경영 전략

SWOT 분석은 강점(S)·약점(W)·기회(O)·위협(T)의 네 가지로 정리한다. 이 중 강점과 약점은 기술력이나 인재 같은 자사의 내부 환경, 기회와 위협은 시장의 확대나 법 개정, 경쟁사의 진입 같은 외부 환경을 가리킨다. 따라서 외부 환경만의 조합은 기회와 위협이며, 강점이나 약점을 포함하는 조합은 내부 환경이 섞이므로 잘못이다.

3C 분석은 Customer(고객·시장), Competitor(경쟁사), Company(자사)의 세 시점에서 사업 환경을 분석하는 기법이다. 비용이나 유통, 광고는 마케팅 믹스(4P나 4C)에서 다루는 요소이며 3C의 구성 요소가 아니다. 3C는 누구에게 팔고, 누구와 싸우며, 자사는 무엇을 할 수 있는지를 맞추어 보는 점이 특징이다.

PPM은 시장 성장률과 시장 점유율의 2축으로 넷으로 나눈다. 시장 성장률이 낮고 점유율이 높은 것은 캐시 카우(돈이 열리는 나무)로, 추가 투자가 적게 들고 자금을 낳는다. 스타는 성장률도 점유율도 높아 투자도 필요한 구분, 문제아는 성장률은 높지만 점유율이 낮은 구분, 개는 둘 다 낮아 철수를 검토하는 구분이다.

4P는 파는 쪽의 시점에서 판매 방법을 짜는 틀로, Product(제품)·Price(가격)·Place(유통)·Promotion(판매 촉진)으로 이루어진다. Plan·Do·Check·Act는 PDCA 사이클로 업무 개선의 절차를 나타내는 것이며 마케팅의 틀이 아니다. Profit이나 Physical을 포함하는 조합은 4P의 구성 요소가 아니다.

4C는 4P를 사는 쪽의 시점으로 바꿔 놓은 것으로, Product는 Customer Value, Price는 Cost, Place는 Convenience, Promotion은 Communication에 대응한다. Price는 파는 쪽이 붙이는 값이지만 사는 쪽에서 보면 구입과 이용을 위해 부담하는 비용이므로 Cost가 대응한다. 다른 셋은 각각 Product, Place, Promotion에 대응하는 요소이다.

코어 컴피턴스는 독자적인 제조 기술이나 오랜 기간 쌓은 고객 기반 등 타사가 쉽게 모방할 수 없는 자사의 핵심적 강점을 가리키며, 거기에 경영 자원을 집중하는 것이 기본 전략으로 여겨진다. 고정 자산은 회계상의 자산 구분, 사내 감사 부문은 내부 통제 이야기, 불만 관리는 CRM이나 클레임 대응 이야기로, 모두 코어 컴피턴스의 정의가 아니다.

성장 매트릭스는 시장과 제품을 각각 기존·신규로 조합한다. 기존 시장에 신제품을 내는 것은 신제품 개발이다. 시장 침투는 기존 시장에서 기존 제품으로 점유율을 높이는 전략, 시장 개척은 기존 제품을 새로운 시장으로 넓히는 전략, 다각화는 신시장에 신제품을 투입하는 가장 도전적인 전략이다.

밸류 체인 분석은 사업을 구매 물류·제조·출하 물류·판매·서비스 등의 활동으로 분해하여 어느 활동이 가치를 낳고 어디에 비용이 드는지를 밝혀, 강화해야 할 활동을 가려내는 기법이다. 주가 분석은 재무적 평가, 근무 시간 집계는 노무 관리, 구매 예측은 CRM이나 데이터 분석 이야기로, 모두 목적이 다르다.

특정한 좁은 시장(틈새 시장)에 자원을 집중하는 전략을 니치 전략이라고 한다. 코스트 리더십 전략은 규모를 살려 저가격으로 이기는 전략으로 자원이 큰 기업에 맞는다. 다각화 전략은 신시장에 신제품을 내는 확대책, 동질화 전략은 상위 기업이 하위 기업의 차별화를 모방하여 무효화하는 전략으로, 모두 좁은 시장에의 집중과는 다르다.

