2013年の今年、転職をして大きく変わったことが、仕事では ｢結果を出してなんぼ｣ という考え方です。転職前も認識としては持っていましたが、転職をしてより強く感じるようになりました。
プロセスも大事ですが、評価としては結果を出しているかどうかが問われます。さらに言うと、単に結果を出しているのではなく、その結果がどれだけ価値があるかです。
いかに価値のある結果を生み出すかを強く意識するようになりました。
価値のある結果とは何でしょうか？
イシューからはじめよ - 知的生産の ｢シンプルな本質｣ という本には、次のことが書かれています。
イシュー度が高い & 解の質が高い、の2つの軸があると書かれています。つまり、課題設定として適切であり、問題解決した際のインパクトが大きい、の2つです。
この本で強調されているのが、この2つを考える時に優先すべきはイシューであることです。
本当に答えを出すべきことなのか、を徹底的に掘り下げて考えることです。当時、この本を読んだ時に目から鱗だったのが、タイトルにもあるように ｢イシューから考える｣ こと。
イシューとして適切なのは、本当に答えを出すべきもの＆答えが出せる、の2つ。忘れがちなのは後者で、この問題を解決できれば価値は高いが、そもそも答えを出せそうだ(方法がある)という見込みは必要です。答えが出せないということは、仕事は結果を出してなんぼという考え方に立てば、いくら努力してもそのプロセスは評価できません(答えを出せなかったという失敗を通じて学習できるなど、得られるものはゼロではないですが)。
自分の主な仕事の1つはデータ分析で、 ｢イシューからはじめよ｣ という本に書かれていることは実践できているかは今も(そしてこれからも)考えます。イシューから入るというのはそれくらい重要だし、かつ、気づけばできてない状況に陥ってたりします。
データ分析において心がけていることとしては、
- いきなり分析に入ったり、こんな比較をするとおもしろそうではなく、まずは課題設定をする。自分はどんな問題を解決するために取り組むのか、それはなぜ解く必要があるのか、解決することで誰にとってどう役に立つか
- 分析に使うデータはイシューのためのデータであるか。イシューがあってのデータで、その逆ではない。目的と手段を混同しないようにする
- イシューをさらに分解していく、各サブイシューに対して仮説を立てる。サブイシュー / 仮説に対しては言葉にする。言語化することで自分の理解/考え方がはっきりする(言葉に落とし込めない時は考えが浅い)
- サブイシューと仮説に対して、アウトプットイメージを考える。どんなグラフや見せ方をすれば適切に説明ができるか。わかりやすいか
- アウトプットイメージを並べてストーリーをつくる。サブイシューと仮説をどんな順番で並べると、課題解決として伝わりやすくなるか
ここまでやって、はじめてデータの集計/分析に入ること。これが ｢イシューからはじめよ｣ という本から学んだことです。
考え方として持っておきたいと思っているのは、データ分析においてはその前後で分析の価値が決まるということです。前後というのは、前はイシューと仮説をどれだけ磨けるか。後は出せた結果をいかに使ってもらえるか。分析結果から得られたインサイトが意思決定に使え、ひいては収益に貢献できるか。
仕事において価値のある結果を出し続けられるかどうか。そのためにイシューからはじめる。来年もこの初心を忘れずにいたいと思っています。