2021年8月31日火曜日

「その策は以前やった・・・」

業績が芳しくない状態。

何か策を打たねばと志ある若手のプレゼンに、
「その策は以前やった(成果が挙がらなかった)・・」
と上級幹部の脚下が繰り返される。

中小企業で時々みかける場面です。

上級幹部は親心で言っていても、私には
「(若手の)良案は、自分達の無能を認めること」
と見えることがあります。

「ところで、その策はいつく実施したものですか?」
と幹部に確認してみると、

「そうだな~ 
 (思い出すのに少し時間がかかり)
 5年くらいまえかな??」
という回答、なかには「10年以上も前」だったことも。

「相当昔の話ですね。(若手の案)やってみたらどうですか・・」
とアドバイス。

この種の論議で中小企業が嵌りやすい
落とし穴がいくつかあります。

1)策の同一視
2)環境変化への無理解
3)「(以前の策が)失敗」という誤認識

「策の同一視」というのは、
以前実施した策と今回の策が、
同種でも完全には同一ではないにもかかわらず、
それらを同一視することです。

価格が少し違う、ターゲットが少し違う、媒体が少し違う等々と、
パラメーターのわずかな違いが大きな違いをもたらすことがあります。
完全に同一のものでないのならば、試してみる価値はあります。

「環境変化の無理解」というのは、
時の経過により外的な環境は変化します。
すなわち、策の対象者自体が変化している可能性があります。
にもかかわらず、この変化の可能性を理解しない、無視することです。

3年も経てば時代は違います。
仮に、完全に同一策であったとしても、
相手の変化により受け入れられる可能が
でてくることになります。

「『(以前の策が)失敗』という誤認識」というのは、
以前の策をきちんと検証してみると
一定程度の成果は挙がっているものの、
期待通りの成果が挙がらなかったため失敗、
と「小さな成功を失敗」と認識する残念なケースです。

期待はホームラン、結果はヒットだったから失敗。
と落胆するようなものです。

大きな成功はだれでも認識できますが、
小さな成功はアバウトに経営していては
認識できるものではありません。

「以前やった(ダメだった)けど・・」
と同様の轍を踏まないように、
当時の詳細な資料を渡し、案のブラシュアップを
サポートするのが幹部の役目です。

「その策は以前やった(ダメだった)」
と安直に脚下するようになったら老害の兆候です。
それが業績不振の元凶なのかもしれません。

2021年8月25日水曜日

予測手法を使って(3)

当プロジェクトのリーダーに、
前月のデータ(日々の3つの要因と需要量のデータ)を準備してもらい、
エクセルで回帰分析(最小二乗法)をしてみました。

求めたい予測方程式 (Y=aX+bY+cZ+d) の
a,b,c,dがでてきました。

その方程式からの需要(予測)量と前月需要実績を比較してみると、
月間累計の誤差は、A部門1.36%、B部門0.99%。

この結果はあくまでも、
前月数字から計算した結果を、
前月の数字にあてはめたものです。
誤差が小さいのは当たり前です。

課題は、この方程式が将来予測に使えるか?
ということです。

この予測方程式での予測量と、
人が「総合的判断」して出した予測量を、
日々比較してもらっています。

今のところ、
「総合的判断」よりも「方程式」の方が勝ち越している、
との報告が入ってきています。

1ヶ月くらいのデータで方程式が完成するとは思えません。
毎月々々方程式を見直し、より精度の高いものにしようと進行中です。

2021年8月13日金曜日

予測手法を使って(2)

その需要予測として使った手法が
「最小二乗法」(Least Square Method)です。

大学時代、計量経済学のゼミで習った手法でした。
要因数が2つくらいでも、
手計算では小一時間かかる相当面倒なものでした。
(計算の仕方は完全に忘れました)

なんとそれが、
今やエクセルの関数を使えば
変数がいくつあろうと計算自体は、
数秒でやってくれます。
使わない手はありません。

簡単に言うと、「最小二乗法」とは
要因(X)にデータを入れると、
需要予測量(Y)がチョチョイのチョイと
でてくるようにするものです。

過去のデータを計算して
(予測式 Y=aX+b )
をつくるための(a)(b)の計算するものです。


すなわち、過去のデータ(青ポチ)と
 (Y=aX+b)線との距離の合計が最小
になるような(a)(b)の値をもとめるものです。

この手法を使い、要因数は3つの
(Y=aX+bY+cZ+d)の予測方程式を
つくることから開始です。

2021年8月9日月曜日

予測手法を使って(1)

「販売量を予測して生産量を決定する」
当たり前と言えば、当たり前です。

しかしながら、製造した商品の品質の劣化が
早ければ早いほど販売予測の精度は
業績を左右する大切な要因となります。

生鮮品等の劣化の早いものは、
在庫保管できずに廃棄処分(無駄なコスト)
になってしまいます。

その劣化の早い商品を製造している会社。

需要予測の重要性を認識し、
ロス管理、ロスの低減の方針を掲げ取り組んでいました。
また需要への影響要因についても、
A要因,B要因,C要因等と認識されてはいました。

しかしながら

A要因が動けば、需要はどうなる?
B要因が変動したら、需要はどうなる?
C要因は需要にどう影響する?

という具体的なものはありませんでした。

A,B,Cの要因を加味した総合的な判断(?)
で需要予測がされていました。
「要因を加味した総合的判断」
と言えば聞こえはいいですが、要するに「(山)勘」です。

需要予測の結果は「(山)勘」の持ち主に頼る他なく、
その精度について他者が介入することもできません。

すなわち、
組織としてのノウハウがこの重要な需要予測について
蓄積されていないという状態です。

これを「(山)勘」ではなく
論理的に組織のノウハウに蓄積を始めました。

(予測手法を使って(2)に続く)

2021年8月7日土曜日

「官ハ能ヲ用ツテ・・」メルマガ第142号

本日メールマガジンを配信しました。

今回も、司馬氏の長編小説「項羽と劉邦」
からご紹介しています。

◇◆◇◆◆◆◆◆◇◆ < 珠玉の言葉 > ◆◆◆◆◆◇◆◇◆◇◆

 爵ハ功ヲモッテ先後ト為シ、
 官ハ能ヲ用ツテ次序トナス(『漢書』)   

  項羽と劉邦(上)      長江を渡る

◆◆◆◆◆◇◆・◆◆◆◆◆◇◆・◆◆◆◆◆◇◆・◆◆◆◆◆◇◆

是非、ご一読を!!