「やまさん」こと、おちゃのこ山崎です。

コロナ第7波が不気味に勢力を拡大しています。元首相が暗殺されたり、梅雨空が戻ってきたり、あまり明るいとはいえない毎日が続きますが、みなさんはお元気でしょうか。

先日、ある方のインタビューをしていて、「昔は不便だったが不幸ではなかった」という言葉が飛び出しました。一家で一つの火鉢に当たり、蚊帳を吊って寝ていたころの話です。

「昔は良かった」という論調があります。過去の時代の負の側面に目を向けず、良かった部分だけを取り上げてノスタルジーに浸るものです。それは行き過ぎると現代に対する過度の批判になりかねません。

ただ、「不便だったが不幸ではなかった」という見方には、いろいろと考えさせられる面があると思います。時代が進むことが必ずしも人々の幸せにつながらないということを、誰もが薄々と感づいているからです。

「ニューロマーケティング」という言葉があります。脳科学の発展によって得られた知見をマーケティングに取り入れ、消費者の心理や好みなどを潜在意識のレベルまで掘り下げて理解しようとするものです。

これが進んでいくと、相手に意識させずに相手の欲求をコントロールできるようになるといわれています。本人は自分の意志で「欲しい」と思っている気分でいても、じつは巧妙に仕組まれたテクニックで誘導されているかもしれない、というわけです。

今回の「オススメ参考書」では、その分野の最先端の本を取り上げてみました。

刑事モノのドラマや映画などで事件が発生した際、上司や上官が颯爽と登場する際に、
「状況は？」、「現状を報告せよ！」
なんて言うシーンがよくありますね。

ここで部下が…
「襲われたのは●●銀行■■支店、犯人は20代～30代の男性の３人組、拳銃を所持、現在、女性行員１名を人質にとって店内に立てこもり中ですが、客や他の行員は全員無事避難しています」
などと必要な情報の概要を端的に報告し、それを受けて上司は次の作戦や方針を判断し指示を出す。

でも、ここで部下の報告がおおざっぱでいいかげんだったら…
「犯人の人数も性別も不明、人質の人数も不明、武器の種類も不明です。まだあんまりわかってません」とか言ったら？
「なにーーっ！　もっと情報集めて来いっ！」と言うでしょうし、逆にやたらと細かく、銀行周辺の地図や各種お店の数や種類、野次馬の数や、ATMの台数、店内の机や椅子のメーカー毎の数、店内の空調温度、カーペットの色、人質の学歴や趣味や好みなどあらゆる細かい情報まで報告してきたら!?（何かの際にはそれも役に立つかも知れませんが）

「余計な情報はいらん！　肝心なことのみ報告せよ！」と言うでしょう。

どちらにせよ、迅速に方針や対策案を示すことができないので、上司は困ってしまいますよね。人質救出や犯人逮捕に優先的に必要な情報だけがほしいですし、それぞれの情報からわかることや判断に役立つ知見、アドバイスがあればなお良いですよね。

また、状況報告、現状認識もせぬうちから、いきなり登場と同時に
「まずはみんなで人質救出計画書を作ってみましょう！」
なんて言う上司はいませんよね。

動いている現場では、計画作成より前に、適切な情報収集・現状把握・情勢認識が必要です。

では、事件現場からビジネスの世界へ…

【中小オンラインショップの経営の基本的サイクルIDAとは？】（PDCAは古い、オンラインショップには合わない！）

経営やマーケティングの本などを読むとよく出てくる「PDCA」という用語を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか？
少し大きな会社（特に製造業）で働いたことがある方なら、
「PDCAを回して改善を！　PDCAサイクルが大切！」
などと言われた方もいらっしゃるのではないでしょうか？

PDCAとは、
Plan(計画)→ Do(実行)→ Check(検証)→ Action(改善行動)
の頭文字をとったもので、

もともとは昭和の高度経済成長期の製造業において品質管理など管理業務の「改善」のための手法として提唱されたものです。
高度経済成長期の日本には製造業の企業が多かったので、企業経営全般の考え方としても受け入れられやすく定着したのでしょう。
製造業では設備や原材料・資材、人員などの経営資源を事前に「計画」を作って、配置・活用するのが適しています。

しかしその後、第三次産業（サービス・小売・ITなど）の企業も増え、また経営サイクルの変化のスピードも大きく、早くなってきた中では、まずは計画ありきのPDCAが合わない企業も増えてきています。

