計算すると、40 人・20 万円の場合：

直接費 5 万円÷40 = 1 人当たり 1,250 円

80 人・40 万円の場合：

直接費 25 万円÷80 = 1 人当たり 3,125 円となり、一人当たりで 2.5 倍の差が出てしまいます。「お客様のために使えるお金＝直接費」が多ければその分丁寧な「いい仕事」ができます。
いい仕事をするには「技術を磨く」だけでなく、「売り上げを増やす」ことも非常に重要なのです(注) 会計学上は、人件費がすべて直接費に分類されるわけではなく、水光熱費等がすべて間接費になるわけでもありませんが、大まかに言って人件費は直接費に、家賃や水光熱費等は間接費になるなる割合が大きいためこのような書き方をしています。

5

売り上げが増えれば、お客様の支払額が変わらなくても手厚いサービスができますので、お客様のためになります。したがって、売上を増やすのは「経営者の義務」と言えます。では、どうすれば増やせるでしょうか？
「心を込めた丁寧な仕事をして、お客様に満足してもらえば、また来てもらえて売上が増える」という面は確かにあります。しかしそれだけでは「お客様が増える」のに長い長い時間がかかります。集客ペースが遅く、損益分岐点を超えるのに時間がかかると運転資金が尽きて倒産してしまいます。

損益分岐点：売上がこの額以上になれば利益が出る、という金額のこと
運転資金：お店の定常的な支払に必要な資金。これがゼロになると倒産
6

この図は「マーケティング・ファネル」と呼ばれるもので、「潜在顧客がリピート客になるまでのステップ」をモデル化したものです。
最上部の「潜在的客層」は商圏に住む人全員です。たとえば日常の買い物をするコンビニエンススト
アの商圏はおおむね半径 500 メートル以内、スーパーならば 1～数 km、大規模ショッピングモールなら 10km 以上になります。美容室は日常的に来店しないためコンビニよりは広いですが、これといった特色の無い店の場合はコンビニと同程度です。ただし特色のある店ならば 10km 単位の遠方からの来店も期待できるため、店の性格によって大差があります。
しかし、いくら商圏に住んでいても、存在が知られていない店には客は来ません。通勤の路上に店がある、店の広告がある、チラシがポスティングされていた、ネットで検索したら見つかった、など、
なんらかの理由で「気がついた人（認知）」のうち、「興味を持った人」が来店という「行動」を起こし、「満足」すると再来店（リピート）を期待できます。
「潜在的客層」から「認知」→「興味」→「行動」→「満足」までのそれぞれの過程でどんどん人数が減っていくため、漏斗（英語でファネル）の形に似ていることからマーケティング・ファネルと言います。新規客を獲得して固定客（継続的にリピートしてくれるお客様）へと転換していくためには、潜在的客層に認知させる、認知した者に興味を持たせる、さらに行動させ満足を得る、という各段階でどんな手を打つのかをきちんと考えていく必要があります。
7

このファネルの中で「心を込めた丁寧な仕事」が効果を生むのは最後の「満足」の段階だけです。1
日の新規来店客が 3 人しかいなければ、どんなに「いい仕事」をしたとしても固定客は 1 日最大 3人しか増えません。しかし、「認知」「興味」の段階で適切な手を打って 1 日に 10 人の新規客を獲得できれば、固定客になるのがそのうち半分しかなかったとしても 1 日に 5 人ずつ増えることになります。

「丁寧な仕事が効果を生むのは最後だけ」であり、「行動」までの段階はそれ以外の方法で集客を図らなければいけない、ということを肝に銘じてください。

8

ここで、
「認知」
「興味」段階に力を入れて集客を果たした歯科医院の事例を紹介します。ある県庁所
在地のオフィスビル街で開業したある歯科医院は、「昼間の人口は多いがほとんどサラリーマンや公務員であり、昼は忙しいので仕事が終わってから歯の治療をしたい」というニーズがあることに目を付けて、当時は珍しかった夜 10 時までの夜間診療を実施したところ、夜間で昼間の 2 倍の患者を獲得して一気に経営を軌道に乗せた例があります。
このように、「新規客の来店を得る」までの過程では「仕事の技術」以外の部分で集客施策を考えたほうがよいケースが少なくないのです。

9

もう一度、マーケティング・ファネルに照らし合わせて考えると、夜間診療というのは「お、便利だな」という「興味」を持たせるための施策であるとともに、興味を持った人が「行動」しやすくもな
るという一石二鳥の効果があります。
しかし「興味」を持たせる材料があったとしてもその前に「認知」が必要です。医院そのものの前を通る人しか気づかないようでは「認知」する人数が少なすぎます。たとえば、「認知」を増やすためには「主要な通りに広告を出す」といった方法が可能です。その場合、「認知」と同時に「興味」を持たせるために、「夜間診療実施」を大々的にアピールした広告が適切でしょう。つまり下記 A タイプのほうが B タイプよりも「興味」を持たせる効果が高いと思われます。広告を出す場合はこのように「強調するキーワード」の選択で効果が大きく違ってきます。

