データドリブンの思考を身につける「データドリブン思考」＃3
前回は、思考プロセスについてまとめていきました！
あとは行動あるのみ（一番辛いとこ、、、ほんとに、、、）動かないと何も始まらないのは当たり前なわけで。
でも、企業が大きくなるほど、コストと腰が重くなるわけです
３つの壁
人材の壁
データの専門家でも、現場の協力が必ず必要になります！
しかし、「データを集める協力をする＝仕事が増える」になるので面倒なんです、、、なので現場がデータの収集に消極的になり、せっかく集めてきた専門家が疲弊して育たない、残らないことが起きてしまうんです。
もし、うまくいったとしても更なる壁が立ちはだかります。
上司からの圧が増します。wwww
上司が毎日データを見て問題を見つけては部下たちを指摘するという働く人にとっては地獄のような毎日が始まるわけです。今まで不自由しなかったのに、わざわざ怒られるためのツールを活用しないといけないのか！となるわけですね！
そして、経営者も方向転換できないということです。
日本は今まで派遣・アウトソーシングという文化に頼ってしまったために、従来の業務を改善することが限界で大きな方向転換が難しくなります。なので、内製化することから始めないといけなくなり、コストも腰も重く、、、
そして社内にはデータに対して消極的・非協力的で方向転換する人がいなくなる「人材」が壁になるわけです。
いい意味で手を繋いでいきたいですね！
部門の壁
人が育った場合に、チーム・部門の壁が待ち受けています。
いち部門で集めたデータが、他部門に共有されないことがあります。大きな企業ほど縦割り意識が強く、情報提供を渋ってしまうのです。また、データベース・分類の仕方が違い共有したいが「できない」ので０から集めなおさなければいけなくなるわけです。
鎖国かよ！と思いますねwww
次に「モノ売り」（製品売）からの脱却ができていないということです。
日本企業の多くは、コストダウンなどで利益を増加させるようなモノを中心とした考えになりがちです。
なので、情報を集めることにより新たなサービスを生み出し「コト売り」（経験売）に転換することが難しいのです。
また、「視野が狭い」という点で共通して言えることがあります。
自身の部署売上を増やすことを意識しすぎて全体の売上について気付くこと・行動することができないということです。
縦割りの意識が強すぎるあまりデータを統合できたとしても、他部署と協力を行い業務の効率化が進まない。また、そこまでにかかる時間と費用などの足元に目がいき未来の利益への行動ができないのです。
鎖国している部署に黒船を出してもらって早く開国して欲しいモノですねwww
経営の壁
経営型の意思決定プロセスは本質的に暗黙知で、データ分析が逆効果になってしまう問題が起きてしまう場合があります。
資料作成をする人の望むデータばかり集めてしまう、企画を通すために言い方を変えて好印象になるように表現するなどが起きてしまうのです、、、
未来の舵取りはデータでは難しく、今のファクトになりうるデータも5年後10年後でそれが活かすことができる確証がないという隙があります。そこに人の感情が入り込んでしまうのです、、、！
組織人としては上司にいい評価もらいたい
でも、結果が出るのは5年後10年後
責任を取らなくていい、評価されるのであればどうしますか？？
やりますよね？www
そうゆうことです
また、細部にわたり数値として集めることができるとマイクロマネジメントを徹底するようになります。
そうすると、本来の経営とはズレた行動につながりかねない。
細かい点を指摘しすぎて従業員が萎縮するなどにも繋がるので、うまく利用する必要があります。
行動から変える
どれだけ状況や改善方法を理解していても、人が行動を変えることができなければデータを活かすことはできません！
そのために、行動を仕組みを作っていかなければいけません！
それぞれの問題点と改善についてみていきましょう！
「データ分析＝専門力」の固定概念をなくす
なぜ、企業の各担当者は自身でデータ分析を使いこなそう・業務に活かしていこうと思わないのでしょうか？？丸投げするのでしょうか？？
