数字を管理しても、なぜ成果につながらないのか？｜『数値化の魔力』とキーエンスのビジネスから考える、行動を価値に変える仕組み【Case OS BOOKS #122】

Case OS BOOKS #122

営業件数やKPIを管理している。それでも成果が伸びないのはなぜでしょうか。キーエンスの数値化と高収益を支えるビジネスモデルを読み解き、数字を管理することと、成果が生まれる仕組みをつくることの違いを考えます。

「もっと数字を意識して仕事をしてほしい」「KPIを設定して、進捗を管理したい」「社員一人ひとりの生産性を高めたい」企業の経営者や管理職と向き合うと、こうした課題を聞くことがあります。

営業部門であれば、売上や受注件数、商談数、訪問件数などを管理する。人事部門であれば、採用人数や応募者数、面接件数、研修の実施回数などを管理する。組織全体では、売上高や利益率、労働生産性、エンゲージメントなど、さまざまな指標が設定されています。数字によって現状を把握し、目標との差を確認することは、企業経営において重要です。

しかし、ここで一つ考えたいことがあります。数字を管理できるようになれば、本当に社員の行動や組織の成果は変わるのでしょうか。

例えば、ある企業が営業部門の業績向上を目指し、営業活動のKPIを設定したとします。従来は売上だけを確認していましたが、新たに顧客への架電件数、訪問件数、商談件数を記録するようにしました。営業担当者は毎日、自分の活動実績を入力します。管理職は、その数字を確認し、目標に達していない担当者へ改善を求めます。

その結果、架電件数や訪問件数は増えました。しかし、受注件数は思ったほど増えていません。そこで管理職は、さらに活動量を増やすよう指示しました。このような状況があったとしたら、どうでしょうか。

営業担当者は、会社が求める数字を達成しようと努力しています。管理職も、業績を高めようとしています。しかし、会社全体の成果は十分に変わっていません。ここで必要なのは、単に活動量を増やすことなのでしょうか。

私は、ここに数値管理の難しさがあると感じています。数字を把握することと、その数字から何を変えるべきかを判断できることは、同じではありません。さらに言えば、数字が改善されたことと、顧客への価値提供が改善されたことも、必ずしも一致しません。

今回取り上げる『数値化の魔力』は、この問題を考えるための一冊です。著者の岩田圭弘氏は、キーエンスで営業や営業戦略、マネジメントなどに携わった経験を持つ実務家です。本書では、キーエンスで学んだ数値化の考え方を基に、仕事の結果を、行動の量と質から捉え、改善する方法を紹介しています。

私は、本書を読むうえで、特に重要だと感じたことがあります。それは、数値化を、単に人を評価したり、目標を管理したりするための手法として扱っていないことです。むしろ、成果が出ていない原因を明らかにし、自分の行動や仕事の進め方を改善するために使っている点です。

そして、今回は書籍の内容だけでなく、キーエンスのビジネスモデルそのものについても考察したいと思います。キーエンスは、製造業向けのセンサや測定器、画像処理機器などを展開する企業です。2026年3月期の売上高は約1兆1,693億円、営業利益は約5,958億円、営業利益率は51.0％でした。非常に高い収益性を持つ企業です。

しかし、ここで注意したいことがあります。キーエンスが高収益を実現している理由を、数値管理が徹底されているからという一つの要因だけで説明してよいのでしょうか。

同社には、顧客の現場へ直接入り込む営業体制があります。顧客の潜在的な課題を捉え、付加価値の高い商品を開発しています。さらに、ファブレス経営や供給体制など、事業全体にわたる特徴的な仕組みを持っています。つまり、数値化は重要な要素であっても、それだけで高収益が成立しているわけではないと考える必要があります。

前回のCase OS BOOKS #121 『脱常識の儲かる仕組み』では、コストダウンや効率化という手段を目的化せず、全体の成果を制約する要因を見極めることの重要性を考えました。今回の『数値化の魔力』も、その問題と深くつながっています。

数字を増やすこと自体が目的になっていないでしょうか。また、その数字が、会社全体の成果や顧客価値へどのようにつながるのかを、説明できているでしょうか。

今回は、本書を起点に、キーエンスの高収益を支えるビジネスモデル、数字による行動改善、人材育成、組織のマネジメントを考察していきます。そして、Case OSとして、数字を管理する組織から、数字によって自分たちの仕事を改善できる組織へ変わるための条件を考えたいと思います。

今回紹介する本

『数値化の魔力――“最強企業”で学んだ「仕事ができる人」になる自己成長メソッド』

著者：岩田圭弘
出版社：SBクリエイティブ
刊行：2023年12月

著者の岩田圭弘氏は、2009年にキーエンスへ入社し、営業職として実績を上げた後、マネジメントや営業戦略、販売促進などに携わってきました。本書は、その経験を基に、個人の仕事の成果を高めるための数値化の方法を整理したものです。

本書の中心となる考え方は、仕事の結果を「行動の量」と「行動の質」に分けて考えることです。例えば、営業であれば、受注という結果に至るまでに、顧客への接触、アポイントの取得、面談、商談化といった行動があります。それぞれの行動を数値化することで、どこに問題があるのかを確認し、改善することができます。

また、採用活動であれば、応募から書類選考、面接、内定、採用までの流れを数値化することで、どの段階で候補者が減っているのかを把握できます。本書では、このような考え方を営業や人事の具体例を通じて説明しています。そして、単に行動量を増やすのではなく、行動の質や転換率を確認し、成果を妨げている部分を改善していく方法へと展開しています。

私は、本書の価値を、数字を使った目標管理の技術だけにあるとは考えていません。むしろ、これまで経験や感覚で捉えていた仕事を、改善できる構造として理解することに価値があると感じました。

一方、数値化によってすべての問題が解決するわけではありません。数字で捉えられることと、数字だけでは十分に説明できないことがあります。また、数値化することによって、社員が数字を達成することだけを目的に行動する可能性もあるでしょう。今回は、こうした限界も含めて考察を深めていきます。