M&A는 Mergers and Acquisitions의 약자로, 합병과 인수를 통해 기술·인재·판로를 단기간에 획득하여 사업을 확대하는 기법이다. 종업원이 자사주를 취득하는 제도는 종업원 지주회나 스톡옵션, 제조를 전부 외부에 위탁하는 것은 팹리스, 공동으로 거점을 운영하는 것은 얼라이언스(기업 제휴)에 해당하며, 모두 M&A의 설명이 아니다.

OEM은 상대방 브랜드에 의한 제조를 가리키며, 수탁 측이 제조하고 발주 측의 브랜드명을 붙여 판매되는 형태이다. 발주 측은 설비 투자 없이 제품 구성을 늘릴 수 있고, 수탁 측은 생산 설비의 가동률을 높일 수 있다. 부품 공통화는 비용 절감의 한 기법, 설계 도면 공개는 오픈화 이야기, 해외 생산 이관은 오프쇼어링으로, 모두 OEM의 정의가 아니다.

얼라이언스(기업 제휴)는 합병이나 인수와 달리 각사가 독립성을 유지한 채 협력하는 형태로, 공동 개발이나 판매 제휴 등이 있다. 듀 딜리전스는 M&A 전에 상대 기업의 실태를 조사하는 것, 카니벌리제이션은 자사 제품끼리 고객을 빼앗는 현상, 리스트럭처링은 사업의 재구축으로, 모두 기업 간 협력 관계를 가리키는 말이 아니다.

BPR은 현행 방식을 당연한 것으로 여기지 않고 업무 자체의 필요성부터 다시 물어 흐름과 조직을 발본적으로 다시 만드는 활동이다. 예비기의 준비는 가용성을 높이는 대책, 작업 시간 계측은 노무 관리, 타사 절차의 도입은 모방으로, 모두 근본적인 업무 재설계를 의미하지 않는다. 조금씩 고치는 개선 활동과도 구별한다.

BPO는 비즈니스 프로세스 아웃소싱의 약자로, 업무 프로세스를 한 묶음으로 외부 전문 기업에 지속적으로 위탁하는 형태이다. 자사는 핵심 업무에 집중할 수 있고 위탁처의 노하우도 활용할 수 있다. 업무의 가시화는 업무 분석, 클라우드로의 이행은 시스템 기반 이야기, 목표의 배분은 목표 관리로, 외부 위탁과는 다른 개념이다.

CRM은 고객 관계 관리로, 고객의 속성과 구매·문의 이력을 일원 관리하여 한 사람 한 사람에게 맞는 대응을 하고 오래 거래를 이어 가게 하는 것을 노린다. 조달부터 판매까지 흐름의 최적화는 SCM, 기간 업무 데이터의 일원 관리는 ERP, 영업 활동의 지원은 SFA의 목적으로, 대상으로 하는 범위가 다르다.

SCM은 공급망 관리로, 조달부터 생산·물류·판매까지의 물자와 정보의 흐름을 거래처를 포함해 전체적으로 관리하여 재고 삭감과 납기 단축을 꾀한다. 구매 이력을 활용한 개별 제안은 CRM, 기간 업무를 통합한 패키지는 ERP, 영업 지원에 특화한 것은 SFA로, 모두 관리하는 대상이 다르다.

ERP는 전사적 자원 관리로, 부문별로 흩어져 있던 기간 업무의 데이터를 통합하여 전사 최적의 시점에서 사람·물자·자금을 배분할 수 있게 하는 것이 목적이다. 통신의 암호화는 보안 대책, 접속 해석은 웹 마케팅, 3차원 도면 작성은 CAD의 기능으로, 모두 ERP 도입의 주목적이 아니다.

