技術のバリューチェーン

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・「研究」と「技術」の使い分け

私たちは、「研究」と「技術」を無意識のうちに使い分けています。

たとえば、「日本の多くのメーカーは、技術立社を掲げている」と言いますが、技術立社の代わりに研究立社とは表しません。

同様に、「日本では、研究に力を入れノーベル賞を受賞する機会が増した」と言いますが、ここでは、研究の代わりに技術という言葉は使いません。

技術革新が急速に進み、イノベーションを起点に企業の成長が望まれているこの時こそ、時には混同して用いてしまう「研究」（Research）と「技術」
（Technology）の意味するところをしっかり理解し、そして「生産」との関係をも明らかにすることが大切です。

・「研究」「技術」「生産」の違い

「研究」は知の創造であり、「技術」はその知を産業に適用させること、そして「生産」は「技術」で具体化された結果を用いて〝ものをつくる〟ことを
指します。

そして、「研究」、「技術」と「生産」は一直線で繋がる価値創造の活動であるため、バリューチェーンと考える事ができます。

この３つの機能のつながりである「技術のバリューチェーン」は、事業を成立させ、さらに発展進化させる重要なはたらきを担っています。

「技術のバリューチェーン」で、成果を得る期待度（成功確率）は３つの機能により異なります。

「研究」においては発見・創造が重視され、その成功率は、研究領域によって期待度は異なりますが、決して高い成功率を目指すものではありません。

例えば「１０のテーマを行って１テーマでも次につながる結果や発見」があれば上出来です。

一方、「技術」は、「研究」で得た結果を産業化する検討プロセスと捉えると、研究結果の工業化検討であると同時に、市場の受容性や要求も含め評価することになります。

「技術」では、7割程度の達成が得られれば満足すべきでしょう。

これに対して「生産」の成功率は100％を求められています。

「生産」ではお客様が満足する製品をつくることが目的なので、不良品は不可となり、わずかな失敗も許されません。

・「研究」「技術」「開発」から得られる結果の適用性

「研究」から得られた結果は、ひとつの領域や特定の事業に活用されるだけではなく、他の領域や多くの事業に活用できることが多くあります。

研究の結果には一般性があるため、その適用範囲は広範に及ぶと考えられます。

一方で、「技術」の結果は、限られた分野や事業を前提に検討を行うため、結果の適用範囲は、ターゲットに定めた領域に限定的となります。

また「生産」の結果は個別の生産物そのものであるため、結果は特定されるのです。

このように、成功確率と結果の適応性の両方を意識しながら、技術のバリューチェーンをデザインしていくことが重要です。

#バリューチェーン #マネージメント #研究 #技術
#開発 #ものづくり #働き方 #技術革新

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具体化と抽象化を往復できるようにするには？

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プライド（だけ）が高く自分が賢いと信じたい人は、実社会で承認欲求が満たされていない典型的な人です。

