6回目。
とあるプロジェクトの事例解説。
・思ったこと
ほんといろいろ刺激を受ける授業だ。どのように問題設定して、ワークプランを立てて、調査をすすめ、まとめていくかということが非常にわかりやすかった。はじめの課題設定やらプロジェクトの勝負どころの見極めなども難しそうだったが、調査や検証の作業ボリュームの多さも圧倒的だった。そういう意味ではコンサルタントの激務ぶりがうかがいしれる内容でもあった。数字やデータの洪水に毎日時間と格闘しながらやり切り、その上でそれだけで燃え尽きずにさらにプロジェクトの全体などまで頭を回せるものだけが1人前になれるのかなと思う。
6回目。
ワークライフマネジメントについてコクヨの赤木さんのゲスト講演。
・思ったこと
長時間労働の削減について一丸となって取り組む体制を作られたのがすばらしいと思った。そのためには社内の抵抗を少しずつ乗り越え小さな成功を重ねていくことだということだった。
小室先生と赤木さんの役割分担もばっちりだったようにうかがえた。赤木さんが当事者として社内をまとめ活動を推進する一方で、小室先生が第3者的立場から問題・課題の整理やステップアップ像をアドバイスしていくような感じだ。コンサルプロジェクトが上手くいったときの理想的な関係のように思えましたね～^^
5回目。
アイディアのスクリーニング。つまり絞り込み。
・思ったこと
アイディアの評価ということで定量化の話が中心。どれだけその事業が魅力的かを市場規模や収益性で判断するからだ。市場調査やコスト試算のデータが出回っていれば楽だ。問題は新事業が既存の枠組みに収まらないなどで、推定しなければならない時。講義や他の授業で出てきたことをまとめておく。
・ボトムアップ
手に入る身近な数字からの積み上げ。例えば伝票。世の中にまったく存在しなかった需要をターゲットにすることなんてめったにない。たいていターゲットが今お金を使っている対象があるのでそこから需要規模を積み上げ計算していく。
・トップダウン
市場を構成する要素を因数分解して計算する。缶コーヒーの市場であれば、コーヒーを飲む人口×缶コーヒーを選択する人の割合×1日の購入回数×365日、自動販売機の数×1台あたりの本数×補充期間などが思い浮かぶ。いわゆるフェルミ推定というやつですな。
・中間？
データがない時に定性的なことを指標化してデータを収集するというやり方。新事業と言うのが新セグメントをターゲットとしているならば最も多そうだ。ある程度のトップダウン的仮説をもとに、アンケートやインタビューなどで生データを収集する、販売データや企業情報、雑誌などの入手可能なものから対象となるデータを拾い出していく。例えば自動車メーカーが新たにカスタマイズ市場に打って出る時。興味があるディーラーはどれくらいの潜在規模があるのか。その「興味度」というものを、現在の販売データで市販の製品を取り扱っている割合、インタビューでの発言内容、アンケートなどで総合評価してターゲットを特定する。
３つに分かれたが下へいくほど難易度が上がっていくという印象だ。最後はもっとも腕の見せどころでもあり、正解がなさそうなものである。ただ、大学院に通っていると感じるのはボトムアップの整理っつーのがけっこう大変だと感じるのである。