SFA는 영업 지원 시스템으로, 안건의 진척과 방문 이력, 다음 행동 예정을 조직에서 공유하여 영업 활동의 질과 효율을 높인다. 근태 관리는 인사 시스템, 생산 설비의 자동 제어는 FA, 재무제표 작성은 회계 시스템의 역할이다. 고객과의 관계 전반을 다루는 CRM의 일부로 자리매김되기도 하지만, SFA는 영업 활동에 초점을 맞추는 점이 특징이다.

지식 경영은 개인이 가진 말로 하기 어려운 노하우(암묵지)를 사례나 절차서 같은 보이는 형태(형식지)로 만들어 공유하고 조직 전체에서 활용하는 활동이다. 자격 취득 보조는 인재 육성 제도, 접근 권한 제한은 정보보안 대책, 재고를 억제하는 생산은 저스트 인 타임 생산 방식으로, 모두 지식의 공유와 활용을 목적으로 하는 개념이 아니다.

KGI는 Key Goal Indicator의 약자로, 연간 매출액을 1억 엔으로 만든다처럼 최종 목표를 수치화한 지표이다. 열쇠가 되는 요인을 나타내는 것은 CSF(핵심 성공 요인), 중간 경과를 재는 것은 KPI(핵심 성과 지표)이다. 회의체의 명칭을 가리키는 용어가 아니다. 목표, 승부처, 중간 지표의 순으로 정리하면 혼동하기 어렵다.

KPI는 KGI 달성을 향해 중간 경과가 순조로운지를 재는 중간 지표이므로, 월간 방문자 수처럼 정기적으로 잴 수 있고 매출로 이어지는 수치가 적절하다. 연간 매출액 1억 엔은 KGI 그 자체이지 KPI가 아니다. 경영 이념의 조문 수나 본사 소재지는 실적의 진행 정도를 나타내지 못해 지표로서 의미가 없다.

밸런스트 스코어카드는 재무·고객·업무 프로세스·학습과 성장의 네 시점에서 목표와 지표를 설정하여 실적을 치우침 없이 평가하는 기법이다. 강점·약점·기회·위협은 SWOT 분석의 시점, 품질·비용·납기는 생산 관리에서 중시되는 요소이며, 재무·법무·인사·홍보는 단순한 부문의 나열로, 모두 BSC의 시점이 아니다.

TQM은 품질을 제조 부문만의 책임으로 삼지 않고 영업과 사무도 포함한 전사적 활동으로 지속적으로 개선해 나가는 경영 기법이다. 전수 검사는 품질을 확인하는 작업의 하나에 지나지 않고, 품질 보증 부문만 기준을 정하는 체제는 오히려 TQM의 사고방식에 반한다. 국제 규격의 인증 취득은 품질 관리시스템의 제3자 증명으로, TQM 자체가 아니다.

프로세스 이노베이션은 제조 공정이나 업무 진행 방식을 바꾸어 생산성과 품질을 크게 높이는 혁신이다. 새로운 기능을 가진 제품의 개발, 신소재를 사용한 제품의 투입, 외관 디자인의 쇄신은 모두 제품 자체의 가치를 바꾸는 프로덕트 이노베이션에 해당한다. 만드는 물건을 바꾸는가, 만드는 방법을 바꾸는가로 구별한다.

기술이 사업이 되기까지는 세 개의 벽이 있으며, 개발에서 사업화로 나아가는 단계의 벽을 죽음의 계곡이라고 한다. 마의 강은 기초 연구에서 제품화를 위한 개발로 나아가는 단계의 벽, 다윈의 바다는 사업화한 뒤 경쟁을 이겨 내고 산업으로 정착할 때까지의 벽이다. 캐즘은 신제품이 초기 시장에서 주류 시장으로 보급될 때의 골로, 보급 과정의 개념이다.

