文句があるならやってから言え（6/100）

はじめに

スキマです。製造業の現場作業員です。普段は配線とか溶接とかしてます。note100記事に挑戦しています。今日はかつて所属していた超マッチョなチームについての記事です。

そもそもモノづくりってのは二律背反への挑戦

• 軽く作って動きを良くしたい

• 丈夫につくって長持ちさせたい

性能を追求したい人と耐久性を追求したい人の両立の例ですし、拘ればもちろん価格（原価）にも影響が出てきます。
材料にしたって

• 鉄：重い・溶ける・サビる

• アルミ：割れる・曲がる

• プラスチック：溶ける・燃える

• 木：腐る

• 石：割れる

完璧な材料というのは無くて、どれを重視するか、欠点をどうやってカバーするかが腕の見せ所だったりします

なのでデータでモノを言う必要がある

優れた長所をデータで実証するにせよ、短所の克服を確認するにせよ、「こういう条件でここまで確認しました」とデータで説得（ねじ伏せるとも言える）するのが我々現場作業員の大事な役割なのです。

その考え方を全力でパワーアップすると

データで語ることが半ば目的化して、良くも悪くもデータが正義になります。故にデータを取得するための手間を手間と思わなくなります。気が付いたら計測器とデータ保存サーバを押さえ、作業場所を空けます。
計測装置の搬入とセットアップが終わった頃合いを見計らって、腕利きたちが集まって画面を取り囲んでいたりします。
そしてその光景が日常化し、「計測ってのはこうやってやるのか」と若手がいつのまにかノウハウを盗み取っていたりします。

やってから＝納得できるデータを取得してから

データも無しに予想や想像であれこれ言わなくなります。これは基本的に良いことではあるのですが、時として過剰品質になったり、網羅的に評価せずに特定の目的で特定の実験が山積みになって日程を圧迫したりもしますが、個人的には「あー、あのデータも計測しておけば良かった」となる悔しさも理解するので、とても難しい問題だとは思います。思いますが、作業時間は有限なので、もうちょっとで良いので効率的にやれるものはないのか、と時々思うのです。

おまけ：OODAループでは

「データ」を「インフォメーション」、「インテリジェンス」に深めていく「分析と統合」というプロセスがあります。これができるのがおそらく一流のエンジニアなのでしょう。私は現場作業員なので、エンジニアを良くサポートできる人になろうと今日も努力しています