こういう人は結構多くて、ネットの世界では頻繁に出没します。

特にSNSは承認欲求を満たすのに格好のツールで、相手を落とすと相対的に自分の立場が上がるという壮大なカン違いを起こしやすい。

そして、相手が悪い、書き手が悪いと主張し、自分が能無しではない、相手よりも賢いことを確認したくなる。

それで相手の主張を認めると、どこか自分が議論に負けたかのように感じ、自尊心が保てないわけです。

だから言われっぱなしでは気が済まず、延々と絡み続ける粘着質になるのもこのタイプです。

「ネット上のあおり屋」ですね。相手が車から降りて土下座するまで突っ込みまくる。

だから自分が「読めていない」ことを絶対に認めるはずもなく、書き手が悪いの一点張り。

歩み寄る余地を見出せないのはクリエイティビティがない証拠で、だから稼ぎが悪いのです。

そしてそういう発想であるがゆえに、本人が稼げていないということにも気づいていない。

なぜ稼ぎが悪いとわかるか？先ほど述べたように、本人は抽象化能力が低く、抽象的な思考が極端に苦手な人だからです。

文面からも完全に具体の世界の住人で、まったくお金のにおいがしない。

こういう人は稼ぐ仕組みを考えることも苦手なので、単純業務しかできません。

ではどうすれば「具体と抽象の往復ができるようになるか」です。

コツは「要するに、たとえば」をつねに意識しながら情報や事象を観察することです。

「要するに」は抽象化する作業であり、「たとえば」はそれを具体化する作業なので、これをつねに繰り返すことで、抽象の世界に入れます。

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具体的にしか考えられない人とは議論できない

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話が通じないのは「住んでいる世界が違う」から。

むろんこれは程度問題でイチかゼロかという話ではありませんが、端的に言うと「住んでいる世界が違う」ということ。

前述で、「一流の料理人は両方できるが、そうでない料理人は調理しかできない」というのもそういうことです。

だから「理解できないのは書き手が悪いからだ」というのは半分正解だとしても、半分は不正解。

なぜなら、具体の世界でしか生きていないために抽象的な話が「わからない」わけで、こういう人には何を提示しても理解できないからです。

だから議論がかみ合わない。というか議論にすらならない。

自分が見えていないことにすら気づいていないので当然です。

そしてそのまま生涯を終える人がほとんどです。

そして具体の世界の住人はここで「お前が何を言っているのかわからない」「詭弁だ」という感想を持ちます。

彼らには富裕層関連の話を読んでも時間の無駄ですので、他をあたった方がご本人のためかと思いますが、なぜか読むんです。

もしあなたが情報発信者で、同様の批判を受けたとしたら、時間の無駄ですのでスルーがおススメです。

なぜなら、彼らは理解しようとしないどころか相手の揚げ足を取ることでしか自分を正当化できないので、永遠に平行線だからです。

思考パターンや行動パターンから教訓を抽出する作業は、実は定性データの分析の方が適しているというのが実感です。

なぜなら「なぜそうしたのか」という、判断の根拠となった行動原理を想像しやすいからです。

たとえば「富裕層の8割は長財布を持っている」というデータがあったとして、では自分も長財布に変えれば富裕層になるかというと、なるはずがない、
というのはおわかりいただけると思います。

定量化すると平均化されやすいですから、突出した人の突出した傾向が埋もれやすくなります。

突出しているがゆえに例外として切り捨てられることもあるでしょう。

記事の通り昨今は現金も財布も持ち歩かない富裕層が増えていますが、全体としては少数派です。

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具体的な世界で生きている人は、抽象的な世界が見えない

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「富裕層の特徴は～」などと一般化した話というのは、抽象度を上げて紹介しているわけですが、ゆえに理解できない人は少なくありません。

というか圧倒的多数の人は抽象的思考が苦手です。

「知識・情報・経験」を組み合わせて成功法則を導き出せるのは、抽象化能力の高さがあってこそです。

また、そこから実行に移すには徹底的な具体化能力が求められます。

ビジネスモデルは抽象的なものですが、実行計画は具体化そのものです。

料理も同じく、たとえば献立の組み立ての構想は抽象であり、個々のメニューの調理は具体的です。

一流の料理人は両方できますが、二流三流の料理人は調理しかできないのです。

起業家や経営者はグランドデザイン（戦略）を描き、それを実務に落とし込む。

そしてそれらを実践するのが一般従業員であるように、成功者は具体と抽象を往復する能力が高く、貧しい人のほとんどは具体の世界でしか生きていません。

だから凡人は具体的な指示を与えられないと動けないため、たとえば「これ任せるから好きにやって」と言われたら混乱しますが、成功する人は嬉々と
して取り組むものです。

ゆえに圧倒的多数がサラリーマンで、圧倒的少数が起業家なわけで、「具体と抽象の往復」がどれほど重要であるか理解できると思います。

ちなみに起業家というのは、自分で市場ニーズを読み解き商品を企画し作って値段をつけて販売するという、いわゆる一連のビジネスコンセプトを練り上げられる人のことです。

なので請負業務・相談業務・定型業務が主体のフリーランスのことではありません。

こういう仕事はほとんど具体であり、抽象的な思考は不要だからです。

そして、「いや、こういう人もいる」「データで示せ」などという人は、抽象化能力が極めて低い、具体の世界で生きている人です。

なぜなら、例外に引きずられて一般化できないし、定性情報から傾向を抽出できないことを意味するからです。

そしてこの具体と抽象というのはマジックミラーの側面を持っていて、抽象的思考能力が高い人は具体の世界も見えますが、抽象化能力が低い人、つまり具体の世界で生きる人には、抽象化の世界が見えません。

