市場戦略の利益への影響

市場戦略の利益への影響[ ^1]（PIMS）プログラムは、ビジネス戦略と業績結果の関係を分析する実証研究イニシアチブです。1960年代にゼネラル・エレクトリック社で開始されたこのプログラムは、複数の業界と地域にわたる4,300の戦略事業単位（SBU）のデータベースを維持しており、12,600の観測値（3年間のスナップショット）と25,000事業年度を超える縦断データ^[2]を生み出しています。データベースは、SBUごとに500の変数で構成されており、市場ポジション、顧客価値、コスト構造、競争動向をカバーしています。現在は経営陣による買収後、pims.ai ^[3]によって運営されており、予測分析とベンチマーク手法を提供しています。主要な戦略指標には、市場シェア、製品品質、投資強度、サービス品質などがあり、プログラムはこれらを財務業績結果と相関させています

歴史

PIMSプロジェクトは、ゼネラル・エレクトリック社の上級管理職が、なぜ一部の事業部門が他の事業部門よりも収益性が高いのかを理解しようとしたことから始まりました。GEがこの目的のために雇用した経済学教授、シドニー・シェフラーの指揮の下、このプロジェクトは1960年代に、電球から原子力発電所に至るまで約200の事業部門を分析する社内実証研究として開始されました。その目的は、GEの戦略的事業部門を比較可能にし、製品の種類に関係なく経済的成功に影響を与える要因を特定することでした。投資収益率（ROI）、つまり拘束資本の単位あたりの利益が、成功の主要な指標として使用されました

1960年代： GEでプロジェクトが始動。結果は驚くべきものだった。競争力、市場の健全性、生産性を捉える24の指標を用いたモデルは、利益の変動の70%を説明できた。しかも、結果は製品や地域に依存しなかった。このモデルは、GEのコンピューター事業への進出が失敗した理由を説明し、ポートフォリオ全体にわたる資源配分の明確な優先順位を設定した。

1972年：アメリカ企業全体で大きな関心を集めた後、プロジェクトは当時ハーバード・ビジネス・スクールの傘下であったマーケティング科学研究所に移管され、複数の企業を対象としたプログラムに変わりました。

1976年:マサチューセッツ州ケンブリッジのアメリカ戦略計画研究所 (SPI) がプロジェクトを引き継ぎ、実証的調査結果に基づいてビジネス上の意思決定を支援するツールの開発に重点を置きました。

1982年：ヨーロッパ支部が設立されました。数百社の企業が参加したこのプログラムは、「市場の法則」と呼ばれる特定された要因が、時間、地域、業界を問わず一貫して作用することを実証しました。

1990 年代:ロンドンの PIMS Associates は、3i plc プライベート エクイティの支援を受けて、PIMS の世界的なコンピテンスおよび設計センターになりました。

2005 年: PIMS Associates はスイスの Malik Management Zentrum St. Gallen の傘下になりました。

2022年：経営陣による買収により、pims.aiはロンドンを拠点とする独立したアドバイザリーおよびソフトウェア会社として設立されました。ライセンスを受けたMalik Managementの方法論を組み込み、組織変革へと事業を拡大し、予測分析を専門としています。

このデータベースは^、匿名化された顧客との関わりを通じて成長を続けており、現在でも学者や企業によって利用されています^{[ 4 ]}。

データベースとデータ収集

PIMSデータベース^[5]には現在^{[いつ? ]}次のものが含まれています:

• 業界や地域をまたぐ4,300の戦略事業ユニットから、12,600件の観察データ（各SBUの3年間のスナップショット）が得られます。
• 市場ポジション、顧客価値、コスト構造、資本配分、競争動向、財務結果をカバーする 500 個の変数を観測ごとに測定
• 25,000 事業年以上の縦断的パネルデータ（SBU あたり平均 5 年、最小 3 年）

データは戦略策定・実行の現場となる戦略的事業ユニット（SBU）レベルで収集されます。各SBUは、独自の市場定義、競合、顧客、そして戦略的選択を持つ独立した競争主体として分析されます。この粒度により、プログラムは、市場シェア、品質ポジション、あるいは研究開発費の調整に伴う、同一のSBUのパフォーマンスの変化を、時間の経過とともに観察することが可能になります。

変数は専門家によってキュレーションされ、数十年にわたる正規化が行われているため、同一条件での比較が可能です。変数の定義、計算式、収集プロトコルはすべて維持・保存され、方法論の透明性が確保されています。

