データエンハンサーの戯言置き場

データサイエンティストを挫折した人がデータとアナリシスのエンハンスメントについて考える

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自己紹介

某インターネット企業にてデータアナリストを経てデータサイエンティストになれず、データエンハンサー(自称)、アナリシスエンハンサー(自称)をやっております。 ブログの内容は個人の意見・見解であり、所属組織の意見・見解とは異なる事があります。




データエンハンサーとは

自称です。

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生産性を上げるにはまず継続的な改善を。

さて。ここ数日、社内ニートをやっております。私です。生産性ゼロです。お賃金はいつもどおりなのでこれを勝ち組というのでしょう。仕事をくれ。

 

なぜ社内ニートをやってるのかという話はしないのですけど。暇すぎるので、ひたすら色々な記事を読みふけるという、スーパーインプットタイムに使っている今日このごろです。メリークリスマス。ということでそんな中で考えていた生産性の話。

 

よくあるのが、生産性改善のために、ツールだけ導入するパターン。得てしてツールベンダーというのは、「こんなに便利になります」「こんなに効率的になります」というプレゼンをするわけです。で、それを聞いた決済権のある偉い人が導入を決めるわけです。そこまでは良いんですよ。でも、実際活用する現場に浸透させる、というところまでやらないパターン。ありがちですよね。

 

これって、ツールがどうとかっていうよりも、その導入効果を検証して、工夫をしながら継続的に活用方法を改善していく、ということをしないと意味がないわけですよ。アクセス解析ツールとか8割位こういう状況じゃないかと。

 

なんでそんな事が起こるかって言うと、ツール導入を決める人間と、活用方法を考える人間が別の人になってる、とか。新しいものの導入は評価されるけど、継続的な活用が評価されにくい、とか。新しい事をどんどんやろうとするあまりに既存のものがおざなりになる、とか。

 

その原因を更に深掘りしていくと、経営スタイルとして、0→1みたいな新規事業は評価されやすい、短期的な利益目標の達成(100→110)は評価されやすい、けど継続的な改善活動のようなものが知識産業のあたりでは評価されにくいんですよ。これ、日本は「カイゼン」が得意だ、って思ってる人たくさんいると思うんだけど、意外とそうでもないな、って思うんです。

 

カイゼン」が得意なのって、メーカーの生産現場だけなんですよね。ホワイトカラーの効率化は滅茶苦茶下手くそなんですよ。なぜなら評価されないから。0→1は評価される(新しいことをやればいい)、100→110も評価される(わかりやすいKPIだけ決めればいい)、けど、1→100(ビジネスのビジョンを描いて、目標を決めて形にしていく)というところが足りていない。

 

で、なぜ足りていないのかっていうと、効果検証とか評価を真面目にやらないからですよね。0→1で満足する。ツールを導入して満足する、新しいものを作って満足する。アプリ作って満足しちゃう会社とかいっぱいあるんだよね。アプリ作って、あとはiOSのアップデートのせいでバグが出るまでは放置。

 

当然、こういう資産って棚卸しが必要なので、どこかのタイミングで降ろされるわけですよ。「使われてないから」っていう理由で。当然ですよ、だれも使われるように改善していかないから。誰にも使われる事なく、コスト削減のタイミングで削られる。

 

あと、ジョブローテで導入した責任者がいなくなるとその途端に誰も使わなくなる、っていうのもありますね。ジョブローテの弊害について、未だに何も考えていない会社は多いんじゃないかな。人事って結構、無能がなりたがるイメージあるけど、人事ほど有能な人間いれないとだめだよね。

 

ということで、新しいものを生み出すとかどうとかいうのも当然大事なんだけど、今あるものをちゃんと検証して評価して改善していく、という活動は必要ですよ。そしてそれを評価しなければならない。特にホワイトカラーにとって。

 

という話。長くなったからあんまきれいにまとまらないけど駄文おしまい。もう少し頭のなかでまとめていこうと思うよ。