AIで直観を可視化することはできるか？

From:山極綾子

あ。この業種も。

あれ？この業種もまた？

コロナ禍の影響、すごく大きかったんだなあ…。

先日、統計省が出している法人企業統計がアップデートされ、

2020年度の実績値が公表されていました。

そのデータを何に使うのかというと、生産性のベンチマークが出来るスコアカードの算出です。

例えば、この売り上げであれば、どのくらいの人件費が適正なのか？

役員報酬はどのくらいの割合が相場なのか？

あなたの会社はもしかすると、日本全国の相場に比べて、

非常に人件費が高い・安い企業であるかもしれません。

そんなことがわかるスコアカードをさくさく、作成していました。

作成に当たり、初めにすべきことは数値の計算です。

全業種の情報をダウンロードして、続けて「製造業」や「サービス業」、

「教育」など、各種業種ごとの情報をダウンロードして。

個別に数値を算出していきました。

それらを眺めていた時、ふと気になったことがあります。

それは、2020年度実績において、営業利益率が赤字の業種が非常に多いこと。

特に資本金1000万円以下の、比較的小規模な企業においては、

かなり大変な年度であったことが数値から見て取れました。

確かにニュースでも、コロナ禍による企業への影響について、

様々な情報を見聞きすることがありました。

今回、ただの画面の中のニュースであった出来事を、

少し解像度を上げて感じられたように思いました。

ところで、今回私が感じた「小規模な企業において、コロナの影響は非常に大きかった」

というのは、あくまで感覚でしかありません。

それを誰もがわかる形にするには、きちんと統計情報を取って、

数値としてまとめるしかありません。

さらに営業利益の情報と、様々な情報を組み合わせて機械学習で分析を行えば、

どういった業種でどの程度の影響があって、他の指標との関連性はどうなっているのか？

を明らかにすることができるかもしれません。

（例えば、役員の給与が比較的少ない企業では営業利益への影響が小さかった…など。

こちらはあくまで例ですので、これからデータを分析する必要があります。）

きっとその中には、私がデータを眺めていただけでは認識できなかった情報も

隠れているに違いありません。

人間が気付けなかったことも明らかにできる、

それも機械学習を導入する大きな利点の一つである気がします。

山極綾子

P.S.

冒頭でご紹介した生産性スコアカードの2020年度最新版はこちらからご購入いただけます。

https://strategic-membership-program.jp/system/shop/index.php

分析結果についても（面白い結果が得られれば）追ってご紹介できればと思いますので、

ご期待いただけましたら嬉しいです。

P.P.S.

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