炭酸酩酊

宿泊施設などの競争の戦略をかんがえるとき,「人的サービス」における差別化と「物的特徴(物質的投資)」における差別化の二種類に分類できる.
難易度が高く,簡単に他社がまねできないことから,「王道」ともいえるのは「人的サービス」における差別化である.
しかし,これには「設計」から「実施」までの時間がかかるという難点がある.

そこで,長期的には「人的サービス」における差別化を研究開発する,とさだめながら,短期的には「物的特徴」による差別化を実施することで,時間を稼ぐことが実務的な作戦になる.
ところが,他から購入し,短期的な時間稼ぎであったはずの「物的特徴」なのに,適度に「当たる」という成功から,ほんらいの「人的サービス」における差別化を研究開発する,ことへの情熱が急速に冷めることがあって,そのことが結果的に経営への致命的な打撃となった事例はおおい.

あとからいえば「本末転倒」という,よくある失敗に分類されるだけのことだから,まことに「やりきる」ということの難しさといってもいい.
つまり,経営者の「意志力」という精神面での強弱が,最終的に決定的なちがいになるのである.

理屈でいえば,他から購入できる物的特徴とは,当初の「珍しさ」から,急速に陳腐化がはじまるから,それを踏まえての全体計画における「短期的な時間稼ぎ」であったのに,一瞬の成功にめがくらみ,次ステップの「長期的な開発」を取りやめるのは,まったくの愚挙であることを理解するのはそうむずかしいことではない.

しかし,経営不振がながくつづいたという状況にあって,ちょっとした「成功」が,当事者には「大成功」に見えてしまうのである.
それで,経営が下手なゆえにながく経営不振だった施設では,「やりきる」という経験もすくないから,あっさりと「定石」を無視しても,それがいかに危険なことかがわからない.

その「危険」とは,資金が尽きることである.
「物的特徴」をだすには,投資が不可欠である.物質的なものを購入するしかないからだ.
だから,最終的には資本力できまるので,時間がたてば小資本は大資本にかなわない,ということに落ち着く.

これには,人的資源まで大資本には豊富にあるように見えるから,小資本には勝ち目がないというはなしがでてくる.
ところが,現実はあんがいそうではなく,小資本だからこその小回りで,大資本を翻弄して小気味のよい企業はわんさかとあるから,経営力とはおそろしい.

毎日お昼のテレビで,健康にいいものを日替わりで紹介していた.
それがたとえば「紅茶」であれば,放送後の小売店から紅茶が品切れになったし,「黒砂糖」であれば,「白砂糖」がまったく売れなくなったりもした.
だから,気の利いた小売店の店主は,この番組をかならず観ていたものだった.

不思議なことに,この「機動力」が宿泊業にみられない.
十年一日のごとくやっている従業員も,飽きないのかとおもうほどである.
たとえば「炭酸」.
すでに,街の銭湯をふめた温浴施設も,人工炭酸泉は一般的になってきた.
天然温泉と人工炭酸泉を混ぜた施設も出現している.

理美容の分野でも,炭酸水によるシャンプーなどのヘアケアに応用されて,しっかり単価と人気をさらっている.
もちろん,炭酸水による洗顔すらも,自宅で日常ルーチン化しているひともいるだろう.

これを飲むなら,アルコールとノンアルコールに分類できて,ビールや酎ハイはあっても,「炭酸水」が選択できないのはどうしたことか?
市中の居酒屋でできて宿でできない.
それで,宴会がほしいというのは,どうした了見かとうたがうのだ.

砂糖なし炭酸水を一気に大量に飲むと,炭酸酩酊という現象が起きる.
体内に炭酸ガスが大量に取り入れられて,酸欠になることでの現象だという.
ノンアルコールビールをジョッキで一気に飲んでも,似たように酔った気になる.

温泉宿の経営者は,一度,炭酸酩酊ぐらいは経験してみてもいいだろう.
利用客は,全員が消費者であることを意識できるようになるかもしれない.

