2016年に素晴らしい成績を残したこじはるでしたが、2017年には 49戦7勝 と的中が少し減ってしまいました。 2016年が12勝だったのに比べて的中が減っていることがわかります。 それでも、7回的中させている点は立派です。こじはるのトータルの予想成績からも目が離せません。 5-2-2:的中したレースと配当金額一覧 それでは、こじはるの2017年の的中レースと配当金額を紹介します。 こちらについても、配当金額は3連単のものを記載しています。 ・AJCC(GⅡ) 28, 980円 ・天皇賞春(GⅠ) 3, 780円 ・七夕賞(GⅢ) 21, 540円 ・アイビスサマーダッシュ(GⅢ) 67, 380円 ・アルゼンチン共和国杯(GⅡ) 12, 060円 ・ジャパンカップ(GⅠ) 13, 340円 ・阪神ジュベナイルフィリーズ(GⅠ) 8, 560円 5-2-3:年間のトータルの収支は? 2017年は49戦7勝だったこじはるですが、年間の収支が気になっている人も多いのではないでしょうか。 こじはるの2017年のトータル収支は、マイナス138, 360円でした。 2015年と2016年に4万円ほどのプラスを出していましたが、2017年にはマイナスとなってしまいました。 やはり、競馬は簡単に勝てるわけではありません。こじはるの収支からも、競馬予想の難しさが伝わってきます。 5-3:こじはるの予想の成績2018年 弥生賞的中💖✨✨✨ — 小嶋 陽菜 (@kojiharunyan) 2018年3月4日 2017年はマイナス収支となってしまったこじはるですが、2018年の予想成績にも注目です。 こじはるは2018年にも、3連単5頭ボックスの予想を披露しています。 2017年からの巻き返しが期待されているので、こじはるの2018年の予想成績からも目が離せません。 2018年のこじはるの予想成績を紹介します。 5-3-1こじはるは競馬で2018年トータル何戦何勝? こじはるは2018年10月21日現在で、 40戦6勝 となっています。 2017年が7勝だったため、2018年は2017年を上回る成績が期待されています。 2016年の成績は12勝だったので、こじはるのポテンシャルが高いことはわかるでしょう。 この後、予想をどんどん的中させるかもしれません。 5-3-2:的中したレースと配当金額一覧 こじはるの2018年10月21日現在の的中したレースと配当金額は、下記のとおりです。 ・京成杯 (GⅢ) 12, 290円 ・AJCC (GⅡ) 24, 620円 ・フェブラリーS (GⅠ) 41, 560円 ・中山記念 (GⅡ) 41, 500円 ・弥生賞 (GⅡ) 1, 320円 ・オークス (GⅠ) 3, 360円 5-3-3:年間のトータルの収支は?
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08】 生産性統計4月発表分(2020年2月実績)データを更新しました。(2020. 08) なお、生産性統計の算出に用いている鉱工業生産指数の年間補正及び第3次産業活動指数の基準年改定が行われたため、基準年の変更を反映しそれにあわせて生産性指数を過去に遡って修正しています。 <労働生産性統計4月発表分データについて> 【2020. 23】 2020年2月の生産性統計(2020年4月発表分)の発表は5月上旬を予定しています。 <労働生産性統計3月発表分データについて> 【2020. 08】 生産性統計3月発表分(2020年1月実績)データを更新しました。 <労働生産性統計3月発表分データについて>【2020. 23】 生産性統計の算出に用いている毎月勤労統計(厚生労働省)の今月分の公表が遅れるため、生産性統計の発表は4月上旬を予定しています。(2020. 23) <労働生産性統計2月発表分データについて> 【2020. 03】 生産性統計2月発表分(2019年12月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。(2020. 03) <労働生産性統計2月発表分データについて> 【2020. 26】 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、3月上旬の公表を予定しています。(2020. 26) <労働生産性統計1月発表分データについて> 【2020. 31】 生産性統計1月発表分(2019年11月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。(2020. 31) <労働生産性統計1月発表分データについて> 【2020. 労働生産性向上の5つのステップ〜計算方法から見直しのポイントまで〜｜ZAC BLOG｜企業の生産性向上を応援するブログ｜株式会社オロ. 27】 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、2月上旬の公表を予定しています。(2020. 27) <労働生産性統計12月発表分データについて> 【2020. 07】 生産性統計12月発表分(2019年10月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。(2020. 07) <労働生産性統計12月発表分データについて> 【2019. 25】 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、1月上旬の公表を予定しています。(2019. 25) <労働生産性統計11月発表分データについて> 【2019.
