0:00 [音楽] 皆さん、こんにちは。製品戦略論のオンデ
0:45 ワンド講議を始めます。え、今日から教科 書の第3部に入ります。え、前回、え、小 テストとそれからあの桜田社長の、え、 講演会を挟みましたが、え、ここまでの 講議で教科書の半分、第2部までは終わっ ています。え、今日からは第3部の、え、 解説を始めます。え、全体の流れを再確認 いたします。え、何度もこの図は皆さんに お見せしているので、もう理解して いただいてるかと思いますが、え、商品の 一般的な流れ、そしてこの教科書、え、1 からの商品もその流れに合わせて、え、 全部で4段階に分かれているという図です ね。え、今日から、え、説明を始めるのが
1:31 この第3部検証的調査というパートです。 え、このパートには全部で3つの賞があり ますが、今回のこの講義動画では第8章と 第9章の内容を解説します。え、残りの第 10章は来週の講義動画、こちらで説明を する予定です。え、全体の中での、え、 今回の講義動画の位置付けについてまずは 皆さんにご理解をいただきたいと思います 。え、それではまず第8章の内容に入って いこうと思います。 はい、では教科書は第8章の最初のページ 136ページから解説を始めます。え、 最初に1番初めにという文章がありますが
2:18 、え、この第8章、え、市場規模の確認と いうテーマです。え、この市場規模の確認 というのは簡単に言うと今企画している新 商品実際に販売した時にどれぐらいの売上 高を上げることができそうか、どれだけ 売れそうかということを事前に予測して おきましょう。え、これが市場規模の確認 という作業になります。で、まだ販売もし ていない商品についてどうして、え、企画 の段階でどれぐらい売れそうなのかを予測 する必要があるのか。その理由について この初めにのこの部分で、え、解説をして います。え、そのまま読みますが、商品が 成功した場合の市乗がどの程度となると
3:04 見込むかによって商品の予算規模、 すなわちその実現に向けての投入が合理的 だと考えることができる費用は大きく 異なってくる。ここは何を言ってるかと 言うと、簡単に言うと、え、この商品、え 、会社が行っているわけですけれども、 当然、え、人、人の力もいりますし、え、 いろんな調査をしたり試作品を作ったり するのに費用もかかっています。この新 商品を発売するまでにどれぐらいの予算を 使うことができるのか。その金額はその 商品が、え、実際に市場で販売されること になった時にどれぐらい売れる売れそうな のかと、え、どれだけの売上高を獲得でき そうなのか、その金額によってこの企画の
3:51 作業にどれだけ費用を使うことができるか も変わってくるというお話です。ま、考え てみれば当然のことですよね。え、例えば 売上高が1億円しか見込めないのような 商品のその商品のために、え、2億円 かけることはかなり難しいというのは皆 さんにも分かってもらえるかと思います。 当然ですけども将来市場で実際に販売した 時に上がる売上だ、見込める売上だよりも 、え、小さな費用で、え、商品の作業って いうのを進める必要があります。そうで なければ企業は利益を上げることができ ません。ですので、え、この今皆さんに 学んでいただいてる商品の作業、ここから 先の作業でもまだ、え、いろんな費用が
4:38 かかってきます。次回以降の講義で説明 するような様々な調査であったり、実際に 、え、向上で減料を用意して生産ラインを 確保して商品の量産を行うということにも その準備のためにも多大な費用がかかり ます。どこまでお金をかけて準備をして いいのかというのは将来その商品がどれ ぐらい売れそうなのかという見込みによっ て変わってきます。え、この商品の予算 どれぐらい確保できそうなのかこの先どれ ぐらいまでお金をかけることができそうな のかということのためにこの、え、検証的 調査の段階でまずはどれぐらい売れそうな のかと、え、商品化してきちんと利益が 取れそうなのかということを予測しておく 必要があるということです。そのための
5:25 作業、市場規模の確認という作業の基本に ついてこの第8章でこれから説明をして いきます。え、この136ページの下の ところから、え、いつも皆さんに勉強して いただいている企業の事例の紹介というの があります。この第8章の企業事例の、え 、企業事例で紹介しているのはこのロッテ のフィッツという商品です。え、これは あのガムの商品ですね。あの、ロッテと いえば、え、日本では、え、お菓子の、え 、大きな会社と大手のメーカーで知られて いますが、え、その中で特に、え、お菓子 の中でもロッテはガムが非常に伝統的に 強い商品分野です。あの、若い皆さんは、 あの、ガムを食べる人がどんどん減ってる
6:12 というデータもあるんですけれども、あの 、最近は、え、グミだとか様々な キャンディだとか、あるいはタブレット、 え、そういうお菓子が増えてきたので、え 、相対的にガムの売上、特に若い人が 食べる割合が減ってると言われているん ですけども、それでも今でもこのロッテと いう会社にとってガムっていうのは非常に 重要な商品カテゴリーになっています。 そのロッテで、え、2009年発売された このFSという商品、あの、今でもあの、 販売をされているようですけれども、え、 このFSという商品を開発する時にこれを 商品化した時にこのガムはどれぐらい売れ そうなのかという市場規模の確認をこの ような形でやりましたということを事例と してここから紹介をしています。あの、
6:57 いつものように皆さんにはこの、え、各省 の前半の事例の部分は自ら、え、読むと、 自ら予習するという形で勉強していただく ことをお願いします。この講義動画の、え 、中ではこの事例の部分の解説は必要最小 限えませんので必ず各自で読んでください 。で、え、1つ、あの、このフッ、え、ま 、あの、あまりガムを食べなくなった若い 皆さん方知らないという人もいるかもしれ ませんので、ちょうどこの2009年に 発売された少し後ぐらいですかね、え、 テレビのCMも結構盛にやってた商品なん ですけれども、そのテレビのCMを、え、 制作する、え、メイキング動画をこの、え 、朝日新聞が取材してで、あの
7:44 YouTube上に動画としてあげてる ものがあります。そちらを皆さん見て いただいてこの商品のテレビのCM、あの 、かなりユニークな、そして1度見たら なかなか忘れることができないような映像 なんですけども、え、その当時流れていた テレビのCMも含めてちょっと、え、皆 さん各自でYouTubeに上がっている このFitッのCM動画に関する、え、 情報を見てみてください。 [音楽]
8:53 はい。え、CMのメイキング動画見て いただけたでしょうか?え、すごく ユニークな音楽とダンスで、え、構成され ていたテレビCMがこの当時非常に頻繁に テレビを見ていると流れていました。あの 、多くの、え、人たちの、え、心の中に このユニークな映像と音楽があとこの ロッテのフィッツというフレーズが、え、 心の中に残っていたんではなかったかなと いう風に思います。で、えっと、今画面に 出てるのは教科書にも掲載している、え、 このロッテのフィッツの商品の写真ですね 。え、あの映像、先ほどの映像の中にも あったと思うのですが、このガムは、あの 、非常に友達と一緒にシェアして食べ やすい、そういう形状になってるのが特徴
9:40 の1つです。そしてその味の、え、特徴と しては、え、噛んだ時にユニークな食感、 ま、ふにゃっとした食感、ま、少し 柔らかいんですね、普通のガムよりも。 えー、で、えっと、すごく楽しめると、で 、友達と一緒に食べて、え、楽しい時間を 過ごすことができる。ま、そういう特徴の ガムだということです。で、えっと、その 教科書のこの隣139ページですかね、 ここにちょっとマーカーを引いているん ですけれども、え、先ほど動画の冒頭で 話しましたようにこの市場規模の確認、え 、この新商品を実際に発売した時どれ ぐらい売れる見込みがあるのかということ を予測する作業なんですけれども、え、 ご覧いただいたこのロッテのフィッツの 場合も、ま、あの、映っていた2人のあの