このデータベースは、ゼネラル・エレクトリック社が設立したプログラムを反映しており、2000年以前の北米の製造業中心の企業が多く含まれていますが、その後も継続的に業種や地域を拡大しています。データは匿名化され、機密性の高いクライアントとのエンゲージメントから収集され、非公開の経営管理アカウントから内部指標を収集しています。

PIMSの当初の調査では、50種類以上のコア指標が調査されました。最も重要な指標は以下のとおりです。

ビジネス環境の特徴（市場の魅力度）：

• 市場の成長（短期および長期）
• 市場規模
• 流通チャネル（直販、卸売、小売など）
• 顧客特性（購入金額、頻度、重要度など）
• インフレ（原材料、エネルギー、労働コスト、価格）
• 製品ライフサイクルにおける位置

競争力：

• 相対的な市場シェア（最大3社の競合他社と比較）
• 相対的なイノベーション率と製品ラインの幅
• 立地コストの優位性
• 相対的なマーケティング努力（営業、広告、プロモーション）
• 相対的な市場カバレッジ
• 相対的な製品品質
• サービス特性

サプライチェーンの適応度：

• 投資強度（投資額／売上高）
• 垂直統合とアウトソーシングの程度
• 労働生産性
• 設備稼働率
• 投資構成（固定資本と運転資本）
• 間接費効率
• マーケティング集約度（マーケティング費用／売上高）
• 研究開発集約度（研究開発費／売上高）

変化のダイナミクス

• 競争力の変化
• サプライチェーンの適応性の変化

経済的成功要因（従属変数）:

• 投資収益率（ROI）（利益／拘束資本）
• 売上高利益率（ROS）（利益 / 売上高）
• 実質成長

主な調査結果

以下の要因は（とりわけ）ROIおよびROSとの強い相関関係を示しています。

投資集約度（逆相関）：売上高に対する投資額の増加は、売上高に対する減価償却費の割合を増加させ、利益率を低下させます。さらに、固定資産の増加は生産能力の稼働率向上への圧力となり、価格低下と利益率の低下につながる可能性があります。

相対的市場シェア（正の相関）：市場シェアが高いほど規模の経済性が高まり、生産量の増加を通じて単位コストが削減されます。これは経験曲線効果と一致しています。また、市場シェアが高いほど、サプライヤーとの交渉力も高まります。

相対的な製品品質（正の相関）：プレミアム製品は価格が高く、顧客の購入意欲を高め、販売量と市場シェアを拡大​​します（上記参照）。また、高品質な製品は、クレームや保証にかかるコストも低くなります。

全体として、調査された要因は、PIMS データベース内の成功した事業部門と失敗した事業部門間の収益性の差の約 70 ～ 75% を説明します。

分析方法論

プログラムに参加している企業は、各戦略事業部門の詳細な情報を提供します。このデータに基づいて、PIMSは生データを戦略的インテリジェンスに変換するいくつかの分析フレームワークを提供します

潜在的利益分析（PAR）^[6]： PARモデルは、SBUの戦略的ポジションに基づいて、その持続的な収益性を予測します。15の主要要因を評価することで、PARはあらゆる事業のベンチマーク収益性（「潜在的利益」）を確立します。これらの要因は、事業間の収益性のばらつきの最大75%を説明します。このモデルにより、「貴社のような事業は通常12%の売上高利益率を達成しています。貴社は現在8%であり、売上高の4%のギャップと潜在的な上昇余地を示しています」といった記述が可能になります。

戦略的ピア分析^[7]：この手法では、PIMSデータベースから、戦略的プロファイル（規模、市場動向、競合状況）が類似する企業を選定します。このピアコホート内で、トップパフォーマーとラガードを比較することで、パフォーマンスギャップの要因を特定し、エビデンスに基づく目標を設定し、優先すべき戦略および業務改善点を特定します。

PIMS因果モデル：この分析モデルは、ビジネスパフォーマンスに影響を与える変数間の相互依存関係をマッピングします。個々の要因を特定するのではなく、相互に依存する変数（市場、顧客、コスト、資本）のシステムがどのように相互作用し、収益性や成長といった成果を形作るかを明らかにします。このモデルは、システムの一部の変化がビジネス全体にどのように波及するか、また、システムのダイナミクスが十分に理解されていない場合、一見明白な動きがどのように裏目に出る可能性があるかを示します。

