データサイエンティストが語る生産性にみるプロセスの分解と統合の併用
【今日のポイント】
データサイエンティストが語る生産性向上を図る上でのデータや指標利用の注意点。
事業や作業をプロセスに分解して具体的な裏付けの基に打ち手を考えることと、上位概念からそれらの打ち手を統合して全体最適を図ることの双方が必要となってきます。
2019/7/17の日経ＢＰに表記の題で、松本 健太郎氏（株式会社デコム データサイエンティスト）のコラムが掲載されていました。
労働生産性だけを取り上げて他国と比較することの危うさや、平均値と中央値の使い分けなど、キチンとデータを分析して、現状把握を行うことの重要性が述べられています。
● 生産性の分類ごとにプロセスを分解して現状を把握する
上記の記事は、以前に本ブログでも何回かお話しましたとおり、生産性という大くくりでなく、生産性の分類ごとにプロセスを分解してデータを分析評価する事が具体的な打ち手にも繋がる事を示唆しているものと思います。
・『医療分野でのAI、AR、RPAの導入にみるプロセス分解とインターフェースによる繋がりの両立の重要性』
・『ロイヤルホールディングスの取り組みにみる生産性向上のヒント＞お客様の満足を感じる場面をケース分けする』
・『働き方改革対応の労務管理サービスにみるAI活用方法を考えるヒント』
● 打ち手を統合して、全体最適を図る
今回のコラム記事も述べているように、生産性向上を図るうえでは、労働生産性と資本生産性を合わせて考え、それぞれの打ち手の間にあるコンフリクトもを見ながら全体最適を図ることが必要となります。
そのためには、上位概念での目的、目標の設定が必要となってきます。
以前に『日本と世界経済の先行き予測に思う社会課題からの逆算思考の必要性』
などでもお伝えしているように、
最終的には社会課題からビジョン、ビジョンから事業への逆算が重要であり、この逆算思考を行う上で、知的資産経営報告書の価値創造ストーリーや、ＫＰＩ設定が有効なツールとなるものと考える次第です。
● 本ブログの関連トピックス
・『医療分野でのAI、AR、RPAの導入にみるプロセス分解とインターフェースによる繋がりの両立の重要性』
医療分野においても、ＡＩやＡＲ、ＶＲ、ＲＰＡなどによる生産性向上の動きは進んでいます。
プロセスに分解して自動化を考え、さらにデータ間、プロセス間のインターフェースも改善することで、この分野でも、プロセスごとに適した自動化と全体最適の両立が図られるものと考える次第です。
・『ロイヤルホールディングスの取り組みにみる生産性向上のヒント＞お客様の満足を感じる場面をケース分けする』
外食産業のロイヤルホールディングスの生産性向上策に関するインタビュー記事。
お客様の満足度を分類して、それぞれに応じた生産性向上策の採用を進めています。
分類したお客様の満足度＝自社の提供価値を分類し、それぞれの流れを可視化して個々の特性に応じた生産性向上策を図ることは、生産性向上と顧客満足度向上の両立を図るうえで、有望な方針と考える次第です。
・『働き方改革対応の労務管理サービスにみるAI活用方法を考えるヒント』
人別の管理から、企業内、あるいは企業を超えて共通するタスク、プロセス単位でさらに細かい管理へと進んでいく方向が見えてきています。
そのような、組織間も含めた複雑なシフト管理によって生産性向上と働き方の多様化のサポートを目指している中で、シフト管理ツールのように、AI・ICTの有効性が更に出てくることも念頭に置いて、自社の生産性向上や働き方改革にＡＩ活用を検討することが必要と考える次第です。
・『日本と世界経済の先行き予測に思う社会課題からの逆算思考の必要性』
世界・日本の景気動向についても、いつ起きるかというのは予測しずらくとも、良くなったら自社にどのような影響が及ぶのか、悪くなったときにはどうか、
というケース別に自社に及ぶ影響、また、景気の変動の予兆はどこに現れるのかという視点を持っておくことは、中長期の事業継続や事業承継上も重要となっています。
このような社会の課題や変動を自社事業につなげて考える上で、知的資産経営報告書におけるＳＷＯＴ分析や価値創造ストーリーの作成は良い機会とツールになるものとして活用をお勧めする次第です。
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