ビジネスは「統計学」を中心に動いている

今や、あらゆるビジネスがデータを中心に動いています。
自社製品の売れ行き、顧客の関心・動向などの調査、広告効果の測定などのデータを活用できるか否かは、企業にとって重要な課題となってます。
そのため統計学やデータ分析の素養を身につけたいと思っているビジネスパーソンは多いことでしょう。
ただ、その一方で、グラフ、表データ、平均や割合の計算、複雑な数式・耳慣れない専門用語のせいで、学びの一歩を踏み出せずにいる人も多いはず。

「統計学、データサイエンスに興味はあるけれど、何だか難しそう……」
「仕事でデータ分析をするために統計学を学びたいのだが、どこから手をつければいいかわからない……」
「過去に何度か統計学を勉強してみたけれど、途中でわからなくなり挫折してしまった……」

このような方にこそ、本書をお読みいただきたいと思います。
本書は次のような方を対象としています。

・統計学やデータ分析に興味はあるけれど、これまで学ぶ機会がなかった方
・過去に何度か統計学を学ぼうとしたが、とにかく数字が苦手で、難しく感じて途中であきらめてしまった方
・仕事において、統計的な考え方やデータの読み解きが必要になった方（マーケター、セールスパーソンなど）
・経済学や社会学などを学ぶ学生（大学生・院生）で、調査結果をまとめる必要があり、統計の基礎を身につけたい方

ビジネスの現場で使える活きた統計学が学べる

現代のビジネスの現場では、多くの職種で統計学・データ分析の知識・スキルが求められています。
たとえば……

・売上データを分析するセールス担当者
・広告の効果を測定するマーケティング担当者
・アンケート結果から顧客の嗜好を読み解く商品・サービス開発の担当者
・製造現場の歩留まりや品質データを管理する生産管理者

本書は、こうしたお仕事で統計学・データ分析をする必要があるが、「数字が苦手」「統計学は難しそう」と感じている方たち（特に文系ビジネスパーソン）に向けて、架空のスーパーマーケットとお菓子工場のストーリーをベースに、統計学の具体的な使い方をわかりやすく解説します。

□店舗ごとの売上高・来店客数の推移を比べるには？
□広告宣伝費と売上高の関連性を調べるには？
□顧客アンケート結果から購買傾向を分析するには？
□不良品の発生確率や品質のばらつきを調べるには？

数学が苦手な人でも統計検定3～4級レベルの知識が身につく

本書は「これまで統計学をまったく学んだことがない人」でも、最初の一歩からしっかりと学べます。
統計学の基礎の基礎から、少し実践的な内容までを順を追って丁寧に解説しています。

数値を扱うため、どうしても計算が登場しますが、そのほとんどがいわゆる「四則演算」（足し算・引き算・掛け算・割り算）です。
後半に「不等号」や「ルート（平方根）」が出てきますが、それらについてもやさしく丁寧に説明しているので、数学が苦手な方でも無理なく読み進めていただけます。

本書で扱っているテーマは、統計検定の3～4級レベルの内容が中心ですが、難しい理論や証明は省いて、身近なデータを題材に、データをどう読み取り、どう使うかという点を重視して解説しています。
先述したように、スーパーマーケットとお菓子工場のストーリーをベースに解説するため、状況が頭に浮かびやすく、ストレスなく読み進めていただけます。
「ああ、こういうときに統計学が使えるのか」と思いながら理解を深めていただけるでしょう。

データが読めるようになると「世界の見え方」が変わる

統計学は、身につけると「世界の見え方」が変わる“面白い学問”です。
たとえば、自分の部署の売上グラフを見たときに、単なる数字の羅列ではなく、次のようなことが読み取れるようになります。

「売れ筋商品には何か傾向があるな」
「季節の変化と関係がありそうだな」

あるいは、アンケートの結果を見たときにも、次のようなことが考えることができます。

「業界全体の傾向はこんな感じになっているのではないか？」
「顧客の年代ごとに好みの違いがあるのでは？」

本書では、そうした「気づき」や「納得」がたくさん生まれるように、図やグラフ、実例をふんだんに盛り込みました。また、難しい言葉や複雑な数式は、できるだけかみくだいて解説しています。
データが「読める」「わかる」「使える」という実感を、ぜひ皆さんに味わっていただきたいと思っています。

