以前、ブログに記載したが、私は、昨年から継続してあることをしている。
生成AIを「日本有数の経営コンサルタント」として扱い、自分の記事を評価・採点してもらっている。
結果はどうか。
まあまあ、厳しい。
しかし、的確だ。
今日は、その中で見えた自分の弱点を整理してみる。
① 「利益構造」が甘い
まず一番刺さった指摘。
「どこで、何の数字を動かして儲けるのかが見えない」
確かに。「利益拡大」「サービス化」といった抽象ワードで止まっていた。
具体的に、
- 単価を上げるのか
- 回転率を上げるのか
- 帰り便を埋めるのか
- 粗利率を上げるのか
ここまで落としていない。
対策：利益は「点・線・面」で考える
- 点＝単価
- 線＝契約条件
- 面＝構造（稼働率・帰り便・LTVなど）
戦略は“面”まで設計しないと意味がない。
「高粗利商品中心」「サブスク監視モデル」など、具体的な儲けの型を明示する。
② 「強み」が一般論になっている
これも痛い。
「顧客ニーズにマッチさせる」
誰でも言える。それは戦略ではない。
戦略は、その会社でしか勝てない理由を中核に置くこと。
例えば、
- 職人技術
- 社長の発信力
- 沖縄×健康の文脈
- データ蓄積
それを「顧客が買う理由」に変換できているか。
技術そのものではなく、顧客ベネフィットに翻訳できているか。ここが甘い。
③ 用語が曖昧
これも耳が痛い。
「標準化」「体験」「健康」
便利な言葉だが、曖昧。
例えば「標準化」と言うなら、
- コース構成比率を固定
- 接客プロセスを統一
- 工程を動画化
ここまで言わないと戦略ではない。
戦略は“1行足せる具体性”が命だ。
④ 時間軸に飛躍がある
これが一番ロジカルな指摘だった。
私はよく、標準化ができていないのにサブスクや海外展開を書いてしまう。
順番が逆だ。
本来はこう。
- 短期：粗利の可視化・標準化
- 中期：モデル確立・定期化
- 長期：展開・拡大
守りから攻めへ。
特にサブスクは「品質・生産・供給の安定」が前提。ここを飛ばしてはいけない。
⑤ 戦略と手段を混同している
これも鋭い。
「データドリブン経営をする」
それは理念であって、戦略ではない。
戦略とは、何を選び、何を捨てるか。
AIは手段。ITも手段。
目的は、
- 時間当たり利益を最大化する
- 高粗利顧客に集中する
- 低収益案件をやめる
この“選ぶ意思”が入っていないと、戦略にならない。
まとめ：戦略チェックリスト
自分用に整理するとこうなる。
- 利益は「構造（面）」で説明できているか
- その会社独自の「勝つ理由」が入っているか
- 言葉は1行で具体化できるか
- 短期→中期→長期の流れは論理的か
- それは手段ではなく「選択の意思」か
正直に言うと
こうして書くと、まだまだ甘い。
だが同時に、ここまで言語化できたことが一段上がった証拠でもある。
戦略はアイデアではない。構造だ。
そして構造は、厳しいフィードバックで磨かれる。
生成AIに採点してもらうのは、なかなか効く。おすすめです。
コメント