캐즘은 새것을 좋아하는 층이 중심인 초기 시장에서 일반 소비자가 중심인 주류 시장으로 제품이 퍼질 때 가로막는 깊은 골을 가리킨다. 연구에서 개발로의 장벽은 마의 강, 사업화 후의 경쟁은 다윈의 바다로, 모두 기술이 사업이 되는 과정의 벽이기는 하지만 캐즘과는 다른 개념이다. 특허의 심사 기간과는 무관하다.

기술 로드맵은 어느 기술을 언제까지 어느 수준까지 개발할지를 시간축을 따라 도시한 계획으로, 관계자가 개발의 전망을 공유하기 위해 사용한다. 기술자의 스킬 목록은 스킬 관리, 작업 절차서는 제조의 지시 문서, 특허 일람은 지식재산의 관리 자료로, 모두 미래의 기술 개발 경로를 나타내는 것이 아니다.

API 이코노미는 기업이 자사 서비스의 기능을 API로 공개하고, 타사가 그것을 조합하여 새로운 서비스를 낳음으로써 넓어지는 경제권을 가리킨다. 지도나 결제 기능을 넣은 서비스가 전형적인 예이다. 비용의 회수 방법이나 사내 데이터 형식의 통일, 실행 속도의 지표는 모두 기업 간 기능 연계에 의한 가치 창출이라는 사고방식과 관계가 없다.

린 스타트업은 최소한의 기능을 가진 시제품을 빨리 세상에 내놓아 고객의 반응에서 배우고, 개선 또는 방향 전환을 반복하는 사업 개발의 진행 방식으로, 지나친 만들어 넣기에 의한 낭비를 피할 수 있다. 완성품을 한 번에 투입하는 방식은 이와 정반대이며, 양산에 의한 원가 절감이나 타사 제품의 모방은 가설 검증을 반복한다는 사고방식과 다르다.

전자상거래는 거래하는 당사자의 조합으로 분류한다. 개인(Consumer)끼리의 거래이므로 CtoC이다. BtoB는 기업 간, BtoC는 기업에서 소비자로의 판매, BtoE는 기업에서 자사 종업원(Employee)으로의 제공을 가리킨다. 중고 거래 앱의 운영 회사는 거래의 장을 제공할 뿐이며 매매의 당사자는 개인이다.

롱테일은 좀처럼 팔리지 않는 상품이라도 구색을 늘려 그 매출을 합계하면 전체 매출에 크게 기여한다는 현상으로, 진열대의 제약이 작은 인터넷 판매에서 두드러진다. 잘 팔리는 것만 추리는 기법은 이와 반대의 사고방식이며, 수요에 따른 가격 변동은 다이내믹 프라이싱, 소개에 의한 특전은 소개 제도로 별개의 개념이다.

어필리에이트는 성과 보수형 광고로, 게재 사이트 경유로 구입이나 신청이 성립했을 때 사이트 운영자에게 보수가 지급된다. 검색 결과 상위 표시를 노리는 활동은 SEO, 열람 이력에 기초한 광고 선별은 타기팅 광고, 회원 소개에 의한 할인은 소개 제도로, 모두 성과에 따른 광고 보수의 구조가 아니다.

옴니채널은 실제 매장·인터넷 통신 판매·앱 등의 판매 경로와 재고·고객 정보를 통합하여, 인터넷으로 주문하고 매장에서 받는 등 경로의 차이를 의식하지 않고 살 수 있게 하는 활동이다. 통신 회선을 묶는 방법은 통신 기술, 가격대의 분할은 가격 전략, 공동 물류는 기업 간 협업으로, 모두 판매 경로의 통합을 가리키는 말이 아니다.

공유 경제는 개인이 가진 주택·자동차·기능 같은 쓰지 않는 자산을 인터넷상의 중개의 장을 통해 다른 사람과 빌려주고 빌리며 공유하는 구조로, 빈방의 대여가 전형적인 예이다. 할인 판매는 판매 촉진, 합병은 M&A, 지주회는 종업원의 재산 형성 제도로, 유휴 자산의 공유와는 관계가 없다.

