Last Updated on 2025年11月17日
こんにちは。
街角のショーウィンドウが徐々にクリスマス色に染まり、心も浮き立つ季節になりました。
と言いたいところですが、その華やぎを一瞬で吹き飛ばすボスキャラ級の授業が静かにこちらへ歩み寄ってきています。
その名も「意思決定のためのデータ分析」
内容は、エクセルを使った統計学です。AIの仕組み（機械学習）やマーケティング、ファイナンスなど、MBAのあらゆる科目と絡む重要な基礎です。
頭では重々理解しているのに、心と体がそろって拒否反応を示すのは、不思議なものです。
とはいえ、予習から逃げていても始まらないので、まずはなぜ統計が大事なのかを整理して、自分を鼓舞してみます。
経営に統計学が必要な３つの理由
勘や経験に頼らず客観的な根拠に基づいて判断できるようになることは、何より説得力があり、精度の高い意思決定を導く鍵となります。
データで意思決定の質が変わる
MBAで扱う経営課題の多くは、売上や顧客満足度など数値データと密接に結びついています。統計学を理解すれば、単なる数字の羅列から因果関係や背景を読み解く力が養われます。
不確実性を味方にできる
経営は常に予測不能な変化に直面します。統計学を学ぶことで、不確実な事象を「恐れる対象」から「分析可能な現象」と捉え、複雑な環境下でも冷静に最善策を選択できるようになります。
数字をコミュニケーションツールに
ビジネスでは、良いアイデアも裏付けがなければ説得力を持ちませんが、逆に数字は共通言語として、文化や立場の異なる人々をつなぐ力を持ちます。統計的な分析結果を根拠として提示することで、議論を感情ではなく事実に基づいて進めていくことができます。
授業で学ぶこと
この授業を受けた後、私は以下のことができるようになります（断言調）。
Excelワークショップ
Excelの基本操作やデータ分析の基礎を実践的に学びます。関数やグラフ作成、ピボットテーブルなど、ビジネス現場で即使えるスキルを身につけます。このワークショップは入学直後、ファイナンスやAIの授業が始まるに実施済みです。
データと記述統計（Descriptive Statistics）
データの種類や記述統計（平均・中央値・分散など）を学び、データの特徴を把握する力を養います。
推測統計（Inferential Statistics）の基礎
推測統計の基礎として、母集団と標本、仮説検定、信頼区間などを学びます。サンプルデータから全体を推測する方法を理解します。
モデリング、回帰分析
ビジネス変数同士の関係性を見抜き、予測モデルを構築する方法を習得します。単回帰・重回帰分析、モデルの評価方法なども扱います。
ビッグデータや機械学習
ビッグデータからパターンを導く発想に触れ、AI時代の意思決定に必要な視点を得ます。
目指すは「数字を扱える女」
高校数学は2Bまでしか学んでおらず、また大学の教養科目としての統計の授業ではあまり良い成績を取れませんでした。
前の職場でもエクセルを使っていましたが、社会人1年目の時に作成した資料でミスをやらかしたことがあり、統計はおろか数字に漠然とした苦手意識があります。
また、上述のとおり、MBAプログラムが始まった直後にExcelのワークショップの授業が3コマほどありました。最初は関数やグラフの使い方から始まり、徐々に統計的な分析へと進んでいきましたが、英語バージョンに再設定したエクセルと英語での授業にほとんどついていけないという、苦い思い出が今だに尾を引いています。
そしてMBA入学直後の Excel ワークショップ。英語設定のExcelと英語での授業に、静かなる敗北を味わいました。
その後、教授から LinkedIn Learning での予習を強く勧められていたものの、日々の課題に翻弄されていたらいつのまにか授業前日。
しかしデータを根拠にした意思決定ができるようになれば、自分の提案や判断にも自信が持てるはず。
苦手意識を乗り越えて、経営のプロフェッショナルとして統計を使えるようになることをここに宣言します。
さて、予習に戻ろう…