データドリブンの極意 HOMEWORK Day 5 「データドリブン文化をさらに広げるために」
Master KT 著の「データドリブンの極意」の各章の宿題に毎週取り組んでいます。
先週は出張だったためスキップ。
今回は Day5、最終回・・・ですが、宿題が無かった（笑）。
なので、全体の感想や学んだことを軽くまとめてみます。
私の考える「データ」と「データドリブン」
このブログの Day 0 の宿題で、私は「データ」や「データドリブン」をこのように述べました。
データとは「人の思考・動作・感情、物の属性・挙動・状態などを記録した情報」である。
記録の方法として、人間の記憶、紙への記入など、様々なものがあるが、テクノロジーの進化でデジタルデータとして高速かつ大量に保存・加工・可視化ができるようになっている。
このデジタルデータを活用し、人の思考・動作・感情、物の属性・挙動・状態などを推測し、意思決定に活用することで、より良い世界を作ろうとする価値観や習慣が「データドリブン文化」である。
短く一文にまとめると、
『人の営みの蓄積が「データ」、それを利用して世界を知り、
人生をより良くするのが「データドリブン」』
といったところです。
自分の無知を受け容れ、学ぶ
世界は広く、多くの人たちがそれぞれの人生を営んでいます。
また、人類の歴史は長く、記録されているデータは大量にあり、それぞれにストーリーがあります。
生きている時間内で知ることができるのは、ほんの一部だけ。
人生をより良く生きるために世界を知る＝アクセスできるデータの量を増やすためには、
自分が無知であるという事を素直に受け容れ、謙虚に学ぶしかありません。
学びの方法
『人間を賢くするのは「人、本、旅」の3つに尽きる』らしいです。
（ライフネット生命創業者 出口治明さんの言葉）
アクセスできるデータの「対象期間の長短」「物理的な距離の遠近」で分類するとこのようになると思います。
私は、日々生活している場所の文化・風土・風習など・・・一言で言うなら「魂」からも学ぶことができると思っています。 これは、右下の空欄に当てはめることができるかと。
現代では「本」に代わってデジタルデータで大量に情報を蓄積できるようになっています。
なので、「本とデータ」にしても良いのでは。
まとめるとこんな感じです。
- 人：身近な人たちから学ぶ
- 本とデータ：過去から現在までの多くの人々が残した記録から学ぶ
- 旅：現地で自分の体験として学ぶ
- 魂：日常生活で触れるものや自分の内面から学ぶ
これらが、それぞれ相互に作用しあうと、さらに深く学ぶことができるはず。 （例：友人から紹介された旅行記を読んで現地に行き自分の故郷の良さを再発見する・・・など）。
今後も、地道に学んでいくつもりです。
データドリブン文化を広げる
最初の定義『人の営みの蓄積が「データ」、それを利用して世界を知り、人生をより良くするのが「データドリブン」』に沿って考えると、
こうして「学ぶ」こと自体が「データドリブン」であり、その学びをアウトプットとして他者に伝えることも「データドリブン」であると感じます。
ちょっとでも、このデータドリブン文化が広がることを祈りつつ、この「データドリブンの極意」の自習を終えたいと思います。
データドリブンの極意 HOMEWORK Day ４ 「データとは何か」
Master KT 著の「データドリブンの極意」の各章の宿題に毎週取り組んでいます。
今回は Day4 の宿題。
宿題１
設問
自分が普段使っているデータをプロファイリングする
私の回答
ボク、自分の業務のミッション・ビジョンを
『社内外の仲間たちが自ら能力を磨き・拡げ・つながることを支援します。
仲間たちが楽しさを動機に能力を最大限発揮して社会に貢献できる状態になることを目指します。』
と定義して、これを企業内コミュニティを活用して実現しようとしています。
コミュニティの「参加者数」「エンゲージメント」はデータとしてあるんですが、
どのように上記のミッション・ビジョンにつなげていけばよいか、正直わからず。
「売上金額」とか「歩留まり」とか「生産台数」のように日本円に換算しやすいものではないので、 価値としてどのように表現していけばよいか、いまだに明確なゴールを見つけることができていません。
宿題２
設問
プロファイリングしながら元データがどんな形で入力されているものか自分なりに考える
（考えたあと、可能なら本当の入力データを見せてもらう）
私の回答
新規の参加者が参加する都度、申請データが自動的に蓄積されて行っています。
エンゲージメントは、利用しているツールが自動的に収集しているデータを参照しています。
宿題３
設問
最初の日に作成した組織の分析課題を完成させ、どんなアクションが起こせたか振り返る
私の回答
最初の日に作成した組織の分析課題はこれ。
前述の通り、ゴールがまだ明確じゃないのよね・・・。
ごめん、今後の宿題にさせて。
今回はちょっとモヤっとする感じで終了。
