なぜ「データ分析力」ではなく「データ活用力」が必要なのか？ これから身につけるべきスキルとは
データ分析とデータ活用の必要性はもはや誰もが知るところ。しかし、両者に必要なスキルは異なります。データ活用ができるようになりたいと標榜しながらデータ分析を学ぶのは正解なのでしょうか。データをうまく活用できない原因はデータ分析の不具にあるのではなく、データ活用のスキルが不十分だからでは？ そうしたデータ活用にまつわる悩み事を解消する1冊が『問題解決ができる！ 武器としてのデータ活用術』。本書から、なぜデータ活用力が必要なのかを説いた「第1章 これからの時代に求められるデータ「活用」リテラシー」を紹介します。
機械がやる仕事、人がやる仕事
例えば、「多くのデータの中から何かしらの特徴を読み出す」。
「データを活かして成果を出したいと考える人が、ネットや身の回りで手に入るデータをかき集め、それをグラフや表などに加工し、その結果を眺めては、『そこから何が言えるか』を見い出すことに四苦八苦。気がつくと、いくつもの折れ線グラフや棒グラフ、平均値の表などが目の前に並んでいる」
「一体ここから何が言えるんだ？」
「もっと良いやり方はないのかなぁ……」
- 統計学の知識
- 分析手法の理屈・やり方
- データの加工や分析作業方法（Excelやツールの使い方を含む）
機械のほうが圧倒的に得意な仕事が既に世の中にある中で
重要なのは、これからの自分に必要なスキルを見極めること
価値あるアウトプットを導き出すために
データを最大限に活かし価値あるアウトプットを導き出すためには、機械やツールの操作への理解を深めることとは別に、人が身につけるべき高度で価値あるスキルが必要となるのです。
統計を学んでも統計を「使える」ようにはならない
図1：データ活用に必要な三つの箱
価値あるスキルとは
身につけるべきスキルは何か、再度確認する
「まずデータを見る」を止める～データの中に答えなんかない～
図2：子供人口密度（年少人口/km2、2015年）
（出典：総務省「人口推計」などの資料より加工）
「データを活用できない」人に共通する課題・問題点
データ分析を実務で活かせていない人は、「目の前のデータを適切にいじると、何か有用なものが見えてくるはず。何も見えてこないのは、分析方法や知識が欠如しているからだ」と思っています。つまり、データや作業がまず先に有りき なのです。
図3：本当にその「データ」の中に答えがあるのですか？
図4：よくある問題点
これからの時代に本当に必要な知識とは
本書がお伝えすること
データ分析は目的化されやすい。
レベル1≒グラフありき
図5：レベル1 既存のグラフや表などを集め、そこから何が言えるのかを考える
（出典：統計ダッシュボード、地域経済分析システム（RESAS））
レベル2≒データありき
図6：レベル2 既存のデータから何かしらのパターンを読み出そうとする
レベル3≒目的ありき
図7：レベル3 目的（知りたいこと）を明確にし、それを検証するためのデータと方法を考える
本書で用いるデータ活用のプロセス
図8：データ活用のプロセス
コールセンターとVOC｜その収集・分析・活用法や便利なツールを解説
3.コンタクトセンター（コールセンター）でのVOC収集に活用できるツール・システム
3-1.CRM
まず、コンタクトセンターで多く利用されるものとして、 「CRM＝顧客管理システム」 があります。
「CRM」とは 「Customer Relationship Management（顧客関係管理）」 の略で、 顧客情報や応対履歴を管理するためのさまざまな機能を備えたシステム です。
データ分析
・集計機能
顧客との応対内容や対応時間などのデータを集計し、以下のような分析ができる
・顧客のニーズ
・顧客満足度
・オペレータの稼動状況 など
FAQの作成
・検索機能
企業サイト内のFAQページ（よくある質問、Q＆Aなど）向けに、以下のようなことができる
・質問と回答の作成
・他部署との内容共有
・ホームページへの公開
・質問内容の検索 など
「顧客情報管理」「応対履歴管理」「CTI連携機能」 で、どの顧客とどのような内容をやりとりしたかを、音声データやテキストで記録に残すことができます。