なお、歯科医院向きの方法ではありませんが、もし飲食店のような業種であれば、行動を促すために
期間限定のスペシャルメニューを作る、クーポンを配布するといった方法もよく使われます。

10マーケティング・ファネルを踏まえて集客施策を考えるためには、「数字で考える」習慣が欠かせません。
練習問題として 1 つ考えてみましょう。
あるとき、A 美容室に定期的に来店する固定客が 100 人いたとします。しかし毎月そのうち 2 人が遠方への引っ越し等で来店しなくなるとします。新規客が増えない場合、1 年（12 ヶ月）経過後に残っている固定客は何人でしょうか？
解答：月に 2 人ずつ×12 ヶ月間減るわけですから、答えは当然
100 －

2×12

＝

100

－

24

＝

76 人

となります。どんな業界でもこのように固定客は必ず減っていくものですので、常に新規客を獲得していく努力をしなければなりません。それには、当店の固定客は現在、何人いる
通常のペースだと月に何人ぐらい減っていくといった数字を把握する意識・習慣が必要です。

11

数字を把握するトレーニングとして今度はこの問題を考えてみましょう。
A 美容室では毎月末にその月の来店客を新規と既存に分けて人数を把握しています。なお、同じ人が月に 2 度以上来店した場合も 1 人と数えています。上図中の指示に従って、1．気になるところを探し、2．その異変が起きた理由を思いつく限り挙げてみてください。

12ふだんから数字に注意していると、「売上が落ちてきた」といった「問題」にいち早く気づいて手を打つことができます。早く気づけば影響が小さいうちに手を打って回復させられますが、気づかないとそのまま落ち続けて損失が膨らんでしまいます。大きく沈んでから手を打つのは非常に難しいものです。

13

答え合わせです。「気になる数字」としては、上図のような各点が挙げられます。皆様が気づいた部
分が他にあれば書き足しておいてください。
では、このような数字になった理由は何なのでしょうか？
「2 月の既存が少ない」理由の候補
もともと 2 月は 1 月に比べて短いので、客も少なかった
新年や成人式のため 1 月の来店客が多かった「3 月 4 月の既存が多い」理由の候補
3 月 4 月は卒業式・入学式や人事異動といった儀式が多いから「4 月の新規が多い」理由の候補
進学や転勤で引っ越してきた人が多いからなどなど、このようにちょっとした数字の変化に注目して「なぜだろう？」と疑問を持ち、「理由はこれではないか？」という「仮説」を考える習慣が極めて重要です。
たとえば 2 月と 7 月の既存客は同じ数になっていますが、7 月は 2 月よりも 3 日長いのに同数という
14

のは不自然です。1 日短い 6 月に比べて 7 人減っているのも不自然です。これがたとえば「学生が夏
休みに入って帰省していなくなるので減ったのだろう」といった理由であれば問題はありませんが、何か店に不満があって離れていった場合は何か手を打たなければならないでしょう。
6 月の新規客が不自然に多いのも気になるポイントです。飲食店などでよくあるケースですが、TVなどに取り上げられて一時的に客が増えるとそれまでの常連客が来づらくなり、その後かえって売上が落ち込むことがあります。たとえば 6 月は近隣の別な美容室が一時休業していてその客が流れてきたために新規が多く、しかしその結果既存客が予約を取りにくくなってさらに別な店に流れたために7 月以降は落ち込んだ、といった可能性はないでしょうか？
もちろん、数字だけでは真相はわかりません。数字はあくまでも考えるきっかけです。そのきっかけを手がかりに真相を探り、問題があれば手を打つ必要があります。

15

「仮説」を考える習慣は非常に大事です。何か困ったこと（問題）が起きたら、まず原因の「仮説」
を考えるようにしてください。
「仮説」は間違っていてもかまいません。というよりたいていの場合間違っているので、「検証」を行います。上図ではある食品スーパーでポテトチップスの売上が落ちているという問題から「仮説」を立て、「検証」して「対策」を考えた例です。
①高カロリーだから敬遠されている、②手が汚れるから敬遠されている、③そもそも品薄で売り切れただけ、という 3 つの仮説を立てた場合、①と②についてはお客様への聞き取り調査をすれば、③については入荷数量のデータと突き合せれば検証できます。検証の結果②が正しいと分かれば、手を汚さずに食べられる種類の商品を開発してそれをアピールすれば売上は回復する可能性があります。
実際、近年スマートフォンの普及にともなって手が汚れるポテトチップスが敬遠されているという事実があるため、一部のメーカーは商品のパッケージを工夫して「手を汚さず食べられるチップス」を開発しています。商品そのものではなく、パッケージ等を変えることで売上が変わることはよくある
のです。