統計学は、「数学が得意な特別な人のためだけの学問」ではありません。
誰にとっても身近で、誰にとっても役立つ、「現代を生きる上での道具」です。
ぜひとも本書を通じて、統計学の楽しさを味わっていただけたらと思います。

気になる本書の内容

本書の内容は以下の通りです。

【第1部　記述統計編】

第1章　スーパーマーケットの売上高や来店者数をグラフにする
――グラフ、平均変化率、移動平均、指数
1-01　商品カテゴリごとの売上データを棒グラフで表す
　数字が並んでいるだけではわかりづらい
　棒グラフで大きさを比較する
1-02　円グラフで各カテゴリの売上構成比率を見る
　商品カテゴリの売上比率を見える化する
1-03　帯グラフで構成比率を比較する
　C店にシニア層のお客様が多い理由は？
1-04　折れ線グラフで時系列の推移を視覚化する
　日々の売上高の推移を見える化する
1-05　グラフのウソを見抜く
　グラフはどこから始まっているのか？
1-06　時系列データと変化率で「流れ」を見る
　10年間の売上高の推移を見える化する
　各年の売上高の増減を変化率で表す
1-07　10年間の平均変化率（幾何平均)は？
　「変化率の平均」はどのように計算すればよいのか？
1-08　移動平均で全体のトレンドを捉える
　毎月の売上高の推移を折れ線グラフで分析する
　移動平均で全体のトレンドを見る
1-09　指数を使って過去のある時点と比較する
　本店とC店の売上高の推移を折れ線グラフで比較する
　指数を使って時系列データの増減の度合いを比較する

第2章　お客様の買い物の傾向を捉える
――代表値（平均値・中央値・最頻値）、度数分布、ヒストグラム、箱ひげ図、分散、標準偏差
2-01　代表値（平均値・中央値・最頻値）とは？
　平均値と中央値は何が違うのか？
　中央値と最頻値
2-02　度数分布表とヒストグラムでデータ全体の特徴をつかむ
　購入金額の度数分布表を作る
2-03　相対度数と累積相対度数
　各階級の相対度数（度数の比率）を追加する
　累積相対度数を表の右側に追加する
2-04　ヒストグラムを使って度数を見やすくする
　ヒストグラムで度数の分布をわかりやすくする
　ヒストグラムに平均値、中央値、最頻値を書き込む
2-05　箱ひげ図でデータの特徴を読み解く
　箱ひげ図とは？
　外れ値について
2-06　分布の様子を比較する
　本店とC店の同じ日の売上データを比較する
2-07　ばらつきの大きさを数値化する（分散・標準偏差）
　データのばらつきを調べると何がわかるのか？
　分散と標準偏差でばらつきの度合いを数値化する
　分散の計算方法
　標準偏差の計算方法

第3章　広告と売上の相関関係を調べる
――散布図、相関関係、疑似相関、回帰分析、最小二乗法
3-01　散布図で2変数データを分析する
　広告宣伝費は売上向上につながっているか？
　散布図で広告宣伝費と売上高の関連性を調べる
3-02　「関係ありそうで実はない」擬似相関に注意しよう
　相関関係はあっても因果関係はない疑似相関
3-03　散布図を比較しよう
　複数のお店の散布図を比較する
3-04　負の相関と無相関とは？
　一方が大きいともう一方が小さくなるケース
　データ間に特に関係が見られないケース
3-05　相関係数で関係の強弱を数値化する
　相関係数の性質を知ろう
　負の相関と無相関
3-06　相関係数の計算方法
　共分散と標準偏差を使って相関係数を計算する
　共分散の符号はどう決まるか？
3-07　回帰分析で相関する数値を予測する
　一方がわかれば、もう一方の数値を予測できる
　最小二乗法