引き続き考え続ける必要があり・・・（これ、永遠に答え出ない奴かも）
データドリブンの極意 HOMEWORK Day 3 「分析プラットフォーム」
Master KT 著の「データドリブンの極意」の各章の宿題に毎週取り組んでいます。
今回は Day3 の宿題。
宿題１
設問
分析プラットフォームを組織に導入する意義を説明する
私の回答
分析プラットフォームを組織に導入する事により、特定の個人に依存することなく、組織全体で安全かつ効率的にデータを共有できるようになる。
誰もが必要十分なデータを活用可能な状態になり、データドリブンを企業内の文化として定着させることができる。
宿題２
設問
自分の所属している組織の分析環境を整理する
私の回答
現在の自社の分析環境の状態
Snowflake, Tableau, Datablicks, Power BI などが利用可能な状態になっている。
一部で利用はされているが、文化として定着しているとは言えない状況（私自身も理解していない）。新しい環境へシフトするにあたって、障害になる要素
今回のストーリーの中で Master KT が語っていた「教育」「プラットフォーム」「コミュニティ」といった環境はすべて整備されている。
しかし、私自身がまだデータドリブンで仕事をする意識ができておらず、せっかくの環境を十分に活用できていない。いつを目標に、どうやって変えていくかのプラン
私自身の仕事のやり方を変えていく。- [～11/24] 本書でデータドリブンを学習
- [～12/1] 自分自身の業務を定量的に可視化するための指標を作成
- [～12/8] 指標となるデータの蓄積と可視化
「データドリブンの極意」の学習は 11/24 で終わるけど、毎週の学習の続きとしてやっていくつもり。
毎週、週末にやるペースを守って、急がずに継続していく。
余談）
今回のストーリーは、登場人物に他の人の物語を語らせるシーンがある（実際には本人の体験談なんだけど）。
こういった物語が入れ子構造になってる話が好き。
データドリブンの極意 HOMEWORK Day 2 「ビジュアル分析」
Master KT 著の「データドリブンの極意」の各章の宿題に毎週取り組んでいます。
今回は Day2 の宿題。
宿題１
設問
ビジュアル分析の考え方を自分の組織でどうやって広げていくか計画を練る
- 現在の状況を整理する
- ビジュアル分析が浸透すると働き方はどう変わるか
- 浸透させるためにどのようなアクションをとるか
- 具体的なアクションとスケジュール
- 障害になりそうなこと
私の回答
- 現在の状況を整理する
- ビジュアル分析が浸透すると働き方はどう変わるか - （そもそも定量的な目標値ができていないので）ビジュアル分析により、チームの意識統一、上司への活動や施策の説明がしやすくなる
- 浸透させるためにどのようなアクションをとるか
- 自分が作ったダッシュボードを、都度公開し、業務における有用性に気付かせる
余談）
今回のストーリーのオープニングで、KTが生徒に対して「なぜ、言われた通りやらなかったのか」と淡々と詰めるシーンが割と好き。
これも上記の「浸透させるアクション」の事例なんだろうね。
宿題２
設問
今日学んだことを踏まえこれまでに作成した自分のデータビジュアライゼーションを修正する
- どこをどのように変更したのかなぜ変更したのか
- どのデータタイプに対して Preattentive Attributes を使ったか
※ Preattentive Attributes = 視覚表現を見た際に私たちの脳が無意識的に処理を行う要素
私の回答
どこをどのように変更したのかなぜ変更したのか
- 自分の社内コミュニティと関わりのある企業コミュニティを表したネットワーク図をコミュニティの属性に応じて色分けする（自分がオーナーのもの、社内のもの、社外のもの）
（データ項目を追加する必要があり、データ編集用アプリとテーブルを改修する必要があるから、後日実施予定。今日はサウナ行きたい）
- 自分の社内コミュニティと関わりのある企業コミュニティを表したネットワーク図をコミュニティの属性に応じて色分けする（自分がオーナーのもの、社内のもの、社外のもの）
どのデータタイプに対して Preattentive Attributes を使ったか
- 分類的な名義
24/11/10 追記
これ、Power BI の Social Network Graph を使ってビジュアル化しているんだけど、ノードに着色はできるんだけど、任意の色指定はできないようだ。
着色すると、逆に分かりにくくなってしまったので、残念ながら諦めた。
余談
Day 2 のページ数が 他の章の倍ぐらいのページ数だったんで、気負いがあったんだけど、図表が多いからだった。
ビジュアライゼーションだから、文字だけだとわかりにくいからね。
これも、ビジュアル分析の重要性や Preattentive Attributes をメタ的に現物で示しているから、腹落ちしやすかった。
