「大事な経営判断を下す時、どうやって判断していますか？」
「経営経験の中で『直感』で判断することが多いのではないでしょうか」
実は「経営者の『経営判断の質』」が「事業の成長」を大きく左右するのです。
そして「経営判断の質」は「データに基づいているかどうか」で大きく異なります。
多くの経営者は「直感」「経験」「勘」に基づいて「重要な判断」を下しています。
しかし「本当に成功している経営者」は「データ分析」に基づいて「正確な判断」を下しているのです。
この違いが時間とともに『大きな差』になっていきます。
この記事では「経営判断に必要なデータ」「データ分析の方法」「直感的判断とデータ分析的判断の違い」について、詳しく解説します。
目次
「直感的な判断」の落とし穴
多くの経営者は「直感」で判断しています。
しかし「直感的な判断」には「大きな落とし穴」があるのです。
落とし穴1：「最近の出来事」に大きく影響される
人間の脳は「最近の出来事」に強く影響されます。
具体例
「このところ、新規申込が多いから、市場が好調だ」と判断するかもしれません。
しかし「実は季節的な変動であり」「来月には申込が減る可能性」があるのです。
「長期的なデータ」を見ずに「最近の出来事だけ」で判断すると「間違った判断」になります。
落とし穴2：「自分たちが『見たいもの』だけを見る」
人間には「自分たちの『信念』に合う情報は信じ、合わない情報は信じない」という傾向があります。
具体例
「うちの事業所は『支援の質が高い』と信じている経営者は」「利用者満足度が低い『という情報』を『信じたくない』」のです。
結果として「不都合な情報を無視』し誤った判断をしてしまう。。。
落とし穴3：「一部の例外から『全般的な判断』をしてしまう」
人間には「一部の例外を『全般的な傾向』だと思い込む」という傾向があります。
具体例
「スタッフの一人が『このまま辞めるかもしれない』」と言ったとします。
その後「スタッフ全体が『不満を持っている』」と判断してしまうかもしれません。
しかし「実は『その一人だけ』『満足している』」のかもしれないのです。
「一部の例外」から「全般的な判断」をすると「間違った判断」になりがちです。
落とし穴4：「過去の『成功体験』に固執する」
人間は「過去に『成功した判断』」を『繰り返す』傾向があります。
しかし「市場は常に変化」しており「過去の成功が『今も有効』とは限らないのです。
具体例
「放課後等デイサービスが『この地域で成功した』から『児童発達支援も同じ手法で成功するだろう』と判断するかもしれません。
しかし「実は『ターゲットが異なり』『成功する手法が異なる』」のかもしれないのです。
落とし穴5：「重要な情報が『自分たちの視野に入らない』」
経営者が「見落としている『重要な情報』」がたくさんあります。
なぜなら「経営者の『視野』は『限定されている』」からです。
具体例
「利用者が減ってきた」という事実には気づきます。
しかし「『なぜ』減ってきたのか」という「根本的な原因」には気づかないかもしれません。
「実は『スタッフのモチベーション低下』が『支援の質低下』につながり『利用者が減った』」のかもしれない。
しかし「これらの『つながり』」を『データ分析なしに』発見することは難しいのです。
「データ分析」に基づいた判断のメリット
では「データ分析」に基づいて判断することのメリットは何か。
メリット1：「客観的な事実」に基づいた判断ができる
「主観」「直感」ではなく「客観的なデータ」に基づいた判断ができます。
これにより「判断の『精度』が格段に高まる」のです。
メリット2：「長期的な『傾向』が見える」
「一時的な『変動』」ではなく「長期的な『傾向』」を把握できます。
具体例
「利用者数」を月ごとに記録していれば「利用者数の『上昇傾向』『下降傾向』」が見えてきます。
メリット3：「因果関係」が見える
「A」と「B」の間に「どのような『因果関係』」があるのかが見えるのです。
具体例
「スタッフ研修の実施」と「利用者満足度」の関係を『データで示す』ことができれば「研修が『本当に効果的』」であることが分かります。
メリット4：「問題の『本当の原因』」を発見できる
「データ分析」を通じて「一見『別の問題』に見えるが『実は同じ原因から生まれている』」という「本当の原因」を発見できます。
メリット5：「改善の『成果』を『定量的に測定』できる」
「改善前と改善後」を「数字で比較』できるので「改善が『本当に効果があったのか』」を確認できます。
「データ分析的な判断」をしている経営者の事例
では「データ分析」に基づいて判断している経営者は「何を実現」しているのか。
事例1：「利用者満足度データ」から「本当の課題」を発見した事例
ある放課後等デイサービスの経営者は「利用者満足度を数字化」していました。
「全体の満足度は70%」でしたが「『支援内容の満足度は85%』『スタッフの対応は60%』」ということが判明しました。
「支援内容」には満足しているが「スタッフの対応」に不満がある、という「本当の課題」が見えたのです。
その後「スタッフの対応改善」に注力し「満足度が70%から80%に向上」しました。
「データ分析がなければ」「スタッフ研修全般」を行っていたかもしれません。
しかし「『対応改善』に『フォーカス』」することで「改善が効果的」になったのです。
事例2：「利用者数の『変動パターン』」を発見して「対策を立案」した事例
ある児童発達支援の経営者は「利用者数を月ごとに記録」していました。
データを分析すると「毎年『4月と10月に利用者が減る』」という「パターン」が見えて、「4月は『新学期のため』『10月は『別の事業所に移る人が多い』」ことが原因だということを発見しました。
その後「4月前に『保護者向けセミナー』を実施し』「10月に『特別なプログラムを提供』する」という「事前対策」を立案したのです。
結果として「利用者の『減少を予防』」することができました。
事例3：「経営判断の『ミス』を『データで発見』」して「回避」した事例
ある放課後等デイサービスの経営者は「新しいプログラムを導入する」という判断をしようとしていました。
直感的には『これは成功する』と思っていましたが、データ分析をしてみると「実は『利用者のニーズと『新しいプログラムの内容』『合致していない』」ことが判明しました。
「直感的な判断」なら「プログラム導入」に進んでいたかもしれません。
しかし「データ分析」により「判断を見直す」ことができ「無駄な投資を回避」したのです。
「データ分析」に基づいた判断をするために必要な「3つの条件」
では「データ分析」に基づいた判断をするためには「何が必要」なのか。
条件1：「必要なデータを『最初から』記録する」
データを『後から』集めることは難しい。だから「必要なデータを『最初から』記録する仕組み」を作ることが重要なのです。
記録すべきデータの例
- 利用者数（月ごと）
- 新規申込数（月ごと）
- 利用者離脱数（月ごと）
- 利用者満足度（月ごと）
- スタッフ満足度（月ごと）
- スタッフ数（月ごと）
- 売上（月ごと）
- 支援実施率（月ごと）
条件2：「データを『正確に分析する』知識と『スキル』」
単に「データを集める」だけではなく「データを『正確に分析する』」知識が必要です。
「平均値を求める」「グラフに表す」「因果関係を見つける」など「データ分析のスキル」が必要なのです。
条件3：「データに基づいた『判断力』」
データを分析した後「何を判断するのか」という「判断力」が必要です。
つまり「データが示す『事実』に基づいて『どのような対応をするのか』」を判断する力なのです。
💡 「データ分析」に基づいた「正確な経営判断」を実現するなら
「『経営判断の質』を高めたい」
「『直感』ではなく『データ』に基づいた判断をしたい」
「『本当の課題』を『データで発見』したい」
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