データサイエンティストに簿記は必要？意外な関係性を解説
データサイエンティストって、なんか難しそうなイメージありますよね。でも、実はデータ分析の世界にも、意外と身近な「簿記」が関係してくるんです。
「え、データサイエンティストに簿記？」って思った人もいるかもしれません。確かに、普段はプログラミングや統計分析ばかりしているように見えるデータサイエンティストですが、ビジネスの現場でデータ分析を活かすためには、簿記の知識が意外と重要になってくるんです。
この記事では、データサイエンティストと簿記の意外な関係性について、わかりやすく解説していきます。「データ分析をもっとビジネスに活かしたい」「データサイエンティストとして、もっと市場価値を高めたい」と思っている方は、ぜひ最後まで読んでみてくださいね！
データサイエンティストに簿記は本当に必要？意外な関係性
データサイエンティストの仕事内容とは？
データサイエンティストの仕事は、簡単に言うと「データを使ってビジネスの課題を解決すること」です。
具体的には、以下のような業務を行います。
データサイエンティストは、企業の売上向上やコスト削減、顧客満足度向上など、様々なビジネス課題の解決に貢献します。
簿記の基本：財務諸表の読み方
簿記は、企業の経済活動を記録・計算・整理して、財務諸表を作成するための技術です。
財務諸表とは、企業の財政状態や経営成績を表す書類のことで、具体的には以下のものがあります。
これらの財務諸表を読み解くことで、企業の経営状況を把握することができます。
データサイエンティストと簿記の意外な接点
一見、全く関係なさそうなデータサイエンティストと簿記ですが、実は以下のような接点があります。
このように、データサイエンティストがビジネスの現場で活躍するためには、簿記の知識が意外と重要な役割を果たすのです。
簿記の知識がデータ分析を加速させる5つのメリット
ビジネス視点の強化
データサイエンティストがデータ分析を行う際、単に数字を分析するだけでなく、その数字がビジネスにどのような影響を与えるのかを理解することが重要です。簿記の知識があれば、財務諸表を読み解き、企業の収益性、安全性、成長性を把握することができます。これにより、データ分析の結果をビジネスの視点から解釈し、より実践的な提案をすることができます。
例えば、売上データ分析を行う際に、単に売上が伸びているかどうかだけでなく、売上原価や販管費などの費用も考慮することで、利益率の改善につながる施策を提案することができます。
データ理解の深化
データサイエンティストが扱うデータの中には、会計データが含まれている場合があります。簿記の知識があれば、会計データの意味を理解し、より深い分析を行うことができます。
例えば、顧客データ分析を行う際に、顧客の購買履歴だけでなく、顧客の属性や購買単価、購買頻度などのデータも分析することで、優良顧客を特定し、ロイヤリティを高めるための施策を提案することができます。
仮説構築の精度向上
データ分析を行う際には、まず仮説を立てることが重要です。簿記の知識があれば、財務諸表や会計データをもとに、企業のビジネスモデルや経営戦略に関する仮説を立てることができます。
例えば、「売上が伸び悩んでいるのは、広告宣伝費が不足しているからではないか」という仮説を立て、広告宣伝費と売上の相関関係を分析することで、仮説の検証を行うことができます。
分析結果の解釈力向上
データ分析の結果を解釈する際には、単に数字を見るだけでなく、その数字が意味するところを理解することが重要です。簿記の知識があれば、財務諸表や会計データをもとに、分析結果をビジネスの視点から解釈することができます。
例えば、売上が伸びているにもかかわらず、利益が伸び悩んでいる場合、売上原価や販管費が増加している可能性があります。簿記の知識があれば、どの費用が増加しているのかを特定し、その原因を分析することができます。
コミュニケーション能力の向上
データサイエンティストは、分析結果を経営層や他の部署の担当者に説明する必要があります。簿記の知識があれば、会計用語を使って、わかりやすく説明することができます。
例えば、「ROA（総資産利益率）が低下しているため、資産効率を改善する必要があります」というように、会計用語を使って説明することで、経営層や他の部署の担当者に、より的確に状況を伝えることができます。
簿記の知識が役立つ具体的な場面
売上分析
売上分析は、データサイエンティストがよく行う分析の一つです。簿記の知識があれば、売上データを分析する際に、売上高だけでなく、売上原価や売上総利益も考慮することができます。これにより、どの商品やサービスが利益に貢献しているのか、どの商品やサービスの売上を伸ばすべきか、といった具体的な戦略を立てることができます。