データドリブンの極意 HOMEWORK Day 1「データストーリーテリング」
Master KT 著の「データドリブンの極意」の各章の宿題に毎週取り組んでいます。
今回は Day 1 の宿題。
宿題１
設問
自分の分析しているデータの項目を４つのWに分けて整理する。
私の回答
とりあえず、直近で予定している Power BI の有識者（Yさん）を招待して行うオンラインイベントの参加者に対する事前アンケートの分析でもしてみるか。
この結果を Yさんが講演内容を検討するときの材料にしてもらうことが目的。
１２月１３日 開催のオンラインイベントでYさんに講演してほしいテーマをお聞かせください
- 希望する講演テーマ（選択肢から択一）
- あなたの Power BI のスキルレベル（４段階評価）
- あなたの業務におけるデータ分析の必要性（４段階評価）
- あなたの業務におけるBIツールの活用状況
- あなたが普段使っているツール
- 所属企業（任意）
各項目を、4W ・・・What / Where / Who / When に分けて整理。
- What 希望する講演テーマ
- Where 設問にはないが「オンラインイベント」において
- Who 参加者の属性（所属企業、データ分析の必要性、Power BI のスキルレベルなど）
- When 設問にはないが、「現在（２０２４年１２月１３日）」において
このケースでは、4Wのうち、2Wが固定になってる。
宿題２
設問
5W1Hと起承転結を組み合わせてデータストーリーテリングのデモンストレーションを作る
私の回答
アンケートで集めた 4W はこんな感じ。
- What
講演テーマは「データ整流化の重要性、データ分析、Power BI の活用方法」が半数以上。
次点は「新しい時代の働き方について」で、僅差で「YさんがPower BIを始めたきっかけ」。 - Where オンラインイベントで
- Who
イベント参加者の傾向は、「Power BI のスキルレベル中級以下がほとんど」「全体の３分の２が業務でのデータ分析が必要」「全体の３分の２が業務でBIツールを活用できていない」「Power BI の活用も進んでいるはされているが、Excelが最も利用されている」 「自社からの参加者が最も多い。他社から１５社以上が参加」
- When １２月１３日に
これに Why と How を追加するのね。
- Why 今回のイベント開催のテーマ「データドリブンの重要性啓蒙」、裏テーマは「社外の価値観を社内に知ってもらう」
- How 社外の Power BI 有識者に登壇してもらい、講演してもらう
この 5W1H と起承転結を組み合わせると、こんな感じかな。
（説明する相手は、登壇者である Y さんを想定）
『今回、Yさんに「データドリブンの重要性啓蒙」をメインテーマに、「社外の価値観を社内に知ってもらう」ということを裏テーマに、１２月１３日のオンラインイベントに登壇をお願いしたく。
多くの参加者が業務でのデータ分析が必要と感じつつ、BIツールを活用できていない状況です。
Power BI の普及は進みつつありますが、まだ Excel ほどは使われていません。
そのためか、事前アンケートでは「データ整流化の重要性、データ分析、Power BI の活用方法」を聞きたいという意見が圧倒的に多かったです。
また、せっかくYさんにお話しいただくので、「新しい時代の働き方について」、や「YさんがPower BIにはまったきっかけ」などもお聴かせいただけたら嬉しいという意見も多く。
ちなみに、参加者のPower BI のスキルレベルは中級以下の人がほとんどです。
また、自社からの参加者が最も多いのですが、他社からも１５社以上が参加する予定です。
適切な講演内容の検討をお願いいたします。
私自身もYさんのお話を楽しみにしています。
以上です。』
宿題３
設問
だれかにデモンストレーションを聞いてもらい、フィードバックをもらう。
私の回答
上記の内容を Y さんに伝え、その結果の講演内容が自分の望むものになっていたら、成功とする。
結果は後日、追記する予定。（そうでなくても、講演に人が集まって盛り上がったら成功だけどね）
データドリブンの極意 HOMEWORK Day 0「データドリブン文化のはじまり」
Master KT 著の「データドリブンの極意」を読み始めました。 各章の宿題が付いているので、ここで取り組んで行こうと思います。
んじゃぁ、まずは Day 0 の宿題から。
宿題１
設問
「データドリブン文化とはどのような文化か」自分の言葉でまとめる
私の回答
データとは「人の思考・動作・感情、物の属性・挙動・状態などを記録した情報」である。
記録の方法として、人間の記憶、紙への記入など、様々なものがあるが、テクノロジーの進化でデジタルデータとして高速かつ大量に保存・加工・可視化ができるようになっている。
このデジタルデータを活用し、人の思考・動作・感情、物の属性・挙動・状態などを推測し、意思決定に活用することで、より良い世界を作ろうとする価値観や習慣が「データドリブン文化」である。