02】 生産性統計11月発表分(2019年9月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。(2019. 02) <労働生産性統計11月発表分データについて> 【2019. 26】 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、12月上旬の公表を予定しています。(2019. 26) <労働生産性統計10月発表分データについて> 【2019. 05】 生産性統計10月発表分(2019年8月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。(2019. 05) <労働生産性統計10月発表分データについて> 【2019. 25】 生産性統計10月発表分(2019年8月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、11月上旬の公表を予定しています(2019. 25) <労働生産性統計9月発表分データについて> 【2019. 01】 生産性統計9月発表分(2019年7月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。(2019. 01) <労働生産性統計9月発表分データについて> 【2019. 生産性に関する統計・各種データ | 生産性に関する研究 | 調査研究・提言活動 | 公益財団法人日本生産性本部. 27】 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、10月上旬の公表を予定しています(2019. 27) <労働生産性統計8月発表分データについて> 【2019. 02】 生産性統計8月発表分(2019年6月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。(2019. 02) <労働生産性統計8月発表分データについて>【2019. 8. 30】 生産性統計8月発表分(2019年6月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、9月上旬の公表を予定しています。 <労働生産性統計8月発表分データについて>【2019. 26】 生産性統計の算出に用いている毎月勤労統計(厚生労働省)の今月分の公表が例外的に遅れております。発表され次第、生産性統計の算出を行い、発表致します。 <労働生産性統計7月発表分データについて>【2019. 02】 生産性統計7月発表分(2019年5月実績)データを更新しました。 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」を更新しました。 <労働生産性統計7月発表分データについて>【2019.
ボトルネックの洗い出し 次に全体のなかから一番処理能力や効率の悪い部分、いわゆるボトルネックを探しだします。ボトルネックを洗い出すときは、下記のような着眼点で考えると良いでしょう。 よく遅延する作業 発生頻度の高い作業 同じ失敗が何度も起こる作業 たくさんの時間を使っている作業 ステップ4. 利用可能な制度を調査 ボトルネックが分かったところで、なにか利用できる制度がないか調べることも大切です。例えばテレワーク中の業務上のやりとりでコミュニケーションロスが発生し生産性が落ちている場合、グループウェアやチャットツールを導入するという解決策が考えられるかと思います。その場合、ITシステムを導入する際に利用できる「IT導入補助金」いう制度を利用できれば、少ない負担額での解決が可能です。このように、自分たちの問題点を改善するために利用できる制度がないかどうか確認してみましょう。 ステップ5.
4】 生産性統計1月発表分(2018年11月実績)データを更新しました。 生産性統計2017年8月発表分より、各指数の基準年を2015年基準に改定しました。 <臨時修正のお知らせ> 生産性統計では、算出にあたって毎月勤労統計調査(厚生労働省)を一部で利用しています。厚生労働省が同統計の再集計値を発表したことから、生産性統計においても2月を目処に臨時の修正を予定しています。 <労働生産性統計1月発表分データについて>【2019. 1. 25】 非製造業分野の業態別労働生産性指数にある「ガス」は、2月4日の公表を予定しています。 生産性統計では、算出にあたって毎月勤労統計調査(厚生労働省)を一部で利用しています。厚生労働省が同統計の再集計値を発表することから、生産性統計においても2月を目処に臨時の修正を予定しています。 生産性データベース(JAMP) 日本生産性本部では、労働生産性および全要素生産性に関する各種データを計測し、生産性データベース(JAMP/Japan Main Productivity-indicators database)として公開しています。 下記リンク先より、Excel形式の時系列データおよびPDF形式のレポートをダウンロードできます。 Microsoft Excel2007以降ならびにAdobe Readerバージョン XI以降でご利用ください。 ※ 政府統計の改廃に伴い、TFP算出に利用するデータの一部(資本関係データ)を変更しました。 ※ <概要>は別ウィンドウで開きます。 データは無料でご活用いただけます。出版物などに利用される場合は出典(例:「(公財)日本生産性本部・生産性データベース」など)のご記載をお願いします。 都道府県別生産性データベース
企業の経営状況を分析する際、その生産性に着目するケースが増えています。 今後、労働力人口が減少していくことが予想される中で、企業の人時性に注目が集まっているのです。 ここでは人時生産性の内容や算出計算方法、人時生産性を向上させるための具体的なポイントについて解説します。 1. 人時生産性とは? 人時生産性(にんじせいさんせい)とは、従業員1人が1時間働く際の生産性のことです。 そもそも「生産性」とは、投入量に対する産出量の割合を意味します。 「どれだけインプットを投入し、それに対しどれだけアウトプットが得られたか」を判断する指標として、生産性の指標が使われています。 人時生産性は、この生産性をさらに絞り込んで算出されます。 企業が投入した労働量に対して、どの程度の粗利高があったのかを判断する指標として利用されています。 人時生産性の数値が高いほど従業員1人あたりの1時間の粗利高が高いことになり、その企業は生産性が高い優秀な企業だと判断できます。 人時生産性と比較される指標として「人時売上高」があります。 人時売上高は、従業員1人当たり1時間にどの程度の売り上げを出したかを表す数値です。 人時売上高は、総労働時間に対する売り上げの割合を求めることから、同じ業種間での生産性を比較する際に有効な数値だと言えます。 人時生産性も人時売上高も、いずれも企業がきちんと付加価値を生み出して経営しているのかを分析する材料として利用されています。 いずれかを優先するわけではなく、両者の指標を含め複数の要素をもとにして分析し、総合的に判断していくのです。 1-1. 労働生産性との違い 経営判断の指標の中に、人時生産性とは別に「労働生産性」という指標があります。 労働生産性は、投入する労働資源に対してどの程度の成果をあげるのかを判断する際に利用され、産出量(アウトプット)÷労働投入量(インプット)で算出されます。 一般的に労働生産性は、 全体の労働投入量(労働者数や総労働時間)に対する従業員一人当たりの産出量(付加価値や生産数量) を表しており、労働量や付加価値はやや広い概念として扱われます。 一方で人時生産性は、 従業員1人が1時間当たりに稼いだ粗利高 を表します。 売上高から売上原価を引いた粗利高を使用して算出することで、1人当たりの1時間の純粋な付加価値を表すことが可能な指標となっています。 企業の経営や業績の分析をする際は、信頼できる指標をいくつか算出して総合的に行われるのが一般的です。 複数の指標の中で、人時生産性は有効に機能する指標の1つとして利用されています。 1-2.
