DomoのKotaroです。

前回に引き続き、データ活用の進め方について具体的な方法論を進めていこうと思います。

前回の記事：データ活用の進め方 - 4つのステップの詳細編 Part1

第２ステップ：“改善”を実現するには何が分かればアクションを起こせるのかを検討する

前回例に挙げた以下の目的、目標及び指標ですが、残業を月40時間以下に減らすにはどうすればいいでしょうか？

目的：ワークライフバランスを改善したい→目標：残業時間を月40時間以下に減らす　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（指標）

何が分かれば月40時間以下に残業を減らすための措置を講じることができるでしょうか？何をしたら月40時間以下に残業を減らせるんでしょうか？

「残業するな―」って、言い続けますか？

でも、どうすれば残業を減らせられるか、具体的な改善方法が分かっていたらどうでしょうか。

例えば、最近の作業時間がABCプロジェクトに集中していて、１日平均10時間このプロジェクトにかかっている

そのうえ他のプロジェクトの作業も1日2〜3時間はかかっている

ABCプロジェクトの状況はどう？
って聞かれてから残業を減らす話ができたらいいと思いませんか。

改善するために指標値を決めたとしても、具体的な改善アクションにつながる根拠を調べられなかったら、改善を促しても効果が出にくいんです。

なので、目標を明確にするため、目標値を作るため、KPIを作っただけではデータ活用の成果を出せるか、というとそうではないんです。

目標・指標を確認

データ活用していくうえだけではなくて、業務改善を行おうとした時に、つまづきやすいポイントはこの

「目標は決めた」けど「具体的にどうすればいいの」

が深堀りされていないケースじゃないでしょうか？

目標ってある意味、えいやっで決めることもできちゃいますよね。

もちろんこれまでの経験による感覚的な目標値を作られることもありますので、どんな手段であれ目標を決めることは重要です。

当然ですけど、無茶苦茶な目標はNGです。

データ活用により成果を出しやすくするには、目標を決めたあとのプロセスが重要です。

目標値と比較して、状況の良し悪しが分かったとして、そこから適切な改善アクションを起こせる人ばかりではないので、皆が等しく同じ認識をもてる共感情報が必要です。

目標をみつけたら、その目標に向かって実施すべきアクション、改善すべきアクションは何なのか、という行動に紐つく情報のほうが共感しやすいです。

改善アクションを確認

目標値・KPIを複数作るより、1つの目標値・KPIに対してしっかり改善の為のアクションを考え抜いてしっかり洗い出せているほうが大事です。

データ活用を行おうとしたら、データをどうするか、という議論から入りがちなんですが、その前に、この「ステップ２：“改善”を実現するには何が分かればアクションを起こせるのかを検討する」ことが最重要プロセスです。

データの話を早くしたい、と思われるかもしれませんが、ここはしっかりやりましょう。
検討しながらでもいいので、絶対やってくださいね。

で、いよいよ、ここからデータをどうするの、という話を次回お話をさせて頂きます。

第３ステップ：“改善”のアクションを起こす為に必要なデータを用意するにつづく。。。

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