宿題２
設問
「なぜデータドリブンになりたいのか」自分の言葉でまとめる
私の回答
変化が激しく、取り扱う情報も大量にある現代において、個人の経験や知識だけで意思決定をすることが難しい。
データドリブンにより、客観的かつ多様な断面で状況を推測し、意思決定の精度を高めたり、新しい気づきを得ることに役立てたい。
宿題３
設問
オープンデータを使用して、データビジュアライゼーション（グラフなど）を作成する。データを読み解いた意味を添える
私の回答
Power BI Desktop で「今年の夏、暑かったよね」というデータを可視化。
データはこれ www.data.jma.go.jp
宿題４
設問
自分が所属する組織において実現するデータ分析課題を設定する
私の回答
続・超訳・イーロン・マスクの生産性向上のための６箇条
こんばんは。
先ほど「羆風」（矢口 高雄 作）を読了して少々気分が悪い男です。
もう１年が終わる。早いものだ。
今年は多くのチャレンジと多くの失敗をできた。
その結果、様々なおもしろい経験ができ、充実した年だった。
今回は１年を締めくくるにふさわしい記事を投稿しようと思う。
自分が女子だったら、キュンキュンしたのだが
私は以前、「超訳・イーロン・マスクの生産性向上のための６箇条」*1 において、俺様イケメン先輩社員にイーロン・マスクの生産性向上のための６箇条を言わせる
という野心的な取り組みをした。
もし自分が女子だったとしたら猛烈にキュンキュンする内容にできたと自負している。
しかし、残念ながら私は男子。どこにでもいる非イケオジ系のオッサンだ。
「キュンキュン」どころか、「キュン」すらしない。
もし、自分と同じオッサンが、同年配もしくは年下の「俺様イケメン先輩社員」から、
「自分が役に立てない会議なら、出て行けよ」などというセリフを聞いたら、殴り合いに発展するだろう。
全国２千万の非イケオジ系の仲間たちのために
会議室で些細な事が原因の殴り合いを始めるオッサン・・・こんな悲しい事があるだろうか。
そこには熱い想いも、若々しい義憤もない。みすぼらしい非力なオッサン同士の惨めな争いがあるだけだ。
私はただ、同胞である非イケオジ系オッサンたちにこの６箇条を知ってもらいだけなのだ。
全国２千万の非イケモテ系の仲間たちに、生産性向上をしてほしいだけなのだ。
熟慮に熟慮を重ねた結果、やはりこの結論に至った。
年下ロリ系萌え上司の言葉として、イーロン・マスクの生産性向上のための６箇条を伝える。
この道以外に、私が選ぶことができる道はなかったのだ。
イーロン・マスク: 生産性向上のための６箇条
あらためて説明すると、「生産性向上のための６箇条*2」とは、イーロン・マスクがテスラ社内で従業員にメールで送ったメッセージである。
彼はエキセントリックな経営者と言うイメージがあるが、言っている事は至極まともな内容だ。
- Avoid large meetings
- Leave a meeting if you’re not contributing
- Forget the chain of command
- Be clear, not clever
- Ditch frequent meetings
- Use common sense
これを、年下ロリ系萌え上司のセリフに置き換えてみよう。
超訳・年下ロリ系萌え上司の生産性向上のための６箇条
※ 残念ながら萌え絵を描く画力がないため、「いらすとや」の素材を利用。各自で好きなタイプの年下ロリ系萌え上司に脳内変換していただきたく。
- 大規模な会議はやめてください
- 自分が関係しない会議なら、出て行ってください
- 指揮系統なんて忘れてください
- はっきりしてください、小難しくしないでください
- 頻繁な会議はやめてください
- 常識で考えてください
前回の「先輩」と今回の「上司」という設定の違いがあり、若干ニュアンスが異なる。
しかし、「年下の上司に命令される」というのは、特定の性癖を持つ同志たちの心に刺さることは間違いないだろう。
・・・よし、行ける。それぞれの詳細も書いていこう。
1. 大規模な会議はやめてください
大規模な会議は、貴重な時間とエネルギーを浪費しちゃうでしょ。
- 議論を妨げるし、
- 参加者がオープンじゃなく守りに入っちゃうし、
- 参加者全員が会議の役に立つための十分な時間がなくなっちゃう。
参加者全員に価値があると確信できないなら、大規模会議の予定を入れるのはやめてください。
1) Avoid large meetings
Large meetings waste valuable time & energy
- They discourage debate
- People are more guarded than open