サービス業や小売業などでは、ブームや流行、天候など、短期の急激な環境変化に対応しなければならず、まず計画ありきのPDCAは最初から一手遅れてしまっていると言わざるを得ません。

特にオンラインショップなどリアルタイムでお客様の反応が見える業態では、冒頭の刑事ドラマと同様で、最初のP（計画）の前にまずは情報収集や現状把握（Information）から入り、そこに分析・考察を加えて情勢認識（Intelligence）を出すのが有効です。

その上で計画を含めた意思決定（Decide）をして、Act（実行）してみて、また次のサイクルに入る。

つまり
Information & Intelligence（情報収集～現状把握～情勢認識）
↓
Decide・Decision（意思決定・戦術決定）
↓
Act・Action （戦術実行）

というIDA のサイクルです。Information & Intelligence の部分を観察や情報収取、分析、状況判断など細かく分ける理論や手法もあるようですが、ここでは学問を学ぶのが目的ではないので、私は、シンプルにわかりやすく Information と Intelligence の頭文字の「I」をとって「IDA」としています。どうしても分けたい方は「IIDA」としてもかまいません。

ここで少し補足ですが、Information と Intelligence の違いってわかりますか？
最初に翻訳した人がどちらも「情報」と訳したのがややこしさの元です。

ニュアンスとしては Information は事実、生の Data を集計したり平均したり並べ替えたりまとめただけのもので、そこに考察や見解を加え、意思決定できるレベルにしたものが Intelligence です。

言い換えると、
インフォメーション（Information）は見ただけでは何か決断をすることは「できない」無考察な情報
インテリジェンス（Intelligence）は見ただけで何らかの決断が「できる」考察の入った情報

または、
インフォメーション（Information）→知識
インテリジェンス（Intelligence）→知恵・見識・知能
といったニュアンスだと思うと、わかりやすいかもしれません。

余談ですが、米国のCIA は Central Intelligence Agency（中央情報機関）、最近よく見かける AI は artificial intelligence（人口知能）。

判断に必要な情報は Information ではなく Intelligence で、そこには 必ず 知恵・知性・知能が必要ということでしょう。

では、実際の商売においてちょっとわかりやすい例を考えてみました。

例えば、あなたの実家は オフィス街にあるある定食屋さん。
店主である父の急病入院で、あなたが急遽店長を任されました。

「天気予報を見て仕入れやメニューを考えるように！」と父からの伝言。

父は長年の経験と勘や感覚でそれをこなしてきましたが、未経験のあなたには何をどう判断すればよいか!?

ランチタイムには近隣のオフィスから大勢のお客さんで賑わいますが、雨が降ると一気に客足が減ります。晴れの日と同じ仕入れをすれば、多くの食材が余ってしまいます。

明日の天気予報、この地域のお昼時の降水確率は100%。では、いつもの仕入れ量を100としたら明日はいくら仕入れる？
明日の予想来客数は？　どんなことをやれば来客の落ち込みを少しでも防げそう？

うーん、これだけだと 情報不足でどうすれば良いかわかりませんよね。でも父が長年 付けてた日記にこんな 情報がありました。
↓↓↓↓↓
ランチタイムの 気温、天気、来客数（Data）
2月8日  4℃ 中雨 37名
2月9日  8℃ 曇り 83名
2月10日  2℃ 晴れ 88名
2月11日 10℃ 晴れ 110名
…
4月5日 晴れ 127名
4月6日 曇り 113名
4月7日 大雨  45名
4月7日 小雨  78名
…
8月3日 35℃ 晴れ 93名
8月4日 29℃ 曇り 108名
8月5日 30℃ 中雨 80名
8月6日 30℃ 晴れ 115名
…
10月11日 20℃ 晴れ 128名
10月12日 14℃ 晴れ 106名
10月11日 10℃ 中雨 65名

上記の生Data を集計して平均を出してみると、
↓↓↓↓↓
ランチタイム平均来客数 （Information）
晴れの日の来客数 100名
曇りの日の来客数 90名
小雨の日の来客数 70名
中雨の日の来客数 50名
大雨の日の来客数 40名

↓↓↓↓↓ 集計・分析↓↓↓↓↓
天候別 来客数比率（Information）
晴れ：曇り：小雨：中雨：大雨の来客数比率は
10:9:7:5:4 程度だが、季節、気温によっても変動があり