크라우드 펀딩은 인터넷상에 계획을 공개하고 찬동하는 불특정 다수의 사람에게서 소액씩 자금을 모으는 구조로, 지원자에게 제품을 제공하는 구입형, 기부형, 금전적 보상이 있는 투자형 등이 있다. 명칭은 군중(crowd)에서 유래하며 클라우드 서비스(cloud)와는 다른 말이다. 부하 분산이나 종량 과금, 공적 융자 제도와는 관계가 없다.

핀테크는 금융(Finance)과 기술(Technology)을 조합한 조어로, IT를 활용한 새로운 금융 서비스를 가리킨다. 코드 결제나 송금 앱, 자동 가계부, AI에 의한 자산 운용 조언 등이 해당한다. 생산 라인의 자동 제어는 FA, 문서의 전자화는 문서 관리, 생육 감시는 스마트 농업으로, 모두 금융 서비스가 아니다.

간반 방식은 뒤 공정이 쓴 만큼만 앞 공정이 만들도록 간반으로 지시함으로써, 필요한 것을 필요한 때에 필요한 만큼 생산하여 중간 재고와 과잉 생산의 낭비를 줄이는 방식이다. 한 명 또는 소수 인원이 조립하는 것은 셀 생산 방식, 자재 소요량을 계산하는 것은 MRP, 도면 작성은 CAD로, 모두 별개의 구조이다.

BYOD는 Bring Your Own Device의 약자로, 종업원의 사물인 컴퓨터나 스마트폰을 업무에 쓰는 것을 말한다. 단말 비용을 억제할 수 있는 한편 분실이나 사적 이용에 의한 정보 유출의 위험이 있어 이용 규정과 기술적 대책이 필요해진다. 회사의 단말 대여는 반대 형태, 회사 이외의 장소에서 일하는 것은 텔레워크이며, 반출 금지 규칙은 보안 규정의 하나이다.

레벨 3은 조건부 운전 자동화라고 불리며, 한정 조건 아래에서 시스템이 모든 운전 조작을 담당하지만 시스템의 요청에는 운전자가 응해야 한다. 레벨 1은 가속이나 조향 등 단일 조작을 지원하는 단계, 레벨 2는 여러 조작을 조합하여 지원하는 단계로, 모두 운전의 주체는 사람이다. 레벨 4는 한정 조건 아래에서 운전자의 대응도 불필요해지는 단계이다.

RPA는 소프트웨어 로봇이 화면 조작 등을 대행하는 구조로, 여러 시스템 간의 전기와 대조처럼 절차가 정해진 사무 작업의 자동화에 알맞다. 용접 로봇이나 안내 로봇은 물리적 기계로 RPA가 대상으로 하는 사무 처리의 자동화가 아니다. 데이터로부터의 수요 예측은 AI에 의한 분석으로, 정형 작업의 대행과는 목적이 다르다.

디지털 트윈은 현실의 설비나 제품의 상태를 센서로 모아 가상 공간상에 쌍둥이를 만들고, 실물을 멈추지 않고 고장 예측과 공정 개선의 시험을 할 수 있게 하는 기술이다. 데이터의 이중화는 백업, 2인 1조의 개발은 페어 프로그래밍, 예비 시스템의 상시 가동은 핫 스탠바이로, 모두 현실의 재현에 의한 모의 실험과는 다르다.

딥페이크는 생성 AI로 실존 인물이 말하지 않은 영상과 음성을 진짜처럼 만들어 낸 것으로, 신분 사칭 사기나 허위 정보의 확산에 악용될 위험이 있다. 학습 데이터의 부풀리기는 데이터 증강, 출력의 사람에 의한 검증은 운용상의 대책, 학습 데이터를 그대로 출력해 버리는 것은 기억이나 과적합에 관한 별개의 문제로, 모두 가짜 영상·음성의 생성을 가리키는 말이 아니다.

