これを読まれるあなたなら、もう既に仕事などで使っていらっしゃるかも知れないですね。ここで改めてご紹介したいと思います。
それぞれのセグメントに含まれるFactorsを詳しく見てみましょう。それぞれの項目を眺め(browse) ながら、それらがあなたの会社にどんな影響を及ぼしているか、大きく変化したらどんなインパクトがあるのかを想像しながら見てみて下さい。
Politicalは、主に、経済や景気をマネージするために政府が実施する政策に関するFactorsです。Monetary policiesとFiscal policiesが中心です。例えば、外国とのTrade agreementもこれに含まれます。仮にあなたの会社が輸入部品を使って機械を製造(Manufacture)しているとしたら、agreementの内容によっては、Costsが上がりあなたの会社のProfitabilityを悪化させます (exacerbate)。
Economical factorsは、広く景気の動向(Pulse of economy)を私たちに告げます。長期的にも短期的にもあなたの会社の戦略に大きな影響を与えます。例えば、Inflationがあまりにひどくなれば(通常、政府は2-3%程度に保とうとします)、あなたの会社の仕入れCostにも影響が及びます。間接的には、この状態が長く続けがSalaryの相対的なValueが下がるので、Salary raise(賃上げ)を考えなくてはならなくなります。ちなみに、このセグメントは、MacroとMicro economyとの区別することができ、前者は景気全体に関する情報、後者はConsumer spendingに関する情報が対象です。
Socio-culturalはConsumerのステイタスや動向、価値観など、かなり広い情報が対象です。特にBtoCのビジネスは、これらの情報には非常に敏感でなくてはなりません。例えば、Tiffanyの例ですが、中心的CustomerがBaby boomersからMillennialにShiftしたことで一時Struggleしていました。Millennialsの欲しい価値(ユニークさ)を彼らが望むChannel(Online)で提供できなかったからです。Abercrombie & FitchやVictoria’s secretのRise and fallも記憶に新しいですね。
現在、TechnologicalなFactorから逃れられるBusiness はありません。Silicon valleyとは関係のないa small company in the middle of nowhere(誰も知らないようなへんぴな場所にある小さな会社)でもインターネットや周辺のTechを全く使わない会社はないと思います。今後はAIなどがビジネスに深く入り込んでくる環境下、the haves and the have-nots(持つ者と持たざる者~Techに関して)の差は益々開くでしょう。
LawやRegulationは私たちのBusiness活動(What we can do and what we can’t)を規定(dictate)します。どんなにmonumental(歴史に残るような)発明をしたとしても、競合のPatentに触れる(Violate)ようでは、Business としてなり立ちません。また、UberのCaseのように、ドライバーのLegal status(Independent contractor or Employee)の違いは、Business modelのViability(存続性)そのものを揺るがす可能性もあります。
CSRやESG(Respond to climate change、Treat their workers、Build trust and foster innovation、Manage their supply chains)への意識の高まりとともに、Environmental factorsが社会や企業活動に与える影響が拡大しました。いくら利益が出ても、事業に関わるStakeholdersを無視するような経営は世の中に認められ(Accept)ません。
ちょっと待って下さい!これで終わりではありません。情報を集めて終わりじゃないんです!(笑)ここからが、本当の始まり!
せっかく時間をかけて情報を集めるのですから、Macro分析をどう使えばProblem-solverとしてあなたがProjectに最も役立てられるかを考えてみましょう!
1.そうです。最初の一歩は、Analysisの目的を明確にすることです。「そんなに当たり前じゃないか」という声も聞こえそうですが、意外と目的を明確にしないまま、“とりあえず情報を集めてみよう”というjump the gun的な(早まった)行動を取ってしまうこともあります。(経験談 笑)また、仮説を立てておくことも大切です。と言うのも、PESTLE Analysisの対象となる情報量は非常に多く多岐に渡っているため、情報に埋もれてしまうことも容易に起きるからです。(経験談#2 笑)
2.そして初めて情報収集です。目的(Goal)と仮説(Path)がはっきりしているので、不要な作業に時間を取られる心配が減ります。但し、Don’t let your assumption drive your researchです。仮説をあまり信用し過ぎて、「仮説の正しさを実証するための調査」にならないよう気を付けなくてはなりません。Serendipitousな(偶然の)発見ということもありえます!(ここが左脳と右脳の使いどころです!)
3.情報を集めたら、問題となっているビジネスに最も大きなインパクトを与えそうなトレンドやイベントを選びます。
4.そして、それらがどんなつながりがあるのか、そして全体としてビジネスにどんな影響を与えるのかを想像してみます。
5.最後は、それらのTrendが将来どうなるかを考えます。唯一の正解はありません。環境条件を変えて何通りかの異なるシナリオを描いてみます。
どうでしたか?Objectiveな情報にもとづくAnalysisではあるものの、全体のプロセスとしては、Art and scienceが半々というところでしょうか。ですので、あまり“科学的に”(左脳的垂直思考)という方向のみに力を入れ過ぎず、かと言って “Go with the flow”(右脳的垂直思考)のみでもないちょうど良い進め方をして頂ければと思います。特にStep 3以降は、何人かでブレインストーミングで進めることをお勧めします。異なる経験、物の見方を持っている方が集まればColorfulな未来像が描け、これまでに考えなかったSolutionが生まれる確率が高くなること請け合い!
ご質問やコメントなど、お持ちでしたらどうぞお気軽に!
Copyright © 2025 | MH Magazine WordPress Theme by MH Themes