また、 「FAQの作成・検索機能」 を通じて、顧客は何を知りたがっているかがわかります。 それらの結果を 「データ分析・集計機能」 で分析することで、業務改善や製品開発に生かすことができるのです。
3-2.音声認識ツール
電話チャネルでのVOC収集には、 「音声認識ツール」 が役立ちます。
「音声認識ツール」とは、 分析方法や分析ツールについて解説 コンピュータに人間の音声を認識させ、自動でテキスト化 するものです。
そこで誕生したのが音声認識ツールです。 通話内容がリアルタイムでテキスト化される 上、その ログを内容によって分類したり分析 したりすることも可能なので、VOCを存分に活用できるようになります。
また、トランスコスモスでは音声認識ソリューション 「transpeech（トランスピーチ）」 を提供していますので、導入をご検討ください。
コンタクトセンターでのVOC収集・分析には
音声認識ソリューション「transpeech」（トランスピーチ）がおすすめ！
コンタクトセンターで、電話チャネルのVOCを収集・分析したいのであれば、 トランスコスモスが提供する音声認識ソリューション「transpeech」（トランスピーチ） をおすすめします。
「音声認識」 機能により、顧客との通話内容を自動でテキスト化するのはもちろん、ログの中から特定のキーワードを抽出することもできるため、VOCを体系的に分析するには最適です。
◎感情解析
通話中の顧客の感情を、「興味」「期待」「怒り」などに分けてパラメータ表示します。
◎対話要約オプション
音声認識された会話テキストを要約します。
3-3.その他
ここで挙げた代表的なツール・システムの他にも、VOC収集に活かせるものはあります。 たとえば 「テキストマイニングツール」 です。
テキストマイニングツールを使えば、 電話、メール、SNS、アンケートなど多様なチャネルからのVOCをテキストデータとして集約 し、 文字列ごとにその出現頻度や出現傾向などを分析 することができます。
4.コンタクトセンター（コールセンター）におけるVOCの分析方法
重要なのは、それを 分析方法や分析ツールについて解説 集計、的確に分析して、サービス向上や品質改善、製品開発に活かす ことです。
4-1.VOC分析の流れ
1）「何のためにVOC分析をするのか」という目的を明確化
2）VOCを「どんな項目について」「どんな方法で集め」「どんな方法で分析するか」を決定
3）目的に合わせて複数のチャネルからVOCを収集
4）分析ツールなどを利用して収集データを分析
5）分析結果を業務改善に活用
特に1) 「何のためにVOC分析をするのか」という目的を明確化 が重要です。「2.コンタクトセンター（コールセンター）におけるVOCの収集方法」で紹介しましたが、取得する方法は複数ある上に取得しようと思えば、対話内容を全て保存させれば、VOCは膨大なデータ数になります。
5.VOC分析結果を業務改善に活かす方法 分析方法や分析ツールについて解説
・分析結果を各担当部署に共有
・PDCAサイクルに組み込む
5-1.分析結果を各担当部署に共有する
第一に重要なのは、 VOCを分析してわかった結果を、関連する各部署間で情報共有する ことです。
・製品の品質や使いやすさに関する課題 → 商品開発部門へ
・接客や対面サービスの不備 → 教育研修部門、カスタマーサポート部門などへ
・新たなサービスや製品のニーズ → 企画部門、商品開発部門などへ
・売上と顧客からの反響との乖離 → マーケティング部門へ
5-2.PDCAサイクルに組み込む
次に重要なのは、 分析結果をもとにどのような対策を講じて、どのような効果を得られたかのフィードバックを得ること です 。
そこで実行したいのは、 VOC収集・分析をPDCAサイクルに組み込む ことです。
◎P（計画＝Plan）： VOC収集の目的を明確にし、調査項目や分析方法などを決める
↓
◎D（実行＝Do）： VOCを収集、各部門に連携
↓
◎C（評価＝Check）：連携後、対策結果を共有し効果検証
↓
◎A（改善＝Action）： 検証結果をもとに、VOC収集方法を改善する