【第2部　推測統計編】

第4章　クッキーの不良品発生率とチョコレートの重さのばらつきを調べる
――二項分布、正規分布、標準正規分布、大数の法則、中心極限定理
4-01　不良品の個数を検査する
　不良率2％なのに焦げたクッキーが100枚中5枚も発生！
4-02　不良品が0枚である確率は？
　「良品率を100回掛ける」と考える
4-03　不良品が1枚である確率は？
　不良率を1回、良品率を99回掛ける
4-04　不良品が2枚である確率は？
　「2枚が不良品になる」パターンはいくつある？
　「組み合わせ」の計算方法
4-05　「起こる／起こらない」を二項分布で表す
　不良品の発生確率の分布を見える化する
4-06　不良率や検査数が変わると分布はどうなる？
　不良率に応じて分布は変化する
　検査の個数が変わるとどうなる？
4-07　統計の基本中の基本「正規分布」
　正規分布とは？
　正規分布の特徴
4-08　チョコレートの重さの正規分布
　重さのばらつき具合を調べる
4-09　標準正規分布と標準化
　すべての正規分布は標準正規分布に変換できる
　正規分布を標準正規分布に変換する手順
4-10　標準正規分布表
　身長174cmの40代男性は全体の何％か？
4-11　チョコレートの重さを正規分布で考える
　31g、29gのときのz値を計算する
　標準正規分布表を確認する
4-12　大数の法則と中心極限定理
　試行の回数を増やすほど実際の平均値に近づく「大数の法則」
　サンプル数を増やすほど正規分布に近づく「中心極限定理」

第5章　お客様の平均滞在時間を推測する
――全数調査、標本調査、統計量、母数、不偏分散、区間推定、信頼区間、t分布
5-01　全数調査と標本調査
　30人の平均滞在時間はどこまで信用できるか？
5-02　推測統計とその方法
　統計量と母数（パラメータ）について
　推定と検定の違い
　点推定とは？
　サンプルサイズとサンプル数の違いに注意
　推測に範囲を持たせる区間推定
5-03　区間推定の考え方
　信頼区間と信頼係数
5-04　母平均の区間推定（①母分散がわかっている場合）
　ひとまず「母分散がわかっている」と仮定する
　サンプルサイズが大きくなるほど、ばらつきの度合いは小さくなる
　標本平均を標準化する
5-05　母平均の区間推定（②母分散がわからず、サンプルサイズが十分に大きい場合）
　サンプルサイズが大きければ正規分布が使える
　標本分散を使って母平均の信頼区間を計算する
5-06　母平均の区間推定（③母分散がわからず、サンプルサイズが小さい場合）
　サンプルサイズが小さいときはt分布を使う
　t分布は自由度によって形状が変わる
　t分布表の読み方
　標本平均と不偏分散を計算する
5-07　ナッツの殻の混入率は？
　母比率の区間推定
　データの平均と分散を計算する

第6章　おにぎりが以前よりも小さくなった？
――仮説検定、帰無仮説、対立仮説、z検定、t検定、母比率の検定
6-01　仮説検定の考え方
　おにぎりの平均重量は許容範囲内といえるか？
6-02　検定（仮説検定）の手順
　帰無仮説と対立仮説
　統計量を計算する
　有意水準とは？
6-03　おにぎり50個の重さを検定する
　サンプルサイズが十分に大きいのでｚ検定を使う
　p値と有意水準を比較すると……
　片側検定と両側検定
6-04　ポテトサラダの重さをt検定で調べる
　サンプルサイズが小さいときはt検定を使う
　t値を計算する
　t分布表を確認する
6-05　アンケートの結果を検証する
　顧客満足度は本当に下がったのか？
　母比率の検定

第7章　売り場が変わると売れ行きも変わる？
――適合度検定、カイ二乗検定、クロス集計、独立性の検定
7-01　売り場によって売れ行きが変わる？
　実際の分布と理論上の分布は一致するか？
　ズレの大きさを表すカイ二乗値
7-02　カイ二乗分布
　カイ二乗分布のグラフ
　カイ二乗分布表
7-03　年代ごとに買う商品に違いはある？
　アンケート結果をクロス集計表にまとめる
7-04　年代と購入カテゴリに関連があるかを調べる
　独立性の検定
　期待度数を計算する

