初心者のための経営学の教科書「俯瞰経営学1」前置き編 PART5

どうも、武信です。(No320)  

 

「フィクサーによる日本教育改革本」も教育の全体図・俯瞰図でしたが、経営学でも俯瞰図を作ろうという野心で作ったのが本書です。  

 

「フィクサーによる日本の教育改革本」も教育業界に影響を与えていると思われますが、この俯瞰経営学も多少は影響を与えているかもしれません。  

 

作り始めたのは3年くらい前ですし、まだ未完成ですが、出版社らにパクられまくり、新規性がなくなったので、無料で公開します。  

 

前置き編です。

 

PART5です。  

 

前置きだけでこんなに長いのか?」と思われる方もいるでしょうが、本編を読む上でも、また経営学を理解する上でも重要な知識なので、前置きと思わず、じっくりと読んで習得してください。  

 

 

9 「最強の経営学」の理論の前置き(企業価値が生まれる構造&経営とはアートとサイエンス)

 

ここで、話を変えます。  

 

企業価値の話です。  

 

企業価値が生まれる構造として、以下があります。

 

顧客。市場構造。ターゲット顧客や顧客にとっての価値。

株主。収益構造。売上高やコスト構造や企業価値。

社長、パートナー。事業構造。成功要因やバリューチェーン。  

 

詳しくは、「超・検証力 その仮説は本当に成果を出せるのか?」という本のP99~104に書かれています。  

 

また話を変えますが、ついてきてください。  

 

前置き編としては長いですね。。。  

 

「経営とはなんぞや?」の本質について書きます。  

 

経営とは、アート(右脳系と経験量)と、サイエンス(左脳系)に分かれます。  

 

右脳・左脳の区分けは、脳科学では最近、否定されているようですが、あくまで分かりやすくするため、ここでは分けることにします。  

 

右脳系とは、「想像力や観察」「創造力と洞察力による構想力」と「仮説思考力」「経験量」があります。

 

順番に、説明していきます。  

 

「経験量」とは、自分が長年親しんだ専門分野においては、野生の勘が研ぎ澄まされ、本質的な正解を導き出しやすくなることを言います。  

 

右脳は無意識の世界だと思われるので、経験が無意識下に蓄積され、さらに右脳の直観力により、正解を当てやすくなるのでしょう。  

 

しかし、経験を充分に積んでいない分野においては、野生の勘は発揮されないので、左脳的な力を必要とします。(左脳系については、後で述べます)  

 

「想像力や観察」のうち、想像力とは、ユーザー目線で考えられる能力です。  

 

想像力だけでも、ユーザーのニーズに気づきやすくなりますが、後で述べるエスノグラフィーを用いる、つまり観察すると、もっと気づきやすくなります。  

 

「創造力と洞察力による構想力」とは、アイデアを創造し、本質を洞察し、未来を予測・想像して、構想を練る力です。  

 

想像力や観察だけだと、「製品やサービスの企画案」に留まる可能性があります。  

 

「その製品やサービスをどのように広めるか?」まで考え、他社や他者などまで巻き込んで、エコシステム(生態系)や設計図まで作るのが構想です。  

 

想像力と観察により、ユーザーのニーズを掴みやすくし、さらに、未来を予測し、シュミレーションし、設計図を作るためには、創造力(新しいことを生み出す、切り開く力)と、洞察力(本質を見抜く力)が必要になります。

 

さて、「仮説思考力」とは、仮の答えを考える力です。  

 

仮説を立てて情報収集したり、PDCAサイクルを回すのか、仮説を立てないで情報収集したりするのかの間の差は、とてつもない拡がりがあります。  

 

そもそも構想力も、仮説なのです。  

 

ビジネスとは仮説を立てて、それをデータやPDCAサイクルなどで確かめたり、実践段階で、仮説を修正する流れやプロセスのことです。(データ実証の段階は、左脳系とも言えます)  

 

「想像力や観察」は仮説を立てるための、「気づき」を得るための手段です。  

 

まとめますと、「想像力や観察」により、顧客のニーズに気づきやすくなり、そのことによって製品やサービスを生み出します。  

 

「その製品やサービスをどうやって広める、売れるようにするか?」のシュミレーションや設計図を作るために、構想を練ります。  

 

構想(製品やサービス発案も含む)段階では、まだ仮説です。  

 

仮説を実証し、実践の中で修正し、磨いていきます。  

 

これらを繰り返して、成果を出すことがビジネスの本質です。  

 

利益だけじゃなく、社会的使命など、他の目的もビジネスにはありますけどもね。  

 

次に、左脳系の話に移ります。  

 

左脳系では、「数字思考力」「論理思考力」などがあります。  

 

「仮説思考力」でのデータ実証の際に、数字はかなり使います。  

 

数字やデータなどの根拠があってこそ、「仮説に過ぎない構想などを実行しよう」と思えるわけです。  

 

