業務改善人手不足のラーメン店（例）を救う売上改善の数字の見方講座

講座内容
数字を見るだけの仕事から、数字を使って判断する仕事へ
売上が伸びないとき、値上げや広告だけが解決策でしょうか？
売上データを正しく読み解けば、商品の構成、曜日による変動、
売上のばらつきなど、改善を考えるための手がかりが見つかります。
本講座では、ラーメン店の販売データを使い、「分析」「解析」「予測」の
違いを30分で学びます。
統計学の専門知識や難しい数式は必要ありません。数字が苦手な方も、具体例を見ながら理解できる内容です。
4．こんなことを学びます
① 分析と解析の違い
分析は、商品別の販売数や売上構成などから現状を把握すること。
解析は、データの分布やばらつき、曜日による変化などを調べ、
特徴を捉えることです。
② ラーメン店の数字から現状を分析する
例えば、次のような販売実績があったとします。
ラーメン：400杯
チャーハン：300皿
餃子：250皿
セット：50食
どの商品が多く売れているのか。販売構成から何がわかり、何がまだわからない
のかを考えます。
③ データの分布から特徴を捉える
日別売上のデータを使い、平均値だけでは見えないばらつきや曜日ごとの
違いを考えます。必要に応じて度数分布やグラフを使い、数字の特徴を
読み取ります。
④ 売上予測を経営判断につなげる
過去の売上推移や曜日による違いを踏まえ、仕入れ量、人員配置、
販売施策をどのように検討するかを学びます。
⑤ AI時代に必要な数字の読み方
AIが示した予測をそのまま信じるのではなく、どのようなデータを基に
予測したのか、予測にはどのような限界があるのかを考えます。
5．講座スケジュール（30分）
0～4分：なぜ売上データを集計するだけでは不十分なのか
4～10分：ラーメン店の販売データで分析を実践
10～18分：解析でデータの分布・ばらつき・特徴を捉える
18～25分：売上予測を仕入れ・人員配置・経営判断に活かす
25～30分：分析・解析・予測の違いを整理し、実務への応用を考える
6．受講対象者
経営者・個人事業主・店舗運営に携わる方
売上データを仕事に活用したい方
数字を集計しても改善策が見つからず悩んでいる方
統計学に苦手意識があるビジネスパーソン
AIの売上予測を理解し、仕事の判断に活かしたい方
分析と解析の違いを実例から学びたい方