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半導体・通信技術の飛躍的な進歩で、電子デバイスはより小型・モバイル化し、日常のいたるところでデータ収集と蓄積が行われています。蓄積された莫大な量のデータ(ビッグデータ)の解析により、製造機械の保守の時期の推定、効率の良い生産ラインの構築、ゲリラ豪雨のスポット予想、コンビニの店主のため無駄のない発注のアドバイスなど様々な分野でデータの有効活用が行われています。
 
半導体・通信技術の飛躍的な進歩で、電子デバイスはより小型・モバイル化し、日常のいたるところでデータ収集と蓄積が行われています。蓄積された莫大な量のデータ(ビッグデータ)の解析により、製造機械の保守の時期の推定、効率の良い生産ラインの構築、ゲリラ豪雨のスポット予想、コンビニの店主のため無駄のない発注のアドバイスなど様々な分野でデータの有効活用が行われています。
  
ビジネスの分野でも、環境が驚くようなスピードで変化しています。変化という不確実性にフレキシブルに対応した戦略が求められています。ビジネスの分野で求められているのは、いかにビッグデータを収集・蓄積することではなく、ビッグデータからビジネスにとって求められている正しい答えを導き出すことです。
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ビジネスの分野では、環境が驚くようなスピードで変化しています。変化という不確実性にフレキシブルに対応した戦略が求められています。ビジネスの分野で求められているのは、いかにビッグデータを収集・蓄積することではなく、ビッグデータからビジネスにとって求められている正しい答えを導き出すことです。
  
 
では、入手したデータをどう分析すればいいのか、一般に存在するデータだけで十分なのか、社内のデータをどう加味するのか、市場の「感覚」「感性」をデータとして取り込めるのかなどを検討し、個別の課題に適切な戦略作成をするための分析が必要になります。
 
では、入手したデータをどう分析すればいいのか、一般に存在するデータだけで十分なのか、社内のデータをどう加味するのか、市場の「感覚」「感性」をデータとして取り込めるのかなどを検討し、個別の課題に適切な戦略作成をするための分析が必要になります。

2015年1月18日 (日) 17:44時点における版

PI Theory “Perspective Integration” (パースペクティブ・インテグレーション)理論は、株式会社PIビジネスモデル研究所代表・山鳥忠司氏が開発した理論です。

PI Theory とは

PI理論 は、これまでのビッグデータへの取り組みを進化させた理論であり、「情報を集積して将来を見通す」「将来を見通すための情報を集積する」を基本として、ビジネスの目的達成のために精度の極めて高い企業戦略支援シナリオを構築する理論です。

  • 数多くの統計解析手法の中から適切な手法を駆使して今起きている事実を分析する
  • その時代や社会にある感性の傾向を取り入れて “こうなるであろう” ことを透視する
  • その場の勢いや思いつき、人の勘にたよらず、実績に基づいて蓄積した経験知を定石にして、市場の各プレイヤーが “こうするであろう” ことを予測する
  • カタストロフ理論やゲーム理論を駆使して、連続的に変化してきた市場に起こる急激な変化、各プレーヤーが打ってくるであろう施策に対して、どういう施策をどの順序で打つべきか示す


すでに起きた事象を数値化して分析したり、話題性や流行に偏りやすいSNS情報を捉えて人の行動パターンを分析しても、ビジネスの未来を正確に見通すことはできません。また、人は必ずしも合理的に行動するとは限らず、むしろ五感で認識したことに影響されて行動するものであり、また、自らの過去の経験によって判断し行動するものでもあります。

未来を定量的に見通すことで、的確な戦略も、戦術もみえてきます。PI手法はまた、ビジネスを9つの窓から覗いて、打つべき戦略、戦術を解きほぐして、段階的に実現する手順をも提示します。この手順に沿って施策を実施していくことにより、創り出したいと考える未来を実現する理論であるといえます。


PI Theory でどんなことが可能となるか

PI理論は、既に3000案件での導入実績があり、多くのサクセスストーリーを生み出しています。

半導体・通信技術の飛躍的な進歩で、電子デバイスはより小型・モバイル化し、日常のいたるところでデータ収集と蓄積が行われています。蓄積された莫大な量のデータ(ビッグデータ)の解析により、製造機械の保守の時期の推定、効率の良い生産ラインの構築、ゲリラ豪雨のスポット予想、コンビニの店主のため無駄のない発注のアドバイスなど様々な分野でデータの有効活用が行われています。

ビジネスの分野では、環境が驚くようなスピードで変化しています。変化という不確実性にフレキシブルに対応した戦略が求められています。ビジネスの分野で求められているのは、いかにビッグデータを収集・蓄積することではなく、ビッグデータからビジネスにとって求められている正しい答えを導き出すことです。

では、入手したデータをどう分析すればいいのか、一般に存在するデータだけで十分なのか、社内のデータをどう加味するのか、市場の「感覚」「感性」をデータとして取り込めるのかなどを検討し、個別の課題に適切な戦略作成をするための分析が必要になります。

PI理論の適用分野としてはこれまで、マーケティング分野のみならず人事、財務分野などにも応用されてきました。既存のビジネスの前提として様々にあった境界(地政学的境界、業種間の業界、技術分野、商習慣など)がどんどん薄れて競争が多様化し激化する中、まずは、商品戦略、価格戦略、プロモーション戦略、チャネルやエリア戦略といったマーケティング分野に焦点を当ててPI理論を適用し、ゲーム理論にもとづく競合との競争戦略、組織能力を高め生産性を高めていく組織戦略を、計量的に評価し構想していくことが可能となります。


PI Theory 概要

  • PI Theory 概説書(pdf資料)
  • PI Theory 入門講座


PIのエリアマーケティング応用例

  • 下記にエリアマーケティングにおける応用場面を例示します。
    1. どれだけ住みよいか
    2. ここに店を出せばいくらの売上になるか
    3. わが社の競合という観点の密度=空白地帯は
    4. 新サービスに対する感度は
    5. 地域コミュニティの成熟度は
    6. 好きな色は  (小林ヒロミ=「広島の屋根は赤い」等)
    7. 好きな音は  五感の具体的場面の登場密度
    8. 好きな香りは 五感の具体的場面の登場密度
    9. 好きな触感は 五感の具体的場面の登場密度 
    10. 好きな味覚は 五感の具体的場面の登場密度
    11. 人に例えてみれば
    12. 物流拠点はどこ
    13. 情報発信拠点はどこ
    14. ネットコミュニティ成熟度
    15. 高齢者コミュニティの受容度
    16. 貯蓄性向度の高さ
    17. 消費性向度の高さ
    18. リフォーム需要度
    19. 建替え需要度
    20. どの行動パターンが多いか
    21. 新規事業拒否度
    22. 生産拠点適合度
    23. 販売拠点適合度
    24. 開発拠点適合度
    25. リクルート適合拠点


関連事項

引用