はじめに

クレイトン・クリステンセン氏の著書『ジョブ理論』を読みました。クレイトン・クリステンセン氏は名著『イノベーションのジレンマ』で有名な実務家兼ハーバードビジネス・スクールの教授です。『ジョブ理論』は名前だけ聞くと、マーケティング理論に偏った書籍に感じるかもしれません。しかし、本書は実社会で役に立ちますし、どちらかというと実務よりの話が多いです。実務と理論の両方の世界で活躍しているクレイトン・クリステンセン氏だからこそ執筆できた一作だったのではないでしょうか。

要点とアクションプラン

最近のマッキンゼー・アンド・カンパニーの調査では、世界の企業幹部の 84 パーセントが自社の成長戦略にとってイノベーションがきわめて重要であると認識している一方、 94 パーセントがイノベーションの成果について満足していないと答えている。

多くの経営層は「会社を成長させるための手段の一つとしてイノベーションが重要」だと考えているようです。しかし、そう答えた経営層よりも多くの人が自社のイノベーションに満足していません。

アクションプラン

イノベーションを促進したり、創出したり、成功に寄与したりする人の価値は高いと言えそうです。経営層に高く評価してもらうための手段の一つとして、イノベーションの成功に貢献することは有効だと感じました。ただ、イノベーションという言葉は抽象度が高いです。まずは、各経営層はイノベーションをどう捉えているのか、知る必要がありそうです。


イノベーションは、最新のトレンドにとびついたものでも、顧客の財布のひもをゆるめるために既存のプロダクトにあれこれ飾りを加えたものでもない。イノベーターたちが、消費者の求めている進歩をどうすれば達成に導けるかを明確に理解したうえで、考え、練り上げ、プロダクトを市場に投入したのだ。

本書曰く、イノベーションは流行にそったものを提供したり、既存のプロダクトの改善をしたりすることではないです。消費者が求めているコトを正しく理解し、それを解決できるプロダクトがイノベーションであると捉えました。

アクションプラン

イノベーションを創出するための第一歩は、消費者を理解することです。消費者を理解するためのユーザインタビュー・観察・体験・疑似体験はイノベーションの成功にとって非常に重要です。誰よりも消費者を理解してる人がイノベーターになれる確率が高いと思います。


顧客はある特定の商品を購入するのではなく、進歩するために、それらを生活に引き入れるというものだ。この「進歩」のことを、顧客が片づけるべき「ジョブ」と呼び、ジョブを解決するために顧客は商品を「雇用」するという比喩的な言い方をしている。

われわれはジョブをある特定の状況で人が遂げようとする進歩と定義する。

ジョブの定義には「状況」が含まれる。ジョブはそれが生じた特定の文脈に関連してのみ定義することができ、同じように、有効な解決策も特定の文脈に関連してのみもたらすことができる。

『ジョブ理論』の根底に「顧客は商品自体を購入するのではなく、現状から進歩するために商品を購入する」という考えがあります。以下、2 点は本書でよく出る用語の解説です。

  • ジョブ:特定の状況で人あるいは人の集まりが追求する進歩のこと
  • 雇用:ジョブを解決するために顧客が商品・サービスを採用・使用すること

個人的に「ジョブ ≒ 課題」と捉えても間違いではないと考えています。ただし、ジョブは課題と違って状況も含むと定義されています。なので、ジョブを抽象化し、状況を取り除き、単純化されたジョブを課題と捉えることは、間違いではないという意味です。

まず、問題と課題の違いを整理します。問題は現状と理想の差分のことを指します。例えば、現在の体重が 80 kg の男性がいるとして、その人の理想の体重が 70 kg だとします。この場合、現状は 80 kg で、理想は 70 kg です。したがって、問題は 10 kg 多いことです。問題を解決するためにやるべきことが課題です。なので、上記の場合、課題は 10 kg 減らすことです。ジョブは成し遂げたい進歩のことでした。例の男性にとって 10 kg 減らすことは成し遂げたい進歩です。なので、ジョブは課題と言い換えても概ね合っていると思います。