1．数値化は、社員を管理するためのものなのか――結果と行動を分けて考える

本書の序章では、ビジネスを「確率」という観点から捉えることの重要性が示されています。例えば、営業担当者が顧客へ提案したとしても、必ず受注できるわけではありません。顧客の予算や意思決定、競合企業の動向、商品の必要性など、さまざまな要因が影響するからです。そのため、営業担当者が努力したとしても、期待した成果につながらない場合があります。本書では、そうした不確実性を踏まえたうえで、仕事の結果を「行動の量」と「行動の質」から考えています。

例えば、営業担当者が顧客へ10件提案したとします。そのうち2件が受注につながったのであれば、受注率は20％です。同じ条件で、提案件数を20件へ増やせば、期待される受注件数は増えるかもしれません。一方、提案件数が10件のままでも、提案方法を改善し、受注率を高めることができれば、成果を増やせる可能性があります。

つまり、仕事の結果を高める方法は、行動量を増やすことだけではありません。同じ行動量でも、成果につながる確率を高めることができれば、結果は変わる可能性があります。私は、この考え方が、数値化を理解するうえで重要だと思います。

ただし、ここで一つ注意したいことがあります。「仕事の結果＝行動の量×行動の質」という考え方は、仕事を理解するための有用な整理ですが、すべての仕事が数学的にこの式で説明できるわけではありません。

例えば、顧客の需要が存在しなければ、どれだけ営業活動を増やしても、受注につながらない場合があります。また、顧客によって案件規模や必要な提案内容が異なる場合には、単純な活動件数だけで成果を比較することはできません。だからこそ、仕事の結果を考える際には、何を自分で変えられ、何を自分だけでは変えられないのかを区別する必要があります。私は、この点が、社員のマネジメントでも重要だと考えています。

例えば、ある営業担当者の売上が目標に届かなかったとします。そのとき、管理職は何を確認すべきでしょうか。営業活動量が不足していたのでしょうか。商談の進め方に問題があったのでしょうか。それとも、担当している顧客の需要が減少していたのでしょうか。こうしたことを確認せず、「売上が低いのだから、もっと頑張ってほしい」と伝えるだけでは、改善すべきことが明確になりません。

一方、必要な情報がそろっていれば、問題を具体的に考えることができます。例えば、顧客への接触件数が十分にあるにもかかわらず、商談へ進む件数が少ないとします。その場合、顧客への最初のアプローチ方法や、提案する対象の選び方を見直す必要があるかもしれません。

あるいは、商談数は多いものの、受注につながっていない場合もあるでしょう。その場合、顧客の課題理解や、提案内容、価格、競合との差別化などを確認する必要があるかもしれません。このように、同じ売上未達という結果でも、改善すべきことは異なります。

私は、ここに数値化の重要な価値があると考えています。数字は、単に社員の成果を評価するためだけでなく、成果が出ていない理由を具体的に考えるための情報にもなるのです。

しかし、数字を把握できることと、原因を特定できることは同じではありません。例えば、商談化率が低下していたとしても、それだけで営業担当者の提案力に問題があるとは断定できません。顧客の構成や、市場環境、商品の競争力など、別の要因が関係している可能性もあります。そのため、数値を使って現状を把握した後には、なぜそのような結果になったのかを考える必要があります。ここでCase OSとして、次のように捉えたいと思います。

私は、この考え方を、経営者や管理職が共有することが重要だと思います。

2．数字からボトルネックは見つかるのか――営業・人事の具体例から考える

本書では、数値化の方法を、営業や人事の業務プロセスを使って具体的に説明しています。私は、この部分が、実務へ応用するうえで特に重要だと感じました。なぜなら、多くの企業では、最終的な結果を管理していても、その結果が生まれるまでの過程を十分に把握できていない場合があるからです。

営業の成果を、プロセスごとに捉える

例えば、本書では、営業の仕事を次のようなプロセスに分けています。DMによる顧客への接触。電話によるアプローチ。アポイントの取得。面談。商談化。そして受注です。それぞれの段階で何件の活動が行われ、そのうち何件が次の段階へ進んだのかを確認します。

本書に掲載されている例では、ある月の営業実績として、面談17件に対して商談化6件という数字が示されています。商談化率は、約35％です。一方、翌月の例では、面談16件に対して商談化4件となっています。この場合、商談化率は25％です。

数字だけを見れば、商談化率が低下していることが分かります。ここで、管理職が営業担当者へ「もっと面談件数を増やしてほしい」と指示したとします。しかし、商談化率が低下しているのであれば、面談件数を増やすことだけが最も効果的な方法とは限りません。

例えば、面談で顧客の課題を十分に確認できていない可能性があります。あるいは、顧客が求めていることと、提案している商品やサービスが合っていないのかもしれません。その場合、面談件数を増やすよりも、顧客の選定方法や、面談の進め方を改善する方が効果的かもしれません。私は、このように、どの段階で成果につながりにくくなっているのかを確認できることが、数値化の重要な働きだと考えています。

ただし、ここで一つ注意したいことがあります。商談化率が35％から25％へ低下したという数字だけで、原因が特定できるわけではありません。例えば、面談の対象となった顧客が異なっていた可能性があります。また、面談件数が少ない場合には、数件の増減によって比率が大きく変わることもあります。さらに、商談化率が低下していても、商談一件当たりの金額や利益が増えている場合には、会社全体の成果が改善している可能性もあるでしょう。

そのため、私は、数字を使って問題を発見した後に、さらに考える必要があると思います。「なぜ、その数字が変化したのでしょうか。そして、その変化は、実際の成果へどのような影響を与えているのでしょうか。」ここまで確認して初めて、改善するべきことを具体的に考えられるようになります。

人事の採用活動でも、同じ考え方が使える

本書では、人事の採用活動についても、同じように数値化する方法が示されています。例えば、採用人数だけを管理している場合です。ある月の採用人数が、目標の10人に対して5人だったとします。この場合、目標を達成できていないことは分かります。しかし、その理由は分かりません。