10:26 俳優さんですね、佐藤武尊さんと佐々木 のぞみさん、あの、今も活躍されている、 え、非常に有名な俳優さんたち、え、有名 な俳優さんたちということはつまり、え、 支払うギャラがすごく高いと、ま、そう いう人たちを起用して政策するCMはお金 がかかるというわけですよね。非常に ギャランティーの高い俳優さんを使って、 しかもテレビで頻繁に流れるぐらい、えー 、このテレビのCMを、え、テレビ番組の スポンサーになって流すのにもやっぱり 多大なお金がかかります。あの、CM映像 を作るのにもお金がかかっているし、それ をテレビで放映するのにもかなりのお金が かかっていると。ま、あの、このロッテの フィッツの場合はこの市場規模の確認と
11:12 いうこの作業でかなりの売上高が上がると いう風に予測していたので、え、有名な タレントさんを使ってで、テレビのCMで も非常に頻繁に積極的にCMを流すという ような計画を立てることができたわけです 。あの、この先どれだけお金をかけること ができるのかということの計画のために この市場規模の確認は非常に重要だったと 。では、じゃあロッテのこのヒッズでは どういう風に市場規模の予測をしたのかと いうことをこれから説明していきたいと 思います。で、この今見てるページのこの 3番試規模の確認の進め方というところ から、え、説明が始まるのですが、え、 実際の、え、そのやり方、計算の仕方に ついてはこの次のページから説明をして いきます
11:59 。はい。え、こちらは教科書の140 ページです。その上の方に書いてる図の8 の1、え、こちらの図を使って説明をし ます。えー、将来新商品を発売した後、 どれぐらい売れそうなのかという予測の その計算の仕方。この教科書では大きく2 つのやり方を紹介しています。1つはこの 図の8の1の左側に書いている類似性に 基づく推定というもの。もう1つが右側の 比率連鎖法と呼ばれる計算の仕方。この2 つのやり方をこれから説明していきます。 まず左の類似性に基づく推定。これはこの 図にも似たものと退避すると書かれてい ますが、簡単に言うとこの新商品はすでに
12:45 発売されている他の商品で非常に似ている ものがあると。え、その似ている商品が 現実的にこれぐらいの売上高を上げている 。もうすでに発売されてる製品ですから、 それがどれぐらいの売上だかを上げている かというデータは探せばあるわけですね。 その、え、この今回の新商品と似た別の 商品はすでに発売されていて、これぐらい の売上高が、え、得られているとという ことは、あの、商品がこれぐらい売れてる ということはそれと似ている我々の今回の 新商品もこれぐらい売れるんじゃない だろうかという風に予測する。これが類似 性に基づく推定という計算の仕方です。 あの、具体的な計算の仕方はこの後で説明
13:31 をします。で、もう1つ紹介しているこの 図の右側の比率連鎖法。これは、え、全体 の数字から、え、絞り込んでいくという 計算の仕方だという風にこの図で書いて ます。これもどういうことなのかと言うと 、え、例えばですが、え、日本全体でこれ ぐらいの人口がいる。そのうちの何 パーセントの人はこういうタイプの人たち だと。で、そのタイプの人たちのうちの何 パーセの人はこういうものをよく買ってい そうだ。そのよく買っている人たちのうち の何パーセぐらいがうちのこの新商品を 買ってくれるという風に仮定すればこれ ぐらいの売上高が上がりそうだという風に 全体の数字今の話で言うと日本には
14:18 1億2000万人の人口がいますという かなり大きなところからそのうちの何 パーセンがこうでそのうちのさらに何 パーセントがこうでそのうちのさらに何 パーセントがこうでという風に絞り込んで いってえこの新商品を買ってくれそうな人 たちは何人ぐらいいそうだと。で、1個 あたりし商品が例えば150円なので、え 、その1個150円の商品をこれぐらいの 人数の人が買ってくれると売上高はこれ ぐらいになりそうだという風に全体から 絞り込んでいくというやり方がこの比率 連鎖法というやり方です。では順番にこの 類似性に基づく水定と比率連鎖法を、え、 紹介をしていきます。まずはこの類性に 基づく推定というやり方なんですけれども
15:05 、え、隣の141ページに、え、移って ください 。えっと、ここにその計算の仕方が書かれ ています。え、で、先ほどから言ってる ようにこの、え、類似性に基づく、え、 方法というのは、え、他にすでに似ている 商品が売られていると。で、その商品の 売上高はこれぐらい、え、得られていると 。だとしたらこの新商品我々が今手かけて いる計画している新商品もその商品と似て いる部分があるのであちらがあれぐらい 売れているということはこの商品はこれ ぐらい売れそうだという風に計算をすると いうやり方でしたよね。で、このロッテの フィッツの場合なんですけれどもロッテの フィッツまだ発売前ですね。この作業をし
15:52 ている段階はロッテのフィッツの場合他で 似ている商品として何が想定されたかと 言うとここに書いています青いマーカーを 引いてるところで、え、チョコレート菓子 のキットカット。キットカット皆さんご 存知ですよね。あの販売してる会社は ロッテとは別の会社です。え、ネスレと いう本社がスイスにある、え、世界的に いろんな食品を展開しているネスレという 会社が手かけているチョコレートのお菓子 、世界中で売られてるキットカットという 商品があります。このロッテのフィッツの 場合、コンセプトやターゲットにしている 顧客がこのキットカットとかなり近そうだ という風に想定されたというのがここでの 説明の仕方です。で、このキットカットと
16:39 このロッテのフィッツどこが似てるのかな と思う方もいるかもしれません。で、まず は確認のためにこのチョコレート菓子 キットカット名前は皆さんご存知だと思う し、食べたことがあるという人も多いと 思いますが、ちょっとこのキットカットが 日本で日本の市場でどのようなCMの キャンペーンをしていたのかということを ご覧いただきたいと思います。ちょうど この、Aロッテのフィッツが開発されてい たのと同じ頃に、え、キットカットが テレビでどのようなCMをやってたり、 どのようなキャンペーンをしていたのかと そのことを、え、ま、YouTubeで、 え、その時の動画を、ま、あの、違法の アップロードになるかもしれませんが、 あの、あげている動画があるので、え、
17:25 それをちょっと皆さん自身で検索して いただいて、その当時流れていたキット CadットのCMを見てください。その キットカットのCMから伝わるイメージを 、え、理解していただいた上でこの先の このロッテのフッツと一体どこが似てるの かという説明をしたいと思います。 [音楽]
18:25 はい。キットカットの当時のCMいくつか 見ていただけたかと思います。え、そこで 表現されているのは、え、ちょうど冬の 季節ですね。日本の冬の季節。え、1月や 2月。これは日本では大学の受験シーズン です。で、このキットカットは日本市場で は、えー、受験生の応援のためのお菓子と いう風な、え、意味合いでキャンペーンを していた時期がありました。ちょうどこの 時期です。このキットカット先ほども言っ た通りスイスに本社があるネスレという 会社が世界で展開しているお菓子です。で 、このネスレという会社は非常にブランド の管理が厳密に行われてる会社として知ら れているんですが、このキットカットと いうチョコレートのブランドに関しても
19:12 世界共通のブランドのコンセプトが決め られています。で、それは何かと言うと ハブアブレイクというのが世界共通の コンセプトです。え、ハブアブレイクと いうのはそのまま日本語に訳すと、ま、 ちょっと休憩しよう、ブレイクを取ろうと いう意味ですね。え、そのちょっとした 休憩の時にぴったりなお菓子がこのキット カットだと。え、このコンセプト、この ブランドのコンセプトは世界中で守らない といけないということをスイスの本社で 決めています。ただしそのちょっと休憩 しようとハブアブレイクこれがそれぞれの 国それぞれの文化でどういう状況だと ちょっと休憩するということになるのかと それは国によってその国に住んでる人たち の生活スタイルであったり価値観であっ