「県立高校を経営する仕事」
保護者と生徒が知らない
学校の舞台裏
――学校経営はつらいよ

本書はある日突然、なんのビジョンも持たないままに県立高校の校長となった私の２年間の奮闘記である。それまで33年間、地方公務員として県庁に勤めていた私にとって高校校長への異動は青天の霹靂であり、実際に勤務してみるとそこはまるで異世界であった。
――その仕事の内実を、本書では余すところなく描いてみたいと思う。

もくじ

まえがき———県庁職員の「異世界転生」物語

第１章　ある日突然、校長に
某月某日　教員免許、持ってません：人事異動
某月某日　初訪問：学校が私を拒んでいる！？
某月某日　校長室ひとりぼっち：２つの「組織目標」
某月某日　奇妙なシーン：始業式、校歌斉唱
某月某日　気まずい時間：校長室清掃とＰＴＡ
某月某日　教頭の地獄、校長の孤独：管理職、悪戦苦闘
某月某日　不倫注意：新人教員への講話
某月某日　激昂：掴み合いのケンカ
某月某日　トラブルメーカー：「みんなが迷惑しているんですよ」
某月某日　悩みの種：プール、ひと夏１００万円

第２章　甲子園に出れば学校が変わる！？
某月某日　根性なしの就職活動：県庁で働く
某月某日　慎ましやかな要望：学校運営会議の話し合い
某月某日　炭酸飲料を考える：校内自販機
某月某日　２泊３日訪韓記：「化粧をしないように」
某月某日　告発：「言うことを聞かないなら…」
某月某日　目指せ甲子園：県大会、開幕
某月某日　パワハラ監督：球場中に響きわたる大声で
某月某日　チーム強化策：新コーチを獲得せよ
某月某日　コーチ失格：ヒアリングでの希望は通る？
某月某日　エアコンは贅沢か？：熱中症になりかける生徒
某月某日　クラッシャー：校長VS保護者

第３章　学校経営はつらいよ
某月某日　定員割れ：受験シーズン到来
某月某日　学級減：教育振興課からの突然の通告
某月某日　〝ある組織〟の存在：夏の事件
某月某日　校則はなんのためにある？：学校は理不尽を学ぶ場か
某月某日　猛反発：紛糾する職員会議
某月某日　ファッションショー：文化祭＆体育祭
某月某日　やりがい：成長を感じる瞬間
某月某日　首を切る：なぜ非正規教員が増えるのか
某月某日　人を見抜く：教員採用面接
某月某日　夢に向かって？：就職指導の苦労
某月某日　ミッション達成：〝変な校長〟の影響

第４章　職員室、保護者に言えない話
某月某日　いじめ事案：「いじめ」と「いじり」の境界線
某月某日　抵抗勢力：部活動の再編
某月某日　撤去：歴代校長の写真
某月某日　リストカット：学校外の困難をどう支援するか
某月某日　ジェンダーレス対応：女子用ズボンを導入する
某月某日　異動してもらえますか？：教員の承諾を取る
某月某日　卒業式：晴れがましくて切ない
某月某日　３月の学校：新年度に向けて
某月某日　校長最後の日：予想もしない事態

あとがき――一炊の夢


【発行】三五館シンシャ／【発売】フォレスト出版

【情報を足し、異質を掛け、
課題を割って構造化し、不要を引く──
すべてのビジネスパーソンに教えたい最強の思考法】

頭の中がごちゃごちゃして、
何から手をつければいいか迷っていませんか？

本書『算数思考』は、
小学校で習った4つの記号「＋×÷－」で
考えを整える“思考法”を紹介します。

このプロセスこそが、あなたの思考をクリアにし、
明確な行動へと導く『思考の計算』となるのです。

SWOTやロジックツリーなどのフレームワーク（＝アプリ）を活かす
“思考のOS”として、仕事も日常も迷いを減らし、
独自の解と明確な一歩を生み出す実践の一冊。
会議、企画、学び――すべてが軽く動き出す。
型に縛られず、今日からすぐ試せます。