アクションプラン

現状は定量データで把握。理想は定量データをもとに仮説を立てたり、顧客を理解して理想の状態を想像したりする。それらの差分を顧客が抱える問題と捉えて、課題化・ジョブ化する。それらの課題・ジョブを最高の体験で解決するプロダクトは何なのか考えてプロトタイプを作成。実際にプロトタイプを使ってもらったり、リリースしたりする。改善を繰り返して、競合他社と比べて、もっとも最高の体験でジョブを解決できるプロダクトにする。


ジョブ理論が重点を置くのは、〝誰が〟でも〝何を〟でもなく、〝なぜ〟である。ジョブを理解するということは、知見を集めて、さまざまなことが密接につながり合った絵をつくり上げていくことであり、細かい断片に区切ることではない。

『ジョブ理論』は WHO や WHAT ではなく WHY に着目しています。顧客に付随する特性を分解し「男性/女性」「大企業/中小企業」「新規顧客/既存顧客」などのバイナリーデータに分解する段階で、ジョブを理解することから遠ざかっています。顧客をクラスタリングするのではなく、顧客を観察したり顧客の体験を疑似体験したりして、知見を集めて、顧客を点ではなく面で理解することに重点を置いています。

アクションプラン

ジョブを具体化する際、顧客を定量的ではなく定性的に深く理解することが大切です。


特定の状況で進歩を遂げようと苦心している人を、短編ドキュメンタリー映画風に頭の中で撮影してみるのだ。

ある状況で進歩に苦労している人を短編映画風に表現しようとすると、ジョブは具現化されやすいです。以下、その短編映画に記録されるべき 5 つの要素です。

その人が成し遂げようとしている進歩は何か

  • 求めている進歩の機能的・社会的・感情的側面はどのようなものか
  • 例えば、仕事やプライベートで最高の第一印象を与える笑顔がほしい

苦心している状況は何か

  • 誰がいつどこで何をしているときか
  • 例えば、年に 2 回歯医者に通い、歯をきれいに保つためにするべきことは全てしているのに、思ったほど白くならない

進歩を成し遂げるのを阻む障害物は何か

  • 例えば、歯を白くする歯磨き粉をいくつか試したが、さっぱり効果はなく、誇大広告だった

不完全な解決で我慢し、埋め合わせの行動をとっていないか

  • ジョブを完全には片付けない商品やサービスに頼っていないか
  • 複数の商品を継ぎ接ぎして一時しのぎの解決策をつくっていないか
  • 例えば、家庭でもホワイトニングできる高価なキットを購入したが、不格好なマウスピースを一晩ずっと装着しないといけない上に、なんだか歯がひりひりする

その人にとって、より良い解決策をもたらす品質の定義は何か、また、その解決策のために引き換えにしても良いと思うものは何か

  • 例えば、専門の歯科治療によるホワイトニングを受けたいが、費用も手間もかけたくない

アクションプラン

上記のジョブを具現化するための短編映画風のまとめ方は、ペルソナ法バリュープロポジションキャンバスを組み合わせたものと同等ではないかと思いました。どちらの手法も、一顧客を深く観察し、その顧客の課題・ペイン・障害物・行動・インサイトを整理しています。顧客インタビューをしたり、顧客と同様の体験を疑似体験したりする際、それらのことを意識してメモ・整理するべきです。


顧客の行動について集めたデータは、客観的に見えても実は偏っていることが多い。データは特にビッグ・ハイア(顧客がなんらかのプロダクトを買う時)だけを重視し、リトル・ハイア(顧客がなんらかのプロダクトを実際に使う時)を無視している。ビッグ・ハイアが、顧客のジョブをプロダクトが解決したことを意味する場合もあるが、本当に解決したかどうかは、リトル・ハイアが一貫して繰り返されることによってしか確認できない。

購買データはあくまでも顧客が商品を購入した際のデータです。顧客がその商品を使用したのか、ちゃんとジョブを解決したのか、本質的な情報は分からないです。

アクションプラン

定性的調査は定量データで分からないことを理解することが主たる目的です。顧客インタビューは、特に商品購入後のジョブ解決のプロセスを深堀りします。


多くの顧客向けに多くのジョブを片づけようとすれば、顧客は混乱し、本来、ジョブを片づけるのに適さないプロダクトを雇用し、のちに苛立ってそのプロダクトを解雇することになる。こうなると企業は、ひとつのジョブにフォーカスする破壊者たちの攻撃にさらされてしまう。