19:59 たりそういったものによって異なってくる という風に当然考えられるので例えば テレビCMを作ったりする時にはその国の 理解の仕方でハブアブレイクを表すれば それはその国によって判断すればいいと、 ま、そういう形で全世界で展開をしている んですね。で、え、このネスレという会社 は日本にも、え、日本法人を持っています 。あの、神戸の三宮の駅前に本社のビルが あります。え、この当時はあの、本社の ビルは三宮じゃなくて六コアイランドに この当時はあったんですけど、え、ま、 あの、いずれにしてもキットカットの日本 法人ではハブアブレイクというのを日本流 に表現するとどうなるのかということを常
20:46 に考えていたわけですね。で、当時実は このキットカット冬の1月2月ぐらいに なると九州の宮崎県の方ですごく売上高が 上がるというデータがあったそうなんです 。で、このキットカットの日本での、え、 ブランドマネージャーの人がどうしてこの 時期に宮崎の方で急にキットカットが 売れるのかということを調べてみると、 どうも宮崎の方の方言、ま、九州の方言で 、特にこの宮崎の方は方言が強いと言われ てるんですけども、このキットカットと いう商品は、ま、1週のゴロ合わせで きっと勝つときっと勝つぞというのを宮崎 風に言うとき勝つとなるそうなんですけど
21:33 も、この、え、受験にきっと勝つぞという このこと意味合いとキットカットという 商品名と合わせて、え、高校生たちが 例えば友達であったり、クラブの先輩で あったり、え、ま、恋人であったり、そう いう大事な人が受験をする時にキット カットをプレゼントして頑張ってきてねと いう風なメッセージを込めて送る。ま、 そういうことが宮崎県の一部で当時行われ ていたそうなんですね。ま、自然と高校生 たちがそういうことを広めていたのかも しれません。え、そういう事情で1月2月 に宮崎県でキットカットがすごく売れると いうことがあったということをこの ブランドマネージャーの人は知ったんです ね。で、そこでこのマネージャーの人は
22:19 なるほど。ま、吸収弁ではないけれども 日本語でもキットカというのがキット カット。まあ、そういうのは多分日本全体 で通用すると考えて日本流のハブア ブレイクの表現というのは例えばこの冬の 季節、多くの高校生が受験に挑む、え、 受験がうまくいけばいいなと願っている 周りの人たちがいると。そういう時に、え 、勉強頑張って、あるいは試験の会場で 緊張して、その時にちょっとブレイク、 ハブアブレイクする時にキットカット チョコレートを食べて、え、少し息き つこうと、え、少し安心をしようと、 気持ちを休めようと。ま、そういう シチュエーションはこれは日本流のハブア ブレイクの表現にぴったりだとその
23:04 マネージャーは考えたそうです。で、 先ほど皆さんに見ていただいたような、 あの、テレビCMで受験頑張る先輩に、え 、メッセージを書いたキットカットを送っ て頑張ってくださいという気持ちを伝え たり、あるいはお母さんが娘に、受験会場 に向かう娘に、え、頑張ってきてねという 気持ちを込めてキットカットをお弁当と 一緒に渡したり、ま、そういう風なCMを 展開して、これが非常に多くの人の、え、 日本人の心に響いてですね、え、この当時 からキットカットは受験生のお守り、ま、 受験生をサポートしてくれる、え、 アイテムですね。え、お守りとしての定番 になりました。あの日本人の、え、学生の 皆さん受験を経験した人が、ま、今この
23:52 講義動画を見てると思うんですけど、今で も多分日本人の、え、受験生の方だったら このキットカットが受験生のお守りとして 使われてるってシチュエーションまだ今で も残ってるかと思います。ま、えっと、 少し話が長くなりましたが、この当時 キットカットはこういう形で高校生たちが 他の人に気持ちを伝える、ま、受験頑張っ てね。あ、あるいは受験だけじゃなくて、 え、部活動の試合頑張ってね、ま、そう いうシチュエーションでも共通してるかと 思うんですが、え、高校生たちが他の人に 頑張ってね、え、これで人息ついて、え、 緊張をほぐして頑張ってね、そういう 気持ちを伝える一種のコミュニケーション ツールとして使われてたと。で、この第8
24:39 章で取り上げているロッテのフィッツも似 てるわけです。ターゲットは高校生のよう な若い人たちで、その人たちが、え、この シェアしやすい形状になってるこのロッテ のフィッツ、このガムを友達と一緒に、え 、分け合ってですね、何か休憩をしたり、 ちょっと一息ついたりする時にガムを みんなで一緒に食べながらおしりをして、 え、少し休憩をする、緊張を緩和する。 あの、このキットカットと非常に似ている ターゲット、似ているコンセプトだという 風に考えられるというのはそういう事情 からです。え、少し説明長くなりましたが 、どうしてキットカットがフィッツと似 てるという商品と考えられるのかっていう のはそういう事情です。で、ここからの
25:24 説明が本題に戻りますけれども、じゃあ キットカットがこのガムの新商品と似て いると考えた時に、え、将来このガムの新 商品、フィッツが、え、発売された時に どれぐらいの売上が上がりそうなのかと いうことを予測するためにキットカットは もうすでに日本でずっと発売されてる商品 です。で、えっと、年間どれぐらいの金額 売上を得ているかということも、え、ま、 こういう業界の人だったら少し調べれば 簡単に分かります。え、キットカットが 日本でこれぐらい売れてるんだから、 じゃあそれとターゲットやコンセプトが似 ているこのガムの新商品はこれぐらい 売れるんじゃないだろうかという風に予測 をしたというわけですね。え、キット
26:11 カットの年間販売金額がチョコレート全体 の年間販売金額に占める比率シェアですね 。市場シェアですね。えー、チョコレート でキットカットはこれぐらいのシェアを 持っているということはそれと似ている フィッツはガムの市場全体のこれぐらいの シェアを取りそうだという風に仮定して 計算をするということになります。その 計算式がこちらです。え、少しちょっと 数学、ま、算数の分数のあの計状になっ てるので数字が苦手な人、私もそうです けど、え、ちょっとこの式を見たらあの 拒否反応をめす示す人がいるかもしれませ んが、ま、そんなに難しい話じゃないので
26:57 頑張って聞いてください。この、え、式、 え、ちょっとややこしいのでこっち消し ますね。この今赤で囲っているこの式、え 、真ん中にイコールが付いてますね。え、 この左側の変、左辺と右側の変、それぞれ 何を示しているかと言うと、まずこの右側 からいきましょう。え、右側の方は分母が チョコレートの年間販売金額、そして分子 がキットカットの年間販売金額。つまり この右側のイコールの右側のこの部分は何 を表してるかと言うと、先ほどのこの文章 のこの部分、上の部分です。ヒットカット の年間販売金額とチョコレート、 チョコレート菓子の市場全体の金額の比率 を表してるのがこの右側の部分です。え、
27:44 市場シェアですね。キットカットは日本の チョコレート画質市場でどれぐらいの シェアを持ってるのかというのを計算する 式がこの右側の式です。で、左側イコール の左側は今度はガムの方です。分母が年間 販売金額、そして分子がッツの年間販売 金額。ま、これを今知りたいと思ってる わけですね。フィッツが年間どれぐらい 売れ売れきを売れ上げを、え、得ることが できそうなのかっていうこの左の辺の分子 を予測しようというのが今やってる作業 です。え、この左側は日本のガム全体の中 でフィッツはこれぐらいの市場シェアを示 そうだという計算をする。そのための分数
28:30 がこの左側の分数だということになります 。え、分かりますよね?えっと、右側の チョコレートでキットカットがこれぐらい のシェアを閉めそうだと。じゃあガムの 市場でフィッツも同じぐらいのシェアを 閉めそうだと。だから左と右をイコールで 繋いでるわけです 。で、え、このページの少し下に移ります が、え、そうですね、ここ、この3番 ページの下の方ですね。ここの説明に移り ます。えー、今赤い枠で2つ囲ってますが 、先ほど説明したこの上の赤い枠のところ 、え、チョコレート菓子でキットカットが これぐらいのシェアを占める。イコール ガムの市場でフィッツがこれぐらいの市場