気温別変動率（Information）
真冬の寒い日、真夏の猛暑日 は 平均値より２～３割減る
春、秋の温暖な日は平均値より２～３割増える

↓↓↓↓↓
ここからは 父と母の過去の経験を踏まえた考察…Intelligence

真夏の冷たいメニュー告知や真冬の鍋メニュー告知 などの対策で客数１割程度増える

雨の日は女性客比率が下がることから、女性の方が雨で濡れるのをより嫌がる傾向を感じる

↓↓↓↓↓ 対策案決定 Decision ↓↓↓↓↓

気温、天候、季節に応じて仕入れ量をコントロール
前夜の食材の余りをランチメニューに応用
ランチの食材の余りをディナー時のオススメメニューにアレンジ
猛暑日の冷たいドリンクキャンペーンをやってみたら!?
→雨の日は デザート付きキャンペーンを行うと女性比率回復!?
雨の日 一品サービス や 雨の日 10%OFF をやってみたら？
暑い日の テーブルごとに扇風機設置
寒い日の 足元ヒーター、ひざかけ貸出し
ランチタイム ずらしお値引き 10%off （12時～13時をはずしてくれたら）
雨の日ランチ来客者への ディナー特別クーポン（値引きやオマケ特典）

こんなふうに考えると、IDAサイクルがとてもシンプルでわかりやすく感じてくるのではないでしょうか。

そして Data → Information →Intelligence →Decision（意思決定）→Action（実行）→ と回していくと、事業の精度・成功確率が上がっていくことになります。

ただし、
Data → Information
に加工・分析するには、情報リテラシーやITスキルも必要ですし、

Information →Intelligence
を読み解いて考察するには、業界での経験や専門知識も必要です。

Intelligence →Decision（意思決定）
にはもともとの商才・発想力も必要ですし、

何より
Decision（意思決定）→Action（実行）
を実際に行うには、資金や資材、人材・労力など物理的な経営資源が必要です。どんなに頭の良い経営者でも物理的な経営資源の範囲を超えたAction は実行できませんので、くれぐれも無理はしすぎないようにしてください。

そしてもう一つ重要なのは  これを回す「スピード」です。
ひとつのサイクルに １か月かける企業と
１週間でできる企業では ４倍のスピード差が表れます。

１か月に４回 修正や改善 ができる企業と １回しかできない企業。
どちらが環境変化に適応して生き残れそうかはわかりますね。

素早く、状況判断（情報収集～加工～分析）～考察～決断～実行～のサイクルを回せるように成長させていきましょう。

ただし、あまり難しく考えすぎないでください。
何が何でも Data → Information →Intelligence は ITやコンピュータで高度な情報処理や分析をして行わなければならない！　なんてことではありません。客数や商品数や注文数が膨大な大企業では、これらがとても人手ではできないほど大きな規模だからITが効果的ですが、上の例程度の 小規模店舗であれば、ITやコンピュータにデータを打ち込んで四苦八苦するよりも、手書きの帳簿で経験30年のベテラン店主の勘ピューター、KKD（経験！、勘！、度胸！）のほうがIDA より勝っていることも少なくありません(^^;)

ただ、KKDの少ない後継者や部下たちにもノウハウを共有したり伝授するには、IDAの考え方を取り入れていくことで、先代の優秀なKKDを精度を高めて再現可能なノウハウにしていくことができると思います。

あなたのお店の IDA ぜひやってみてください。

あなたのお店・会社に特化した IDAサイクル 一緒に考えます。
一人で悩まれましたらいつでもお気軽にご相談ください。(^-^)

以上、「ダメ出し！道場」コラム回でした。

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【あとがき】刑事ドラマではいつも優秀な部下が、当たり前のように端的に状況報告をしてくれますが、実際の中小企業では意外とここが難しい。スタッフは日々、日常業務に追われ、目の前のことはわかっていても、個々の生データをExcelなどで集計や平均などの分析レベルまではできても…

そこからの考察を加えたIntelligence の状況報告まではできないことが多いです。

Data、Information から Intelligence まで一歩踏み込んで考えて報告させるクセを付けていくと、スタッフのビジネスレベルが上がっていくと思います。

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皆さん、まだまだコロナ禍で大変な時期ですが、変革のチャンスでもあります。マイナスムードに負けず、「ピンチはチャンス！」と思い、新しいアイデアと新商品、新サービスを開発して乗り越えましょう！

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毎回「ダメ出し！道場」登場のお店に電話でインタビューをさせていただいていますが、軽くインタビューと言いながら、実際には事前にお店のサイトを１～２時間かけてじっくり拝見し、お客様目線、プロ目線の両方から疑問点、気づいた点を洗い出してからお電話させていただいています。

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