16

「仮説」を立てないとどんなことが起きるのでしょうか？
「売上が落ちている」という問題が起きたとき、1 番目の上司のように「お前らしっかり売れ！」と怒るだけというのはダメなパターンです。原因をさぐらずにただ「頑張る」だけで売れる時代ではありません。
かといって次の「お客様に対して（1）」のようにぼんやりした質問をしても原因はわかりません。人は自分の行動の理由を自覚していない場合も多いのです。
「お客様に対して（2）」のようにポイントを特定して聞くと、「そういえば……」とお客様自身もそこで気がつくことがあります。しかしこのような質問をするためにはその前に「仮説」が必要なのです。
なお、「なぜですか？」のようにキーワードを特定しない質問をオープン・クエスチョンといい、「手が汚れるのが気になりますか？」のように特定して聞く質問をクローズド・クエスチョンと言います。
クローズド・クエスチョンの長所は相手が自覚していない答えがわかることで、短所はこちらが仮説を持っていない答えは得られず、誘導尋問になりかねないことです。オープン・クエスチョンはその逆の特徴があります。どちらも一長一短があるので、問題の原因を探るために聞き取り調査を行う場
合は、オープンとクローズドの質問を適材適所で使い分ける必要があります。
17

何か問題が起きたときには、必ず「原因を突き止めて手を打つ」ことを心がけてください。
「手が汚れるから売れない」という原因がわかれば、その一点の対策をするだけで、少しの努力で売れるようになります。これに対して原因不明なままで対策をすると
安売り
がんばる

→

売れても利益が出ない→

疲れ果てるだけで売れない

低カロリー品を開発する→

おいしくないから売れないのように努力が空回りしてしまいます。
「手に職」系の仕事をする人は、「自分は真面目に丁寧に仕事をするだけ。いい仕事をしていればお客様は評価してくれる」のように考えがちですが、いくら「真面目に丁寧に」仕事をしてもそもそもお客様の喜ぶ方向でなければ「いい仕事」にはならないので注意してください。

18

「問題」が起きたら原因の仮説を考えて検証し対策をするわけですが、そのためには「問題」に早く気づかなければなりません。そこで役に立つのが「数値」です。それも、いろいろな角度で数値を見る必要があります。
あるスーパーマーケットでポテトチップスを A と B の 2 種類だけ販売していたとします（実際には何十種類もあるのが普通ですが、話を単純化するため 2 種類にします）。担当者は「A も B も順調に売れています」と言っていますが、本当でしょうか。

19確かに A と B の合計額では特に目立った変化はありません。
しかし、個別の数字では動きがあります。
それも、A だけあるいは B だけだとわずかな変化ですが、2 つを合わせて見ると「逆方向に動いている・・・ひょっとして低価格品への乗り替えが起きているのか？」という仮説が立てられそうです。
もし、「低価格品への乗り換えが起きつつある」のが正しければ、もう少し別の価格帯、たとえば 150
円や 100 円の商品も仕入れてみるべきかもしれません。逆に、一般的に高価格帯のほうが利幅は大きいので、売上が落ちている A 商品のほうのテコ入れを図るべきかもしれません。
こうした細かい変化は数字を見ていかないと気がつきません。人間の感覚は意外に当てにならないのです。

20

もちろん、数字だけではわからないこともあります。お客様の表情や会話は数字の上には現れません
が、それもマーケティングを考える上では非常に重要な情報です。店頭の現場で気づいたことを数字で確認すること、逆に数字で気づいたことを現場で確認することのどちらも大事です。

21

とはいえ、数字を見るのは面倒なものです。数字だけが羅列された表をぼんやり眺めていても何もわ
かりませんし、集中して一つ一つ見ようとしてもすぐに目が疲れてきます。何かもっとわかりやすくする方法はないのでしょうか？
そこでよく使われるのが、グラフ化する、比率を見る、統計処理をする、などの方法です。それぞれ
本講座の 2 章以降で扱います。

22

仕事をする上で数値に気を使わなければいけない場面をいくつか取り上げます。
まずは「固定客の減少」を察知することです。
美容室や飲食店は「いつも利用してくれる固定客」で経営が成り立つ場合が多く、固定客の維持に気を使わなければなりません。近隣で営業する 2 つの店があって、それぞれ固定客がついているとします。なんらかの理由で片方に魅力がなくなると、少しずつ他方に固定客が流出するため、できるだけ早く手を打たなければなりません。
たとえば「店に魅力がなくなった」の原因が「内装が古く、貧乏くさくなった」というものだとすると、「手を打つ」ためには「内装のリフォーム」が必要でかなりのお金がかかります。しかし固定客が減って売上も落ちているときは、お金のかかる投資にはなかなか踏み切れません。そうして対策を先延ばしにしたために、さらに売上が落ちてどうしようもなくなるケースも多いものです。売上があまり落ちていないうちに気づけば思い切った投資もしやすく、傷が浅いうちに回復させられます。
そこで、自店に固定客がどの程度いるのかを常に把握し、減少していないかどうかをチェックする必要があります。そのためによく使われる手法の 1 つに Recency（リーセンシー）分析があります。