応募者数が不足しているのでしょうか。書類選考で通過する候補者が少ないのでしょうか。面接を受けた候補者が、次の選考へ進まないのでしょうか。あるいは、内定を出しても、入社を承諾してもらえないのでしょうか。これらは異なる問題です。

例えば、応募者数が不足しているのであれば、求人広告や採用チャネルを見直す必要があるかもしれません。一方、応募者数は十分にあるものの、書類選考を通過する候補者が少ないのであれば、求人内容と求める人材要件の関係を確認する必要があるでしょう。また、内定を出しても承諾してもらえない場合には、待遇や仕事内容、企業への理解、選考中のコミュニケーションなどを確認する必要があるかもしれません。私は、この考え方が、人事部門の仕事を改善するために重要だと感じます。

しかし、ここで、もう一つ考える必要があります。採用人数を増やすことが、本当に採用活動の最終的な目的なのでしょうか。

例えば、採用人数の目標を達成するために、採用基準を大きく緩和したとします。その結果、採用人数は増えました。しかし、入社後に必要な能力や仕事内容との適合が十分でなければ、早期離職や育成負担の増加につながる可能性があります。その場合、採用人数という数字は改善されても、組織として望ましい成果につながったとは限りません。

一方、採用人数が目標に届かなかったとしても、必要な能力を持つ人材を採用でき、組織の成果へつながっている場合もあるでしょう。だからこそ、採用活動の成果を、人数だけで評価すべきではないと思います。必要な人材を確保できているか。入社後、期待された役割を担えるようになっているか。そして、その人材が組織の成果へどのようにつながっているか。こうしたことも確認する必要があります。

ここで、前回のCase OS BOOKS #121 『脱常識の儲かる仕組み』とのつながりを感じます。前回は、コスト削減や現場の効率化という手段を目的化せず、会社全体の成果を制約する要因を見極めることの重要性を考えました。今回の数値化も、同じように考える必要があると思います。

数字によって、問題が生じている可能性のある部分を発見する。しかし、その部分の数字を改善すれば、必ず全体の成果が高まるとは限りません。例えば、営業のアポイント取得率を高めたとしても、受注へつながらなければ、成果は限定的です。一方、採用活動で応募者数を増やしても、選考や育成を担う人材が不足していれば、採用の成果は十分に高まらないかもしれません。だからこそ、部分ごとの数字だけでなく、全体の成果との関係を考える必要があります。

私は、ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。数字からボトルネックを見つけるとは、単に最も低い数字を探すことではない。何が全体の成果を妨げているのかを、仕事の流れと因果関係から考えることである。これは、営業や人事だけでなく、企業のさまざまな仕事へ応用できる考え方だと思います。

3．数字を増やすほど、なぜ仕事の質が下がることがあるのか

ここまで、数値化によって仕事の結果やプロセスを把握することの重要性を考えてきました。しかし、私は、数値化にはもう一つ重要な問題があると考えています。それは、数字を目標として設定することで、人の行動そのものが変わるということです。

例えば、営業担当者へ「1日に50件の架電を行う」という目標を設定したとします。その場合、営業担当者は、架電件数を増やそうとするでしょう。それ自体は、必ずしも悪いことではありません。営業活動量が不足しているのであれば、架電件数を増やすことが成果へつながる可能性があります。

しかし、架電件数だけで評価される場合には、どうでしょうか。十分な準備をせずに電話をかける。顧客の状況を確認する時間を減らす。あるいは、成果につながりにくい顧客であっても、件数を増やすために架電する。こうした行動が生まれる可能性があります。

その結果、架電件数は増えても、商談化率や顧客との関係が悪化するかもしれません。つまり、数字を改善しようとした結果、仕事の質が低下する可能性があるのです。

ここで、私は、KPIの意味を改めて考えたいと思います。KPIは、Key Performance Indicatorの略で、重要業績評価指標と呼ばれます。企業が目指す成果に向けて、仕事がどのように進んでいるのかを確認するための指標です。しかし、KPIは、本来の成果そのものとは限りません。

例えば、営業訪問件数は、売上や受注へつながる可能性のある行動を示しています。しかし、訪問件数が増えたことと、顧客への価値提供が高まったことは同じではありません。また、採用活動の面接件数は、採用の進捗を示す指標になります。しかし、面接件数が増えたことと、必要な人材を確保できたことも、同じではないでしょう。

私は、ここに、数値管理の重要な落とし穴があると思います。本来の成果を確認するために設定した指標が、いつの間にか、その指標を高めること自体を目的にしてしまうのです。

数字は、測定しやすいものへ偏りやすい

例えば、管理職のマネジメント能力を評価しようとしたとします。そのために、部下との1on1実施回数をKPIとして設定しました。その結果、管理職は、毎月必ず1on1を実施するようになりました。実施率は100％になっています。

しかし、1on1の中では、上司が一方的に仕事の進捗を確認するだけだったとしたら、どうでしょうか。部下が困っていることを相談できていないかもしれません。また、相談したとしても、問題の解決につながっていない可能性があります。その場合、1on1の実施率という数字は改善されても、マネジメントの成果が高まったとは限りません。

だからこそ、数字を設定する際には、その数字が本来の目的とどのようにつながっているのかを考える必要があります。例えば、1on1を実施する目的が、部下の問題を早期に把握し、必要な支援を行うことであれば、実施回数だけでなく、その結果として何が変わったのかを確認する必要があります。

ただし、ここでも注意したいことがあります。すべての成果を、単純な数字だけで評価できるとは限りません。例えば、部下との信頼関係や、管理職の判断の適切さなどは、複数の情報を組み合わせて確認する必要があります。

私は、数値化を進める際に、数字だけで仕事のすべてを説明しようとすべきではないと考えています。むしろ、数字を使うことで、何が分かり、何が分からないのかを明確にすることが重要なのではないでしょうか。

数字が改善しても、因果関係が確認できたわけではない

もう一つ重要なのが、因果関係の問題です。例えば、ある企業が営業研修を実施したとします。その後、営業担当者の受注率が高まりました。この場合、研修によって受注率が高まったと考えることもできます。しかし、本当にそうでしょうか。