29:16 シェアを占める。え、この式をこの、え、 このガムの年間販売金額という左の辺の 分母をなくすために、え、これもう小学校 の分数の計算の基本ですよね。左の辺と右 の辺に同じ数字をかけると、あの、 イコールのままだという分数の計算の基本 がありましたよね。で、この式の分母の このガムの年間販売金額という数字を左の 辺にも右の辺にも同じ数字掛け合わせると この下の方のこの赤い枠の式になります。 あの、さっきの上の式と下のこの赤い枠の 下の方の式は同じ内容です。え、上の式の
30:04 、こちらの式の左と右に両方同じ数字、 ガムの年間販売金額という同じ数字を 掛け合わせたら、こちらの式になると、 あの、この左の辺の分母がなくなって、で 、右の方にガムの年間販売金額×あの、 この右の式、え、右の変の分数ですね。 こういう風になると、あの、この上の式と 下の式は同じ意味だというのは、あの、 分数の計算の基本が理解できてれば分かっ ていただけるかと思います。で、今、あの 、大事なのはこの下の方の式です。この、 え、新しいこっちの下の方の式のイコール の左側フィッツの年間販売金額、これが まだ分かってないわけですよね。今予想し
30:51 たいのはこの数字です。まだ発売前の フィッツですから、え、どれぐらい売れる のかは分かってません。このフィッツの 年間販売金額イ=こちらの式、え、先ほど の分母、え、分母をなくすために同じ数字 を掛け合わせたというこの右側の式になる わけです。で、この右側の辺に現れている 数字は全て調べれば分かるデータです。え 、それがこの式の下の文章のところに ちょっと色を少し変えて書いてますけれど も、え、ちょっとそのまま読みますね。氷 ベースで見ると2008年当時の国内の ガムの年間販売金額は1600円程度。ま 、これ日本でガムが全体であのロッテの ガムだけじゃなくてガム全体でどれぐらい
31:38 の売上が1年間に日本であるのか、これは ちょっと調べればすぐに分かる数字です。 1600億円だったということです。で、 同じようにチョコレート餓に分類されるお 菓子ですね。そういう商品の全体の日本で の販売金額は4000億円、この2008 年の当時あったそうです。これも調べれば 分かる数字です。で、このネスレが販売し ているキットカット、これが日本でどれ ぐらい売れてたのかと。ま、これは ちょっと学生の皆さんが調べようとすると 少し難しいかもしれません。あの、特定の メーカーの特定のブランドの商品が年間 どれぐらい売れてるかっていうのは ちょっと資料とは探すのが、あの、その 調べるのは難しいです。ただこういうお業
32:26 界の人たちだったら、え、その業界のあの 市場調査を専門にやってる会社なんていう のが世の中にはいくつかあるんですけれど も、そういう会社に多少お金を払ってこの データが欲しいと調べて欲しいと言ったら 、ま、その数字のデータはお金で買うこと ができます。あの、多くの会社がそうやっ て、え、市場に関するデータを入手してい ます。で、ま、このロッテの方々も、ま、 そういうデータベースを使ってキット カットライバルの、え、会社であるネスレ のキットカットが年間日本でどれぐらい 売れてるのかというの調べることはそんな に難しくないと思います。で、それが 240億円程度この当時だったという数字 ですね。え、日本で売れてるガム全体の 売上高は1600億円。チョコレート菓子
33:13 の全体の売上金額は4000億円でキット カットが年間売れてる金額が240億円と いうことでこの式のイコールの右側にある ガムの年間販売金額、チョコレートガの 年間販売金額、キットカットの年間販売 金額、このイコールの右側のこの辺にある 数字は全て調べれば分かる数字です。で、 それがこの下の式ですね。1つの年間販売 金額=1600億円×4000億円の 240億円。これ計算すると96億円と いう数字になるということです。あのここ までの理屈分かってもらえたでしょうか?
33:59 すでに分かっている調べれば分かるような データだけを使ってこのまだ分かってい ないフィッツの年間販売金額をこのような 計算の式で予測したと。え、このやり方で 予測するとFitッは発売したら年間 96億円売れそうだと。なんでそんなこと が言えるかというと、フィッツと ターゲット顧客やコンセプトが似ている キットカットがこれぐらい売れてるから、 その事実を元にしてこの96億円という 数字を予測したということになります。 これが、え、この1つ目の市場規模の予測 の仕方として教科書で紹介している計算の 仕方です。 では、市場規模を予測する、え、2つ目の
34:45 方法、比率連鎖法の説明をいたします。え 、教科書は次の142ページに移ります。 え、この比率連鎖法というのは先ほども 少し紹介しましたが、え、全体の大きな 数字から絞り込んでいって、最終的にこの 企画している新商品を買ってくれそうなお 客さんがどれくらいそうなのかということ を推定するというやり方です。で、え、 ここでは、え、このフィッツの例先ほどと 同じように示しながら説明はしますが、 まずこの画面の下の方に移っています。え 、この日本の国内人口、弱年層の人口比率 、え、ガムやユーザー比率、え、この3つ の数字を使ってここでは計算をします。 まず、あの、先ほどから言っている大きな
35:33 数字というのはここでは日本の国内人口、 え、この2008年の当時この企画の作業 が進んでいた当時、え、日本の人口は 1億2700万人。もう、あの、日本の 人口は今現象段階に入ってるのでこれより 少し少なくなっていますが、この時はこの 数字だったということです。で、えー、 このフィッツというガムは先ほどキット カットとの比較のところでも言いましたが 、できるだけ、え、若い人たちに買って 欲しいという風にターゲット設定をしてい ました。なのでこの1億2700万人の 日本の人口のうち、ま、若い人たち、え、 自分のお金で、ま、お菓子を買うような 年齢の若い人たちということで、ここでは 、え、10歳から29歳、ま、10代、
36:18 20代の人たちという風に想定をしてい ます。え、1億2700万人の人口のうち の約20%が日本の10歳、10歳から 29歳だったという数字です。そして、え 、1番下のユーザー比率。これは、ま、 ロッテが何かの市場調査の時に、えー、ま 、大体何パーセンぐらいの人が購入して いるのかという調査を、市場調査を何かし たデータがあったんでしょうね。え、ガム のユーザー、ま、ガムを買って食べますよ というような人たちが大体全体の50% この当時はいたというデータがあったそう です。ということで、この3つの数字を 使って、このッの、え、新商品が出た時に 何人ぐらいの人が、え、どれぐらいの頻度
37:06 で商品を買ってくれそうなのかという予測 をするというのが、えっと、下の方の数字 です。え、この142ページの下のところ 、え、少し説明をしていきます。まず、え 、若い人たち、10代、20代の日本の 若者たちでガムを買うと、ガムを食べてい ますという人たち、どれくらいそうなのか というのをさっきの数字から計算をします 。え、1億2700万人というのが日本の 人口ですね。1億2700万人×るその 20%が10代20代の人だという数字 でしたので、え、×0.2。あ、ちょっと さっきの数字出しときますね。上にね。え 、0.2で、え、その人たちのうち、ま、 全体の、え、半数50%の人たちがの
37:53 ユーザーと、え、いう風に見込まれると いうことなので×0.550%ですね。 1億2700万人×0.2×0.5計算 すると、え、1270万人ということに なります。これが、え、若い人たちでガム を食べる、ガムを買って食べてますよと いう人たちの数字、ま、予測される数字 です。で、その下ですけど、ま、ここから は企業側が、え、このフィッツというガム をどういう風に、え、想定してるのか、お 客さんがどういう風に買って食べてくれる のかという想定を、企業側の想定をベース に予測を進めます。まずその 1270万人の若いガムユーザーの人たち