例えば、売上データ分析の結果、A商品の売上が伸びているにもかかわらず、B商品の売上が伸び悩んでいることがわかったとします。簿記の知識があれば、A商品の売上原価率が低く、B商品の売上原価率が高いことが原因である可能性があると推測できます。そこで、B商品の売上原価を下げるための施策を検討することで、利益率の改善につなげることができます。
コスト分析
コスト分析は、企業のコスト構造を分析し、コスト削減の余地を見つけるための分析です。簿記の知識があれば、コストデータを分析する際に、固定費と変動費を区別したり、直接費と間接費を区別したりすることができます。これにより、どのコストを削減すべきか、どのような方法でコストを削減すべきか、といった具体的な戦略を立てることができます。
例えば、コストデータ分析の結果、人件費が大幅に増加していることがわかったとします。簿記の知識があれば、残業代が増加しているのか、新規採用が増加しているのか、といった原因を特定することができます。その原因に応じて、残業時間の削減や採用計画の見直しなどの対策を講じることで、コスト削減につなげることができます。
顧客分析
顧客分析は、顧客の属性や購買履歴などを分析し、顧客のニーズや行動パターンを把握するための分析です。簿記の知識があれば、顧客データを分析する際に、顧客の購買単価や購買頻度、顧客生涯価値 (LTV) などを考慮することができます。これにより、どの顧客を重視すべきか、どのようなマーケティング戦略を展開すべきか、といった具体的な戦略を立てることができます。
例えば、顧客データ分析の結果、優良顧客の離脱率が高いことがわかったとします。簿記の知識があれば、優良顧客のLTVが高いことを理解しているため、離脱防止のための施策を優先的に検討する必要があります。そこで、優良顧客向けの特別なキャンペーンを実施したり、顧客サポートを強化したりすることで、離脱率の低下につなげることができます。
リスク分析
リスク分析は、企業の経営に影響を与える可能性のあるリスクを特定し、そのリスクを評価するための分析です。簿記の知識があれば、財務諸表や会計データをもとに、企業の財務リスクや信用リスク、市場リスクなどを評価することができます。これにより、どのようなリスクに備えるべきか、どのような対策を講じるべきか、といった具体的な戦略を立てることができます。
例えば、財務諸表分析の結果、自己資本比率が低下していることがわかったとします。簿記の知識があれば、財務リスクが高まっていることを理解しているため、資金調達やコスト削減などの対策を講じる必要があります。
簿記の学習方法と資格取得のすすめ
簿記3級から始めるのがおすすめ
データサイエンティストが簿記を学ぶ場合、まずは簿記3級から始めるのがおすすめです。簿記3級は、簿記の基本的な知識を習得するための入門レベルの資格です。簿記3級の学習を通じて、財務諸表の読み方や仕訳の基本などを学ぶことができます。
独学 vs 通信講座
簿記3級の学習方法は、独学と通信講座の2つがあります。
どちらの学習方法を選ぶかは、自分の学習スタイルや予算に合わせて決めましょう。
資格取得のメリット
簿記の資格を取得することで、以下のようなメリットがあります。
データサイエンス × 簿記：キャリアパスの可能性
財務分析のスペシャリスト
データサイエンスと簿記の知識を組み合わせることで、財務分析のスペシャリストとして活躍することができます。財務分析のスペシャリストは、財務諸表や会計データをもとに、企業の経営状況を分析し、改善策を提案します。
経営コンサルタント
データサイエンスと簿記の知識を組み合わせることで、経営コンサルタントとして活躍することができます。経営コンサルタントは、企業の経営課題を解決するために、データ分析や財務分析などの手法を用いて、戦略を策定したり、業務改善を支援したりします。
起業
データサイエンスと簿記の知識を組み合わせることで、起業家として活躍することができます。起業家は、データ分析や財務分析などのスキルを活かして、新しいビジネスを創造したり、既存のビジネスを成長させたりします。
まとめ：データサイエンティストに簿記は武器になる！
この記事では、データサイエンティストと簿記の意外な関係性について解説しました。
データサイエンティストがビジネスの現場で活躍するためには、単にデータ分析のスキルだけでなく、ビジネスの知識も必要です。簿記の知識があれば、財務諸表を読み解き、企業の経営状況を把握することができます。これにより、データ分析の結果をビジネスの視点から解釈し、より実践的な提案をすることができます。
データサイエンティストとして、もっと市場価値を高めたいと思っている方は、ぜひ簿記の学習を検討してみてください。
簿記学習でデータ分析の幅を広げよう
簿記の学習を通じて、データ分析の幅を広げ、ビジネスの課題解決に貢献できるデータサイエンティストを目指しましょう。
今後の学習ステップ
これらのステップを踏むことで、データサイエンティストとしてのスキルアップにつなげることができます。