- There’s not enough time for everyone to contributeDon’t schedule large meetings unless you’re certain they provide value to everyone
2. 自分が関係しない会議なら、出て行ってください
もしも、会議があなたの
- 情報提供
- 価値
- 意志決定
を求めていないなら、あなたがいても意味がないです。
あなたが会議から出て行っても無礼じゃない。
逆に、他の人の時間を無駄にする事が無礼なんです。
2) Leave a meeting if you’re not contributing
If a meeting doesn’t require your:
- Input
- Value
- Decisions
Your presence is useless.
It’s not rude to leave a meeting.
But it’s rude to waste people’s time.
3. 指揮系統なんて忘れてください
同僚と直接コミュニケーションしてください。
上司や管理者を経由してちゃだめ。
素早いコミュニケーションは、素早い決断を生むんです。
「素早い決断」は「競争優位性」なんです。
3) Forget the chain of command
Communicate with colleagues directly.
Not through supervisors or managers.
Fast communicators make fast decisions.
Fast decisions = competitive advantage.
4. はっきりしてください、小難しくしないでください
回りくどい言葉や専門用語はやめてください。
意志疎通が遅くなります。
選ぶ言葉は、
- 簡潔で
- 要点を抑え
- わかりやすく
小難しくしないで、効率的に伝えてください。
4) Be clear, not clever
Avoid nonsense words and technical jargon.
It slows down communication.
Choose words that are:
- Concise
- To the point
- Easy to understand
Don’t sound smart. Be efficient.
5. 頻繁な会議はやめてください
頻繁な会議ほど人の時間を浪費するものはないです。
- 共同作業
- 課題への重要な取り組み
- 緊急対応
の場合は頻繁に会議してもいいです。
でも、課題が解決したら、もうそんな会議は必要ないです。
ほとんどの課題は会議なしで解決できます。
会議の代わりになるもの：
- テキストメッセージを送る
- メールを送る
- discord や slack で連絡
不要な会議でチームの仕事を中断しないでください。
5) Ditch frequent meetings
There’s no better way to waste everyone’s time.
Use meetings to:
- Collaborate
- Attack issues head-on
- Solve urgent problems
But once you resolve the issue, frequent meetings are no longer necessary.
You can resolve most issues without a meeting.
Instead of meetings:
- Send a text
- Send an email
- Communicate on a discord or slack channel
Don’t interrupt your team’s workflow if it’s unnecessary.
6. 常識で考えてください
もし会社の規則が、
- 意味がない
- 前進に貢献しない
- あなたの特別な事情に合わない
だとしたら、規則には目をつぶって回避してください。
規則に従うんじゃなく、原則に従ってください。
6) Use common sense
If a company rule doesn’t:
- Make sense
- Contribute to progress
- Apply to your specific situation
Avoid following the rule with your eyes closed.
Don’t follow rules. Follow principles.
最後に
どうだろうか。
自分の熱い想いを２千万人の同志諸君に届けることができたと信じている。
年明けから、この６箇条を生産性向上に活用していって欲しいと思う。
それでは、良いお年を。
補足）万が一、自分の性的嗜好をと合致しない場合は、挿絵を以下のものに差し替え、言葉をもう少しキツめに読み替えて再読してください。