38:39 が大体平均すると1ヶ月に1回ぐらい、え 、1個ぐらいのガムを買ってくれると想定 します。え、すると、え、弱年のガム購入 量、え、若い人たちが年間でガムを、ま、 何個ぐらい買ってくれていると想定される かっていうことですね。さっきの計算結果 で出た若いガムユーザー1270万人の うち、え、ごめんなさい。1270万人の 人たちが月に1回つまり年間で12個ガム を買ってくれるという風に想定をする。 この黄色の部分は1人当たり年間12個 ガムを買うという部分ですね。1270万 人の人たちがそういう行動を取ったとする と売れるガムの個数は全部で
39:26 1億5240万個。この数字は日本の、え 、ガム市場の規模ですね。え、日本のガム 市場のうち若い人たちが買ってくれてる量 が 1億5240万個と推定されるということ です。そして、えー、そのうちガムを買っ てくれてるという若者の人たちが買ってる そのガムの総数のうち、ま、このフィッツ が、ま、ちょっと強気の想定ですけど、え 、大体1/3ぐらいの人たちが、え、今 まで買ってたガムじゃなくてフィッツを 買ってくれるようになるという、ま、 かなりの市乗ですけど、1/3というのは 、え、そういう風に想定するという風に 仮定するとこの 1億5240万個のうちの1/3がフッツ
40:12 ということになりますから、年間 5000万個程度フッツは売れそうだと いう見込みになるわけです。で、仮に フッツの氷価格、え、点灯でいくらで販売 するかということを、ま、1個130円で 販売すると想定した場合は結果としてこの 約65億円、つまり計算式としては 5000万個売れます。1個130円です 。だから5000万×130円ということ になりますね。え、合計すると65億円と いう市乗が見込めると。このように日本 全体の人口のうち若い人たちは20%、 そのうちの50%が買ってくれるお客さん たちだと。その人たちが、え、月に1個 ガムを買ってくれる、年間で12個買って
41:00 くれると計算すると1個130円の フィッツが、え、市乗1/3取れると 見込んで市場規模、え、この販売の金額が 約65億円になる。ま、こういう計算の 仕方をするのがこの、え、比率連鎖法と いう市場規模の予測の仕方ということに なります 。では、第8章の、え、最後のパートに 行きます。え、教科書の144ページ、え 、4番試規模の確認で気をつけることの 説明をします。え、先ほどまで2つの市乗 の仕方を説明しました。で、え、結果 それぞれの計算した数字をお見せしました が、え、ここの部分ですね。1つ目の類事
41:48 性に基づく推定では96億円フッズは 売れるだろうという見込みでした。しかし 2つ目の計算の方法比率連鎖法は65億円 という推定値でした。え、31億円ですね 。え、約1/3売れると見込んでいる数字 の1/3ぐらいずれています。30億円 ずれてるわけですね。これは結構なずれ ですよね。96億円売れるのか、65億円 売れるのか売上高の違いが30億円以上 ありますのでこれは一体どういう風に理解 すればいいのかと思って聞いていた人も いるかもしれません。で、この教科書では その下見てください。実際に発売後いくら
42:37 売れたかという数字を書いています。え、 販売初年度の2009年度の販売個数は 7700万個。売上は約100億円だった そうです。ですので先ほどの2つの方法で 言うと1つ目の類事性に基づく推定 96億円ですから大体合ってると大体同じ ぐらいということになりますね。ですので 、ま、こういう実際の結果と比べてみたら さっき紹介した2つの計算方法のうち1つ 目の類似性に基づく推定96億円近い値 でしたね。この類事性に基づく推定の方が 役に立つ計算の方法じゃないのかと。そこ から30億円も計算結果がずれていた比率
43:22 連鎖法はちょっと使い物にならないんじゃ ないかと思われる方もいるかもしれません 。でもここで大事な話はそういうことでは ないんです。え、この教科書の下の方に 行きます。え、この青い字になっています が、推測値と実績地、先ほどの比率連鎖法 では65億円だったのに実際は100億円 売れてる。35億円もずれてるわけですよ ね。でもそれはそれで意味があるんだと。 ま、マーケティングをやっている人たちは このような発想で捉えます。なぜかと言う と、先ほど比率連鎖法はいくつかの過程、 多分こういうことだろうと、あるいは仮に こういう風になったらというつかの過程を 用いて計算をしていました。で、その結果
44:07 実際の数値と35億円ずれたわけですけど 、ということはそのいくつか置いていた 家庭多分こうじゃないだろうかこうなって 欲しいなというもののどれかが実際には ずれていたん。え、家庭が間違っていた。 実際売ってみたら違うタイプのお客さんが 買ってくれてた。ま、そういうことがこの 30億円以上のずれをもたらしたという ことなのかもしれません。具体的に言うと この144ページの下に下から書いてい ますが、例えばフィッ初発売した1年目 ですね。初年度に市場で弱年ガムユーザー の1/3ではなくてもっと多い若い人たち が、え、買ってくれるようになってたん じゃないかと。先ほどの比率連鎖法の計算
44:55 では若いガムユーザーの1/3が買って くれると結構強気の予測をしてたわけです が、実際にはもっと多くの若者が買って くれてたんじゃないかと。だから、え、 予測値が65億円でも実際は100億円も 売れたという結果になったんじゃないかと いう風なことが推測されたり、あるいは丸 2ですね、え、ちょっとページをまたぐの で続きで読みますけど、え、弱年のガム ユーザーの、え、ちょっとすいません。 画面を変えますね 。はい。え、弱年のガムユーザーの1/3 程度の人たちに月2回以上のペースで買わ れてたんじゃないかと。若者のガム ユーザーの1/3が買ってるという過程は
45:42 間違ってなかったけど、先ほどの計算では 月1回買ってくれると、え、仮定してまし た。でももっと高い頻度で月2回以上買っ てくれる若者が多かったんじゃないかと。 だから売上が予測よりも増えたんじゃない か。あるいはまるさん弱年想だけじゃなく てもっと幅広い年代の人たちが買って くれるようになったんじゃないかと。だ から売上が予測よりも多くなったかもしれ ない。あるいは今までガムを食べてい なかった、ガムユーザーじゃなかった人が これは面白いからあるいはこれは楽しい からということで、え、買ってくれるよう になったと。こういうお客さんのことを 何て言うか覚えていますか?え、何か前に 皆さんに勉強してもらった、え、潜在顧客 と顕在顧客という概念がありましたね。
46:29 ここで言うこの丸4のガムユーザーでは なかった層というのは、あ、今の言葉で 言うと潜在顧客つまり何かのきっかけで ガムは買ってくれるかもしれないけど実際 に今の時点では買ってくれてない。いるん だけど見えてないお客さん潜在顧客と言い ましたね。まさにこの話です。え、ガム ユーザーではなく、ガムの顕在ユーザーで はなく、ガムの潜在ユーザー、潜在顧客を 、え、開拓するとさ、あの、焼きそばの ジャんじゃんのようにですね、今まで買っ てくれてなかったお客さんを新たに開拓し たんじゃないかと。ま、そういったかの、 え、仮説が考えられるわけです。それで、 ま、マーケティングのプロの人たちは、ま 、ここで仮に4つの仮説を語としたら、
47:15 それぞれが本当にそう言えるかどうかを 確かめるために、ま、市場調査を行って、 え、どんな人が実際に買ってくれていたの か、あるいはお客さん1人当たり月にどれ ぐらいの数買ってくれていたのか、ま、 そういったデータを集めて検証をするわけ です。で、え、例えば若い人以外に、え、 ま、私のような中年ぐらいの、え、人たち も結構買ってくれてるという風になって くると、例えばテレビCM先ほど皆さんに 見てもらったような、当時若い人に絶大な 人気を誇っていた佐藤た武尊さんや、え、 佐々木のぞみさん、そういった人じゃなく て、もうちょっと、え、我々ぐらいの中年 の年代に人気のあるタレントさん使うCM も流した方がいいんじゃないと、ま、そう
48:00 いう風なことに次の話につがっていくわけ です。ということで予測地と実際の結果が ずれてることは、え、全く意味がなかっ たってことではなく、むしろ次の マーケティングに生かすための大事な ポイントを教えてくれることになると。ま 、そういう風に皆さんも捉えて、え、この 検証を重ねることの重要性と、あの、今皆 さんに勉強してもらっているのは検証的 調査という段階ですよね。本当にこのまま 商品を出していいのかどうかということを 、え、確認するための調査がこの検証的 調査という部分です。まさにこういうこと を繰り返すことが重要になるということ です。え、今言ってきたような話をまとめ てるのがこの部分です。え、推定の性格差 にこだわるよりもあり得る可能性の中で 上限加減を確認する。これはどういうこと