23

Recency とは、「少し前の時間、最近」を表す英語で、Recency 分析は顧客が最近来ているか（購入しているか）どうかを見る分析です。
Recency 分析をするには、まず①顧客の最終来店日を記録しておき、来店後の経過日数がわかるようにします。さらに②経過日数が小さい順にソート（並べ替え）したり、③一定の日数以内の来店者数をカウントします。美容室であれば固定客は 2 ヶ月に一度程度は来ることが多いので、この数字が小さくなったときは固定客が減少していると考えられます。
もちろん、集計期間は業種・業態によって違い、たとえば食品スーパーならばより短い期間で区切る必要があります。
小売業では Recency の他に、Frequency（フリークエンシー、来店頻度、頻繁に来ているかどうかを見る）、Monetary（マネタリー、購入金額の大きさを見る）分析を同時に行う場合もあり、総称してRFM 分析と言われています。
最終来店日を記録するのは手間がかかるため、ポイントカードを発行して自動的に記録されるシステ
ムを作るのが一般的で、経過日数によるソートや期間集計には表計算ソフトを使ったり、専用の RFM
分析ツールを使います。
24

お店そのものに特にこだわりのない客の場合、何もなければそのまま固定客だったものが、何かのきっかけで他店を利用するとそのまま戻ってこない、というケースがしばしばあります。メディアに取り上げられるなど、一時的に多忙な時期（＝繁忙期）があるとこの種の「きっかけ」になりやすいた
め、その後の状況に注意が必要です。たとえば、繁忙期に予約を受けられなかった客のリストを作っておき、繁忙期を過ぎたらそのリストに特典付お知らせメールを出す
常連客が事前に予約を入れやすいように、空き状況をネットで参照・予約可能なシステムを導入するなどの対策が考えられます。

25

「不満がない限り同じ店を使い続ける」お客様は少なくありません。このタイプの客を集めるには初回来店の獲得が大事で、それを逃がして他店に行かれてからひっくり返すのは容易ではありません。
卒業・進学・就職・人事異動等で引っ越しが増える 3 月～4 月は特に新規客の獲得チャンスであり、次いで 9～10 月も転勤による引っ越しが多いため、この時期に街頭やポスティング、新聞折り込み等の手段でチラシ配布などの広告をするのは効果があります。
ただしこれもベースの「数字」をある程度見込んで考えなければなりません。たとえば近隣に大学の多い地域であれば 4 月に学生の大幅な異動がありますが、学生はほとんど新聞を取らないため新聞折り込みチラシでは効果が望めないのに対して、ワンルームマンションやアパートは学生の比率が高いと考えられるため、ポスティングは効果が期待できます。その場合はチラシの文面自体も学生向けに構成すべきです。一方、地方都市の旧市街地や郡部など、年齢構成が高く人口移動の少ない地域では別な方法を取らなければなりません。
居住者あるいは通勤・通学者の属性は地域によって大差があります。営業地域の特徴を、正確でなくても構わないので、ある程度数字で把握する努力をしておきましょう。

26

地域の特徴に合わせて営業方針を考えることを一般に「エリアマーケティング」と言います。線路や川、幹線道路などを 1 本またぐとまったく違う性格の地域になるケースも少なくありません。
上図の A 美容室は昔からある商店街・住宅街で営業していますが、最近駅を挟んで反対側の地区が新開発されて、大学やショッピングモール、タワーマンション、研修センターなどが増えてきました。
A 美容室は新開発地区からも客を集められそうな立地ですが、その場合、両地区に同じチラシを使うべきでしょうか？
この場合、たとえば次のような「仮説」を立ててチラシを作り、実際に配布して反応を見て修正していくと良いでしょう。
仮説
タワーマンションには 30～40 代の高所得者夫婦方針
上品な装いを中心にデザインするが多い
大学の新入生が入学後に初めて美容室に来る時

4 月中旬から GW 期間に学生向けのチラシを配布

期は 4 月下旬に集中するする

ショッピングモールの客層には小さい子連れの子どもが遊べるスペースを用意しておく

母親が多い

27

数値を考えながら仕事をするために役立つ考え方に、「ニーズとベネフィットのマッチング」というものがあります。これは細かく言うと上図のように「セグメント、ニーズ、ベネフィット、スペック」の 4 つの視点で考えます。
「セグメント」というのは似た属性を持つお客様の集団で、同じセグメントの客は似たニーズを持つ、と考えます。たとえば小さな子供がいる子育て中の女性は、「子連れで出歩きたい」というニーズがある場合が多いですが、独身 OL や学生には当然そのニーズがありません。一方、「スペック」というのは店舗側が持っている特徴のことで、それを「ニーズ」にマッチする形で表した言葉が「ベネフィット」です。
一般に、広告等で集客を図る場合は、1 つの店が強くアピールできるベネフィットは 1 つだけです。
したがって、自店が強みを持てるベネフィットは何なのかをよく考えて、それがどんなセグメントの客を惹きつけるのかを考えて集客手段を考えなければなりません。そうしてたとえば「当店のスペッ
クなら、ダメージヘアを気にする女性の興味を引けるのではないか」と仮説を立てると、そこで初めて「そういう客層が商圏内のどこにどれぐらい住んでいるか」といった「数値」を考えたり調べたりできるようになります。つまり、セグメントからスペックまでのつながりを考えないと、「そもそも何の数値を調べたら良いのか」がわからないのです。

