アジア新興国市場 インプット差がもたらす結果
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テキスト版
森辺一樹(以下、森辺):皆さん、こんにちは。SPYDERの森辺です。今日もお話をしていきたいと思います。今日のお話ですが、対象は製造業です。対象地域はアジア新興国市場になります。今日のお話なんですけども、アジア新興国市場、インプットがもたらす差ということで、前回ね、日本の企業のアジア新興国市場における課題とかね、前々回かな、あと、インプットがあまりにも少な過ぎますよと、シェアの高い企業とシェアの低い企業の差って何ですかと言うと、持っているインプットの差が非常に大きく影響していますみたいなお話をしました。だから、調査をしっかりしてくださいと。このインプットの差が、じゃあ、どういうプロセスを経てどういう結果をもたらすのかということを今日はちょっとお話をしていきたいなというふうに思うんですが。
インプットって情報なわけですよね。これは市場の情報、それから競合の情報、はたまた自分たちの客観的に見た情報ですよね。これら3つをしっかりと見ていくとね、どういう市場なのかと、儲かる市場なのか、どれぐらい儲かる市場なのか、そこにはどういう敵がいるのか、敵の脅威はどれぐらいなのか、自分たちの競争力の値というのはどれぐらいなのかということを3つを見てバランスするから初めて、じゃあ、この市場には出ようとか、出ないとか、こう出ようとか、ああ出ようとかっていうことが見えてくるわけですよね。それが極端な話、日本の製造業、どのインダストリー、どのカテゴリーを取っても、「とにかく良いものをつくっています。プレミアムなプロダクト、メイドインジャパン、もしくはメイドバイジャパニーズカンパニーなので、はいどうぞ、ゴー」と行きますよと。プロダクトが優先されていて、その他のマーケッティング軸というのは軽視されている傾向が非常に強いので、とにかく行きましょうねと。それで、とにかく行きましょう、とにかくやりましょうと、やってみてから考えましょう、走りながらやりましょうって、これは非常に聞こえはいいんですけども、0→1を生むベンチャー企業とか、イノベーションを生み出すための言葉で、アジア新興国市場の成功事例とか失敗事例というのは山ほどあるわけで、どういうパターンの企業が失敗するかなんていうのはもう事例がたくさん出ているわけですよね。それをしっかりと見ず、情報収集せずに、とにかく走りながら、やってからみたいなね、これはあまり賢い選択ではないですよねという話を前回からずっとしてきていて、その中でインプットが多い企業と少ない企業がどうなっていくのかということをちょっとスライドでお話をしたいんですが。
ちょっとスライドをお願いします。このスライドね、インプットが多い企業というのは、どういうことかと言うと、情報が多いですから、自分たちがつくる仮説の精度が高いわけですよね。恐らくこういう市場で、こういう競合がこういうふうにいるので、こうなるからこういう仮説で行こうみたいなね。その仮説を立てて、いわゆる戦略って仮説なので、仮説をまず持った上で実践するわけですよね。とにかくやってみようなんていうのはね、これは特攻隊みたいなものでね、いきなり実践するって、仮説も何もないって、そんなのあり得ないので、基本的には仮説がしっかりあって実践をしますと。重要なのは、実践をしたときの仮説との誤差が少なければ少ないほど成功確率が高いということなんですよね。なぜならば、この図の通り、仮説を修正して再び走れるからなんですよね。フリーズして止まるということもないわけなので、いかに高い精度の仮説を立てるかということが重要で。そして、実践したときに、この精度が高い仮説というのは実践との誤差が少ない。実践との誤差が少ない、誤算というのは絶対にあっていいので、誤差が少ないと仮説を修正して再び走れるので、これの繰り返しをしていくわけですよね。これの繰り返しの先に成功があるわけなので、いかに仮説の精度を高めるか。仮説の精度を高めるにはインプット、情報が必要ですよという、こういう構造になっているわけですよね。
じゃあ、次のスライドをお願いします。インプットが少ない企業がどうなるかと言うと、インプットが少ない企業というのは、とにかくやってみようよと、仮説、まあまあだいたいこんな感じじゃないかと、とにかくやってみればいいよということでやるんだけども、実際にやると、実践との誤差が大きいわけですよね。自分たちのインプット、少ないインプット、質の悪いインプットで立てた仮説、現実離れしているわけですよね。それをとにかくやってみろ、0→1だ、イノベーションだというときに使われてきた「とにかくやってみろ」という非常に聞こえのいい表現をね、誤った解釈でそれをやってしまってね、実践との誤差が大きい。実践との誤差が大きいとどうなるかと言うと、仮説を修正しきれない。仮説を修正しきれないわけですよ、あまりにも誤差が大きいから。そうするとどうなるかと言うと、そこで停滞をしてしまったり。多くの場合はね、この図にある通り、撤退という判断、早期に日本企業はできないので、基本的には停滞状態を長く続けて最終的には撤退という、一番最悪のパターンに陥ると。撤退という判断もできないんですよ。なぜならば、仮説の精度が低いので、どんどん、どんどん、そのあとから新しい情報が出てくると、もうちょっと頑張ればできるんじゃないか、もうちょっとやればできるんじゃないか、ずっともうちょっともうちょっととやっていって、人間も企業ももうちょっとやっていけば徐々にはできるようになってくるので。ただ、勝ち切るところまではなかなか行けなくて、最終的に撤退みたいなね。これって成功の確率が非常に低いですよね。だから、この最初のインプットって本当に重要で、インプットをたくさん入れる、質の良いインプットをたくさん入れるから仮説の精度が上がって、仮説の精度が上がるから実践したときの誤差が少なく済んで、実践したときの誤差が少ないからそれを繰り返し続けることができて、成功への近道ですよという、こういう構造になっているので、とにかくインプットを増やすということをやらないといけない。
じゃあ、インプットが少ない企業は最終的にどういう思考パターンに陥るかというのが次のスライド、3枚目のスライドですけども、プロダクト依存型、モノが良いからいいよねとか、あと、パートナー依存型、この市場のことはよく分からないから、とにかく良いパートナー、でかいパートナー、現地のパートナーにお願いする、依存をしていくわけですよね。あと、とにかく駐在員を送り込んで、人に依存する、俗人的というのはまさにそうなので。結果、戦略からは非常に遠いところに、常に人でなんとかしようとする構造になってしまうというわけなんですね。なので、インプットというのは非常に重要で、インプットの質が高ければ仮説の精度が上がります。仮説の精度が高いと実践したときの誤差が少なく済みます。実践したときの誤差が少なく済むと成功の確率が上がりますよということで、インプットというのは大変重要な要素ですよと。日本企業の多く、シェアの低い企業の多くはインプットが足りていないというのを僕はたくさん見てきましたので、ぜひインプット、調査をやっていくださいと、調査を軽視しないでくださいということを申し上げておきたいと思います。
今日はこれぐらいにしたいと思います。また次回お会いいたしましょう。