48:48 言ってるかというと、ま、1/3の ユーザーが買ってくれるとしたらこれ ぐらいの金額になります。でももっと 少ないお客さんしか買ってくれなかったと したら、例えば、え、1/4、1/5のお 客さんしか買ってくれなかったとしたら この金額になります。でもこれより少ない お客さんにはなることはちょっと想定し づらいです。だから売上高の、え、予測値 は何億円から何億円の間の範囲に収まると 考えられます。ま、そういう風に考える方 が、え、マーケティングの仕事としては有 になるということです。 あるかこに、え、可能な限り異なる情報源 と異なる算定方法を組み合わせて多面的に 市乗を推定することが望ましい。え、 先ほどご紹介した2つの計算方法でもいく
49:35 つかの実際の数字、実際のデータを使って 計算をしていましたが、え、それぞれの データあるいはそれぞれの計算式で設定し ていた過程た、あの、仮にこうだったらと いう過程ですね、それをいくつか条件を 変えてみてどれぐらいになりそうなのかと 、どういう条件の時にはどれぐらいの金額 になりそうかということを異なる視点で 色々と計算してみることが望ましいという のがこの括2の言いたいことです。で、丸 さんはまさにさっきの実際売れた数値との 比較というところですけども、商品の発売 後に推定値と実績地のずれを検討すること で実際に市場で何が起きてるのか、どんな 人が買ってくれてるのか、どれくらいの 頻度買ってくれてるのかということを迅速 に把握して次につげるということも大事だ
50:20 ということは忘れないでください。という のがこの、え、最後のポイントになります 。え、以上が第8章の内容ということに なります。 では続いて第9章競合技術の確認という賞 に入ります。え、先ほど第8章は市場規模 の確認。つまり商品発売した後に、え、 どんなお客さんがどれぐらいの買ってくれ そうなのかということを予測する。え、 そして本当にこの商品化、え、進めても いいのかどうかということを検証すると いう内容でした。次のこちらの第9章では 、ま、競合他者ライバルの会社と比べて この商品は本当に勝てるのかということ。
51:06 あるいは技術の確認。こんな商品本当に うちの会社の技術で作ることができるのか と、ま、そういったことを確認しないと いけないという、そういうテーマになり ます。で、え、最初のページ150ページ 、151ページのところに入りますが、 あの、いつものように事例の部分は皆さん で、え 、予習をしていただきたいと思っています が、その前に、え、この部分ですね、初め にのところに書いているこの、え、競合 相手の分析をして、え、どこがたけている のかを見つけ出す。ま、ライバルの強みを 見つけ出す。同時に自分の会社の技術の 分析も行って、自分の会社はライバルの 会社と比べてどこが優れているのかという
51:52 ことも、え、きちんと確かめましょうと。 で、その結果として今回企画を進めている この新商品は本当にライバルの商品に 勝てるお客さんに選んでもらえる商品なの かということを検証しましょうと。ま、 これがこの賞で皆さんに理解して欲しい ことの内容ということになります。で、え 、事例としてはこのホondダのCRZと いう車。ま、実はこの車も今は販売されて いません。残念ながら5年ほど前にもう 裁判になってしまいました。え、ですが この販売されていた時期は、え、自動車業 界の数々の賞を受賞するような非常に評価 の高い車でした。え、ホンダという自動車 メーカー、あの、留学生の方も当然知っ
52:38 てるような世界的な自動車メーカーですが 、このホondダのCRZという ハイブリッドカー、え、ガソリンでも電気 でも動くというハイブリッドカーですねの スポーツタイプの車だったんですが、これ を事例にしています。え、ちょっと自動車 のこと詳しくないと車はあんまり興味が ないという人も多いかもしれませんが、ま 、1つの商品、しかも自動車というのは 日本の経済にとって非常に重要な商品 カテゴリーですので、え、是非、え、各自 でこの事例を読んでなるほど自動車という のはこういう風に開発されるのかという ことを理解をして欲しいと思います。で、 ちなみにもう現在販売されてないモデルな んですが、え、YouTube上には ホondaが、え、自らこのCRGを紹介 している映像がありますので、え、まずは
53:23 そちらの方を各自で見ていただいて、あ、 こういう車のことかということを理解した 上でこの賞の前半の事例部分を読んで もらえればと思います。 [音楽]
54:16 はい、ではこの第9章のタイトルにもなっ ているこの競合技術の確認具体的にどう 進めればいいのかという説明は教科書 156ページの事例の後のページから始め ます。で、この賞では、え、皆さんによく 理解して欲しいのはこの今表示している 3C分析という分析の枠組です。あの、 これ実際ビジネスの現場でも、え、商品で あったり、あるいは競争戦略を寝る時に、 え、分析の枠組として非常に、え、 メジャーな分析の方法として使われている やり方です。ま、簡単な説明しかここでは できませんが、是非基本の、基本のところ を皆さんには理解してもらえればと思い
55:01 ます。え、3C分析ですね。え、3つのC で分析するということですが、3つのCと は何なのかと、え、この赤いマーカーを 引いてるところです。1つ目はカスタマー 。ま、これは市場にいるお客さん、顧客の ことですね。カスタマー。そして2つ目の Cはコンペティター、競合他者、競争相手 という意味ですね。そして最後の3つ目の Cはカンパニー。ま、これはそのまま訳せ ば会社ということになりますが、ま、自分 の会社、自社のことを意味しています。 この3つのCをそれぞれ分析しましょう。 そして自分たちの置かれてる状況、この新 商品を出そうとしてる自分たちの周りの 状況とそれと自分たち自身のことを しっかりと、え、確かめましょうと。本当 にこの状況でこんな商品を市場に出して
55:49 大丈夫なのかどうかを確認しましょうと。 ま、その時に行う分析がこの3C分析だと いうことです。で、じゃあどんな分析なの かということはこのページの真ん中ありの ところなんですが、え、このカスタマーと コンペターとカンパニー、あ、ごめん なさい。画面がちょっとおかしくなりまし た。すいません。え、この真ん中ありに カスタマー、コンペティター、カンパニー と先ほど言った3つのCが書かれています ね。まず1つ目のカスタマー市場分析。ま 、お客さんのことを分析するということな んですが、実はこの分析、え、1つ目のC の分析に関しては先ほどの第8章で市場 規模と市場成長率の分析、つまりどれ ぐらいのお客さんが買ってくれそうなのか と。で、その人たちが、ま、今年、来年、
56:35 再来年とどういう風に変化していきそうな のかと、ま、この辺りの話、え、のことを 意味してます。つまりもうすでに皆さんは 第8章でこの部分は、え、基本のところを 勉強しています。それともう1つ消費者の ニーズの分析。本当にこの新商品はお客 さんターゲットと想定してるお客さんの ニーズにちゃんと合ってるんだろうかと。 お客さんたちは本当にそんなもの欲しいと 思ってるんだろうか。これが消費者ニーズ を分析しましょうということなんですが、 これは次の賞、第10章で説明をします。 ですので、この3C分析という分析の枠組 の1つ目のCカスタマーに関しては8章で すでに皆さんが勉強したこと、そして次の 賞で勉強することですので、この第9章で
57:23 は、え、ちょっと説明を省かせていただき ます。とにかく、え、お客さん、想定し てるお客さんのことをしっかりと理解して おきましょうというのがこのカスタマー 市場分析という部分です。では2つ目のC コンペティター競争相手の分析ですね。 ライバルの会社、そしてその会社が出して いる製品と比べて今回のこの新商品本当に 勝てるんだろうかというところです。 そして3つ目のC、え、自社分析。それに 対して我が社は本当に勝てるのかと。特に 技術の面であったり、あるいは最後に書い てますが、このブランドイメージ、こんな 商品を出してうちの気づいてきたブランド のイメージ、お客さんが持っている我がに 対するイメージ、え、変わったり崩れたり