同じ時期に、顧客の需要が増えていた可能性があります。また、競合企業の供給が減少していたのかもしれません。あるいは、営業担当者が担当する顧客の構成が変わった可能性もあるでしょう。そのため、研修実施後に受注率が高まったという事実だけでは、研修が原因だったと断定できません。私は、ここで、数字を把握することと、数字が変化した原因を理解することを区別する必要があると思います。

本書が重視する数値化は、仕事のボトルネックを見つけ、行動を改善するためのものです。しかし、数字の変化だけで原因が確定するわけではありません。実際の仕事の状況を確認し、複数の可能性を検討する必要があります。

ここで、以前のCase OS BOOKS #118 『考える技術』とのつながりを感じます。大前研一氏の『考える技術』では、最初に示された問題をそのまま受け入れるのではなく、仮説を立て、事実によって検証することの重要性を考えました。今回の数値化も、同じように考える必要があります。

数字によって問題が生じている部分を発見する。その原因について仮説を立てる。そして、その仮説が正しいかどうかを、実際の仕事の状況やデータによって確認する。この流れが重要だと思います。

ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。

私は、この考え方が、単なる数値管理と、本当の問題解決を分ける重要な視点になると思います。

4．キーエンスは、なぜ高収益を実現できるのか――数値化だけでは説明できないビジネスモデル

ここからは、今回の書籍の背景にあるキーエンスのビジネスモデルについて考えてみたいと思います。キーエンスは、センサ、測定器、画像処理機器、制御・計測機器などを扱う、ファクトリー・オートメーションの総合メーカーです。顧客は、自動車、半導体、電子機器、食品、医薬品など、幅広い製造業に存在しています。

その特徴は、単に高性能な商品を開発していることだけではありません。顧客の現場へ直接入り込み、まだ十分に認識されていない課題を把握し、その課題を解決するための商品やサービスを提供していることです。そして、その価値を高い収益性へつなげています。

2026年3月期の連結業績を見ると、売上高は約1兆1,693億円、営業利益は約5,958億円でした。営業利益率は51.0％です。また、同社が公表している一人当たり営業利益は、同じ2026年3月期で4,660万円でした。これらは、キーエンスが公表している実績であり、同社の収益性の高さを確認できる数字です。

出典：キーエンス公式「業績ハイライト」

しかし、ここで重要なのは、これらの数字を見て「数値管理を徹底すれば、同じ利益率を実現できる」と考えないことです。なぜなら、キーエンスの高収益には、数値化以外にも、複数の要因が関係していると考えられるからです。

顧客の本当の課題を把握する、直販営業

キーエンスの大きな特徴の一つが、直販体制です。多くのメーカーでは、販売代理店や商社を通じて商品を販売することがあります。一方、キーエンスは、営業担当者が顧客の現場へ直接足を運び、商品の提案や課題の把握を行う体制を重視しています。

この体制のメリットは、単に販売経路を短くできることではありません。顧客の現場で何が起きているのかを、直接把握できることです。

例えば、ある製造業の生産ラインで、品質検査に時間がかかっていたとします。顧客は、検査作業を効率化するために、新しい測定器を導入したいと考えているかもしれません。しかし、実際に現場を確認すると、問題は測定器の処理速度だけではない可能性があります。

測定結果を記録する方法に問題があるのかもしれません。検査のために製品を移動させる時間が長いのかもしれません。あるいは、検査工程そのものを変更することで、より大きな改善ができる可能性もあるでしょう。

この場合、顧客が最初に求めていた商品を販売することだけが、最もよい提案とは限りません。顧客が本当に実現したいのは、検査作業を効率化し、品質を安定させ、生産全体の成果を高めることかもしれないからです。

私は、ここにキーエンスのビジネスモデルの重要な特徴があると思います。顧客へ商品を説明するだけでなく、顧客の課題を理解し、その解決方法を提案する。そして、顧客の現場から得られた情報を、商品開発へつなげる。このような仕組みが、直販体制の価値になるのではないでしょうか。

キーエンス自身も、公式サイトで、顧客の潜在的なニーズや本当に解決したい課題を把握し、商品開発へ活かすことを事業の強みとして説明しています。

出典：キーエンス公式「事業内容」

私は、この考え方が、前回の『脱常識の儲かる仕組み』ともつながると感じます。顧客の要求へ、そのまま応えるだけではありません。顧客の本当の目的を理解し、その目的を実現するための価値を提供する。ここに、価格だけで比較されにくい事業をつくる可能性があるのだと思います。

世界初・業界初の商品を生み出す開発力

もう一つの特徴が、商品開発です。キーエンスは、新たに生み出す商品の約7割が「世界初」「業界初」であると説明しています。これは同社が公表している特徴であり、すべての商品が常に競争優位を持つことを意味するものではありません。しかし、顧客の課題から新しい商品を開発するという考え方は、同社のビジネスモデルを理解するうえで重要です。

例えば、製造業の顧客が、従来の検査方法では確認できなかった問題を抱えていたとします。その課題を解決する新しい測定器を開発できれば、顧客は品質の改善や生産性の向上など、新しい価値を得られる可能性があります。この場合、価格の安さだけではなく、顧客が得られる成果が、商品の価値になるでしょう。

私は、ここに高収益の重要な成立条件があると思います。他社と同じような商品を、より多く販売するだけではなく、顧客が十分に解決できていなかった課題に対して、新しい価値を提供することです。

もちろん、新しい商品を開発すれば、必ず高い利益を得られるわけではありません。開発費用が必要です。また、顧客がその価値を理解し、適切な対価を支払うとは限りません。だからこそ、商品開発と、顧客の課題を把握する営業活動が、相互につながっていることが重要になると考えられます。

ファブレス経営によって、付加価値を生み出す活動へ資源を集中する

さらに、キーエンスの特徴として、ファブレス経営があります。ファブレスとは、自社で工場を保有せず、製造を外部の協力会社へ委託する事業形態です。キーエンスでは、この体制によって、企画開発や販売など、付加価値の高い活動へ経営資源を集中させることを重視しています。