数字思考力については、「数字思考力×EXCELでマーケティングの成果を上げる本」はある程度、参考になるかと思います。  

 

一部を紹介すると、分解のテンプレートを使うと物事が理解しやすくなります。  

 

売上=注文数×平均購買単価。売上=お客様の数×購買率(購入する確率)×平均購入額。  

 

利益=売上―コスト。利益=売上×利益率。  

 

会員数=前月の会員数+今月新規に加入した会員数―今月退会した会員数。  

 

アクティブユーザー数=会員数×アクティブ率。  

 

アクティブユーザー数=前月のアクティブユーザー数+新規アクティブユーザー数―非アクティブになった前月のユーザー数。  

 

これらのテンプレートを使えば、概念を数字で分析できるようになります。  

 

「論理思考力」とは、「因果関係がきちんとつながっているか?」や、古典的な思考法では、演繹法帰納法などがあります。(演繹法や帰納法の説明は省きます)  

 

因果のつながりをきちんと確かめるのが、論理思考力でしょう。  

 

「物事が起きる際には理由がある」と、一般的には考えられています。  

 

そして、その理由には、主な理由(変数や因子)と、その他(特殊要因)があります。  

 

主な理由(変数や因子)を掴んでおけば、論理的矛盾は少なくなります。  

 

人工知能は人間が理解できない、その他(特殊要因)まで、把握することができそうです。  

 

グーグルのアルファ碁が韓国のトップ・プロを4勝1敗で退けました。

 

解説するプロ棋士には悪手に見える打ち筋が、後で、好手とわかるような手を連発しました。

 

人間には理解できない特殊要因を、人工知能は掴んだと思われます。  

 

また、人間心理の場合、人間は必ずしも合理的に動くわけじゃなく、不合理な存在だと言われています。  

 

囲碁の世界は、自然科学に近いでしょう。  

 

ですが、人間の世界では不合理な人間がいて、さらに互いにフィードバックしあう複雑系です。  

 

このような世界では、論理的思考力の限界が見えてしまうかもしれません。  

 

ですが、主な要因、経営学で言えば、FAW(Forces at work 根っこにあるトレンドで働いている力)を見抜けば、成果を出しやすいということでしょう。  

 

複雑系の世の中を解明するのは、至難の業です。

 

自然科学も複雑ですが、人間が絡む社会科学など(株式市場やビジネスの世界は典型例)は、さらに複雑です。  

 

ここで、定性データと定量データの話をします。  

 

ついてこれていますか?  

 

定性データは右脳的であり、定量データは左脳的です。  

 

定性データは、「数値では表せないデータ」です。  

 

アンケートなどで、商品に込められたコメントなどが該当します。  

 

定性データは、コメント(文章)であり、顧客のニーズを掴みやすい傾向があります。  

 

定量データとは、「数値によるデータ」です。  

 

数字は全体に対する比率などを知るにはもってこいです。

 

比較にも威力を発揮します。  

 

ですが、「その数字が何を意味するか?」は分析者に能力がある上に、きちんと適正な手法を使わないと見えてこないでしょう。  

 

定量データの強みは抽象的な概念を数値化して把握できることです。  

 

「満足度」のような概念を例えば、5段階で表わすことができます。  

 

経営とは、「アートとサイエンス」という概念を頭に入れておきましょう。  

 

2に続きます。  

 

ではこの辺で。(4535文字)  

 

このブログは個人的見解が多いですが、本・記事・YouTube動画などを元にしつつ、僕の感性も加えて、なるべく役立つ・正しいと思われる記事を書いています。

あくまで読者がさらに深く考えるきっかけとなればいいなぁという思いですので、その辺は了解ください。  

 

参考・引用文献。  

 

「超・検証力 その仮説は本当に成果を出せるのか?」

 

「数字思考力×EXCELでマーケティングの成果を上げる本」  

 

参考引用文献がわからなくなったので、僕の「俯瞰経営学」で参考にした本は全冊載せておきます。  

 

参考・引用文献。

「27歳からのMBA グロービス流リーダー基礎力10」

「正解が見えない課題を圧倒的に解決する超仮説思考」

「超・検証力 その仮説は本当に成果を出せるのか?」

「世界市場で勝つルールメイキング戦略」

「ハーバードはなぜ日本の東北で学ぶのか」

「ビジネスモデルナビゲーター」

「リクルートのすごい構創力」

「0to100会社を育てる戦略地図」

「世界最高峰の頭脳集団NASAに学ぶ決断技法」

「数学嫌いの人のためのすべてを可能にする数学脳のつくり方」

「文系が20年後も生き残るためにいますべきこと」

「マッキンゼーが予測する未来」

「RPA革命の衝撃」

「日本流イノベーション」

「統計学が最強の学問である ビジネス編」

「入社10年分の思考スキルが3時間で学べる」

「大前研一IoT革命」

「新富裕層の研究」

「ビジネスで使える経済予測入門」

「定量分析の教科書」

「稼ぐ人財のつくり方」

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