28

練習のために、自分が利用したりする身近な業界でいくつかのお店を例にとってセグメントからスペックまでどのようになっているかを考えてみましょう。
たとえば同じ喫茶店チェーン業界でもドトールとスターバックスではハッキリと客層が違います。英会話教室には英語を使って仕事を有利にしようというチャレンジングな雰囲気を持つところもあればコンプレックス解消をテーマに集客するところもあります。ファーストフードであれば立ち食い蕎麦店と牛丼やハンバーガーではやはり客層が違います。美容室やラーメン店など、個人営業が中心の業界は特に個々の店による差が出やすいものです。
外装、内装、価格設定やメニュー構成などの具体的な店づくりのすべてをこの「セグメント～スペック」をもとに組み立てるものなので、自分が知っている店を例に考えてみると良いでしょう。
同じ業界でも行きやすい店と行きにくい店がある場合は、何がその違いを生んでいるのかを考えてみるとよいでしょう。

29

「数値を手掛かりに考える」ためには、あたりまえですが数値の扱いに慣れておく必要があります。
たとえば上図のような状況ではどちらのほうが良さそうでしょうか？

一人の人間が 2 か所に同時にいることはできないので、「チラシ配り」という同じ努力をするなら、より効率の良い場所を選ぶべきです。
「どちらでもかまわないので頑張ります！」という考え方はよくありません。というのは、「チラシ配り」のような集客のための作業は「客を集めるための手段」であって、お客様に直接役に立つものではないからです。「集客作業」はできるだけ短時間で済むようにして、それで浮いた時間をお客様のために使うべきです。
そこで、北と南で「1 分当たり」何人にチラシを配れたかを計算してみましょう。そうすると、
北：25 人÷30 分 ＝ 0.83 人/分

南：33 人÷50 分 ＝ 0.66 人/分となるので、同じ時間を使うなら北の方が効率が良さそうです。こういった計算は電卓でしてもかまわないので、「面倒くさがらずに数値を考える」習慣は持っておいてください。

30

「北は 30 分で 25 人、南は 50 分で 33 人、どちらが効率が良い？」のような判断をしなければいけな
い場合はよくあります。これは結局のところ２つの分数のどちらが大きいかを比較する問題です。電卓をつかってもかまいませんが、ざっくりと大小比較をするだけなら簡単な計算で済むので、できれば暗算で出せるようにしておきましょう。
たとえば 「２／３と４／７、どちらが大きい？」 という問題の場合、分母を同じ数字に揃えるた
め、それぞれの分子に他方の分母の数字を掛けて「２×７，４×３」を計算します（小学校で習う「通分」です）。すると分母が揃うので分子だけで大小の判断ができます。33×30 と 25×50 なら、0 は無視して「33×3 はだいたい 100、25×5 は 100 より多い、だから 25×5 のほうが大きい」という程度の大小だけ判断できればいいので、正確な数字を出す必要はありません。暗算で大まかに大小を把握できることをめざしましょう。ですが、不安な時は遠慮なく電卓を使ってください。

31たくさんの数値が並んでいるときに役に立つのがグラフです。表 1 は２つの商品の売上個数の推移、それをグラフにしたものがグラフ１です。数字ではわかりにくい、ちょっとした変化がグラフにするとわかるようになります。
グラフ 2 とグラフ 3 は別な店（美容室）の顧客を来店間隔別にグラフ化したものです。比べてみると、
A 店は 60 日周期で来る客がもっとも多いのに対して B 店はそれより短い 40 日周期が多いこと、A 店は一度来たあと再訪しない客が B 店よりも多いことがわかります。
もし A 店の立地や客層が似ているのにこのような違いがあるのならば、A 店の接客や技術、プロモーションに何か問題があるのかもしれません。グラフを作ることによって数値を読まなくてもこうした違いが目に見えるようになります。現在は表計算ソフトウェアで簡単にグラフを作れるので、主要なグラフの作り方・使い方は知っておきましょう。本講座では後の章で扱います。

32

数値を考えて仕事を進めようとすると、数値と言ってもさまざまな種類があることに気づきます。
ここで「尺度」という考え方を知っておきましょう。
上図はある店の顧客に関するデータの一部ですが、このリストの中に「比例尺度、間隔尺度、順序尺
度、名義尺度」という 4 種類の「尺度」が出てきます。

比例(比率)尺度「購入額」についてはたとえば「会員 ID=4 番の女性の購入額 4000 円は、2 番の女性の購入額 400 円の 10 倍である」のように、比率、倍率に意味があります。このような種類の数値が出てくる項目を「比例尺度を持つ項目」と言います。比率尺度と呼ぶ場合もあります。

間隔尺度「最終来店日」という日付について、たとえば「6 月 1 日は 5 月 1 日の何倍か？」のように比率を考えるのは無意味ですが、「6 月 1 日は 5 月 1 日の何日後か？」のように間隔を考えるのは意味があります。このように「間隔に意味がある」種類の数値が出てくる項目を「間隔尺度を持つ項目」と言い
ます。

