なぜ戦略家には象限思考が必要なのでしょうか?

4象限原則は、有名な経営科学者スティーブン・コヴィーが提唱した時間管理理論です。優秀なマネージャーは象限思考法を使うことを学ぶ必要があります。著者は、象限思考とは何か、それをどのように使用するのかを詳しく説明し、それを説明する例を挙げています。見てみましょう。

象限思考は一般的に四象限思考を指し、その形式も第一象限の4つの主要なセクションに分けることができます。

職場では、このようなタイプの人によく出会います。複雑な問題に直面しても、常に問題を解明し、迅速に対応し、解決策を見つけることができます。

彼らは頭の中にさまざまなアルゴリズムを持っており、膨大なデータや情報を常に実用的な知識や知恵に変換して問題を解決できるようです。

過去の戦略体系を整理する過程で、象限分析法というシンプルで効果的な方法を見つけました。

「太極拳は二つの相反するものを生み、二つの相反するものは四つの象徴を生む」ということわざがあります。複雑な問題を分解し、問題の解決を測定するための定性的な評価要因を見つけ、その後定量的な指標を見つけることができます。思考の道筋を座標軸という直感的な形で表示し、問題の解決策を見つけることができます。

記事ディレクトリ:

1. 象限思考とは何ですか?

2. 象限思考をうまく活用する方法

3. 象限思考の応用例

1. 象限思考とは何ですか?

象限思考について話す前に、まずは起源から始めて象限思考の本質を探ってみましょう。

象限とは、一般的に平面直交座標系を指し、よく 4 つの象限と呼ばれます。これはフランスの哲学者であり数学者でもあるデカルトによって提唱されたもので、主に次のような彼の考えに基づいています。幾何図形は直感的であり、代数方程式は抽象的であるため、この 2 つをどのように組み合わせるか、つまり、幾何図形を通じて方程式を表現し、幾何図形の点が方程式を満たす「数」の各グループにリンクされるようにするか。

象限は誕生しましたが、ブランド マーケティング担当者にどのような教訓をもたらすことができるのでしょうか?

私たちが意思決定をするとき、通常はまず測定要因、つまり定性的なロジックを見つけます。次に、定量的次元に相当するこの要素のデータ指標を見つけます。最後に、2 つを適切な場所に配置し、象限図内の適切な位置を決定して、問題の解決策をすばやく見つけます。

したがって、実践的な戦略分析の観点から、象限思考は、問題に遭遇したときに、問題を解決するための測定要因（通常は 2 つ）を見つけ、その要因を定量化して象限図に配置し、選択の方向を直感的に表現することと定義できます。

2. 象限思考をうまく活用する方法

象限思考の核心は、複雑な問題を単純化し、単純な問題をグラフィックで視覚化することです。

最初のステップは、問題を定義し、それについて質問して、どれが表面的な問題でどれが本質的な問題かを判断することです。

次に問題を分析します。戦略は選択を行うことです。問題を分析するには、選択の論理を見つけ、質的要因を決定する必要があります。

最後のステップは問題を解決することです。測定要素を見つけた後、次のステップは、定量的な部分に相当する測定基準を実装することです。

データレベルでは、直接的かつ具体的な定量的データがない質問もあります。さまざまな要素を可能な限り細分化し、それに基づいて各当事者の長所と短所を測定することができます。一般的には1～5点、もしくは1～10点の間で採点して審査します。

3. 象限思考の応用例

1. 事例: トラック選択（シェアと成長率）

市場の観点からトラック選択を分析する

市場は有望な路線を選択する必要があり、市場シェアと業界の成長率という 2 つの要素に注目することができます。市場シェアは、現在の市場規模が十分に大きいことを示しており、過去の成長率によって将来の市場予測を決定できます。

トラックの選択について話すとき、私たちは実際に何を選択するのでしょうか?

市場の観点から言えば、重要なのは天井層です。それは池で釣りをするようなものです。まず第一に、池には十分な数の魚がいなければならず、全員が魚の分け前を得ることができ、将来的にはさらに多くの魚を飼育できる必要があります。

市場シェアと成長率をそれぞれ水平軸と垂直軸として使用して、市場を 4 つの象限に分割できます。

（１）シェアが大きく、成長率が高い：機会カテゴリー

（２）シェアは小さいが成長率が高い：潜在的カテゴリー

（３）シェアは大きいが成長率は低い：成熟カテゴリー

（４）シェアが小さく、成長率が低い：カテゴリーを避ける。

2. 事例: 競合分析（SWOT分析）

有利な競争を実現するための主な要素は、競争環境と競争条件の 2 つです。前者は企業にとっての外部の機会と脅威の観点であり、後者は企業にとっての内部の強みと弱みの論理です。

競争環境であろうと競争条件であろうと、それらはすべて相対的なものであり、データで直接表現することはできません。さらに細分化が必要であり、例えば、競争環境には主にPEST（政治、経済、社会、技術）、法律、環境保護の各層が含まれ、競争条件には主にブランド力、製品力、チャネル力、資本力などが含まれます。

これらの細分化された要因は、さまざまなカテゴリに従って採点され、比較的科学的な結論を導き出します。

3. 事例：自社製品構造の分類（ボストンマトリックス）

企業の製品ポートフォリオを企画する際には、市場の重力と企業力を考慮し、的を絞った施策を講じる必要があります。

定量化可能なデータに関しては、市場シェアや成長率で表現できます。

• 主力製品は市場シェアが高く、成長率も高く、急速な発展をサポートするために戦略的なリソースが割り当てられています。
• 市場シェアが低く、成長率が高い製品は問題のある製品です。企業は強みを学び、弱点を克服してスター製品に育てることができます。
• 市場シェアが高く成長率が低い製品は、キャッシュカウ製品です。投資は維持または段階的に削減し、スター製品をサポートするリソースを提供します。
• 市場シェアが低く成長率が低い製品はドッグプロダクトなので、リソースの無駄を避けるために撤退戦略を採用する必要があります。

要約:

象限法は、主に科学的な分析を目的として、定性的な指標と定量化可能なデータを見つけることを目的としています。

この方法が再利用可能である理由は、複雑な問題を単純化する方法だからです。具体的な方法だけでなく、複数のシナリオにも対応できるので類推学習も可能です。

著者: Zang Feng

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