ただし、ファブレスであれば、必ず高収益になるわけではありません。製造を委託する場合でも、品質や納期を維持するための仕組みが必要です。また、協力会社との関係や、供給体制を適切に管理することも重要になります。つまり、自社工場を持たないという事実だけで、高収益を説明することはできません。重要なのは、どこで価値を生み出し、どの仕事へ経営資源を集中させるのかという事業全体の設計です。

さらに同社は、顧客の生産を止めないために、迅速な出荷体制も重視しています。顧客が必要な商品を必要なときに使えることは、製造業の現場にとって重要な価値になる場合があります。私は、こうした要素を組み合わせて考える必要があると思います。

顧客の課題を直接把握する。その課題を解決する商品を開発する。付加価値を生み出す活動へ経営資源を集中させる。そして、必要な商品を安定的に届ける。こうした仕組みが一体となることで、顧客へ価値を提供する事業モデルが成立していると考えられます。

出典：キーエンス公式「特徴的なビジネスモデル」

私は、ここに、今回の本を考えるうえで重要な視点があると思います。キーエンスの強みは、数字を管理していることだけではなく、数字で改善した行動が、顧客価値や会社全体の付加価値へつながる事業構造を持っていることではないでしょうか。

もちろん、その関係を数値的に証明するためには、より詳細な経営データが必要です。しかし、少なくとも同社の公開情報からは、高収益を数値管理という単独の要因だけで説明すべきではないことが分かります。

5．キーエンスの数値化を他社が真似ても、同じ成果が出るとは限らない理由

ここまで、キーエンスのビジネスモデルを考えてきました。では、キーエンスのように数値化を徹底すれば、他の企業も同じような成果を実現できるのでしょうか。私は、そう単純には考えられないと思います。なぜなら、企業によって、事業の内容や顧客、競争環境、組織の能力が異なるからです。

例えば、営業活動の数値化を考えてみます。キーエンスのように、顧客の課題を直接把握し、専門的な商品を提案する営業と、価格や納期が重視される標準的な商品の営業では、成果へつながる行動が異なる可能性があります。また、長期的な顧客関係が重要な事業と、短期間で多くの顧客へ販売する事業でも、適切なKPIは異なるでしょう。そのため、他社で成果を上げている指標を、そのまま自社へ導入しても、十分な成果につながるとは限りません。

私は、ここで、数値化を導入する前に、何を確認すべきかを考えたいと思います。それは、自社の事業では、何によって顧客価値が生まれ、何によって利益が生まれるのかということです。

例えば、ある企業が、営業担当者の訪問件数を増やそうとしたとします。その企業では、顧客との接点を増やすことによって、受注機会を増やせるのかもしれません。しかし、別の企業では、既存顧客の課題を深く理解し、提案の内容を高めることの方が重要かもしれません。その場合、訪問件数を増やすことよりも、顧客の問題を理解し、具体的な改善案を提示できることが、成果へつながる可能性があります。つまり、同じ営業活動であっても、どのような行動が成果へつながるのかは、事業によって異なるのです。

キーエンスが重視しているのは、数字そのものではなく付加価値ではないか

私は、ここでキーエンスの経営方針そのものに注目したいと思います。同社は、公式の経営方針において、「会社を永続させる」という理念とともに、付加価値の創造や生産性を重視しています。そして、中長期的な生産性の判断軸として、一人当たり営業利益を挙げています。また、社員の行動についても、その仕事が何のために行われ、どのような価値を生み出すのかを考えることを重視しています。

出典：キーエンス公式「大切にしている考え方」

私は、この点が非常に重要だと感じました。例えば、売上を増やすことが目標になっていたとします。そのために、営業担当者が多くの商談を行い、売上を増やしました。しかし、価格を大幅に下げた結果、利益が減っていたとしたら、どうでしょうか。

売上という数字は改善されています。しかし、会社全体の付加価値が高まったとは限りません。一方、商談件数が少なくても、顧客の重要な課題を解決し、高い付加価値を生み出せる提案ができれば、より大きな利益につながる可能性があります。私は、ここに、数値化を行う際の重要な違いがあると考えています。何を数字で管理するのかは、何を価値として生み出したいのかによって決まるということです。

例えば、顧客に高品質な商品を安定して提供することが重要な事業であれば、品質や納期、顧客からの評価などを確認する必要があるでしょう。一方、新しい商品を開発することが重要な事業であれば、顧客の課題や開発の進捗、技術的な実現可能性などを確認する必要があるかもしれません。こうした違いを考えず、すべての部門へ同じ数値管理の方法を導入することには限界があります。

数値化を徹底するほど、組織が硬直化する可能性もある

さらに、私は、数値管理を強化することによるリスクも考えたいと思います。例えば、企業がすべての社員へ細かな数値目標を設定したとします。そして、その目標の達成状況を、毎日確認するようになりました。その結果、社員が、自分の仕事について改善点を見つけやすくなる可能性があります。一方、数字で評価されることを強く意識するあまり、目標達成に直接つながらない活動を避けるようになる可能性もあるでしょう。

例えば、営業担当者が、新しい顧客の課題を深く理解するために時間を使おうとしたとします。しかし、その時間は、短期的な商談件数や受注件数へ直ちにつながるとは限りません。その場合、数字を達成するために、短期間で成果が見込める活動だけを優先してしまうかもしれません。

また、人材育成でも同じことが考えられます。管理職が、部下へ難しい仕事を任せ、育成しようとしていたとします。しかし、短期的な業績だけで評価されていれば、自分で仕事を進める方が合理的になる場合があります。その結果、部下が成長する機会が減るかもしれません。

私は、ここに、数値化と組織の評価制度の関係があると考えています。数字によって行動が明確になることには意味があります。しかし、その数字が、本来の目的と一致していなければ、社員の行動を望ましくない方向へ導く可能性もあるのです。

さらに、社員ごとの成果を比較する際には、担当する顧客や仕事の難易度、必要な資源などが異なることにも注意が必要です。例えば、営業担当者の受注率を比較する場合です。ある担当者は、既存の優良顧客を多く担当しているかもしれません。一方、別の担当者は、新規市場の開拓を担当している場合があります。そのような状況で、受注率だけを比較して、能力の優劣を判断することが適切とは限りません。