33

順序尺度
「購入額順位」の項目はたとえば「順序３位と４位」の数字について「４／３」のように比率を計算するのも「４－３」のように間隔を計算するのも意味がなく、単に「４は３よりも後(下位)」という「順序(順位)」だけが意味を持ちます。実際、購入額を見ると 1～4 位はすべて 3700～4000 円という狭い範囲に収まっていて、5 位だけが 400 円と極端に少ない数値です。このような場合、順位の数字
で差をとっても購入額の差(間隔)とは何の関係もありません。このように順位(順位)だけが意味を持
つ尺度を順序尺度と言います。

順序尺度はたとえば陸上競技で「上位入賞者から金・銀・銅メダルを与える」のような場面では重要です。たとえば購入額なら 4000 円と 3900 円で 1 位 2 位と順位をつける意味はほとんどありませんが、100 メートル走なら 9.89 秒と 9.90 秒のようにほとんど同タイムでも順位をつけなければならず、それが金と銀という大きな名誉の差になります。
ビジネスの場面では、オンラインショッピングモール型通販サイトで複数の店舗から横断的に商品をできるような機能があると、「価格」ではなく「順位」が売れ行きに大きく影響する例があります。

順位の影響は商品の種類によって違い、1 円でも安いものが圧倒的に多く売れる場合もあれば、逆に最安値が敬遠される場合、中間が売れる場合もあります。

34

名義尺度
「性別」の項目は比率/順序/間隔のいずれも無意味です。このような項目を「名義尺度を持つ項目」と言います。性別、住所、職業などは多くの場合名義尺度になります。

尺度の判別が難しい/紛らわしい例
場合によっては尺度の判別が難しいときもあります。
【経過日数や平均来店間隔】「6 月 20 日」のような日付で書かれた「最終来店日」は間隔尺度ですが、それを「（最終来店後の）経過日数」として「2 日、4 日、10 日」のような日数で表したときは、比率の計算が意味を持ってくる可能性があります。特に、たとえばそのデータを長期間取って「平均来店間隔」を産出した場合は比率に意味が出てきます。美容室や飲食店のような業界では 1 回来店あたりの客単価が大きく変わらないと考えられるため、
平均来店間隔が 2 倍に伸びると売上が 1／2 に下がる可能性が高いためです。
【会員番号、ID】
基本的には名義尺度です。しかし、会員登録された順に１から増やしていく方法で番号をつけている
場合、番号が「会員登録の時期」に連動するため、間隔や順序にある程度意味があるケースがあります。
【学校種別】
小学校・中学校・高校のような学校種別は通常は名義尺度ですが、在籍する子供の年齢が影響する情報については、順序が意味を持つ場合があります。

比例尺度についてはすべての計算が可能
４種類の尺度について、大小、差、比率のそれぞれを計算することに意味があるかどうかをまとめると下記のようになります。比例尺度についてはすべての計算が可能です。

35

東京のＺ町には有名な古書店街があり、専門的な古書を求める客が全国から集まります。上の図はそんな古書店街の地図で、B は古書店、S,L,F は大手コンビニエンスストアのチェーン店、それ以外は他の業種の店です。古書店にはそれぞれ専門があって、店によって品揃えがまったく違います。古書店とコンビニの立地を比べてみましょう。
問 1）古書店とコンビニの立地はどのように違いますか？
問 2）その違いはなぜ生まれたのでしょうか？
コンビニと古書店では客の行動が違います。専門的な古書を買いに来る客は、古書店を何軒も回って買い物をするのが普通ですが、コンビニでそのような行動を取る客はほとんどいません。それを考えると、このように立地パターンが違う理由がわかります。

36

立地の特徴を一言で言うと、コンビニは分散しているのに対して古書店街は大通りの片側だけに集中して並んでいます。
古書店街では複数の店舗を回って買い物をする客が多いため、複数の店が近くにあるほうが客にとって便利です。しかも、大通りはなかなか信号が変わらず横断するのに手間がかかるため、片側に集中するようになったと考えられます。もしこれが狭く横断しやすい通りであれば通りの両側に並んだことでしょう。一方、コンビニの客はほとんどが 1 店だけで買い物を済ませるので、他のコンビニの近くに出店すると競合してしまうため分散していると考えられます。
どんな業種であれ、独立開業して店を出すような場合、どこに出店するかは集客をするための最初の重要な選択になります。一度出店した店は簡単には移動できません。コンビニ的な店なのか専門古書店的な店なのかに応じて、立地の考え方は大きく変わってきます。
ちなみに、古い本を売る書店でも専門性のない「古本屋」と呼ばれる業態の場合はコンビニに近い面があります。

37

集客や仕事の進め方を改善しようとするとき、「比べてみる」ことは非常に大事です。比べてみると違いが分かり、「なぜだろう？」と考えるきっかけになります。きちんと考えたり調べてみたりすると違う理由が分かり、理由が分かれば店を経営する上での「打ち手」のヒントが得られます。
「比べる対象」は同じ業種でなくても役に立ちます。コンビニと古書店のようにまったく違う業種を比べることでヒントが得られる場合も珍しくありません。