オペレーションルーム^[8]：（アプリケーションフレームワーク）pims.aiが提供する、企業の業務データとPIMSの知見を組み合わせた統合意思決定環境です。(1) 現状（現在のパフォーマンス）、(2) 潜在能力（既存のリソースで達成可能なパフォーマンス）、(3) 潜在能力（戦略的再配置を前提としたパフォーマンスの上限）という3つの側面を定量化します。これにより、環境の変化に合わせて戦略を継続的に調整する適応型の意思決定が可能になり、新たなデジタル取締役会メンバーの参加基盤となります。

学術的基盤

PIMS方法論は、60年以上にわたり、ハーバード・ビジネス・レビュー、戦略経営ジャーナル、ジャーナル・オブ・マーケティングなど、査読付きの学術文献や主要なビジネスジャーナルに掲載されてきました。主な出版物に は以下が含まれます

• バゼル, R.、ゲイル, B. (1987). 『PIMS原則：戦略とパフォーマンスの結びつき』ニューヨーク:フリープレス.
• Farschtschian, P. (2010). 『新時代の課題に対応するプライベート・エクイティ』Campus Verlag, Fr​​ankfurt.
• Schoeffler, S., Buzzell, R., Heany, D. (1974). 「戦略計画の利益パフォーマンスへの影響」ハーバード・ビジネス・レビュー、1974年3-4月号。

このプログラムは、戦略的選択、市場状況、財務結果の間の因果関係を探る 実務家による研究^{[9]を継続的に発表しています。}

戦略的関連性

PIMSプログラムは、pims.aiを通じて活発な研究および諮問活動を継続していますが、さらなる現代的な応用のための実証的基盤としての可能性を秘めています

AI研究：クリーンで正規化された変数は、経済行動、競争ダイナミクス、戦略的意思決定を第一原理から学習する世界モデルのトレーニングに、他に類を見ないほど豊富な環境を提供します。PIMSは現実世界の「経済世界モデル」データセットであり、人工的に再現することはできません。

戦略的意思決定： PIMSは、根拠に基づく戦略と、もっともらしい憶測を切り離す実証的なバックボーンです。AIモデルが「企業は研究開発への投資を増やすべきだ」や「市場シェアが収益性を高める」といった主張をした場合、PIMSはその主張の妥当性を検証し、いつ、なぜ、どの程度当てはまるかを定量化します。

エンタープライズ・インテリジェンス： PIMSは、戦略的ベンチマークを、コンサルタント依存で数ヶ月かかるプロセスから、反復可能なデータ主導型機能へと変革します。これにより、経営幹部は「どのようなパフォーマンスを期待すべきか？」「自社の状況において優良企業はどのような点で他社と異なるのか？」といった疑問に、60年にわたる研究に基づいた検証可能な回答で答えることができます。

M&Aと投資： PIMSは、過去の財務データを超えた戦略的ポジショニングを評価するための唯一の実証的基盤を提供します。PIMSは、企業の戦略的プロファイルを考慮した上で、企業が獲得すべき利益ポテンシャルを明らかにします。これにより、適正価格設定されていない資産（構造的優位性を持ちながら業績が低迷している資産）を特定し、過大評価されている目標（現在のパフォーマンスが持続可能なポテンシャルを超えている資産）を明らかにします。

批判と限界

因果関係対相関関係：主な批判は、相関関係は因果関係を意味するものではないというものです。このプログラムは収益性と市場シェアの間に統計的に有意な関係を特定しましたが^[10]、この相関関係は「真の」因果関係を明確に証明するものではありません。高い市場シェアは高い収益性をもたらす可能性がありますが、高い収益性は市場シェアの獲得も可能にする可能性があり、あるいは第三の要因が両方を引き起こしている可能性もあります。多変量相関分析では、高い市場シェアは高い利益と関連していましたが、高い利益は高い市場シェアと関連していた可能性があり、あるいは両者に共通する第三の要因が相関関係を引き起こしていた可能性もあります。多くのアナリストは、統計的な因果関係検定を用いて因果関係を判定することは可能だと考えていますが、そもそも相関関係だけでは因果関係を判定するのに不十分であるという問題であれば、検定で使用されているような別の相関関係を用いてどのように因果関係を判定できるのでしょうか。本プログラムは、SBUごとに複数年にわたるデータ収集を可能にする縦断的時系列分析を通じてこれらの懸念に対処してきました。この分析は、横断的データのみよりも因果関係のより強力な証拠を提供することができますが、これは依然として実証研究の方法論的限界です。PIMS因果モデルは、PIMS変数間の関係における因果関係をさらに詳細に探究します。

