おい、KGI、KPI、CSF、NSMってなんなんだ？
あー最近はマネジメント業務が増え、経営にも近いところで仕事させてもらっているのでビジネスサイドの知識も整理しないといけません。ただ、本当に3文字のアルファベットたちのオンパレードで・・・。データサイエンス領域よりも遥かに多いのではないかこれ・・・。
用語の説明やまとめはChatGPTに任せました。真偽の判断は必要ですが、かなり使えます笑。
後半の設計方法のところは、一人のデータサイエンティスト（DS）の体験談として読んでいただければと思います。
データサイエンティストたるものKPI設計できないと？
これまでは、DSチームリーダーとしてデータ分析基盤やデータマネジメントなどの社内のデータ活用基盤の構築、DSチーム以外でも解析が実施できる環境づくりを推進してきました。
上記に加えてプロダクトマネジメントやグロースハック的な役割にも最近は手を伸ばし始めました。
そこで重要になってきたのが、目標設定（成功の定義）でした。この目標設定が本当に難しく、本を読んだり、ブログを見たり、同僚と話したり色々と苦しみました。
DSスキルセット（アソシエイトレベル）のビジネス項目にも
自らが関連する事業領域であれば、複数の課題レイヤーにまたがっていても、KPIを整理・構造化できる
https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver4.00_simple.xlsx
と明記されており、DS的にも必要なスキルなので基本概念の学習も含めてちょっと時間をかけて取り組みました。
用語の整理（ChatGPT）
KGI、KPI、CSF、NSMについてまとめていきます。
特に意味はありませんが、ChatGPTに聞いてみました。本やブログで解説されている定義と遜色なかったのでそのまま貼り付けておきます。
まとめ記事など必要ないと感じます。笑。
もう少し詳細説明を聞いてみます。
この図は少しイメージとは違いますね。KGI（NSM） -> CSF -> KPIって感じだと思います。
さらに・・・。
ちょっとした恐怖すら感じます。
辞書的な感じなんでこれでは実務で使えるところまで理解ができないよChatGPT君！ということで、私が設計するときに考えたことをご紹介したいと思います。（まぁこれもつかえるのか？というとわかりませんが。）
KGI、CSF、KPIの設計方法
KGIやKPIのような数値指標の設定は意外と簡単です。KGIは経営層から降りてくる数字に対して設定することが多いかなと思います。KPIもCSFさえ見当がつくとそこにぶら下がってくるイメージなのでいわゆるKPIツリーみたいなもので、なんとなく設計できると思います。DSとしては設計よりもどうやってモニターするのかというところで悩まされました。
一方で、設計が難しかったのがCSFです。
ぶっちゃけKGIに対してのCSFがパッと思いつくほどビジネスモデルの解像度が高くなかった私の問題ではあるのですが・・・。私の場合は、なんとなく設計したものをたたき台として、経営陣やセールスと壁打ちしながら進めていきました。設計時点ではMECEであることが重要と思いますので、人に叩いてもらうのが手っ取り早いと思います。
また設計時点では、関連因子を出すという感じでKGIとの直接的な関連があるのかは考えずに作成しました。
この辺りはスタートアップぽいのかもしれませんが、仮置きで設計し、検証も同時に回すつもりでLeap of Faith Assumptions（LOFA）を含んだCSFも許容しました。
とりあえず作ってみる精神で作ったというのもありますが、実際に運用していて思ったのは、CSFは半年に一度くらいの見直しが必要だなということです。これに伴ってKPIも対応しないといけないので、DSチームの重要な業務の一つになっています。
少し話が逸れるのですが、KPIとセットでよく出てくるのがOKR（Objectives and Key Results）やMBO（Management By Objective）です。この辺は、実際にマネジメントするときに重要なフレームワークになりますので、またいつかまとめたいと思います。
NSMの設計方法
KGIとCSF、KPIが設計できたのだからそれでOKじゃない？と思ったのですが、プロダクトグロースという視点では不十分でした。
担当しているサービスのビジネスモデル特有のことかもしれませんが、ユーザー体験の改善とKGIの結びつきが間接的であり、CSFよりも直接的な因子ではないがKGIの先行指標となる絶妙な位置付けのものがないと扱いにくいなと感じました。つまり、プロダクトに特化したKGIを立てる必要がありました。
かなりハイコンテクストな文章となり申し訳ありません。
設計方法としては、それほど難しいものではありません。
プロダクトの価値から掘り下げ、その価値を最も反映する指標をNSMとすれば良いです。
例えば、プロダクトとして長期的な健康維持を提供したいとしているのであれば、継続率やMAU（Monthly Active Users）をNSMとするというような感じです。
まとめ
本題とはそれますが、ChatGPTの使い勝手の良さに感動しました。
とんでもないイノベーションを目の当たりにしたような感覚です。
KGI、KPI、CSF、NSMの設計は成功の定義なので、
この辺をバチッと設計して浸透させることができれば、施策の方針を整えることができ、力の分散も防げると思います。
私はあまり無駄なことをしたくないので、こういった設計をサクッとできるように今後も精進したいと思います。
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