それは「データ分析＝専門力」という固定概念があると筆者は考えています。当たり前ですが、当事者・担当者が深く理解することができれば大きく行動が変わります、そのためにどうすればいいのでしょうか？？
まず、「学ぶハードルを下げる。」ということです。
データ分析をできる人・できない人・わかる人・分からない人を「見える」かすることで、分析しない人の居心地を悪くするのです。
具体的には、データ分析を用いた報告書の作成・報告会の実施・資格取得を促すなどを行うことです。そうすることにより、アクションを起こさない人の居心地を悪くしてアクションを起こすしかないようにします。
学んだ内容を活用しやすくする仕組みも必要です。
データ分析に関する教材は海外の方が先を行っており、国内のものは市場競争により発展途上にあります。ですので、eラーニング教材を活かしつつ社員向けの教育メニューの作成を行い活用しやすくするのです。また、課題発見の力を身につけるための教育を行うとより効果的になります。
現状維持バイアスについて
データ分析を活かすために、業務プロセスの変更が必要になりますが「仕組みを変える」ことが大きな壁となります。
今ある仕組みの中の一部の改善には積極的だが、大きな仕組みの変更には否定的なる人は少なくないです。なぜかというと「現状の仕組みを継続したい」現状維持バイアスが働くからです。なぜか？不確実性を回避する性質が日本人は強い傾向にあるためです。
どうするのか？責任を意思決定プロセスに問うのです。
よくある、評価指標として企業にあるのは「結果・責任の明示と、それを負わせる」というものかと思います。例えば、売上を上昇させる・故障率を下げるなどになります。
しかし、結果だけ見てしまうと目標達成が困難だった際に工夫した人、ただサボっていた人を比較した際に人事的なペナルティはあるものの数値的には変わらず、仕事のやり方を変えることにつながらないのです。
また、工夫した人がある時期の目標を達成し元のやり方に戻したとすると、その変化にも気づくことが困難になります。
そのために、結果責任ではなく「意思決定プロセスの責任」を問う。結果がどのようなものであっても、意思決定をベストのものにするということです。
「変革する所在の明確化」
下記の各ステップの責任を誰が担うのか明確化することで意思決定のプロセスへの責任を持たせるのです。
①目標設定&問題発見
②課題設定
③意思決定プロセス改革
また、現状維持バイアスを抜け出す仕組みができたら、目標の連続性をなくしていきましょう！
ここまできたら、課題の抜本的な解決になる仕組みができたことになります。ですので、「売上を10%上げる」などの過去の延長線上ではない具体的な目標を掲げ意思決定プロセスを作り上げていきましょう！
組織人としての損得勘定をなくす
評価されて結果が数年後にわかるものであれば、損得勘定が働いてしまうことはお話ししたと思います。その対策を挙げていきましょう。
著者は刑事手続にヒントがあるとのことです。
刑事手続の判決に正解はないので、判決結果の責任は問われにくい。
逮捕した刑事は有罪に持っていきたいという動機を持つ可能性が高い。
検察官・弁護士を設けて無罪にする動機を持つ人を作る。
刑事＝容疑者を連れてくる（犯人だと思う）
検察官・弁護士＝無罪の証拠を提出する（犯人ではない）
裁判官＝より、正解に近しいものを判断
この三権分立を企業でも行うというものです！
著者の方は「案件を探してくる」「判断の手がかりを集める」「意思決定する」という役割をそれぞれ分割するのはどうでしょう？ということです！
案件を探す＝できるだけ案件を進めたい（肯定）
手がかりを探す＝本当に進めることができるのか？（否定）
意思決定＝より、利益につながる選択を判断
また、数字に対しての責任を持つ人を育てる。ことも大切です。
終わりに
とても耳が痛かったです、、、あぁ、痛い
ただ、日本企業の性質として深く根付いてしまっていることは間違いないので大変ですが、仲間を見つけて少し手の届く範囲で改善していきたいものですね！
ぜひ、具体的な例をより多く見たい方は書籍を手に取ってみてください！
Kindleもあるよ！
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