→市場シェアに関して、PIMS調査において相関関係が因果関係に関する結論を導き出すために使用されている、つまり相関関係が因果関係と同一視されているという、既に指摘され、かつ頻繁に指摘されている主張があります。しかし、この問題はあまりにも明白であるため、PIMSプログラムの開発中に詳細に検討されなかったわけではありません。Backhausらはこれを的確に表現しています。「回帰分析の主な応用分野は因果関係（因果関係）の調査であり、これは『より多く』の関係とも呼ばれます。」Backhausら (2006)、p. 46（強調は原文のまま）。さらに、著者らは次のように付け加えています。「ここで強調すべきは、回帰分析も他の統計手法も因果関係を疑いなく証明することはできないということです。むしろ、回帰分析は変数間の相関関係を証明することしかできません。これは因果関係を証明するための必要条件ではありますが、まだ十分条件ではありません。」Backhausら (2006)、p.48 f. PIMS研究の枠組みでは、より長期間にわたるデータが利用可能であったため、時系列分析を用いて因果関係を特定することができました。例えば、Barylite (1994)、61ページを参照してください。この意味での相関関係は、PIMSプログラムを含め、当初は、可能性のある因果関係を実証的かつ徹底的に調査する理由を与えるに過ぎません。^[11]因果関係は統計的手法では調査できません。グレンジャー因果関係は、時系列手法を用いて統計的因果関係を検証します。しかし、回帰分析とグレンジャー因果関係はどちらも変数間の相関関係に依存しています。相関関係だけでは因果関係を特定することはできません。

データの古さと種類に関する懸念：批判的な意見としては、このデータベースはプログラムの起源であるゼネラル・エレクトリック社（GE）の事業を反映しており、2000年以前の北米の製造業集約型企業のデータが過剰に含まれていたという点が挙げられます。しかしながら、参加企業のデータは業種や地域を問わず継続的に拡大しており、プログラムはその結論が時を経ても安定していると主張しています。最近の報告^{（いつ？）}時点で、データベースには4,300以上のSBUが含まれており、データは当初の収集期間を超えて拡張されています^[12]。

→ PIMSプログラムの中核を成すPIMSマスターデータベースには、現在、世界中の幅広い業界における25,000年以上の事業経験が収録されています。これらは処理対象企業の90%以上を占めます。これらの企業の約3分の1は消費財を製造し、15%は資本財を製造しています。残りの事業単位は、工業および商業用の原材料、半製品、部品、または付属品のサプライヤーです。貿易およびサービス企業は全企業数の10%未満を占めるものの、このカテゴリーの戦略的事業単位としては相当大きなサンプル（250社以上）を占めています。PIMS データベースに含まれる事業単位の約半数は、米国またはカナダで製品またはサービスを全国的に販売しており、11%は北米の地域市場にサービスを提供しています。ヨーロッパ企業もまた、今日では数多く存在し、大陸ヨーロッパ諸国から約1,000の事業単位、英国から約600の事業単位が存在します。^[11]

データ収集の偏り：批評家は、このデータベースは大企業に偏っていると主張しています。これは、小規模な起業企業は関連するコンサルティング料を支払わず、詳細な調査データを提供する可能性が低いためです。Mintzberg (1998)は、このデータベースには既存の大手企業が多数含まれているため、「そこに到達するのではなく、そこにいる」状態を評価する手法としてより適していると主張しています（99ページ）。このプログラムの野心的な目標は、業界全体に適用される「市場の法則」を特定することです。そのため、サンプリング戦略の代表性は、結果を解釈する上で重要な考慮事項となります。

市場定義と生存者バイアス：テリスとゴールダー（1996）は、PIMSは市場の定義が狭すぎると主張し、回答者が市場シェアを高く見せかけるために市場を狭く定義していると主張している。彼らは、この自己申告バイアスが結論に疑わしい点を生じさせていると考えている。また、彼らは、執筆時点で倒産した企業が含まれておらず、「生存者バイアス」につながるという懸念も指摘している。^[13]