생성 AI는 대량의 데이터에서 학습한 내용을 바탕으로 이용자의 지시에 따라 문장·이미지·음성·프로그램 등을 새로 만들어 내는 AI이다. 준비된 답변을 찾아 돌려줄 뿐인 구조는 종래의 검색이나 FAQ 시스템, 데이터의 암호화는 보안 기술, 정형 사무의 대행은 RPA로, 모두 새로운 내용을 생성하는 것이 아니다.

생성 AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 출력하는 현상을 할루시네이션(환각)이라고 한다. 존재하지 않는 출처나 수치를 만들어 내는 일이 있으므로 출력은 사람이 사실 확인을 한 뒤에 쓴다. 딥페이크는 AI로 만든 가짜 영상이나 음성, 오버피팅(과적합)은 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 미지의 데이터에 약해지는 것, 필터 버블은 자기 취향의 정보에만 둘러싸이는 상태로, 모두 다른 현상이다.

프롬프트 엔지니어링은 역할·조건·출력 형식·예시 등을 구체적으로 제시하는 등 생성 AI에 주는 지시문의 방식을 궁리하여 목적에 가까운 출력을 얻는 활동이다. AI 자체를 다시 만드는 것이 아니라 쓰는 방법을 궁리하는 점이 특징으로, 학습 알고리즘의 설계는 개발 측의 작업, 서버 증강은 기반 이야기, 요금 협상은 조달 이야기로, 모두 해당하지 않는다.

사외 서비스에 입력한 정보는 사업자 측에 송신·저장될 수 있어 사외비 정보나 개인정보의 유출로 이어질 우려가 있으므로, 입력해도 되는 정보의 범위를 사내 규정으로 정할 필요가 있다. 생성 AI의 출력은 사실과 다를 수 있어 확인이 필수이고, 입력 내용의 취급과 생성물의 권리는 서비스마다 이용 약관에 정해져 있으므로 확인을 빠뜨릴 수 없다.

생성 AI의 출력이 기존 저작물과 닮게 되는 일이 있어 그대로 공개하면 저작권이나 상표권 등을 침해할 우려가 있으므로, 공개 전에 사람이 유사성과 권리 관계를 확인할 필요가 있다. AI가 만들었다고 해서 권리 확인이 면제되는 일은 없고, 출처의 명기만으로 자유롭게 쓸 수 있는 것도 아니다. 생성물의 취급은 이용 약관에도 정해져 있어 확인이 필요하다.

인간 중심 AI 사회 원칙은 인간 존엄의 존중과 공평성·설명 책임·투명성의 확보 등을 내걸고 있으며, AI에 전부 맡기지 않고 최종적인 판단과 책임을 사람이 맡을 수 있게 하는 것이 요점이다. AI의 판단이 항상 옳다고는 할 수 없고, 학습 데이터의 치우침은 결과의 치우침을 낳는다. 이용의 투명성과 설명 책임도 원칙에서 요구되고 있어, 설명이 불필요하다는 사고방식은 잘못이다.

클라우드 사업자의 AI 기능을 이용하는 형태는 대량의 학습 데이터·계산 자원·전문 인재를 자사에서 준비하지 않고 단기간에 도입할 수 있다는 점이 이점이다. 한편 모델 내부를 자유롭게 개변하는 것은 통상 불가능하고, 통신이 전제이므로 회선을 쓸 수 없으면 이용할 수 없다. 요금도 이용량에 따라 발생하는 것이 일반적이며 무상이라고는 할 수 없다.

AI는 과거의 데이터를 학습하므로 그 데이터에 치우침이 있으면 특정 성별이나 연령의 지원자에게 불리한 판정을 반복할 우려가 있다. 사람의 권리에 영향을 주는 용도에서는 학습 데이터와 판정 결과를 지속적으로 검증하고, 판단의 근거를 설명할 수 있게 하며, 최종 판단은 사람이 하는 것이 요구된다. 이용 사실을 숨기는 것은 투명성의 관점에서 적절하지 않다.