あらゆる思考の根底にある
「+×÷－」という普遍的な原理が、
仕事の課題に応用できるのです。

複雑に見える問題も、
実は「何を解けばいいのか」と「どういう答えを出したいのか」を見極めて、
4つの手段で構造化すれば、
物事は驚くほど簡単に解決することができるのです。

目次

Introduction｜難しいことを、かんたんに

PART 1 Vision：課題解決から未来設定へ／算数思考──4つの記号で〈考え方の地図〉を描く
1「算数思考」とは何か
2 算数思考で身に付く3つの力／なぜ今、この考え方が必要なのか
3「算数マップ」で全体を見通す／よくある失敗パターンを知る
算数思考の使い方〈シンプルにこれだけ覚えてほしい〉

PART 2 Diversity：知識・経験・視点・感情を増やす／足し算──素材を耕し育てる〈土台作り〉
1 素材がなければ発想は生まれない／冷蔵庫が空では料理できない
2「この仕事は関係ない」は危険信号／無関心で素材を捨てていませんか？
3 越境する足し算／4種類の素材で自分と仕事をアップデートする
足し算の使い方〈シンプルにこれだけ覚えてほしい〉

PART 3 One and Only：価値の化学反応を起こす／掛け算──無理な要請を組み合わせ〈独自化〉する
1 なぜ掛け算が必要なのか／再発明ではなく再構築の時代に
2 うまくいく掛け算、うまくいかない掛け算／個人的な失敗談で振り返る
3 掛け算の実践法／1 on 1（掛け算）で相手の素材（足し算）を引き出す
掛け算の使い方〈シンプルにこれだけ覚えてほしい〉

PART 4 Structured：モヤモヤを整理して、やるべきことを明確にする／割り算──複雑さを分解し〈構造を見つける〉
1「根本原因」で割ると見えてくる／個人の仕事を構造化する
2「影響度」で割ると本質が見える／組織の課題を構造化する
3 割り算の思考を身に付ける／確実に成長するための3つのステップ
割り算の使い方〈シンプルにこれだけ覚えてほしい〉

PART 5 Simplify：削ることで、かえって強くなる／引き算──本質を浮かび上がらせ〈価値の純度を高める〉
1 引き算が「最後」に来る理由／シンプルの本当の意味
2 想いを伝える引き算／4枚の黄色い付箋が教えてくれたこと
3 未来を選ぶ引き算／4つの記号が導く答え
引き算の使い方〈シンプルにこれだけ覚えてほしい〉

PART 6 Self Navigation：「どうすればいいか」から「どうありたいか」へ／キャリア設計──人生の転機を力に変える
1「どうありたいか」を軸にする／新橋の小料理屋で学んだ覚悟【引き算（－）と未来設定力】
2 予期せぬチャンスを「掛け算」で活かす／コピーライター挫折が教えてくれたこと【掛け算（×）】
3 停滞期を突破する／コロナ禍CEO就任で学んだ「決断の力」【算数思考の統合（+×÷－）】
4 人生の本番を支える算数思考
キャリア設計〈シンプルにこれだけ覚えてほしい〉

PART 7 Collaboration：チームで算数思考を活かす方程式／チームづくり──全員がリーダーシップを発揮する組織づくり
1 見える算数 VS 見えない算数／チームの根本問題
2 リーダーシップのパラドックス／なぜ優秀なリーダーがチームを弱くするのか
3 全員リーダーシップの実践／チャレンジを応援する文化作り
チームづくり〈シンプルにこれだけ覚えてほしい〉