また顧客のニーズや消費動向は、 季節や社会情勢、トレンド などさまざまな要因によってつねに流動的に変化し続けています。
6.コンタクトセンター（コールセンター）におけるVOC活用のポイント
◎集めたVOCは取捨選択する
◎VOC担当の人員を用意する
◎ITツールやシステムを活用する
6-1.VOCは目的に合わせて取捨選択し集める
特にオムニチャネル化が進む現状では、電話による音声データ、メールやチャットのテキストデータ、入電数や各種KPIの数値データなど、 形式の異なるデータが混在しがち です。
そこで、最初に 「何のためにVOCを収集・活用するのか」という目的を明確化 分析方法や分析ツールについて解説 し、 それに則したVOCを取捨選択する ことが必要になるのです。
6-2.VOC担当の人員を用意する
上記のように、VOCの収集や分析は 業務負荷の大きいもの です。
また、必要なVOCと不要なVOCを見極めて的確に分析するには、 知見の蓄積も必要 分析方法や分析ツールについて解説 です。 コンタクトセンターだけでなく、広く全社の業務について見渡せる俯瞰的な視点も求められます。
そこで、ぜひ VOC専任の人員やチーム を用意してください。 十分な人的リソースを割くことで、VOCを十分に活用することが可能になります。
6-3.ITツールやシステムを活用する
さらに、 CRMや音声認識ツール などには、VOC収集・分析機能だけでなく、 コンタクトセンターの応対品質向上に役立つ機能 もさまざまに備わっています。
これらの効果もあわせると、 ITツール・システムの導入は、コンタクトセンターの業務改善と企業全体の業績向上に資する 有意義なものだと言えるでしょう。
まとめ
トランスコスモスでは、 VOCを活用した企業売上拡大に力を入れており、取得できるVOCの質を向上させていくサービス（ゼロパーティーデータ取得） を提供しております。
◎コンタクトセンター（コールセンター）におけるVOCの収集方法は、主に以下の3点
・電話/メール/チャット等の有人コミュニケーションによる取得
・対応終了後にアンケートを実施し取得 分析方法や分析ツールについて解説
・SNS書き込みの声を取得
◎コンタクトセンター（コールセンター）でのVOC収集に活用できるツール・システムは、
・CRM
・音声認識ツール など
◎VOC分析結果を業務改善に生かす方法は、
・分析結果を各担当部署に共有する
・PDCAサイクルに組み込む
BIツールとは？機能やメリット・デメリット、選び方まで徹底解説！
BIツールとは、「 Business Intelligence tools：ビジネスインテリジェンスツール」の略称で、ビジネス上の大量のデータを収集・分析する機能を持つソフトウェアのことを指します。さまざまなデータから企業の経営に役立つデータを視覚化でき、経営の意思決定に役立てることが可能です。
社会情勢の変化が激しく、消費者ニーズが多様化する昨今、必要なデータを素早く収集し分析できる環境を整えておくことは、企業の競争力強化に欠かせません。そういった背景から、BIツールの重要性が増しているのです。
BIツールを導入することによる具体的なメリット・デメリットにはどのようなものがあるのでしょうか。順に紹介します。
BIツール導入によるメリット
- データの収集や分析を迅速に行える
BIツールを活用することで、膨大なデータの収集・分析を迅速に行うことができ、限られた時間の中でデータを素早く把握できるようになります。
また、散在しているデータをオンライン上に保管するため、必要に応じて必要な人がアクセスできる仕組みを作りやすいメリットもあります。
以上のように、膨大なデータの収集・分析や情報の共有をBIツールに任せることで人的負担を低減でき、業務効率化が期待できます。
これまでそこに費やしていた時間を削減できることで、コア業務に集中することも可能となります。
BIツールには分析・集計結果を円グラフや棒グラフなどの視覚情報にまとめる機能があります。そのため、数字や文字などを羅列しただけの情報では把握しづらいデータも、現状把握がしやすくなります。