企業が労働生産性を計測する目的は、生産性の向上。労働生産性が向上した場合、生産効率や経済や経営の効率性がアップしたと考えられます。また、製造業の数値は、累計分布のどの階層を見ても、中小企業が大企業を上回っています。 得られる効果 労働生産性の向上によって得られる効果に、企業の利益増加があります。利益の増加により、従業員の給与も上昇しやすくなるでしょう。それにより消費の拡大も期待できます。 そもそも労働生産性の向上自体が顧客満足度に作用します。長期的に見て企業経営をプラスに導く効果があると考えられるでしょう。 労働生産性の向上は、国全体の経済活性化にもつながる重要な数値 といえるのです。 マネジメントに役立つ資料を 無料でダウンロード !⇒ こちらから 5.労働生産性の国際比較 2017年版の労働生産性国際比較によると、 日本の時間当たりの労働生産性は46. 0ドル(4, 694円) OECD加盟35カ国中20位 主要先進国である7カ国の中で見れば最下位 アメリカの3分の2の水準 となります。日本は、労働生産性のデータが残っている 1970年以降から最下位が続いており、1人当たりの労働生産性も35カ国中20位、先進7カ国中最低水準 という状況です。 前年比としては、名目GDPに対して1. 2%の上昇、実質GDPに対して0. 3%の上昇が見られます。要因は、平均労働時間が短くなってきたことのようです。 産業別に見ると、科学や機械の部門においては日本はアメリカを上回っています。しかしサービス産業が49. 9%とアメリカの半分ほどの生産性です。他にも運輸や卸売・小売業、飲食・宿泊業などの主要分野が弱い状況にあります。 社員のモチベーションUPにつながる! 「従業員エンゲージメント」 がマンガでわかる資料を無料プレゼント⇒ こちらから 6.産業別の労働生産性水準は?
企業の利益を左右する労働生産性は、経営者にとって看過できない重要課題です。日本の労働生産性は先進国の中でも低いほうにあり、国家規模で問題視されています。 そもそも労働生産性とは何なのか、その内容や計算式、業界別の生産性の高さなどについて解説します。 1.労働生産性とは? 労働生産性とは 労働者1人当たりまたは1時間当たりに生産できる成果を数値化したもの 。1人の労働者につきどれくらいの利益が得られたのかを数値で表すことが可能です。 労働生産性には2種類あります。 付加価値労働生産性 : 生み出した成果に対しての付加価値を表す 物的労働生産性 : 成果に対しての生産量や金額などを表す 付加価値額/労働投入量 労働生産性の数値を出すには、労働時間と人員を数値化した「労働投入量」を使います。労働投入量1単位に対してどのくらいの利益が得られるのか、という計算をします。 労働者1人に対しての付加価値額を労働生産性とするケースが多いです。 部下を育成し、目標を達成させる「1on1」とは? 効果的に行うための 1on1シート付き解説資料 をいますぐダウンロード⇒ こちらから 【大変だった人事評価の運用が「半自動に」なってラクに】 評価システム「カオナビ」を使って 評価業務の時間を1/10以下に した実績多数!! ●評価シートが 自在に つくれる ●相手によって 見えてはいけないところは隠せる ●誰がどこまで進んだか 一覧で見れる ●一度流れをつくれば 半自動で運用 できる ●全体のバランスを見て 甘辛調整 も可能 ⇒ カオナビの資料を見てみたい 2.生産性の定義 労働生産性の定義は、「生産諸要素の有効利用の度合い」 とされています。生産性は労働以外にも、あらゆる視点から考えることが可能です。 資本生産性 :資本に対するもの 全要素生産性 :生産に必要なすべての要素に対するもの など対象によってあらゆる生産性を割り出すことができるのです。 生産諸要素とは?