もちろん、数字による比較を避けるべきだという意味ではありません。むしろ、適切な比較を行うために、どのような条件が異なるのかを確認する必要があります。

私は、ここで、数値化の目的をもう一度考えたいと思います。数値化は、社員の努力や能力を一方的に評価するためだけのものではありません。何が成果へつながっているのかを理解し、改善するための情報として使うことができます。その意味で、数値化によって社員を追い込むのではなく、社員自身が改善できる範囲を明確にすることが重要だと考えています。ここでCase OSとして、次のように捉えたいと思います。

私は、この考え方が、他の企業へ応用する際にも重要だと思います。

6．経営・人事・管理職は、数値化をどう使うべきなのか――数字を「監視」ではなく「学習」に変える

ここまで、数値化の価値と限界、キーエンスのビジネスモデルについて考えてきました。私は、今回の本を、人材育成や組織開発の視点から読むことで、もう一つ重要な問題が見えてくると感じました。それは、数値化された情報を、誰が、どのように使うのかということです。

例えば、営業担当者が毎日、自分の活動実績を記録していたとします。その数字を管理職だけが確認し、目標未達の担当者へ改善を求める。そのような使い方も考えられます。

しかし、私は、それだけでは数値化の価値を十分に活かせないと思います。なぜなら、社員自身が、その数字から何を改善すればよいのかを考えられなければ、自分で仕事を改善する力が育ちにくいからです。

例えば、ある営業担当者が、前月より受注率が低下していることに気づいたとします。そのとき、自分の行動を振り返ります。顧客の課題を十分に確認できていただろうか。提案する対象は適切だっただろうか。商品の価値を、顧客へ十分に説明できていただろうか。こうしたことを考えられるのであれば、数字は自分の仕事を振り返る材料になります。

一方、数字が目標に達していないという理由だけで、管理職から叱責されるような状態であれば、どうでしょうか。社員は、数字を改善するための工夫よりも、数字が悪いことを責められないようにすることを優先するかもしれません。場合によっては、都合の悪い情報を共有しにくくなる可能性もあるでしょう。

私は、ここに数値化と心理的安全性の関係があると考えています。数字によって問題が明確になることは重要です。しかし、その問題を指摘したり、改善について相談したりできなければ、組織としての学習につながりません。

経営者には、数字の目的を明確にする責任がある

例えば、経営者が「生産性を高めたい」と考えていたとします。その場合、生産性とは何を意味するのでしょうか。社員一人当たりの売上高でしょうか。営業利益でしょうか。あるいは、顧客へ提供する付加価値でしょうか。何を目的とするかによって、重視する数字は異なります。

例えば、社員一人当たりの売上高を高めることを目指す場合です。売上が増えれば、数字は改善される可能性があります。しかし、過剰な値引きによって利益が減っているのであれば、会社全体の成果が改善しているとは限りません。また、社員数を減らすことで一人当たりの売上高が高まったとしても、残った社員の負担が過剰になっていたら、持続的な経営とは言い切れないでしょう。

だからこそ、経営者は、何を成果として考えるのかを明確にする必要があります。そして、その成果を実現するために、どのような行動が重要なのかを考える必要があります。

人事には、評価の数字と育成の数字を区別する役割がある

例えば、管理職の育成を考える場合です。企業は、管理職に必要な能力を高めるために、研修を実施します。その際、研修の受講率や満足度などを確認することがあります。これらは、研修の実施状況を把握するために意味があります。

しかし、研修の目的が、管理職のマネジメント行動を変えることであれば、どうでしょうか。受講率や満足度だけでは、その目的を達成できたか判断できません。例えば、研修後に、管理職が部下へ仕事を任せるようになったのか。部下との対話の進め方が変わったのか。チームとしての仕事の進め方に、どのような変化があったのか。こうしたことを確認する必要があります。

また、サクセッションプランでも同じことが考えられます。次世代リーダー研修の受講者数が増えたとしても、実際に経営を担える人材が増えたとは限りません。将来必要になる役割に対して、どのような能力や経験が不足しているのか。そして、その能力や経験を高めるために、どのような機会を提供できているのか。こうしたことを確認する必要があります。

私は、人事が数値化を行う際には、評価のための数字と、育成のための数字を区別することが重要だと考えています。評価のための数字は、成果や行動を確認するために必要です。一方、育成のための数字は、何を改善すれば、本人がよりよい仕事をできるようになるのかを考えるために使えます。この両方を適切に使う必要があると思います。

管理職には、数字から仮説を立て、改善を支援する役割がある

管理職にとって重要なのは、数字を確認することだけではありません。その数字から、何が問題になっているのかを考えることです。

例えば、ある部下の営業成績が低下していたとします。そのとき、「もっと頑張ってほしい」と伝えるだけではなく、どの行動が成果につながっていないのかを一緒に確認する。必要であれば、顧客へのアプローチ方法を見直す。また、商品への理解が不足しているのであれば、必要な学習機会を提供する。さらに、本人の問題ではなく、組織の仕組みに原因があるのであれば、管理職自身が改善する必要があります。

私は、この点が非常に重要だと考えています。数値化によって問題が見えたとき、その問題を本人の努力不足として扱うのか。それとも、仕事の仕組みを改善する機会として捉えるのか。その違いによって、数値管理が組織へ与える影響は変わる可能性があります。

もちろん、本人が必要な行動を行っていない場合には、適切な指導が必要です。しかし、本人だけでは変更できない条件に問題がある場合には、組織として対応する必要があります。私は、ここに、数値化とマネジメントの関係があると考えています。

社員へ数字を意識するよう求めることはできます。しかし、数字から何を改善すべきかを考え、必要な支援を提供することも、管理職の仕事なのです。さらに、社員が数値化された結果について、自分の考えを持ち、改善策を提案できるようになることも重要です。

