今、最も注目を集める急成長企業ワークマン。「高機能・低価格」という4000億円の空白市場を開拓し、“頑張らない経営”で10期連続最高益。「#ワークマン女子」も大人気で、3/19には都内初となる東京ソラマチ店もオープン。国内店舗数ではユニクロを抜き、「日経MJ」では「2020ヒット商品番付(ファッション編)」で「横綱」にランクイン。4/9には「ガイアの夜明け」(テレビ東京系)で大きく特集された。
急成長の仕掛け人・ワークマンの土屋哲雄専務の経営理論とノウハウがすべて詰め込まれた白熱の処女作『ワークマン式「しない経営」――4000億円の空白市場を切り拓いた秘密』がたちまち4刷。
『ユニクロ』にも『しまむら』にもない勝ちパターンを発見した」(早大・内田和成教授)
ワークマンの戦略は世紀の傑作。これほどしびれる戦略はない」(一橋大・楠木建教授)
縄文×弥生のイノベーションは実に読みごたえがある」(BCGシニア アドバイザー・御立尚資氏)
めちゃめちゃ面白い! 頑張らないワークマンは驚異の脱力系企業だ」(早大・入山章栄教授)
など経営学の論客が次々絶賛。10/26、12/7、2/1に日経新聞に掲載された。
なぜ、「しない経営」が最強なのか?
スタープレーヤーを不要とする「100年の競争優位を築く経営」とは何か。
ワークマン急成長の仕掛け人、土屋哲雄専務が初めて口を開いた(土屋哲雄の本邦初公開動画シリーズはこちら)。(構成・橋本淳司)

駐車場Photo: Adobe Stock

現場調査で見えてきたこと

ワークマンの仕掛け人が職務質問されながらもやり続けたこと土屋哲雄(つちや・てつお)
株式会社ワークマン専務取締役
1952年生まれ。東京大学経済学部卒。三井物産入社後、海外留学を経て、三井物産デジタル社長に就任。企業内ベンチャーとして電子機器製品を開発し大ヒット。本社経営企画室次長、エレクトロニクス製品開発部長、上海広電三井物貿有限公司総経理、三井情報取締役など30年以上の商社勤務を経て2012年、ワークマンに入社。プロ顧客をターゲットとする作業服専門店に「エクセル経営」を持ち込んで社内改革。一般客向けに企画したアウトドアウェア新業態店「ワークマンプラス(WORKMAN Plus)」が大ヒットし、「マーケター・オブ・ザ・イヤー2019」大賞、会社として「2019年度ポーター賞」を受賞。2012年、ワークマン常務取締役。2019年6月、専務取締役経営企画部・開発本部・情報システム部・ロジスティクス部担当(現任)に就任。「ダイヤモンド経営塾」第八期講師。これまで明かされてこなかった「しない経営」と「エクセル経営」の両輪によりブルーオーシャン市場を頑張らずに切り拓く秘密を『ワークマン式「しない経営」』で初めて公開。本書が初の著書。

 研修を始めたら、データの取り方や活用の仕方も教える必要がある。

 そこでフィールドワークのサンプルをつくった。

 まず、「東京都区部に店を出すとき、駐車場は最少で何台分いるか」という命題を立てた。

 首都圏の複数店舗に出向き、駐車場を調査した。

 入庫時間、出庫時間、滞在時間、車種、同乗者数、作業者か一般客か漏れなくチェックした。

 その結果わかったことは、2億円を売り上げるには駐車場は6台分でいいということだ。

 作業者の滞在時間は平均5分程度。現場に向かう朝の時間帯は平均3分程度になる。

 嗜好品を買うわけではなく、仕事で使用するものを目的買いするので滞在時間が短い。

 同乗者が多いほど滞在時間が長くなることもわかった。

 作業者がワゴン車などに相乗りした場合、一人の滞在時間は5分程度だが、3人だと15分程度かかった。

 一人だと目的買いでさっと店から出るが、複数の場合は、どうしても滞在時間が延びる。

 1か月くらい駐車場の調査を専門に行っていると、ハプニングも起きるものだ。

 あるワークマン店舗の前で私が調査していると、警察官に職務質問された。

 小学校に隣接していたこともあり、いきなり不審者に間違えられて通報されたようだ。

 警察官に

 「ここで何をしているのですか?」

 と聞かれたので、

 「ワークマンの本部の者です。駐車場の出入り時間を見て、最適な駐車場の台数を計算しています」

 とノートを見せた。

 人数、車種を書いていたので、警察官は

 「ご苦労様です」

 と言ってすぐに去っていった。

 駐車場のリサーチはうまくいったが、開店時の売上予測はうまくいかなかった。

 社内で「ワークマン人口」といわれているもので、ある商圏の中で第1次産業、第2次産業に携わる人口、店の前の通行量、駅からの近さ、信号までの距離、店舗への入車のしやすさや出やすさ(左右どちらかの車線からも入車できるか否か)などを調査した。

 残念ながら、こちらは数か月、自分でエクセルの重回帰分析(人口や交通量などの複数要素と売上の相関関係を分析)をマニアックに行ったが、データ間の相関関係を見出すことはできなかった。

 だが、この経験は今から振り返ってみると、非常に大きかったと思っている。その理由は次回お話ししよう。