多種多様なジョブを解決しようとすると、ターゲット層は広がります。しかし、それと同時に解決できないジョブに対してもプロダクトを提供することになります。その結果、ジョブを解決できなかった顧客は不満を持ちます。最悪の場合、全てのジョブに対してイマイチなプロダクトとなり、一つのジョブにフォーカスした企業・サービス・プロダクトに多くの顧客を奪われるかもしれません。

アクションプラン

最初の成功をもたらしたジョブへのフォーカスは忘れるべきではないです。もし異なるジョブを解決する場合は、別プロダクトにするか、一プロダクトの中で機能を分けるなど、顧客・ユーザが混乱しない作りにすることが重要そうです。


企業が成長するにつれ、起業のきっかけとなったジョブに対するフォーカスをなくしてしまうことが多い。強い意思と、1世紀にわたるマーケティングの知恵があるにもかかわらず、企業は、解決するジョブ(4分の1インチの穴)ではなく、売り出すプロダクト/サービス(4分の1インチのドリル)が自分たちの仕事を定義するかのように行動しはじめる。

企業は成長すればするほど起業のきっかけや最初の成功をもたらしたジョブを忘れてしまう傾向があります。解決すべきジョブ(6.35mmの穴)ではなく、自社のプロダクト・サービス(6.35mmのドリル)こそが「我々の仕事の全てである」と捉えているかのように行動してしまいます。顧客のジョブへのフォーカスを逸らそうとする要因はいくつもあります。とりわけ、最も影響が大きいことは、以下、マネージャーがデータの誤謬に陥りやすい 3 つのことです。

能動的データと受動的データの誤謬

  • 受動的データ:ジョブの奥深い複雑さを特色付けるデータ
  • 能動的データ:業務に関したデータ

成長企業は受動的ではなく能動的データを生成し始め、その見かけ上の客観性と緻密さに誘惑されやすいです。その結果、企業はジョブよりも、プロダクトや顧客特性を中心にした組織に変貌してしまいます。

見かけ上の成長の誤謬

  • 見かけ上の成長:顧客に売るプロダクトの数を増やしたり、ジョブの種類を広げたりして、成長を促進すること

見かけ上の成長は、中核のジョブを丁寧に解決していく状態とは正反対に位置します。

確証データの誤謬

既存のビジネスモデルに合うようなデータをマネージャーが生成しがちです。

アクションプラン

我々が解決すべきジョブは何なのか、常に意識しながら行動すべきです。

おわりに

本書の原題である “Competing Against Luck” には、運に任せたマーケティングを超える、という願いが込められている。現在一般的に用いられているマーケティング手法は顧客をデモグラフィック(人口統計学的分類)でセグメンテーションし、その細分化したセグメントを対象とした活動になっている。たとえば、「東京近郊に住む 30 代男性サラリーマン」のニーズは何々である、といった調査をおこなう。その程度の情報では不十分だと感じると、さらに年収で区切ったり、職業で区切ったりと、より細かくすれば顧客像が見えるのではないかという期待でさらに切り刻む。だが、期待に反してあまり本質的なことは見えず、担当者が困惑するケースも多い。そのようなことが起きるのは、顧客の「属性」と「欲しいもの」のあいだには相関こそあっても因果はないためである。別の言い方をすると、相関関係は因果関係にあらず。因果関係のないデータを分析して商品開発をおこなうのはまるで運を天に任せたやり方だと、クリステンセン氏は警鐘を鳴らす。

クレイトン・クリステンセン氏の『ジョブ理論』は、性別・年齢・住所・所得・職業・学歴・世帯構成などの人口統計学的分類で顧客をグループ化し、それらのグループを対象にマーケティング活動することに対して警鐘を鳴らしています。なぜなら、人口統計学的分類で顧客をグループ化し続けても、顧客像は見えず、当てずっぽうの運に任せたマーケティングになってしまうからです。【顧客の属性】と【顧客の欲しいもの】は相関関係があったとしても、因果関係はありません。因果関係のないデータを分析し、プロダクト・サービスを提供しても、それが刺さるかどうか運次第。

個人的に顧客をグループ化し、全体の特徴を掴むことは価値があると思います。ただ、プロダクト・サービス・機能を提供する際、「このグループにはこれが刺さりそう…」と運任せに考えず「このジョブにはこれが刺さりそう…」と考えて仕事するべきだと感じました。