58:09 しないだろうかと。ま、そういったところ 我がで本当にこの商品を出して大丈夫なの か技術的にもブランド的にもということを 分析するのがこの3つ目のCカンパニーと いうところになります。で、え、順番に 説明をしていきます。あの、先ほど言った 通り市場分析は、え、前の8章と10章で やりますので、ここでは説明を飛ばします 。2つ目のC競合分析のところですね。 競合分析では市場の競争度合や特に競合 商品について把握する。もっと具体的に 言うと競合商品の優意性、ま、ライバルの 商品はすでにマーケットに出ていて販売さ れてるお客さんが買ってくれてるという 前提ですね。え、どういう部分が評価され
58:55 てるのかと、え、既でに買ってるお客さん たちはどういうとこことを評価して買って いるのか、え、それをきちんと分析し ましょうと。え、我が社がその後に新商品 を出してもし、え、より良い魅力がなけれ ばお客さんたちはこちらを向いてくれませ んので、まずはライバルの強みをよく理解 しましょうということです。え、それは、 ま、もちろんなんですが、他にその商品 自体だけではなくて、そのライバルの会社 の販売能力ですね。その商品を売れる力、 例えば全国どこのスーパーマーケットに 行っても必ず売ってる。それぐらいその メーカーの商品の販売能力は高いと、どこ の店でも扱ってくれるぐらい、え、流通に 対する力が強いという場合であったら、 これはかなりの、え、競合相手だという
59:41 ことになりますよね。あるいは生産能力 ですね。非常に人気があって売れる ポテンシャルがある商品でもその会社の 向上でその製品を、え、お客さんが求め てる数だけ作ることができなければお客 さんの手に渡ることはありません。 ちょうど今我々が日本で直面しているお米 の問題、え、これはこの販売能力や生産 能力のところに非常に関係してるんじゃ ないかと思います。あの、皆さんもご存知 の通り、小泉、え、さんが新しい農林水産 の大臣になって、え、政府が溜め込んでい た米を市場に出して、え、米の価格を 下げようということを今ちょうどやって いるところですけれども、でも、え、あの 、備蓄と呼ばれている貯めていたお米を、
1:00:27 え、倉庫から出しても全然我々の周りの スーパーや、え、お店では販売されません よね。あれはこの販売能力や生産能力の ところが非常にネックになってるという風 に言われています。仮に、え、ま、え、 農家のお米を保管している倉庫からお米を 出してもそれをちゃんと、ま、正と言って 食べれる状態に加工することが必要です。 そしてそのパッケージに入れて商品として 完成させるそういうことが必要ですね。 そしてあの袋に入ったお米を全国のお店に 運ぶ、え、ま、流通させるということも、 え、やってくれないと我々消費者の手元に は届かないわけですよね。つまり販売能力 や生産能力、今のお米での例で言うと、え
1:01:14 、生まと言って食べれる状態に、え、加工 する向上の能力、そしてそれをパッケージ に入れる、え、商品化する生産能力。これ がまだまだ追いついていないと、え、 あるいはそのパッケージに入れたお米を 全国のお店に運ぶまでの、え、持って迅速 にお店まで運ぶための流通の面、ま、販売 する能力ですよね。これもなかなかお米は うまくいってないと。だからなかなか我々 の手元にお米が届かないということになっ てるわけです。ま、このお米の例で分かる 通り、新商品を出そうという時にも ライバルよりも素早く、え、その商品産 することができるのか。そしてそれを店頭 まで運ぶことができるのかと。え、お客 さんの手に取ってもらえるような状態を 作ることができるのかと。商品そのものの
1:02:00 良さだけではなくて、こういったところ 販売能力や生産能力も、え、競争上は すごく重要になってくるというところも 忘れないで、ライバルの会社はどういう ぐらいのポテンシャル能力を持ってるのか ということをきちんと物席しましょうと いうことが、え、ポイントになるわけです 。競合分析ではこういったことを色々と データを集めて分析しましょうということ です。そして次のページ157ページの上 の方に移ります。3つ目のC自社分析です ね。自分の会社の分析もしましょうと。ま 、自分の会社のことはよく分かってるはず だと皆さんは思うかもしれませんが、意外 に自分の会社の、え、ライバルと比べての 強みや弱みっていうのはなかなか分から ないものです。改めて分析する必要がある
1:02:47 ものです。え、まず自社の特徴は何なのか ということ。え、ま、ライバルと比べての 違いで、ええ、ごめんなさい。ライバルと 他のものと比べての違いっていうのが特徴 ということの意味ですよね。で、他の ライバルの会社と比べて我が社の強み、 弱み、特徴は何なのかということを しっかりと調べて、で、今回出そうとして いる新商品はその我が社の強み弱みに関し てどういう風に位置づけられるのかと。ま 、できれば強みが生かされた商品の方が きっとライバルの商品に勝てる見込みは出 ますよね。え、自社の弱編みに非常に 大きく関わるような新商品の場合は無理を して出しても、ま、自社の弱い部分をが 全面に出ているような商品ですからお客
1:03:33 さんにはなかなか魅力を感じてもらえない ということになるかもしれません。え、 それからあの先ほど、え、最後に言いまし たブランドイメージですね。こんな商品を 出して、え、うちの会社の評価やイメージ 、お客さんが持ってくれてるイメージが 変わってしまわないかどうか。え、ま、え 、いいように変わればいいんですけど、 悪いように変わる、つまりブランド イメージが下がってしまうような商品に なっていないかどうかと。ま、こういった ことも特にマーケティングを重要視して いる会社の場合はよく検討する必要があり ます。 え、3つのCそれぞれどういう分析をする のかと簡単な説明をここでしましたが、 この157ページの以下の部分では、え、 皆さんに 予の場合、ホondaのこのハイブリッド
1:04:20 かCRGの場合はこういう風に分析する ことができますという事例を書いてますの で、え、また皆さんで読んでおいて ください。はい、では次は少しページを 飛んでいただいて161ページを開けて ください。え、コラム9の2、2次データ というものが書かれているかと思います。 あの、今までこの授業ではあまりこの教科 書の、え、中に書かれているこのコラムを 触れてきませんでしたが、この第9章の このコラム9の2については是非この、え 、今皆さんに勉強して欲しいことが書いて おりますので、え、少し説明したいと思い ます。で、ここのタイトルになってる2次 データ2があるので、え、1次データと いうものがあります。え、冒頭に書いてい
1:05:07 ますが、データには1次データと2次 データがあるというお話です。え、データ 、ま、何かを分析するための材料がデータ ですよね。で、え、この第9章で説明した ような、え、ま、顧客の分析に必要な データ。これについては先ほどの第8章で も説明しましたし、次の第10章でも説明 するので、これはちょっとは、説明を省き ます。え、残りの2つのC、 コンペティターとカンパニーの分析のため にもやっぱり分析するためにはデータが 必要なわけですけれども、え、そのデータ というものには1次データと呼ばれるもの と2次データと呼ばれるもの2種類大きく ありますというお話です。で、そのまず 一時データなんですが、まさに今自分たち
1:05:55 が知りたいことを、え、自分たちで調査を してデータを集める。そして、え、得た データが一時データと呼ばれるものです。 で、あの、先ほど説明省きますと言った第 8章で、え、行うような市場規模の確認、 あるいは特に次の第10章で説明するよう な消費者のニーズの確認。ま、こういった ことに関して実際に企業は自分たちで、え 、必要なデータを集めるための独自の調査 を行ってます。まさに一時データを集める ために独自の市場調査を行って顧客の理解 をしようと。っていうことを実際に行って います。そして、え、この事業通して ずっと言っていますが、え、ゼミなどの 活動で、え、こういった商品や何かの企画
