ビジネスで使いこなす 入門 定量分析
| 発売日 | 2008.07.30 |
|---|---|
| 著者 | 中村力 |
| 判型 | A5判/並製 |
| ページ数 | 240 |
| ISBN | 978-4-534-04419-8 |
| 価格 | ￥1,980(税込) |
ビジネスにおける「定量分析」を意思決定に活用する方法を教える入門書。定量分析は「判断ブレが少ない」「説得力やプレゼン力が増す」「的確なコミュニケーションが期待できる」等の長所から注目度は高い。やさしいビジネス事例と豊富な図解で説明する決定版！
≪章立て≫
第1章 ビジネスシーンで求められる「意思決定力」とは
第2章 「定量分析」を用いた意思決定はこうする
第3章 〈ケーススタディ1〉 確実性が高い時の「定量分析による意思決定」
第4章 〈ケーススタディ2〉 リスクがある時の「定量分析による意思決定」
第5章 〈ケーススタディ3〉 不確実な時の「定量分析による意思決定」
第6章 定量分析とビジネス数学の関係
オンラインストアで購入する
テキスト採用など、大量・一括購入に関するご質問・ご注文は、弊社営業部(TEL：03-3268-5161)までお問い合わせください。
詳細
第1章 ビジネスシーンで求められる「意思決定力」とは
日常生活からビジネス現場まで常に
求められる「意思決定力」 10
組織における意思決定パターン 12
問題解決と意思決定の関係 14
意思決定のプロセスとは 16
定量分析とはどういうものか 18
定量分析の一連の流れ 20
定量分析は万能か 23
第2章 「定量分析」を用いた意思決定はこうする
定量分析に役立つビジネス職種別の指標 26
「意思決定のフレームワーク」としてのペイオフ表 45
1. 確実性が高い時の意思決定 48
2. リスクがある時の意思決定 50
3. 不確実な時の意思決定 52
〈意思決定のツール1〉 損益分岐点分析 54
〈意思決定のツール2〉 キャッシュフローと正味現在価値 61
〈意思決定のツール3〉 機会費用と埋没費用 68
〈意思決定のツール4〉 追加利益（限界効率） 72
〈意思決定のツール5〉 期待値原理 75
〈意思決定のツール6〉 期待値・分散原理 78
〈意思決定のツール7〉 最尤未来原理 81
〈意思決定のツール8〉 要求水準原理 83
〈意思決定のツール9〉 ラプラスの原理（等可能性の原理） 85
〈意思決定のツール10〉 マキシミン原理（悲観的態度を反映した決定原理） 87
〈意思決定のツール11〉 マキシマックス原理（楽観的態度を反映した決定原理） 89
〈意思決定のツール12〉 ハービッツの原理（悲観的態度と楽観的態度を含めた一般化原理） 91
Column ラプラスとハービッツはどんな人？ 96
第3章 〈ケーススタディ1〉 確実性が高い時の「定量分析による意思決定」
事例1 パート従業員採用面接で誰を選ぶべきか
重み付きスコア 98
事例2 外国企業からの商品注文を受けるべきか
限界利益・損益分岐点 101
事例3 事業拡張に伴う新プラントを建設すべきか
キャッシュフローとNPV 108
事例4 営業会議は就業時間それとも残業時間に行なうべきか
機会費用 114
事例5 中古ランドクルーザーの買い替えをすべきか
埋没費用 121
事例6 新規事業部に中途採用者を何人採用するか
限界効率 124
Column 階層化意思決定法（AHP）とは 132
第4章 〈ケーススタディ2〉 リスクがある時の「定量分析による意思決定」
事例7 3グループのうち会議の効率性が最もよいのは
平均とバラつき 134
事例8 コンビニでのランチ弁当の品揃え
リスクとリターン 139
事例9 高級ワインと棚割を近くにする商品は何か
相関分析 144
事例10 家電量販店の新店舗をどこに立地するか
回帰分析 152
事例11 回転寿司チェーン店へ新ハイテクシステムの売込み
期待値原理 161
Column データマイニングとは 168
第5章 〈ケーススタディ3〉 不確実な時の「定量分析による意思決定」
事例12 衣料専門店での夏物衣料の生産計画をどうするか
各種原理の適用 170
事例13 地質調査会社による資源採掘の採算性
感度分析 177
事例14 エコ商品専門店が注目しているエコ商品とは
デシジョン・ツリーとベイジアン決定理論 182
事例15 ベンチャー企業への投資をどうするか
リアル・オプション 197
事例16 競合関係の古本ショップS店とF店の出店、利用客をいかに獲得するか
ゲーム理論 206
Column シナリオプランニングとは 216
第6章 定量分析とビジネス数学の関係
ビジネス数学とは何か 218
ビジネス数学検定とは 220
5つのビジネス数学力による問題解決 221
定量分析（意思決定）とビジネス数学検定との接点 224
ビジネス数学検定からの類似問題 【出題編】 225
ビジネス数学検定からの類似問題 【解答・解説編】 230
Column フェルミ推定とは 236
著者プロフィール
中村力
なかむら・ちから
公益財団法人 日本数学検定協会 学習数学研究所 上席研究員。北海道大学大学院理学研究科修了。JFEスチール株式会社で、企業戦略、商品開発、セールスエンジニアなどを担当。業務改善(導入費用対効果）、市場調査、秋葉原量販店への販売促進、需要予測などを定量分析・定性分析で行う。
2004年から数学とビジネスの接点を見出すべく、当協会にて研究開発を続け、定量分析を重要テーマとするビジネス数学検定の立ち上げに全面的に関わった。現在、ビジネス数学は当協会のコア事業のひとつとして位置づけられている。
著書に『ビジネスで使いこなす 入門 定量分析』『ビジネスで使いこなす 入門 定性分析』(以上、日本実業出版社)などがある。