また、BIツールによって社内に散在していたデータが集約されることも大きなメリットです。
例えば、これまではSFA、CRMなどで別々に管理していたデータを都度エクセルに出力して分析する必要があったケースでも、BIツールを導入すれば、容易にデータを集約・分析できるようになります。そのため、売上目標の選定やコストカットなどの施策を決定しやすくなります。
BIツール導入によるデメリット
前述のように導入時にはさまざまな設定が必要なため、そこに人的コストがかかります。また、この後紹介するオンプレミス型では自社サーバーの購入費用も発生します。さらに、BIツールを運用する際にはツールの利用料やサーバーのレンタル費用などのランニングコストも必要です。
なかには無料のBIツールもありますが、有料のものよりセキュリティ対策が不十分な場合があるため、極力避けたいところです。
以上のように、ある程度コストがかかってしまうことがデメリットと言えます。
コールセンターのデータ分析方法と分析ツールを詳しく紹介！
代表 松尾
こんにちは、サイシードの松尾です。
先日、鴨料理を作るために一羽丸ごと友人に分けてもらい、鴨の羽をむしりながらワインを飲むというとても優雅な時間を過ごせました。忙しい中でも趣味の時間を作ることは大切ですね。
さて、今回は、皆さんの仕事時間を短縮し、優雅な時間を作るのに役立ちそうなコールセンターのデータの効率的な分析方法と分析ツールを紹介します！
また、記事の最後では 「ここまで自動化できる！3年後の未来のコールセンターガイドブック」 をプレゼントいたしますので、ぜひ最後までお付き合いくださいね！
コールセンターの運営は実績が数値として見えづらく、時には「コストセンター」と言われてしまうこともあります。しかし、コールセンターのデータが顧客調査や製品の改善に役立つ、ということはご存知でしょうか？これまで蓄積してきたデータをきちんと分析することで、様々な情報を入手し、コールセンター業務の効率化を進めることが可能です。
この記事ではコールセンターにおけるデータをどのように分析すればよいのか、その手法と具体的な分析ツールをご紹介していきます！
コールセンターのデータを分析する3つの目的
一口に分析といっても得たいデータや改善したい点に合わせ、適切な方法がそれぞれ存在します。この記事ではコールセンターを抱える企業様からよく寄せられる以下の目的別に、データ分析の手法を3つに絞って紹介したいと思います。まずは、コールセンターのデータを分析する目的から確認していきましょう。当社がコールセンターを運営している企業とやりとりをさせていただく中で、よく寄せられるデータ分析の目的は以下の3つです。
➀顧客のニーズを回収しカスタマーサクセスにつなげたい
②顧客属性を把握したい
③オペレーターの評価を定量的に行いたい
これらの目的を果たすためのデータ収集は、もちろん自社で行うことも可能です。しかし、膨大なデータを収集し一つずつ分析するのは相応のコストがかかり、費用対効果を考えると現実的ではありません。そこで今回はコストを抑えて効率的にデータ分析をする方法を、上記の３つの目的に合わせて解説していきます。
インバウンド型コールセンターで、顧客のニーズを理解するための分析
・どのような内容の問い合わせが多いか
・どのような回答に対する顧客満足度が高いか
の2点になります。
「どのような内容の問い合わせが多いか」を分析するのは、コールセンターへの問い合わせを減らすために、まずボリュームの多い問い合わせから優先的にFAQに反映させる必要があるからです。また、問い合わせ内容に製品に関するものが多かった場合には、製品のわかりづらさ・使いづらさがないかを見直すことで、問い合わせの削減につなげることが出来ます。
また、2点目の「どのような回答に対する顧客満足度が高いか」を分析するのは、掲載されるFAQの品質改善に役立つためです。また、ユーザーが満足感を得た回答を把握することで、オペレーター対応品質を高めることが出来ます。コールセンターでの顧客体験を向上させることで、顧客はその商品・会社に対して良い印象を持ち、それらがリピートの原動力の１つになります。インバウンド型のコールセンターでは、顧客との会話やチャットにおけるやり取りデータを分析することで、どのような問い合わせが多いのか等を把握できます。顧客とのやり取りでは、質問内容だけではなくオペレーターからの問いかけに対する顧客の反応もデータに含まれています。その顧客の反応を分析することにより、潜在的なニーズも捉えることができるようになります。