Conclusion｜あなただけの算数がある

自分の気持ちを、自分の言葉で伝えられる
素敵なオトナ女子になれる本！

職場で言いたいことが言えなかったり、パートナーとすれ違ったり、SNSでは余計な誤解が生まれたり……。本書は、そんな日常で起きる上手に“言語化できない”を、ちょっとした言葉の選び方・組み合わせ方で解消する一冊です。

喉まで出かかっているのに上手く言葉にできない、そんなオトナ女子あるあるのモヤモヤした気持ちを整理するワークで感情の解像度を高めつつ、状況に応じて選べる言い回しや、仕事・家庭・恋愛・友人関係など幅広いコミュニケーションの場面で、そのまま使える会話テンプレを収録しています。

難しい理論は一切ありません！ 使い慣れた言葉にさらに自分らしい“ひと言”を足すだけで、上手に言語化できるようになります。

仕事や恋愛、友人関係など、あらゆる場面でのコミュニケーションで役立つ「言語化の型」も全50掲載！◎依頼・お願いする◎謝る・非を認める◎評価・フィードバックする◎雑談・関係を構築する◎褒める・リスペクトを伝える◎感謝する・労う◎励ます・応援する◎断る・距離を取る……など。

本書の主要目次

第１章　人生をもっと楽しむために「言語化力」を磨こう
第２章　感情や思考をどんどん言葉にしてみよう
第３章　言葉の解像度アップ&バリエーションを増やそう
第４章　言語化した言葉で「伝える力」を高めよう
第５章　「型」に倣って言葉を組み合わせて使おう
第６章　自分だけの文章で言語化のアウトプットを楽しもう

偶然に見える出会いの裏に「仕組み」がある

朝、コンビニで新商品を手に取る。電車の広告にふと目を留める。
そんな“なんとなく”の行動も、実は綿密に設計されたマーケティングの一部です。
かつて企業の利益を追求するための手法とみなされていたマーケティングは、いまや生活をより便利に、社会をより豊かにする「社会的な技術」へと進化しました。
本書は、その仕組みをやさしく解き明かし、日常や仕事に活かせる形で再構成した一冊です。
マーケティングは、一部の専門家のためのものではなく、誰にとっても役立つ「思考の技術」。
企画、営業、プレゼン、交渉、SNS運用――あらゆる場面で応用できる知恵が詰まっています。
理論を“知る”だけで終わらせず、“使える力”へと変える――。
本書は、あなたの実践を後押しする、最初の一歩にふさわしい入門書です。

本書の構成

第1章では「マーケティングって何？」という根本から出発。「ニーズとウォンツの違い」「ベネフィットの捉え方」「デジタル化の意味」など、ビジネス教養として必ず押さえておきたい土台を整理します。
第2章では、「STP→4P」や「3C分析」「SWOT」「PPM」など、戦略立案に役立つフレームワークを体系的に学びます。基礎を固めながらも、実務ですぐ使える思考法を身につけられる構成です。
第3章では、企業がKGI（最終目標）を達成するための具体的戦略を紹介。「製品ライフサイクル」「LTV」「RFM分析」「フリー戦略」「CRM」など、マーケティングの“成果を出す”考え方を豊富な事例で解説しています。データと心理の両輪で顧客を理解する力を磨ける内容です。
第4章では、デジタルマーケティングの基礎をやさしく解説。「AISASモデル」や「トリプルメディア」「GA4」「ビッグデータ」「生成AI」など、急速に変化する現代の潮流を網羅します。単なる用語解説にとどまらず、実際にどう活用すれば成果につながるかを具体的に示しています。
第5章では、「ドン・キホーテ」「テスラ」「カンロ」「IKEA」「Netflix」「スターバックス」など、国内外の最新事例を分析。
「なぜヒットしたのか」「なぜ売れなかったのか」を行動経済学の視点も交えて解説し、実践的な洞察を得られます。
教科書では得られない“生きたマーケティング”の感覚を養うことができるでしょう。

目次

はじめに
第1章　マーケティングって何？
第2章　マーケティングの基本
第3章　企業のKGIを達成するためのマーケティング戦略
第4章　デジタルマーケティングの基本
第5章　マーケティングの実践例～成功例と失敗例