外れ値の梅雨明けデータ

一昨日の6月29日,2018年の関東地方の梅雨が明けた,そうだ.
観測史上,6月に梅雨明けするのは初めて,だというから,今年の記録はしばらく「外れ値」となることが決まった,という意味でもある.
何回か,梅雨がいつ明けたのかわからないという年もあった.これは,「データなし」として記録されたはずである.

「外れ値(はずれち)」は,「例外」という要素をもつ.
だから,「例年」という「平均」を表現するときには,これを除外しないと,データの数がすくなければすくないほど,外れ値の影響がおおきくなって,「平均値」を狂わしてしまうこともある.

そもそも,ふつう「平均」という言い方をしているのは,「『算術』平均」のことである.
データの数字をぜんぶ足して,データの個数で割ることで算出される.
計算方法が簡単だから,たいへんよくつかわれているし,あることを調べようとしたときに,元のデータの特徴をしめす方法として重宝されている.

「平均売上」や「平均人数」などは,経営指標としても典型的な数字だ.
学校では,「平均身長」や「平均点数」を例に学習するのが定番である.
ここで,外れ値も習うのだが,どういうわけか「実務」で忘れられてしまうことがおおい.
地震や水害などで生じた「特別な数字」が,機械的に「平均」の計算につかわれて,自社の業績が理由なく悪化しているように見えることがある.

そこで,外れ値をいれて計算するのと,外れ値をはずして計算することで比較して,外れ値の効果を確認しないといけない.
しかし,いまはたいがいパソコンの表計算ソフトをつかうから,グラフ化させれば視覚的に理解できる.

また,表計算ソフトには,「平均(mean)」のほかに,「中央値(median)」や「最頻値(mode)」も自動計算して表示する機能があるから,これらも加えて表示するとすこぶるわかりやすい.
「外れ値」が「平均値」をゆがめた状態が,「中央値」でみると納得できるだろう.
だから,経営数字の表現には「グラフを使う」のが常識になっている.

自然界での現象のデータをたくさん集めてグラフにすると,きれいな釣り鐘型になることが確認されている.
どうして?
なぜかわからないけど,不思議なことにきれいな釣り鐘型になる.

たとえば,人間の身長のデータ,全国一斉テストの点数とかは,きちんと「釣り鐘型」になる.
これを応用したのが「偏差値」なのだが,「偏差値」で痛いめにあう割りに,「偏差値」がしめす意味をしらないことがおおいのも,不思議なことだ.

算術平均をいつものように計算して,それぞれのデータがこの「平均」からどれほどズレているかをみるために「データ-平均」を計算する.これは「偏差」というので,「偏差」の平均が「標準偏差」と呼ばれるものだ.
これから「偏差値」が計算できる.詳しくはこちらをどうぞ.

さて,天気も経営も,重要なのは「予測」である.
そこで,過去の数字から将来の数字を予測するための手法がかんがえられた.
これを「回帰分析」といったりする.
関数電卓の機能解説にある,「二変数統計計算」がそれだ.

数年間の売上高と営業利益などを「二変数統計計算」してみて,相関関数が0.8以上だったら,「つかえる」から,今年や来年の「予算」にすることもできるかもしれない.
ところで,計算からでた数字をそのままつかっては「能が」ない.
これよりも「上回る」数字,すなわち「外れ値」を目指す!というてがある.
簡単便利な方法なのだが,このやり方で成功すると,たまったデータが外れ値ばかりなるから,簡単便利な方法は,やっぱり長くつかえない.

ことしの夏は,梅雨明けが異常に早かった分「長い」はずだから,例年比較で「外れ値」だらけになる可能性がある.
すると,来年になって,今年の経営データをどのように使うか?
かなりむずかしい問題を解かなければならなくなるから,いまのうちから「日記」でもつけて,「例年とのちがい」を記録しておかないと,かならず困ることになる.

この「日記」のことをふつうは「日報」と呼ぶ.
どんな「日報」を蓄積することができる組織なのか?
ここが,実力差の出発点なのである.