それでは、具体的にどのように分析するのか見ていきましょう。
具体的な分析方法
具体的な分析方法として、会話を音声認識システムを用いて分析する方法もありますが、現状では精度が低いため、テキストによる分析が主流になっています。コールセンターでは、一般的に電話以外にもメールやチャットによる対応も併行して行われることが多いです。分析をする際には、それらのやりとりで発生したテキスト情報を対象にします。そして、そのテキスト情報を基に問い合わせを振り分けていきます。具体的には、異なる言い回しで、同じ内容の問い合わせをしているものを集約し、問い合わせが多い順に並べてリスト化します。そして、問い合わせが多かった内容を把握し、その原因がどこにあるのかをオペレーターとユーザーの会話を参考に確認していきます。
アウトバウンド型コールセンターで、効果を最大化するための分析
・ユーザーが電話に出やすいタイミングはいつか
・ユーザーとコミュニケーションが取りやすいタイミングはいつか
インバウンド型と違い、電話をかけてみないと顧客の都合がわからないのがアウトバウンド型の難しいところです。さらに、顧客にとって不都合なタイミングで電話をかけてしまうと、サービスの紹介をするどころか着信拒否をされてしまう可能性があるため、顧客にとって都合の良いタイミングを把握することが最も重要な課題とも言えます。このアウトバウンド型でも今あるデータを適切に収集・分析することで、成功率を高めることができるので、順を追って解説していきます。
具体的な分析方法
オペレーターの評価/業務効率改善のための分析
コールセンター全体でのデータ分析以外に、オペレーターの評価・業務効率改善のための分析方法も、相談されることが多い悩みの一つです。コールセンターのオペレーター評価・分析にあたり、まずオペレーターの対応工数や稼働率を蓄積・データ化する必要があります。それらを分析することによって、オペレーターを定量的に評価することができるようになります。また、優秀なオペレーターのノウハウを蓄積することで、他のオペレーターにもそのノウハウを共有することが可能です。
具体的な分析方法
これらのデータを参考にすることで、顧客満足度の高いオペレーターの対応とそうではないオペレーターの違いを数値を基に比較できるようになります。、つまり、根拠に基づいた具体的な改善を行えるようになります。また、顧客への対応を数値的に把握していることで、実行した改善策が各オペレータに反映されているのか確認することができます。
コールセンターのデータ分析に使えるツール
ここまで、コールセンターにおけるデータ分析手法をいくつかご紹介してきました。しかし実際には「日々の業務に追われて分析どころではない」という企業様も多いかと思います。そのような場合にご利用いただきたいのが分析ツールです。この分析ツールを活用することによって、コールセンターの通常業務を行いながら簡単にデータの収集・分析を行うことが出来ます。以下の2ツールをご紹介します。
KPI分析ツール
https://docs.repro.io/ja/_images/kpi.jpg
テキスト取得のための補助ツール
コールセンターのKPI分析を行うにあたり、音声データをそのまま活用することは出来ません。音声データを分析をするには、専用の補助ツールを利用する必要があります。補助ツールは２つの種類があるので、それぞれご紹介します。
1つ目のツールはチャットボットです。チャットボットを導入すると、顧客とのやり取りを音声ではなくテキストで残すことが出来ます。テキストであれば分析ツールでも扱いやすいため、スムーズに分析と改善施策の検討を行うことができます。ここで具体的に、お勧めするサービスは、サイシード社が提供しているチャットボット「sAI Chat（サイチャット）」です。sAI Chat（サイチャット）は高性能なAIを搭載したチャットボットであり、必要に応じてオペレーターによる有人チャットに切り替えることが出来ます。チャットボットによる自動対応/オペレーターによる有人対応の両方が行えるため、顧客満足度の向上が図れると同時に、KPIツールで分析可能な文字媒体でのデータを収集することがが可能です。
