- 作者: 田宮直人,西山悠太朗,パブリック・ブレイン
- 出版社/メーカー: 土日出版
- 発売日: 2019/07/08
- メディア: 単行本
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前回は3章と4章の途中までだった。
今回は、前回の振り返りを少々と、4章・5章の辺り。
著者の田宮さんから書籍を寄贈していただいた
その前に…twitterにも書きましたが、弊社でやっているこの読書会のことを著者の田宮さんに気付いてもらえて、本をお持ちでない方がまだいらっしゃれば…ということで、本を寄贈していただきました！
弊社の有志で #仕事の説明書 読書会を開催していたら、著者の @tamiyana さんから、10冊も寄贈して頂きました！ありがとうございます！😆スマホで読んでた人たちもいたのですが、やはり物理本のほうが図と一緒に見えるので読みやすいです👍 pic.twitter.com/XOnd99sLl0
— パトラッシュ@昇進エンジニア (@patorash) 2019年10月1日
電子書籍で読んでいる人の場合、図や表の位置が次のページにずれたりすることがあったため、電子書籍で買っていた人にとても喜ばれました。また、多めに送っていただきましたので、他部署の新人にも布教しました😉
では、読書会に戻ります。
ベン図を用いて管理する
集合の定義をすることは、プログラマだとよくある。データベースからデータを取得するときもそうだ。弊社が提供しているサービスは分析系のものが多いため、データの集合を定義するためにもよく使う。
「シナジー効果を発揮する」という点は、うちの営業戦略的にもやはりそういうところがあるなぁとよく感じる。既存顧客に弊社の他の製品を売るほうが、一度他の製品が売れている分、売りやすい。論理積の箇所をどう広げていくかが重要。
ビジネスキャリアをベン図で考える
Will・Can・Mustシートを作成するというもの。
Willはやりたいこと。Canはできること。Mustは会社から求められていること。WillとCanが乖離していて、Willとの重なりが少ないと、いわゆる口先だけ。ギャップを認識してCanを増やす必要がある。
WillとCanとMustの重なりが大きくなると、会社からの期待に応えつつ、やりたいことをやっていて、できることも増えているという最もよい状態となり、高いパフォーマンスを発揮できる。
自由意志の剥奪が仕事と遊びの違いだった。Mustは会社から求められているものだから、そうなる。しかし、WillとCanとMustの重なりが多くなると、自由意志による獲得になっていく。いかに会社からのニーズに応えつつ、やりたいことに転化していくのかが、仕事を楽しめるかどうかにかかってくる。
ちょうど今週の頭のほうで、入社3年目の人たちを対象にキャリア形成を考える会をやっていたのだが、だいたい同じようなことを考えていたが、Mustが弱かった。まぁCanを見つめなおし、WillとMustを近づけていくにはどうすればいいか、というところと、現在の興味、数年後にどうなっていたいかを考える会にしたかったので、概ねよかったかなというのはある。ただ、説明に手間がかかったので、Will・Can・Mustのラベリングはとても有効だなと思えた。先に知っていたらなぁ～と悔やまれた😥
4章のまとめ
ラベリングの偉大さがよくわかった。データ分析した結果をわかりやすく見せるには、グループ化と、そのグループに適切な名前を付けることだ。弊社でもよく使っている分析手法が登場したので、みんなでワイワイと楽しく読めた。
そして5章へ。
データからアクションを導出する
よくいうことだが、データは事実でしかなく、どう解釈するか、その解釈からどう解決のためのアクションを取るか。
ここで、ドラクエの例がでてきた。ステータス表示は、ヒト・モノ・カネを網羅的に書いたレポートである、と…。言われてみたら、現在の強さの数値が表示され（ヒト）、装備が表示され（モノ）、右上にゴールドは表示されている（カネ）。どのような状態か解釈しやすいように、正常であれば白、毒になっていたら緑、瀕死になっていたらオレンジ、誰かが死んでいたら赤という表示になっている。解釈がしやすいため、次に打てるアクションを決める手助けになっている。常に白だと、死にかけているのに回復を忘れてしまうことになりかねない。意識を集中してデータを見続けなければならない。しかし、仕事はデータを見ることではなく、回復をしたり、相手を倒すためのアクションをすることだ。
見ているデータが同じでも、役職によってアクションが異なる説明があった。このあたりもゲームで例えられたんじゃないだろうか…と思った。例えば、みんなが死にかけていたら僧侶の回復では追い付かない。次の攻撃を受けると恐らく僧侶が死ぬ。僧侶が死んだら回復できなくなるので、攻撃魔法を唱えるのではなく、一旦1度の攻撃に耐えられるようにするために薬草を僧侶に使う、とか。攻撃専門職であっても、チームのために貢献するには、その場その場の適切な行動が重要になる。 「僕は魔法使いなので攻撃魔法しか唱えたくありません」とか言っていたら、チームが全滅して最終的に自分も死ぬことになる。
とはいえ、「みんなが死にかけているんだから、ちゃんと薬草を使え」とずっと言われていたら「俺、魔法使いなのにな～…。もっと攻撃魔法使いたい…」と思うようになるだろうから、瀕死にならないようにコントロールして全力で魔法を唱えられる環境を作ってあげるべきだ。それがマネジメントだろう。
問題解決とデータ分析
問題解決のフレームワークが出てきた。このフレームワークはわかりやすくて便利だなと登場するたびに思う。売上が現状、原因に顧客単価の減少と購入者数の横ばいというデータ。原因はデータを見ればだいたいわかる。
データストーリーテリング
データ分析は、レポート作成まで含めることが多く、それにはデータを見たうえで考えられる主張・意見・考察の証明や説明がいる。わかりやすいレポートの作成には、データを効果的に見せる技術が必要となる。
雑談では、データストーリテリングの事例のところが、なんかよくわからんな…と言われた。データストーリーテリングの事例の紹介なのに、ストーリーテリングが分かりにくくて残念と。ちょっと言い回しがごちゃごちゃしているかな…とは思った。「試行錯誤の結果のレポートを作成した結果」とか。 自分なりに推敲すると、「デザイナーを交え何回も試行錯誤してレポートをまとめた結果、営業スタッフ全員がそのレポートのみで、あたかも台本があるかのようにプレゼンし、次の一手を提案できた」とかじゃないかなと思う。
今回も長くなってきたので後半をまた書きます。
