2014年02月13日

ラーメン屋の看板娘が経営コンサルタントと手を組んだら / 木村康宏

ラーメン屋の看板娘が経営コンサルタントと手を組んだらラーメン屋の看板娘が経営コンサルタントと手を組んだら
木村 康宏

幻冬舎 2011-08-25
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本紹介 from Amazon

創業二四年のラーメン店・大力屋。かつての隆盛はどこへやら、今ではすっかり閑古鳥が鳴いている。頑固一徹の店主・大二郎のひとり娘・春香は、大学の授業で偶然出会った経営コンサルタントの澤村に助けを求めた。職人肌の大二郎は澤村を拒絶するが、自慢のラーメンを「美味しいだけで、商品としては間違いなく売れない」と言われ…。つぶれかけのラーメン屋が、毛嫌いしていた“経営のプロ”の助言に従って復活を目指す!感動の物語の中にちりばめられたうまくいく商売の法則。


ラーメン屋専門コンサルタント 木村康宏さんの著書。
潰れかけているラーメン屋を舞台に、マーケティングノウハウをストーリー調に教示する一冊。
300ページ以上とボリュームがありますが、ストーリーとしても面白くてさくっと読めます^^

こうした経営系の書籍を読むと必ずグロービスで学習した内容が出てくるのでいい復習になります。
しかもラーメン好きであり、将来はラーメン屋の経営も第四の人生あたりでやってみたいと思っている身ととしては、
まさに学びの宝庫。笑

どういう戦略でいくのか、マーケティングをどうするのか、など非常にタメになりました。

さらに個人的にとても興味深い話は、【2:6:2の比率】
パレートの法則である【8:2】は有名でしたが、【2:6:2の比率】は私は知りませんでした。
これはどういうことかというと、経営組織論に通じる比率です。
本書ではP162に記載されています。

蟻の生態を研究したところ、組織的な行動をするように見える蟻にも3つのパターンがあります。
それが以下3つ。

1. よく働く蟻
2. 普通に働く蟻
3. 怠け者の蟻

そして上記のパターンの比率はどの蟻の集団においても【(1):(2):(3) = 2:6:2】になっているそうです。
そこで、怠け者を除けば蟻の軍団はさらに効率的に働くと仮定し、怠け者を取り除いたところ、どうなったでしょうか。
仮に全体が100匹だとすると、よく働く蟻が20匹、普通に働く蟻が60匹、怠け者の蟻が20匹です。
このうちの20匹をグループから外してみました。

すると、なんと残った80匹が【(1):(2):(3) = 2:6:2】に則り、16匹が怠け者になったとのこと。

怠け者を取り除いてもさらなる怠け者が生まれるという結果になったそうです。
では、全体としてより効率的にするにはどうしなければならないかというと、よく働く蟻をさらに働かすこと

そうすることで普通に働く蟻も刺激され、全体として効率が上がるんだそうです。
そして全体として効率が上がってくると、怠け者の蟻は徐々にそのグループにいられなくなる。
動物の本能として、適合していない集団には所属せず、適合できなくなると次第に離れていく。

そうすることでグループから怠け者が勝手に脱落していく形になるそうです。

これはなかなか面白い経営組織論。
怠け者を排除するのではなく、自分自身が努力し、会社の空気を刺激的にする。
そうすることが会社全体のメリットになる。

この理論はしっかりと頭に入れておきたいと思います。


参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【書籍一覧】




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posted by ニーシェ at 00:28 | Comment(0) | TrackBack(0) | 書籍 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2014年02月11日

ビジネス定量分析 DAY3

2014.02.06(木)
ビジネス定量分析のDAY3。これで授業の半分が終わることになります。
・・・早くないですか?

さて、本日も仕事を18:00に切り上げ、麹町へと向かいます。

今日は冒頭から興味深いデータの使い方についてお話いただけました。
それはインフルエンザの流行度合いをデータから推測するというもの。
どうやるかというと・・・googleの検索数です。
これは以下のサイトからgoogleが発表しているので、お時間があればご確認下さい。
参考:http://www.google.org/flutrends/intl/ja/jp/#JP

インフルエンザが増えると多くの人がすること、それが予防や対策、症状の確認などの検索。
その数値が上がれば上がるほどインフルエンザが流行しているとみる訳です。
もちろん直接的な相関性はないのですが、しかしながr高い相関度が見込めるのも確かですよね。

これもデータの定量分析の事例として非常に面白いものでした^^


ビジ定のDAY3は2変数の因果関係をみていく、というもの。
インプット(データ)からアウトプットとの関係性を見る、帰納的な手法として
「散布図(グラフ)」「相関分析(数字)」「回帰分析(数式)」など、

さらにアウトプットからインプットを推定する「モデル化」といったことを学んでいきます。


散布図

散布図(さんぷず)とは、縦軸、横軸に2項目の量や大きさ等を対応させ、データを点でプロットしたものである。各データは2項目の量や大きさ等を持ったものである。散布図には、2項目の分布、相関関係を把握できる特長がある。データ群が右上がりに分布する傾向であれば正の相関があり、右下がりに分布する傾向であれば負の相関がある。相関係数が0であれば無相関となる。
引用:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%A3%E5%B8%83%E5%9B%B3

相関係数(相関分析)

相関係数とは、2つのデータが、どれだけ関連性があるのかを示す係数。−1から+1までの間の数値を取る。2つのデータの関連性が強ければ相関係数は1に近づき(正の相関)、関連性が低ければ0に近づく。逆に、2つのデータが正反対の動きをするのであれば−1(逆相関)に近づく。
引用:http://gms.globis.co.jp/dic/00757.php