2つ目に紹介するツールは、FAQシステムです。
FAQシステムは、顧客とオペレーターのやり取りを分析して「よくある質問」としてまとめて掲載します。顧客がどういったFAQを検索しているのか等、FAQを調べる過程からテキストデータを取得し、KPI分析に役立てることができます。ここでも具体的にお勧めしたいのが、サイシード社が提供しているFAQシステム「sAI Search（サイサーチ）」です。sAI Searchは、分析のためのデータ回収を行うことが可能です。また、sAI Searchでは高性能なAIを用いて顧客との会話を分析し、話し言葉であっても理解しやすい文書に置き換えることができます。
本記事では、コールセンターのデータに秘められた可能性とデータの活用方法、分析ツールについて解説いたしました。コールセンターで回収できるデータは、蓄積し分析を行うことで他業務の改善にも応用できる貴重なデータです。また、そのデータ分析は顧客のニーズをつかむ糸口にもなりうります。コールセンターのデータを回収・分析するために、本記事でご紹介したサイシード社のチャットボット「sAI Chat（サイチャット）」と、FAQシステム「sAI Search（サイサーチ）」を活用している企業が多数あり、コールセンターのデータ分析による業務改善事例を掲載した資料をご用意しております。
最後に、弊社が提供する AIを活用したチャットボット『sAI Chat』 のデモ動画を紹介します。よろしければご視聴下さい。
代表 松尾
最後までお読みいただき、ありがとうございます。
こちらのフォームから、 「ここまで自動化できる！3年後の未来のコールセンターガイドブック」 をDLいただけます！
コールセンターの効率化を検討する際の参考として、ぜひご活用くださいね。
財務諸表とは？財務三表の読み方や分析方法は？財務の基礎知識を簡単にわかりやすく解説します！
財務三表といわれる貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書はそれぞれつながりがあり、以下のように作成の目的や把握できる内容が異なります。
| 財務三表 | 貸借対照表（B/S） | 損益計算書（P/L） | キャッシュフロー計算書（C/F） |
|---|---|---|---|
| 作成する目的 | 資産、負債、純資産を管理 | 収益と費用を管理 | キャッシュの出入りを管理 |
| わかること | 財政状態 | 経営成績 | キャッシュのフロー |
| 何を表しているか | 資産―負債＝純資産 | 収益―費用＝利益 | 期首のキャッシュ残高＋期中のキャッシュ増減額＝期末のキャッシュ残高 |
| 期間 | 年度（四半期） | 年度（四半期累計額） | 年度（四半期累計額、ただし、第1・第3四半期については作成省略可） |
- 貸借対照表：企業が保有する財産の状況を示す
- 損益計算書：一会計期間の損益を示す
- キャッシュフロー計算書：一会計期間のキャッシュ（現預金等）の流れを示す
財務三表とは、貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書で構成されます。財務三表が重要なのは、分析することで企業の経営状況などを客観的・数値的に把握できるためです。
損益計算書（P/L）は利益を見る財務諸表
財務諸表のうち損益計算書は、 収益から費用を差し引いた「利益」を把握したり、利益の発生原因を把握したりするための書類 です。英語では「Profit & Loss Statement」というため「P/L」とも呼ばれます。
5つの段階に分けて計算し、最終的な「当期純利益」（または当期純損失）を求める構造になっています。
損益計算書で何がわかる？
損益計算書でわかるのは「 企業がどのような理由で、どれだけ儲けているか 」です。 分析方法や分析ツールについて解説