これは、以前のCase OS BOOKSで扱った「学習する組織」ともつながります。個人が自分の行動を振り返り、必要な改善を行う。その経験を、チームで共有する。そして、組織全体の仕事の進め方へ反映する。こうした循環が生まれれば、数値化は単なる業績管理ではなく、組織の学習を支える仕組みになる可能性があります。

ここでCase OSとして、次のように考えたいと思います。

私は、この考え方が、数値化を組織へ導入する際に重要だと思います。

7．Case OSとして考える――数字を「判断できる構造」へ変えるための実務的な方法

ここまで、本書の考え方とキーエンスのビジネスモデルを通じて、数値化の価値と限界を考えてきました。では、実際に企業が数値化へ取り組む場合、何から始めればよいのでしょうか。

私は、最初から多くのKPIを設定する必要はないと考えています。むしろ、数字を増やしすぎることで、管理すること自体が目的になる可能性があります。そのため、まずは、何を成果として考えるのかを明確にする必要があります。

例えば、ある企業が、営業部門の成果を高めたいと考えていたとします。その場合、最初に確認するのは、何を増やしたいのかということです。売上でしょうか。利益でしょうか。新規顧客の獲得でしょうか。あるいは、既存顧客との取引を拡大したいのでしょうか。これらによって、必要な行動は異なります。

例えば、新規顧客の獲得を目指す場合です。まず、新規顧客へどのように接触しているのかを確認します。そのうえで、アポイント、面談、商談化、受注というプロセスを整理します。そして、どの段階で成果につながりにくくなっているのかを確認します。

しかし、ここで終わらせません。なぜその段階で成果につながっていないのかを考えます。

例えば、アポイントが取得できていない場合です。顧客の選び方に問題があるのでしょうか。提案する商品が顧客の課題と合っていないのでしょうか。あるいは、最初のアプローチ方法を改善する必要があるのでしょうか。こうした仮説を立て、実際に確認します。

私は、このような考え方を、他の仕事にも応用できると思います。例えば、人事であれば、採用活動の各段階を確認する。管理職育成であれば、研修で学んだことを、実際の仕事で使う機会があるのかを確認する。事業開発であれば、顧客の課題を把握し、提案し、事業として成立するまでの過程を確認する。

重要なのは、仕事を数値化できることではありません。数値化された情報を使って、どのような判断ができるようになるのかということです。ここで私は、Case OSとして、次の5つの問いを整理したいと思います。

これは、本書に示された独立したフレームワークではなく、Case OSとして、数値化を実務へ応用するために整理したものです。ただし、ここで最も強調したいことがあります。この5つの項目を埋めたからといって、数値化が成功するわけではありません。重要なのは、それぞれの問いに対して、実際の事実や仕事の状況を踏まえて考えられることです。

例えば、営業の受注率が低下していたとします。その場合、受注率という数字を確認することはできます。しかし、その原因を考えるためには、顧客の構成や提案内容、競争環境などを確認する必要があります。そして、改善策を実施した後には、その結果を確認する必要があります。私は、このような流れを、実際の仕事の中で繰り返すことが重要だと考えています。

また、改善の結果を確認する際には、数字の変化だけでなく、その数字が本来の目的と一致しているのかを考える必要があります。例えば、営業の訪問件数が増えたとしても、顧客への価値提供が高まっていなければ、十分な成果とは言えないかもしれません。一方、訪問件数が減少していても、一件当たりの提案の質が高まり、利益が増えている場合もあるでしょう。その場合、単に活動量が減ったという理由だけで、問題だと判断すべきではないと思います。

私は、ここで、数字を使って判断する際の重要なことがあると考えています。それは、数字を改善することではなく、目的に近づくために何を改善するのかを考えることです。

例えば、社員が自分の行動を数値化した結果、仕事の中に無駄な作業が多いことに気づいたとします。その場合、必要なのは、さらに多くの仕事をすることではないかもしれません。むしろ、不要な仕事を減らし、顧客へ価値を提供する活動へ時間を使えるようにすることが重要になるでしょう。

また、営業担当者が商談件数を増やすことに力を入れている場合です。しかし、顧客の課題理解が十分ではないことが問題なのであれば、商談件数を増やすだけでは、成果につながらない可能性があります。その場合、一件の商談の進め方を改善することの方が重要かもしれません。

私は、このような判断ができることに、数値化の重要な価値があると考えています。そして、その判断を社員自身が行えるようになるのであれば、数値化は人材育成にもつながるはずです。ここで、私は、今回のCase OSとして、最も重要な考察をまとめたいと思います。

私は、ここに、本書の考え方を企業のマネジメントへ応用する際の重要な条件があると思います。

結論｜数字を管理する組織から、数字によって成長できる組織へ

『数値化の魔力』を通じて、私が最も考えさせられたのは、数字を使うことの意味です。企業では、さまざまな数字が管理されています。

売上高。利益率。営業活動件数。採用人数。研修の実施回数。そして、社員一人当たりの生産性。いずれも、経営やマネジメントにおいて重要な情報です。

しかし、私は、数字を把握できることと、成果が高まることを、同じものとして捉えるべきではないと考えています。例えば、営業活動件数を増やしたとしても、顧客への提案の質が低ければ、受注につながらないかもしれません。また、採用人数を増やしたとしても、必要な人材を確保できていなければ、組織の成果は高まらない可能性があります。さらに、研修の実施回数を増やしても、実際の仕事の進め方が変わらなければ、人材育成の成果は限定的でしょう。

だからこそ、数字を設定する際には、その数字が何を意味しているのかを確認する必要があります。そして、その数字が、実際の成果へどのようにつながっているのかを考える必要があります。

本書では、仕事の結果を、行動の量と行動の質から捉え、改善する方法が示されています。私は、この考え方が重要だと思います。なぜなら、結果だけを見ていても、何を改善すべきかは分からない場合があるからです。しかし、行動の過程を数値化することで、どの段階に問題が生じているのかを確認できるようになります。そして、その原因について仮説を立て、改善することができます。