38

経営上の「打ち手」を考えるためには、さまざまな「因果関係」を発見しなければなりません。因果関係を正しく理解しているほど、適切な手を打てるようになります。
上図は因果関係の例ですが、因果関係の「原因」の側は他にも「理由」や「特性」などの名前で呼ばれることがあり、「結果」の側は「方針」や「現象」などの名前で呼ばれることがあります。呼び方は違っていても広い意味では因果関係であるというケースは非常に多いものです。上図はいずれも単純でわかりやすい例ですが、実際には何と何が因果関係になっているのかがわかりにくい例も非常に多いので、注意深く探っていかなければなりません。

39

「比べて」違いを見つけようとするとき、数値を比べると違いがわかる場合が非常によくあります。
上図は上図は美容室の利用状況に関する調査結果です。20 代と 50 代の数値を見るとどんな違いがわ
かりますか？

そしてなぜその違いが生まれているのでしょうか？

40数値を見て直接わかることは大まかに下記の３つです。
(1)２店以上利用者の比率が 20 代で高い
(2)50 代のほうが 1 年間の利用回数が多い
これを経営上の意味に言い換えると20 代の客は新規獲得しやすいが固定客化は難しい
50 代の客は新規獲得しにくいが一度満足すれば長く使ってくれる可能性が高いと言えそうです。もし「20 代が 2 店以上利用している比率が高いのはなぜか？」という理由がわかったら、そこに手を打つことで「20 代の新規獲得・固定客化」の双方を改善できるかもしれません。
そこでその理由の仮説を考えると、(1)自分のスタイルが定まっていないのであちこちの店を試している、(2)しかしいまだにお気に入りの店を見つけていない、(3)単に 50 代よりも引っ越しが多いだ
けといったものが考えられます。もし(1)が正しいとすると、「納得の行くスタイルを提案」することができれば、(2)お気に入りの店として固定客化できる可能性があります。一方、(3)が正しい場合
は固定客化は難しいものの、引っ越しの時期に合わせた広告宣伝等が有効でしょう。
「数値」というのは小さな違いでも見つけやすく、「違いを見つけて理由を考える」ための最初のきっかけにしやすいものです。経営のさまざまな部分を数値化して比べてみることを心がけましょう。

41

「数値を見ると違いが分かる」場合がよくあるのは事実ですが、公的機関や業界団体が「集計」した
数値は集計範囲が広いため、自店の営業地域の実情と合っていない場合があることには注意してください。
「周囲数 km の商圏で営業している店」にとって重要なのはその範囲の実情であって、それは全国や全県のデータとはかけ離れていることがあります。

42

同じ事実（数値）を元に、まったく逆の方針が出てくることは珍しくありません。「違い」を短所と考えて縮める方針を立てることも、長所と考えて広げる方針を立てることもありえます。店主やスタッフの個性と客の相性が大きく影響する業界・業態では「正解は人の数だけある」と言えます。どの方針であれば自分の強みを発揮できるのか？

を自分自身で考えましょう。

【事例】
アメリカの子供向け家具・おもちゃ小売店 Children's Supermart は 1957 年に不調であった家具から撤退し、好調であった子供向けおもちゃに絞り込んだ。同社はその後世界最大のおもちゃ小売チェー
ン「トイザらス」となった。→得意分野を見つけて「違いを広げた」方針の例。
ガラス製品を製造している A 社の香川工場と浜松工場にて、同じ製品の不良品率が 10 倍近く違っていたため、相互に技術者を派遣して改善に取り組んだ結果、不良品の大幅削減に成功した。→「違いを縮めた」方針の例。

43

今度は「１年間に２店以上を利用した人の割合」という同じ項目を、年代別ではなく満足度別に見てみましょう。満足度別に見るとさらにハッキリと数値に差が出てきます。
この数値から読み取れることの１つは、当たり前ですが「不満を感じた客は他店に流れる」ということです。経営上は最低限「満足」のレベルをキープすることを目標にしなければならないでしょう。
そのためには、満足度を測る何らかの仕組みを持っておかなければなりません。
もうひとつは、「満足度を上げると来店頻度を上げられる可能性がある」ということです。今まで２ヶ月に１回だったお客様が毎月来てくれるようになれば、そのお客様からの売上は２倍か、少なくとも 1.5 倍にはなるでしょう。こちらの観点でもやはり「満足度」は非常に重要な指標であると言えそ
うです。

44

数値を比べてみようとしても、両者に大きな差があるときは比較しにくいことがあります。上図はA・B 両店の固定客数を年齢階層別に調べたものですが、人数で表示した上の表で合計の数字を見ると 271 対 669 と 2 倍以上の差があるため、直接比較しにくい状態です。
そこで下の表のように「割合」にすると似た数字が揃うため、比較しやすくなります。グラフを作るとさらに傾向が分かりやすくなり、B 店のほうが顧客の年齢層が若くなっていることが一目で分かります。
また、割合ではなく比率を出す方法も役に立ちます。

B 店の固定客数が A 店の何倍あるか、年齢階層別に比率を計算すると、「合計」よりも 20～30 代で比率の数値が高くなっているため、B 店のほうが若い客が多いことがわかります。