営業利益では企業の中心的な事業でどれだけ儲けているかがわかりますし、経常利益では中心的な事業以外の通常発生する範囲の収益と費用を含めどれだけ儲けているかがわかります。利益の大きさや発生理由から、企業の経営状況を分析できるのが損益計算書という財務諸表なのです。
損益計算書の見方
損益計算書の5つの重要な項目は以下の通りです。
(1)売上高−売上原価＝売上総利益
(2)売上総利益−販売費及び一般管理費＝営業利益
(3)営業利益＋営業外収益−営業外費用＝経常利益
(4)経常利益＋特別利益−特別損失＝税引前当期純利益
(5)税引前当期純利益−法人税、住民税及び事業税（±法人税等調整額）＝当期純利益
(1)売上高−売上原価＝売上総利益
(2)売上総利益−販売費及び一般管理費＝営業利益
販売費及び一般管理費は、給料や賞与などの人件費、水道光熱費、旅費光熱費、消耗品費など、仕入以外の営業上必要な経費です。売上総利益から差し引いて、営業による利益（営業利益）を計算します。
(3) 営業利益＋営業外収益−営業外費用＝経常利益
営業外収益は、金融機関での現金預け入れに対する受取利息や有価証券の配当金、雑収入などです。営業外費用は、借入金などの支払利息、営業以外の雑費などが該当します。いずれも、本来の事業以外で生じた収益や費用です。これらを加減して、通常発生すると考えられる経常利益を出します。
(4) 経常利益＋特別利益−特別損失＝税引前当期純利益
特別利益や特別損失は、固定資産や投資有価証券を売却したときの利益または損失などを表します。通常の事業では経常的に発生しない、一時的に発生したものなどが該当します。これらを加減した額が、税引前当期純利益です。
(分析方法や分析ツールについて解説 5)税引前当期純利益−法人税、住民税及び事業税（±法人税等調整額）＝当期純利益
貸借対照表（B/S）とは「企業の財政状態」を表す
貸借対照表は 企業の財政状態を見るための書類 です。英語では「Balance Sheet」というため、「B/S」とも呼ばれます。資産、負債、純資産の3つのカテゴリに分かれた構造になっています。
貸借対照表で何がわかる？
貸借対照表で 経営の財政状態 がわかります。
損益計算書は利益の大きさや発生原因で企業の経営状況を分析する財務諸表でした。対して貸借対照表は「どのように資金を調達し、調達した資金をどのような資産として運用しているか」という財政状態を分析するための財務諸表です。
貸借対照表の見方
こちらが貸借対照表の概念図です。資産の運用状況を示す「資産」の数値は、「負債＋純資産」と常にイコールの関係にあります。
「資産」パートは、現金や預金のほか、商品や原材料などの棚卸資産、建物や機械などの有形固定資産、M＆Aなどで取得した企業の企業価値である「のれん」、商標権のような権利、子会社や関連会社株式など、 集めたお金を何に使っているのか、企業が調達した資金の運用状況 分析方法や分析ツールについて解説 を示します。
向かって左側に表示する「負債」は、借入金や社債など、企業の資金調達源がどれだけ他人から借り受けたお金で成り立っているのかという、 企業の他者からの資金の調達状況 を示します。ただし、負債には将来費用や損失になり得る引当金などが含まれることがあります。
そして、資本金や資本準備金などの株主からの払込、当期純利益の加算額など、 どれだけ自前のお金で経営をしているのか を示すのが「純資産」パートです。
それぞれのパートの具体的な内容は下図のようになっています。
キャッシュフロー計算書とは「お金の流れを見る財務諸表」
キャッシュフロー計算書は 「お金の流れ」に着目して、「営業活動」「投資活動」「財務活動」の3つの分類で企業の経営を分析するための財務諸表 です。
キャッシュフロー計算書で何がわかる？
わかりにくいイメージのあるキャッシュフロー計算書ですが、キャッシュフロー計算書からは、会社の状態、戦略、経営者の意思などいろんなことが読み解けます。
とボナ・ヴィータ コーポレーション代表取締役であり日経ビジネススクールの講師も務める國貞克則氏は言っています。
損益計算書や貸借対照表とともに、うまく使いこなして経営分析の武器にしましょう。