同質性仮定： PIMS分析では、業界を問わず同一の「市場法則」が普遍的に適用されると仮定しています。しかし、計量経済分析で用いられる統計的仮定は、すべての横断的観測値が、すべての横断的観測値に対して同一の統計分布から得られるという仮定に基づいています。これは、事実上すべての横断的分析の弱点となりがちです。この同質性仮定が誤っている場合、横断的観測値は異なる母集団から抽出されていることになります。固定効果などの推定手法を用いて母集団平均の差異をコントロールすることは可能ですが、共分散も母集団間で異なる可能性があります（つまり、行動は母集団間で異なるということです）。この側面をコントロールする唯一の方法は、各母集団について個別に回帰分析を実行することです。これは、「市場法則」が母集団間で異なることを意味し、PIMSデータベースを分析に使用する際の主要な前提の一つに反します。それでも、PIMS データベースは複数の業界と数十年にわたる独自の実証的リソースを表しており、そのような異質性が存在するかどうか、またどこに存在するかを調査するのに特に価値があります。これは、同等の幅と深さのデータセットでのみ調べることができる質問です。

PIMSとpims.ai

pims.aiへの統合後、^[14] PIMSプログラムは、ビジネス戦略とパフォーマンスに関する主要な実証研究イニシアチブとして継続しています。現在^{[いつ？ ]}ロンドンとザンクト・ガレンに本社を置くpims.aiは、約4,300の戦略事業単位（SBU）から25,000事業年を超えるデータをカバーするPIMS®エビデンスベースを適用し、戦略的意思決定と組織変革のための予測分析とAI支援管理ツールを提供しています

このプログラムは、市場状況、競争優位性、コスト構造、そして財務結果の間の重要な関係性を捉えるPIMS変数を分析基盤としています。これらの変数は一貫した説明力を示し、業界や地域をまたぐビジネスパフォーマンスの変動の最大75%を説明し、「市場の法則」を規定しています。

現在、PIMS®のデータと手法は、pims.aiが提供する様々なソリューションの基盤となっており、その中には戦略ベンチマーキングや顧客価値分析（CVA®）^[15]などがあり、様々な業種の多国籍企業で利用されています。関連業界特化型プログラムであるPIMS®グローバル潤滑油・グリースベンチマーキング^[16]は1990年代初頭に設立され、現在もこの分野で最大規模のオペレーションベンチマークプログラムであり、毎回200以上の工場が参加しています。PIMS®プログラムは、エビデンスに基づく経営科学の礎石として機能し続け、組織が直感に頼るのではなく、データに基づいた戦略的意思決定を行うことを支援しています。^[17]

参照

• 戦略的経営
• マーケティング戦略
• ビジネスモデル
• ベンチマーク

参考文献

1. Buzzell, R.; Gale, B. (1987). PIMS原則：戦略とパフォーマンスの関連付け. ニューヨーク：フリープレス. ISBN 978-0029044308。
2. https://www.pims.ai/data
3. https://www.pims.ai/
4. https://www.pims.ai/insights
5. https://www.pims.ai/data
6. https://www.pims.ai/strategic-benchmarking
7. https://www.pims.ai/strategic-benchmarking
8. https://www.pims.ai/vision
9. https://www.pims.ai/insights
10. Buzzell, R.; Gale, B. (1987). PIMS原則：戦略とパフォーマンスの関連付け. ニューヨーク：フリープレス. ISBN 978-0029044308。
11. Farschtschian、Pedram、「Private Equity für die Herausforderungen der neuen Zeit: Strategische Innovation für das Funktionieren von Private Equity im 21. Jahrhundert.」キャンパスフェアラーク、2010
12. https://www.pims.ai/data
13. Tellis, G. および Golder, P. (1996)、「First to Market, First to Fail: The Real causes of enduring market leadership」、Sloan Management Review、第37巻、第2号、1996年
14. https://www.pims.ai/
15. https://www.pims.ai/insights/the-meaning-and-value-of-customer-value
16. https://www.pims.ai/operational-excellence
17. https://www.pims.ai/insights/getting-to-know-pims-ai

さらに詳しく

• Mintzberg, H.、Ahlstrand, B.、Lampel, J. (1998)、「戦略サファリ：戦略的経営の荒野を巡るガイド付きツアー」、The Free Press、ニューヨーク、1998 年。
• Schoeffler, S.、Buzzell, R.、Heany, D. (1974)、「戦略計画の利益パフォーマンスへの影響」、Harvard Business Review、1974 年 3 月 - 4 月。
• Ceccarelli, P. および Roberts, K. (2002)、I nuovi principi PIMS: la gestione dell'impatto sulprofitto、Sperling & Kupfer、ミラノ、2002 年。
• Pedram Farschtschian: プライベート エクイティのヘラウスフォルダーンゲン デル ノイエン ツァイト: ストラテジスト イノベーションのためのプライベート エクイティの機能については、21 歳です。ヤールフンデルト。 Campus Verlag、フランクフルト、2010、ISBN 978-3-593-39207-3