前回に続き、今回も生成AIに記事を採点してもらった。
相変わらず厳しい。だが、やはり当たっている。
今回は、5つの企業事例をもとに、自分の戦略立案のクセを整理してみた。見えてきたのは、単なる知識不足ではない。
「どこで思考が浅くなるのか」という、いつものパターンだった。
今日はそれを5つにまとめる。
1．言葉がきれいすぎて、戦略が尖らない
最も多かった指摘はこれだ。
言っていることが、正しい。だが、弱い。
たとえば、
- 地域ニーズにマッチ
- 健康支援
- 体験価値を高める
こういう言葉は一見もっともらしい。
しかし、厳しく言えば、どの会社にも言える。
これでは戦略にならない。
戦略で必要なのは、「その会社が、何で勝つのか」を言い切ることだ。
健康支援ではなく、腸活なのか。高齢者食なのか。日本文化体験なのか。職人ライブなのか。
1行で補足できる具体性がないと、戦略は一気に薄くなる。
2．「何を売るか」はあるが、「どう儲けるか」が弱い
これもかなり痛い指摘だった。
商品やサービスの話は書いている。だが、「どう利益が残る構造なのか」が甘い。
売上を伸ばすことと、利益が出ることは違う。
本当に考えるべきなのは、
- 高粗利モデルなのか
- 固定費回収モデルなのか
- サブスク型なのか
- 在庫回転で儲けるのか
- 稼働率で利益を出すのか
という「儲けの型」だ。
単価や契約条件だけでは足りない。
帰り便、在庫構造、供給体制、稼働率。つまり「面」で利益を考えないと、戦略は現場で弱い。
3．表面の強みを見て、本当の強みを外してしまう
これもよくある。
素材がすごい。商品がいい。技術力が高い。そこに目が行く。
だが、顧客が本当に買っている理由は、別にあることが多い。
たとえば、
- 用途設計力
- 即納できる在庫体制
- 試作段階から入れる提案力
- 社長の伝える力
- 市場と作り手をつなぐ翻訳力
こういう「裏側の強み」のほうが、実は競争優位だったりする。
つまり、強みは表面で見てはいけない。
設備、人材、材料、案件、営業の入り方。そうやって構造に分解しないと、本質を外す。
そして最後は、「その強みが、顧客が買う理由にどう変わるか」まで翻訳しないといけない。
4．時間軸の組み立てが甘く、話が飛ぶ
私はよくこれをやる。
標準化もできていない。利益の見える化も甘い。それなのに、サブスク、海外展開、高付加価値化と書いてしまう。
順番が飛んでいる。
本来は、
- 短期で土台を整える
- 中期でモデル化する
- 長期で展開する
この流れが必要だ。
もちろん、例外もある。
すでに市場があるなら、能力蓄積を待たずに先に取りにいく判断もある。
だから大事なのは、形式的な短期・中期・長期ではない。
「次の一手の前提条件が整っているか」を見ることだ。
特にサブスクは危ない。品質、供給、生産の安定がないまま始めると、むしろ信用を失う。
5．KPIの因果が浅く、結果指標をレバーだと思ってしまう
これも重要だ。
売上構成比、粗利構成比、リピート率。こういう数字は大事だ。
だが、現場で直接動かせるかと言うと、微妙なものも多い。
結果に近い数字を「先行KPI」として置いてしまうと、現場が止まる。
本当に必要なのは、現場が動かせる数字まで落とすことだ。
たとえば、
稼働率を上げたいなら
→ 段取り時間比率
→ 機械停止時間
→ 空き時間発生要因
リピート率を上げたいなら
→ 来店頻度の習慣化
→ 目的来店商品の構成
→ 購入後フォロー接点
つまり、「なぜその結果が起きるのか」を一段深く掘らないと、KPIはただの観察指標で終わる。
総括
今回あらためて分かったのは、戦略が浅くなるのは、能力不足というより「思考の省略」が原因だということだ。
言葉を丸める。一般論で済ませる。利益構造を詰めない。強みを深掘りしない。因果を1段で止める。
このクセがあると、戦略はそれっぽいが弱くなる。
だから、これから自分に課したい問いはシンプルだ。
- それって、他の会社でも言えませんか。
- 誰が、何の目的で、どの数字を動かすのですか。
- その前提条件は整っていますか。
この問いを雑に流さず、1行ずつ具体化する。
たぶん、それだけで戦略の精度はかなり変わる。
生成AIに採点されるのは、やはり痛い。だが、その痛さはかなり効く。
戦略は、思いつきではない。構造で磨くものだ。
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