ただし、ここで注意したいことがあります。数字によって問題が生じている部分を発見できても、その原因が自動的に明らかになるわけではありません。また、数字を改善したことが、必ず顧客価値や会社全体の利益の増加につながるとも限りません。だからこそ、数値化を、単なる目標管理や行動管理として扱うべきではないと思います。

私は、ここで、キーエンスのビジネスモデルとの関係を改めて考えたいと思います。キーエンスは、非常に高い収益性を持つ企業です。しかし、その高収益を、数値化という一つの要因だけで説明することはできません。

同社には、顧客の現場へ直接入り込み、課題を把握する営業体制があります。そして、その情報を商品開発へつなげ、付加価値の高い商品を提供しています。さらに、ファブレス経営や供給体制など、事業全体にわたる仕組みを持っています。

私は、ここに重要なことがあると考えています。数字によって行動を改善することと、その行動が顧客価値や会社全体の利益へつながる事業構造を持つことは、別の問題であるということです。

どれほど営業活動を数値化しても、顧客が価値を感じない商品を販売しているのであれば、十分な成果につながらないかもしれません。また、顧客の課題を理解できていても、それを解決する商品やサービスを提供できなければ、事業としての成果は限定的でしょう。だからこそ、数値化を考える際には、仕事の進め方だけでなく、そもそも何によって顧客価値を生み出しているのかを考える必要があります。

ここで、これまでのCase OS BOOKSとのつながりが見えてきます。『考える技術』では、問題をフレームワークで整理することよりも、本当に解くべき問題を見極めることの重要性を考えました。『未来予測の技法』では、情報を整理したことと、経営判断へつなげることの違いを考えました。そして『脱常識の儲かる仕組み』では、コストダウンや効率化という手段を目的化せず、全体の成果を制約している要因を見極める必要があると考えました。

今回の『数値化の魔力』も、同じ考え方へつながっているように感じます。数字を集めること。数字を管理すること。そして、数字を改善すること。これらは、それ自体が最終的な目的ではありません。重要なのは、その結果、何が変わるのかということです。

例えば、営業担当者が自分の行動を数値化した結果、顧客への提案方法を改善できたとします。その結果、顧客の課題をより深く理解し、必要な商品やサービスを提供できるようになった。そして、顧客にとっての価値が高まり、自社の利益も増えるようになった。このような関係が成立するのであれば、数値化は、単なる管理手法ではなく、企業の成長を支える仕組みになる可能性があります。

一方、数字を達成するために、社員が無理な活動を続け、顧客との関係や仕事の品質が悪化しているのであれば、どうでしょうか。その場合、数値管理の方法そのものを見直す必要があるかもしれません。私は、ここで、今回のCase OSとして最も伝えたいことを、次のように整理したいと思います。

私は、この考え方が、経営者や管理職、そして人事担当者にとって重要だと思います。社員へ数字を意識するよう求めることはできます。しかし、その数字が何のために必要なのかを説明できなければ、社員は数字を達成すること自体を目的にしてしまうかもしれません。また、数字によって問題が明らかになっても、その問題を改善できる権限や支援がなければ、社員は行動を変えられないかもしれません。だからこそ、企業には、数字を管理する仕組みだけでなく、数字から学び、改善する仕組みが必要なのだと思います。

例えば、営業部門の管理職が、毎月の受注件数を確認する。そのうえで、どの段階に問題があるのかを確認する。そして、営業担当者と一緒に、何を改善できるのかを考える。必要な支援を行い、実際に仕事の進め方を変える。その結果を確認し、さらに改善する。こうした循環が生まれれば、数字は社員を評価するためだけのものではなく、成長を支える情報になるでしょう。

私は、ここに、数値化を人材育成や組織開発へ活かす可能性があると考えています。最後に、二つの問いを考えてみたいと思います。まず、経営者や管理職に対する問いです。

「私たちが今、社員へ達成を求めている数字は、本当に顧客価値や会社全体の成果を高めるための数字になっているでしょうか。」

そして、社員一人ひとりに対する問いです。「自分の仕事を数字で振り返ったとき、何を改善すれば、よりよい成果につながるのかを説明できるでしょうか。」

私は、この二つの問いを持つことが、数値化を単なる管理から、本当の改善へ変える出発点になると思います。数字は、人の仕事をすべて説明できるものではありません。しかし、仕事の中で何が起きているのかを理解し、改善するための重要な情報にはなり得ます。そして、その情報を使って、自分自身や組織の仕事の進め方を変えられるのであれば、数値化は成長を支える力になるでしょう。

数字を管理することから、数字で仕事を変えられることへ。私は、そこに『数値化の魔力』を、企業の経営や組織開発へ活かすための重要な意味があると考えています。

Case OS BOOKS #122

今回紹介した本

『数値化の魔力――“最強企業”で学んだ「仕事ができる人」になる自己成長メソッド』

免責事項

本記事は、岩田圭弘著『数値化の魔力』（SBクリエイティブ、2023年）を起点として、筆者が経営、営業、問題解決、人材育成、組織開発、マネジメントの観点から独自に考察したものです。書籍の内容とCase OSとしての解釈・評価は、必ずしも同一ではありません。特に、数値化と顧客価値の関係、キーエンスの高収益を支えるビジネスモデルとの接続、数値管理による手段の目的化、数値化と心理的安全性、人事評価・人材育成への応用、実務での5つの確認項目などは、筆者独自の考察を含みます。

本文で紹介した営業や人事のプロセスに関する考え方は、書籍に掲載された例を起点としています。一方、キーエンスの経営実績や事業モデルについては、同社の公表資料を参照しています。キーエンスの高い収益性が、数値化の取り組みだけによって実現したという因果関係を示すものではありません。また、書籍における著者の経験や事例は、主に当時の業務や組織の状況を背景としており、現在のキーエンスのすべての部門・社員に同じ運用が行われていることを示すものではありません。

数値管理や業務改善の取り組みが、すべての企業で同じ成果を生むことを保証するものではありません。実際の経営判断や人事制度の運用にあたっては、事業特性、顧客の需要、競争環境、社員の役割、評価制度、労働時間、健康や安全、法令などを踏まえた検討が必要です。

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