1:06:41 をやろうとしている、え、流通科学大学の 皆さん、学生の皆さんも、え、自分たちが 顧客の理解をしようとターゲットにしてる お客さんはどんな人たちなのか、どういう ニーズを持っていそうなのかと、そういう ことを知る時には、え、独自の調査、市場 調査をやって欲しいと思っています。ま、 具体的な次の第10章で説明をするので、 またよく勉強をしてください。ただこの 一時データ、自分たちで調査をすると言っ てもなかなか、ま、簡単にはできません。 特にライバルの会社のことであったり、 あるいは技術面のことに関しては実際の 企業であれば色々な方法を使ってそして 色々なお金を使ってえ、そうしたライバル の会社の情報であったり、自分の会社の 技術の分析であったりと、お金をかけて
1:07:28 分析するとそして自分たちの必要なデータ を自分たちで集める、一時データを集め るってことはできるんですけども、 なかなか学生の皆さんはそれが難しいと 思います。え、技術のことであったり、 いろんな企業の強み弱みを分析するための データを集めるというのはなかなか難しい ことが多いと思います。その時にはもう1 つのデータ、2次データですね。え、これ は簡単に言うと他の誰かがすでに調査した 結果を使わせてもらう。そういうことを、 ま、2次データということが多いです。え 、どっかの市場調査の会社が調査をして その結果を例えばインターネットでこう いう調査結果が出ましたということを公表 してたりするものが最近は非常に多かっ
1:08:14 たりしますよね。あるいは専門家の方々が 分析したことを記事にして、え、業界の 専門士であったり、ま、日本経済新聞の ようなその専門の新聞に記事やそのデータ が載ったりしてるということもあります。 そうしたものの中には今自分たちが、え、 確認したいと思ってるライバルの企業の 情報であったり、技術面の様々な情報が 分かりやすくまとまっていたりということ も結構多くあります。ま、こういった他の 誰かがやった調査を使うという場合にその データのことを2次データという風に呼び ます。で、これでしたら学生の皆さんも2 次データでしたら、え、努力をすれば 集めることができます。で、もう少し具体 的に言うと、あの、是非皆さんに実践して
1:08:59 いただきたいのはこちらです。え、こちら は流通科学大学のホームページですね。え 、その中にこの外部データベースというの を紹介しているページがあります。これは 、え、流通科学大学の学内のネットワーク にあるコンピューターであれば、え、利用 することができるデータベースです。特に うちの場合はあの流通学大学の場合は、え 、ビジネス系であったり、経済系であっ たり、そういった分野に関する新聞や雑誌 あるいは論文、様々な調査結果、そういっ たもの通常であれば、え、結構な金額のお 金を出さないと読むことができないような 資料を学生の皆さんであれば無料で、え、 検索して必要な記事や資料をダウンロード
1:09:45 して、え、自分たちの分析に生かすという ようなこともかなり幅広くできる。そう いう外部データベースがずらっと揃ってい ます。あの、1年生の時にこの図書館の、 え、利用方法をレクチャーを受けた時に この外部データベースの話も多分説明を 受けてると思うんですけど、おそらく使っ ていないという人はもう忘れてしまってる 方がほとんどかと思いますが、ここで 改めてこのうちの流通科学大学の外部 データベースを使えばライバルの企業の ことであったり、技術の難しいこともあの 広く読者に分かるように分かりやすく解説 したような記事や資料であったりという ものを検索して見つけることはかなりの 程度可能です。ですのでこの外部
1:10:31 データベースは是非多くの学生の皆さんに 利用してもらって貴重な2次データを集め て、え、この3C分析に生かしてもらえれ ばという風に思ってます。ただし皆さん この1次データにしても2次データにして もそれぞれま特徴弱みがあるのでその部分 はよく理解をしておいて欲しいと思います 。 え、このコラムの上の方に書いてること もう1度表示していますが、まず一時 データ。え、これは先ほど説明した通り 自分たちが今必要なデータを自分たちで 直接集めるですからそれがうまくいけば 本当に分析に必要な、え、データ、必要な 情報がズり手に入るというのが一時データ を集めることのメリットです。ただし、え
1:11:18 、先ほども言った通り、え、企業の専門家 の人であればそこにお金と時間をかけて 一時データを集めるということはある程度 できるんですが、特に学生の皆さんが得る 場合はそれは難しいと。データを収集する のには時間や金銭など自分たちで全部やら なければいけないので、非常にコストが かかってしまうという、ま、デメリットも あります。その一方で2次データについて は他の誰かがすでに調べてくれていること ですからそれを探しさえすればそしてそれ がま無料であったりあるいはまに手軽な 金額で参照することができるということで あれば自分で1から調べるための時間も 必要ないし金銭的なコストもかなり抑える
1:12:03 ことができると。ただし、えー、まさに 自分が必要としてるデータ、情報そのもの がうまくあったら最高ですけども、 なかなかそういうことはないです。え、 少し、え、自分の本当に欲しいと思ってる データからは少しずれてるので、少し解釈 が必要であったり、え、ま、まさに先ほど の8章で説明したような仮にこうだとし たらというような仮説を、え、伴ったよう な利用の仕方しかできないかもしれません 。ま、使い勝手が悪い。え、いいとは限ら ないというデメリットがあると。このよう に1次データ、2次データにはそれぞれ、 ま、分析に使うためのメリットデメリット があるということも、え、よく理解をして 、え、このデータ収集と分析というのは やって欲しいと思っています。で、え、
1:12:52 その下に書いていることなんですが、ま、 最近は、え、2次データの方がよく部分的 に使われるという部分を青いマーカーを 引いてあります。ま、本当に インターネットを駆使、そして最近でし たら生成AIをうまく使えばこういう情報 がないかどうかということを探すのは非常 に、え、簡単にできるようになりましたし 、お目当ての、え、データが手に入る可能 性も高くなってるということで、実際の 企業の商品開発、商品でも、え、スピード 感がますますので、時間をかけなくて済む この2次データを使った分析というのは 企業でもよく行われるようになってると いうことがここに書かれています。ただし その下のもう1つの青いマーカーの部分
1:13:39 ですが、皆さんも、え、ネットのリテ らしいということを聞いたことがあると 思いますが、インターネット上には、え、 たくさんの、え、偽りの情報であったり、 ま、根拠が不しかなものであったりという ことも多いです。データの信憑性が本当に あるのかどうかは自分で確かめないといけ ません。これは生成AIを使っても同じ ことです。あの、何度も事業中に注意をし ていますけど、皆さんが提出される小 テストの記述問題などでも、ま、生成AI を多分使ってるなと思われるものは たくさん提出されてますが、明らかに 間違っていること、明らかにおかしいこと が書かれてることも頻繁に目にします。え 、AIを使ってもハルシネーションと呼ば
1:14:26 れる、え、現象ですけれども、え、生成 AIは堂々と嘘をつく、え、ありもしない ことを自信たっぷりに我々に教えてくれる 。これがハルシネーションという問題です けども、ま、データの信憑性、本当に根拠 があってそんなことをAIが答えてるのか という問題は今でもあります。多分 なくならないと思います。その問題はです ので、ネットを使って2次データを集める という時に、ま、本当にそれ正しい情報な のかと、え、根拠がちゃんとあるのかどう かと言ったことは、これは人間が確認し ないといけません。皆さんが2次データを 使う時にも是非この点は注意をして欲しい という風に思っています。 [音楽]
1:15:38 あ。