45

「比率」と「割合」の基本的な意味は同じですが、実用的には少し違う場面で使われます。
「割合」は、全体の中の部分を表す場合によく使われます。
【割合を表す表現の例】
当校の学生の 8 割は県内で就職します。
このビールのアルコール度数は 5.5%です。
当美容室のお客様の 3 割がカットのみのご利用です。
「比率」は同種のものを比較する場合によく使われます。
【比率を表す表現の例】
A 校の野球部員の数は B 校の野球部員の数の約 2 倍でした。
減塩醤油の塩分量は一般の醤油の１／２です。
その日の売上は前日の 3 倍でした。
ただしこの違いは厳密なものではなく、ある程度の目安です。いずれにしても「数値を直接比較しにくいときに、比較しやすくする手段」と言えます。

46

「比率」は比例関係のある数値に使うのが基本です。
比例関係というのは上図のように、一方が N 倍になれば他方も N 倍になるような関係です。
グラフを書くと原点を通る直線になります。

もちろん、「車の台数」というときの「車」は同じ種類のものでなければなりません。たとえば小型乗用車とバスを同じ 1 台と数えることはできません。
本来、同じ種類のものが複数ある場合は比例関係になるはずなので、もしそうなっていなかったら、何かがおかしい、とわかります。

47たとえば、1 週間で 5 万円の売り上げがあったので、2 週間では 2 倍の 10 万円売れると思っていたら9 万円にしかならなかったとします。そんなときに「おかしいな？」と考えてよく調べてみると、表の看板に木の枝が伸びて見えにくくなっていることに気がついたりします。
モノやサービスの売れ行きはほんのちょっとしたさまざまな理由で落ちていくものです。
落ちかけたときに素早く原因をつきとめて手を打てば、影響が大きくなる前に食い止められます。
そのためには「問題」に素早く気がつかなければなりません。そこで役に立つのが「数値」です。
といっても、数値が違いすぎると比べにくいのに対して、比率は一定の数値に近くなるので比べやすいのです。

そこで、比例関係にあるはずのものの比率を比べて異常が起きていないかを確かめることが、「問題」を見つけるための基本テクニックの 1 つになっています。

48

実際の事業の中での比例関係にはさまざまなものがあります。
【ファーストフード店】ハンバーガーを買う客はドリンクも買うことが多いので、バーガーとドリンクの売上に比例関係がある。
【携帯電話】携帯電話のついでにモバイルバッテリーを買っていくので比例関係がある
これらのさまざまな比例関係のうちの一部に異常値が出る場合があります。
上図はある店のある月の 1 週目と 2 週目の売上に大きな差が出た例です。
調べてみると、客数があまり変わらないのに売り上げが落ちています。客数が変わらないということ
は、集客の問題ではなく店内の問題の可能性が高いでしょう。
そこで商品別の売上を見ると、主力商品である A と B は客数に見合った数字なのにオプション商品のC が異常に落ちています。そこで C に関してのみ調べてみると・・・【ケース 1】商品 C は、A や B を買おうとする客に対して「C もあると便利ですよ」とお勧めして売る商品である。ところが 2 週目の初日にたまたま不機嫌な客がいて「余計なモノを売りつけるな！」と怒って帰ってしまわれたので、お勧めするのが怖くなってしまった・・・【ケース 2】展示入れ替え中に商品 C の宣伝パネルを一時的に撤去していて、そのまま忘れていた。主力商品ではないので気に留めていなかった。
といったことが分かったりします。このようなちょっとしたことでも売上は落ちていきます。それを早く察知して手を打つことが大事です。

49

比率（割合）を計算すると数値を比べやすくなることは多いのですが、数値だからといって常にその方法が使えるわけではありません。たとえば「気温」について比率を計算しても意味はありません。
上図はある店の商品の曜日別の販売個数とその日の最高気温を表にしたものです。気温は月曜日が最高で火曜日に少し下がり、水曜日に大きく下がっています。
かき氷、ソフトクリーム、アイスコーヒーのような商品は暑いときによく売れますが、だからといって気温の比率を計算して「月曜日の 33℃に対して火曜日は 30℃だから 91%だ！」などと計算してもその比率は売れ行きとは無関係です。
（参考までに：一般的には気温が 25℃を超えるとアイスクリー
ムの売れ行きが良くなり、30℃を超えるとかき氷のほうがよく売れると言われています）
しかし、「温度差」には意味があります。水曜日は前日よりも 8 度下がっています。このように温度差が大きいと人間は「寒い」と感じやすくなるため、温かいものが売れます。しかし金曜日の気温は同じ 22 度ですが前日とあまり差が無いため水曜日に比べるとアイスコーヒーもよく売れています。
ある商品がなぜ売れたのか、売れなかったのかを探る際、上記のように「温度差」との関係を見るとわかることがあります。
このように、「比を計算しても意味が無いが、間隔には意味がある」種類の量を間隔尺度と言います。
気温は間隔尺度の代表的な数値です。
50

以上が、今年度開発分であり、全体構想（三ヶ年事業分）の 30％程度である。

51