キャッシュフロー計算書の見方
「(1)営業活動によるキャッシュフロー」とは 分析方法や分析ツールについて解説 企業が中心に据えている事業によって生じたお金 のことです。このパートはプラスになるのが基本ですが、プラスの値が大きいほど企業の運転資金が豊富であるという証明になります。逆にマイナスであればその企業はかなり不安定な状況にあると言えるでしょう。
「(2)分析方法や分析ツールについて解説 投資活動によるキャッシュフロー」は 企業の投資資金の流れ を指します。ここがプラスであるほど固定資産や有価証券の売却を積極的に進めて資産効率を再検討していることがわかり、マイナスであれば設備投資に積極的であるという判断が可能です。成長期の企業であれば、投資活動によるキャッシュフローがマイナスに転じることがよく見られます。
資金調達と返済の流れ を示すのが「(3)財務活動によるキャッシュフロー」。ここがプラスの場合は借入や社債発行、新株発行等によって調達しているお金が返済しているお金よりも多いことを示し、マイナスの場合は資金調達したお金よりも返済額の方が多いことを示します。
財務諸表の分析方法は5つの手法がある
- 収益性：稼ぐ力はあるか（営業利益などの経営成績と自己資本などを使って分析）
- 安全性：支払能力はあるか＝倒産リスクはないか（主に貸借対照表を活用して分析）
- 生産性：生産性は高いか（従業員数など主に貸借対照表を活用して分析）
- 成長性：企業は成長しているか（売上や経常利益など、主に損益計算書を活用して分析）
- 効率性：資本を効率良く回転できているか（売上高や期首期末平均売上債権などを活用して分析）
いずれも企業を理解するための重要な指標です。中でも、見るべきポイントは、財務情報（貸借対照表や損益計算書などから読み取れる情報）を使って分析できる、企業の収益性や安全性です。一般的によく使われる指標であり、財務諸表を読めるようになるためには理解しておくと良い指標ですので、ぜひ覚えておきましょう。
財務諸表の作り方はツールを使うと簡単で便利
財務三表を構成する貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書は、エクセルでも作成可能で、管理もできます。テンプレートを活用すれば、一から作成する手間を省くこともできるでしょう。
しかし、エクセルによる作成や管理は、課題があるのも事実です。関数を使ってある程度は自動で計算できるように設定していても、必要な箇所は入力が必要となります。貸借対照表や損益計算書を分析しようとするとさらに手間がかかるため、人件費にも影響するでしょう。
このような決算書の作成を手間なく行うには、専用のツールを使用するのがおすすめです。ツールなら、 自動取得や自動計算で作成の手間を減らせる ほか、 ヒューマンエラーも防ぐことができます 。 人件費削減 になるのも魅力です。
マネーフォワードのクラウド会計 なら、貸借対照表や損益計算書のほか、販売費及び一般管理費の明細書や株主資本等変動計算書なども簡単に作成できるようになっています。レポート機能を活用すれば、任意の期間でキャッシュフローを確認することも可能です。
財務諸表とは、金融商品取引法の対象になる企業の決算書を表します。財務諸表の作成目的は、企業の利害関係者へ必要な情報を開示することです。
財務諸表が重要な理由は、企業の決算情報を利害関係者に開示することで、それぞれが適切に意思決定をできるようにするためです。財務諸表のうち貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書を財務三表といいます。損益計算書は「経営成績」を、貸借対照表は「財政状態」を、キャッシュフロー計算書は「企業の状態・戦略・意思」を読み取れる重要な書類です。情報を組み合わせることで経常状況の詳細な分析もできます。
財務諸表の分析は、他社だけでなく自社の分析にも活かせますので、財務諸表の作成・提出だけ終わらず、社内でも経営状況を分析してみてはいかがでしょうか。
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