試算上では、人員削減率より戦力量ダウン率が大きくなります。それはなぜでしょうか?人員が25%減少したならば戦力量も25%の減少にはならないのでしょうか?

戦力量とは兵力数×武器性能で求められます。戦力とは人、物、金、情報であり、兵力数は営業担当者数、武器性能は製品力や経営資源などに該当します。

例えば、A軍の兵力数が10人、B軍の兵力数が1/2の5人だったとします。その場合、B軍の兵士はA軍の2人の兵士から同時に攻撃を受けることになります。逆に言えば、B軍の兵士は同時に2人のA軍の兵士を倒さなければいけません。

刀や弓、拳銃などの接近戦が中心だった時代であれば、一騎当千で一人で何人もの敵兵を倒すことができたかもしれません。しかし、機関銃やミサイルなど、近代の遠隔戦ではそれは不可能です。これは現代ビジネスのDX推進に置き換えることができるかもしれません。

このような近代戦の場合には、戦力量は二乗して計算されるために、人員削減率より戦力量ダウン率の方が大きくなるのです。特に市場が縮小傾向にあり、限られたパイを奪い合うゼロサムゲームの場合にはより顕著です。

そのため、人員削減による戦力量ダウンの影響には十分に考慮し、戦力ダウンの影響を最小限に抑え、現在の売上高の基盤を維持するとともに、競合と拮抗状態にある顧客では戦力強化により競り勝つ必要があります。正確なターゲティングとリソースアロケーションが戦略上非常に重要な意味を持ち、今後の企業としての存続を左右する可能性があるでしょう。

組織全体の効率性と競争力を高めることを目的として、生産性を基準にした人員削減が行われます。しかし、大幅な営業部門の人員削減は戦力量の低下による売上減少とのトレードオフとなる可能性があります。そのため、適切な対策と戦略を導入することで、売上への影響を最小限に抑えつつ、生産性を向上させることが求められます。

今回、住友ファーマは国内従業員数の約25%に相当する、約700人の人員削減を行います。全て営業部門と想定した場合、戦力量に換算すると現状から約60%の戦力ダウンに匹敵することになります。収益を担う営業部門の戦力ダウンによる業績悪化は避けられない状況です。

人員削減により、販管費70億円程度の減少が見込まれていますが、単純計算で3000億の年間売上が直接的に60%の戦力ダウンの影響を受けたと想定した場合、販管費の削減を大きく上回ることになります。

そのため、戦力ダウンの影響を最小限に抑え、現在の売上高の基盤を維持するとともに、競合と拮抗状態にある顧客では戦力強化により競り勝つ必要があります。正確なターゲティングとリソースアロケーションが戦略上非常に重要な意味を持ち、今後の企業としての存続を左右する可能性があるでしょう。

DXS Stratify®のマトリクス分析は、必要な人員数および戦力量の定量化および可視化することが出来ます。

記事リンク

住友ファーマ・木村社長 MRによる全国カバー「非常に厳しくなる」 約700人の早期退職者募集で

https://www.mixonline.jp/Default.aspx?tabid=55&artid=76949&ex240801e

田辺三菱に続き、住友ファーマも早期退職者を募集すると発表しました。募集人数は約700人で、国内従業員数の約25%に相当します。対象の全てが営業部門かは不明ですが、この人員削減を戦力量に換算すると現在の1/3に減る計算になります。すなわち、25%の人員削減は60%の戦力ダウンに匹敵するということです。

元々過剰な人員数であったとしても、60%の戦力ダウンの影響は大きいはずです。製薬企業において、収益部門は営業部門がほとんど全てであり、バックオフィスは営業支援ではあっても、収益部門ではありません。そのため、今回の戦力ダウンの影響を最小限に抑え、現在の売上高の基盤であるロイヤルカスタマーを維持し、競合と拮抗状態にある顧客では戦力強化により必ず競り勝つ必要があります。

すなわち、正確なターゲティングとリソースアロケーションが戦略上非常に重要な意味を持ち、今後の企業としての存続を左右する可能性があります。

DXS Stratify®のマトリクス分析を用いれば、ロイヤルカスタマーによる売上基盤を維持するために必要な人員数と、勝つか負けるかの瀬戸際にある競合と拮抗状態の顧客で競り勝つための戦力量を定量化および可視化することができます。

まとめ

住友ファーマの早期退職者募集は、製薬業界全体にとって重大な影響を及ぼす可能性があります。これに対処するためには、精緻なターゲティングとリソースアロケーションが不可欠です。DXS Stratify®のようなツールを活用することで、企業は戦略的に重要な顧客を維持し、競合に勝つための戦略を効果的に実行できます。これにより、企業の持続的な成長と競争力を確保することが可能となります。

一強多敗の原因としてのデータ格差
  1. 優位性の強化:
    • データを効果的に活用する企業は市場リーダーとしての地位を強化します。
  2. リソースの集中:
    • データ活用企業はリソースを集中させて市場シェアを拡大します。
  3. イノベーションの差:
    • データに基づく迅速なフィードバックループは競争優位を保持します。
  4. 顧客理解の差:
    • データを駆使して顧客の行動を理解する企業は、ロイヤリティを獲得しやすくなります。

勝者総取りの結果としての社会的影響

  1. 市場の集中化:
    • 少数の企業が市場を支配し、市場の多様性が失われます。
  2. 経済的格差の拡大:
    • データ活用の恩恵を受ける企業は成功しやすく、そうでない企業は取り残されます。
  3. 社会的分断の助長:
    • データ格差により情報へのアクセスが限られる層が生まれ、不平等が助長されます。

これらの問題に対処するためには、データリテラシーの向上やアクセスの公平化、政策的な介入が必要です。データ活用スキルを広く提供し、競争の公正性を維持することが重要です。