回帰分析(regression analysis)

回帰分析とは、原因となる数値と結果となる数値の関連性を、統計的手法を用いて調べる方法。原因となる数値を説明変数、結果となる数値を被説明変数と言う。説明変数が1つの場合を単回帰分析、2つ以上の場合を重回帰分析と言う。単回帰分析を2次元のグラフに示す場合には、説明変数をX軸、被説明変数をY軸にとる。
引用:http://gms.globis.co.jp/dic/00526.php


DAY3の課題アサインメントは演習問題だったので、演習問題をベースに分析手法を観ていく形でした。

分析で気をつけるべき点を4つあげるとすると以下になります。
・2変数の関係をグラフ化・数値化する
・外れ値の考察する
・空白の意味を思考する
・グルーピング

散布図のようにグラフにすると見えてくることがあります。
年月と売上を観た時に、よく売れる月は何月なのかなども、グラフにすると認識がしやすい。
数値化は相関係数を求めるなどで、相関度をみていくことですね。

また面白いのは外れ値。
いわゆる例外ですが、「なぜ例外が発生しているのか」はちゃんと検討した方が新たな気付きがありそう。
単純に例外として除くのではなく、除くに値する論理を見極めてから除かないと、大事な意味合いが漏れてしまいます。

空白についても同様。グラフの中において、「結果がない(空白)ことがメッセージ」です。

最後のグルーピングも面白い。
どのようにグループ化するかはケースバイケースですが、切り方によって見えてくることがあります。
これもグロービスが用意してくれた演習で学ぶことができました。


モデル化はクリティカルシンキングでも学んだ分解に近い。
例えば売上金額をアウトプットとした場合、関連するインプットはどのように分解していけるかというと、

売上=店舗数×売上/店
  =店舗数×(日販×365日)
  =店舗数×((購入客×客単価)×365日)
  =店舗数×(((通行人×入店率×購入率)×(アイテム数×アイテム単価))×365日)

といった具合に分解をして、モデルを自分で推定する手法。
私は結構これが苦手なので、ちゃんと練習していきたいですね^^;

さぁいよいよDAY4の課題レポートです。

グロービスではDAY4でのレポート課題が最も成績に影響を及ぼすもの。
ここはしっかりと抑えないといけませんので、前もって早め早めに取り組みたいと思います。

しかも風の噂で、
「グロービスのケースの中でもビジネス定量分析のレポートケースは1,2位を争う難しさ」と聴いています。
これは心して取りかからないと、とビビっている次第です。


参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【ビジネス定量分析 記事一覧】



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posted by ニーシェ at 19:16 | Comment(0) | TrackBack(0) | ビジネス定量分析 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

タイムスケジュール 2014年2月第2週 (2/3 - 2/9)

MBA グロービス経営大学院 タイムスケジュール 2014/02/2週
  項目 時間 割合
仕事 74.5時間 44.3%
プライベート 42時間 25.0%
MBA 8.5時間 5.1%
睡眠 43.0時間 25.6%


2月第二週は仕事の比重が高かったです。
データ分析系の案件のうち一つで隔週の定例MTGが始まりまして、今週はその一発目のMTG。
営業の方々と組んでやらせてもらっているのですが、この件は進捗が遅かったので、エンジニア側からは私一人でやらせてもらう形にしました。

そもそもデータ分析ができる人がうちにはいないので、
私一人で参加しようが他の方々が参加しようがあまり大差はない。

もちろんデータなどで細かい部分がわからないことはあっても、それはMTG外で確認すればいい。
MTGに何人もの工数を費やすのも非生産的なので一人でごっそり抱え込んだ次第です。
そんな背景もあったので、一発目はちゃんと進捗を出そうと思いがっつりやりました。

結果は、絶賛いただきました!!
「この内容だったら社長賞狙える!」とお世辞ながらも言っていただけました。
私自身、今までデータ分析などやったこともなく試行錯誤で独学を繰り返してきましたが、
一つ言えるのはグロービスのビジネス定量分析の貢献度は高い

テキストで出てきた分析手法が運良く今回の案件にフィットしていたので、とても助かりました。
これだけ奇麗に実業務に活かせることができたので グロービスを選んで良かったと感じましたね。

これからも学びを活かしていきたいと思います。

ちなみに今週は そのビジネス定量分析のDAY3がありました。
講義の感想などは後ほど記事にしますが、非常に大きな学びと反省がありました。


そうそう、週末は大雪でしたが、その猛吹雪の中、私は会社に行き、
社長の後継者育成期間が主催しているマネジメントゲームに参加してきました。
人生ゲームのボード版みたいなものですが、内容は製造業を経営するもの。
結果は惨敗。。。
大きな敗因は十分理解しているのですが、非常に悔しい。これはリベンジしなきゃ。
やられたらやり返す。それが流儀。
・・・はい、日曜は半沢直樹を一気に全話 観ました。笑

半沢直樹はアカウンティング基礎の講師の御方に薦められたこともあって観ましたので、
このTVドラマについても近々触れたいと思います。

もちろん、都知事選にもちゃんと行ってますからね!

今週はそんな感じでした。
全体的にMBAへの配分が少なかったかなと思うので、割合を増やしていければと思います。


参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【タイムスケジュール一覧】
参考:グロービス経営大学院でのMBA取得への道【タイムスケジュール ルール】



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posted by ニーシェ at 01:15 | Comment(0) | TrackBack(0) | 時間 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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