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日記

業種業態が変わっても「最適解に最速で」辿り着く方法。

投稿日:

こんにちは。NISHIです。

コンサルティングで大事なのは
クライアントにとっての
【最適解に最速で】辿り着くこと。

その一番の簡単な方法が、
業種に特化してみたり
テーマに特化してみたりと、
何かしら対象を絞るわけですね。

対象を絞ることで、
たとえクライアントが変わろうが
同じ解だったり、
似たパターンでの解だったりと、
辿り着くスピードは当然のこと、
難易度も全く違ったものになります。

ま、この選択を
易きに流れるとも言えますが、
確かに最適解への到達は格段に
楽になりますので、
手っ取り早く専門家になるには
悪くはない選択だと思います。


さて、
先日、こんな記事を見つけました。

http://grass-ex.jp/Lo30/12571

AIを活用し分析や
ビッグデータからの予測の「対象」を
【退職者数の予測】に応用し、
4ヶ月後の退職予防対策にあてている
わけですが、その的中率がなんと、

90%以上
———–

とのことで、
これ、非常に精度が高いですよね。

とはいえ、退職と聞くと
その理由がポジティブであれ
ネガティブであれ、

「個人的な感情から来る理由」

を想像するでしょうから、
一見すると「予測しづらい分野」
のように思いがちかもしれません。

ただ、
そのモトになるデータ、つまり、

「何をもって退職予測を
行っているのか?」

という「根拠」を見てみると納得で、
退職予測の根拠となるデータは、

勤怠データのみ
——————–

なんですね。

「なんで?」と思われるかも
しれませんが、
記事中のこの部分を読むと納得で、

==
月曜の出勤時間の微妙な変化や遅刻、
残業、早退、打刻忘れなどから、
AIエンジンが7000以上の
退職影響因子を作成して予測する
==

と、いうことだそうです。

おわかりになりますよね??

そうです。
人は「感情に基づいて行動する」
動物なわけですから、
【結果】としての【行動】を見れば、
【原因】となる【感情】がわかる、
ないし、予測できるわけです。

非常に合理的で非常に納得、です。


ここで冒頭の話に戻りますが、
コンサルでクライアントの
最適解に最速で辿り着くことも、
実は全くと同じことなんです。

業種に特化しようが、
テーマに特化しようが、
業種もテーマもバラバラであろうが、

ベストな指標を最速で発見すること
—————————————–

が、
クライアントの最適解に最速で
辿り着く一番の方法だということ。

加えて、そうして最速で辿り着いた
最適解には「無駄がない」のです。

業種業態や個別企業によって違う
最適解は指標に現れます。

それは粗利率なのか。
それは回転率なのか。
それは売上高家賃比率なのか。
それはCPOなのか。
何かしら、ベストな指標がある。

そこを「最速で発見」すること。
特に業種もテーマも多岐にわたって
クライアントを獲得するならば、
「ベストな指標の発見」はきっと
生命線になってくるはずです。

と、なりますと、
普段から成功事例、失敗事例を観察し、
ビジネスモデルのポイントをつかむ
練習をしておく必要があります。

これは、
コンサルに行かなくてもできること
なんですよね。

では。

NISHI

-日記

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