もちろん、見えてないことにも気が付きません。

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目標設定が不適切であると従業員の不正を招く

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KPIの項目そのものはよくても、目標設定が不適切であると従業員の不正を招くこともあります。

数年前には日本を代表する電機メーカーの組織的な不正が注目を浴びるといった事件も起こりました。

達成が困難なストレッチ目標が与えられた結果、会計的な不正が起きてしまったのです。

本来であればこうした不正はすぐに発見されるべきなのですが、例えば循環取引を利用した架空売り上げの計上などは、プロの会計士でも容易に見破ることはできません。

別のケースでは、強引に売り上げ目標を達成しようとした結果、判断能力の低下した高齢者に強引に売りつける、というケースもありました。

また、測定しにくいものをKPIにしたがゆえに経営や上司に対する不信を招くといったこともあります。

例えば顧客との真の商談時間などは、なかなか正確に補足できないものです。

これを自己申告で過大に報告してそれがまかり通るようであれば、まじめに報告している営業担当者はやる気を失うことでしょう。

自己啓発に使った時間や部下とのワンオンワンのミーティング時間なども同様です。

こうした測定しにくい数字は、1つの情報源だけではなく、多面的に捉える工夫が必要なのですが、それが十分な組織は多くありません。

KPIが中途半端なまま経営することは、飛行機の操縦に例えると、本来計器などで測定されるべき数字が不十分なまま、勘や経験で操縦しているようなもの
です。

経営環境が変わらなければ勘や経験がそのまま生きるかもしれませんが、残念ながら今はそんな時代ではありません。

今回の典型的な落とし穴を避けつつ、KPIを用いて科学的なマネジメントを行うことが現代の経営者やマネジャーには求められています。

ぜひ皆さんご自身を振り返り、職場で適切にKPIが設定・運用されているか確認してみてください。

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#リテラシー #KPI #生産性 #効率化 #利益率向上

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従業員を間違った方向に動機づけてしまうリスク

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KPIを活用したとしても、人間のモチベーションに対する洞察が甘く、そのバランスが不適切だったり、評価報奨制度とのバランスが悪いと、従業員が本来
動いてほしい方向に動いてくれないということも起こります。

例えば近年、営業担当者にも結果評価だけではなくプロセス評価を導入しようという動きが広がっています。

ただ、仮に「訪問件数」の評価の比重を30％程度にしてしまうと、「売れる見込みはなくても、とにかく『訪問件数』だけは増やそう」と考える人間が一定比率は出るものです。

クロージングの能力が低い人間ほどそうした行動をとるでしょう。

これでは最終的な売り上げや利益にはなかなかつながりません。

安易なやり方でそのKPIを達成しようとする人間も出ます。

例えば研究所で「特許の数」を研究員のKPIとして設定するのはよくあることですが、それを強調しすぎると、「会社にとってはそれほど役に立たない、
取りやすい特許」を取ろうとする人間がこれまた一定比率は登場します。

これは企業の競争力につながりませんし、優秀な研究者がそうした行動をとってしまうとしたら大きな損失です。

KPIは、組織が向かうべき方向性や戦略の重点を従業員に伝えるメッセージでもあるのですが、その理解が甘いと、メッセージが誤解・曲解され、従業員の行動を誤らせてしまうのです。

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KPIの設定が偏っていたり足りない場合には

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適切にKPIを設定する効用は多岐にわたりますが、その第1は問題発見とその解決がしやすくなることにあります。

PDCA（Plan-Do-Check-Action）をスムーズに回しやすくなると言い換えることもできます。

逆に言うと、KPIの設定が不十分であったり偏っていると、それが難しくなるのです。

例えばある組織が営業部の各チームに「売り上げ成績」をKPIとして設定したとしましょう。

このこと自体には問題はありません。

しかし「売り上げ成績」しかKPIを設定していないとなると問題が生じる可能性が高くなります。

例えば、「『売り上げ成績』の達成に追われて、本来とるべき案件ではないのに強引に売る」ということが起こるかもしれません。

そして、もしそんなことが実際に起こっても、「売り上げ成績」というKPIだけを見ていたのではその事実になかなか気がつきません。

気がついた頃には顧客離れが起きて「売り上げ目標」を達成できない、あるいは無理な営業に営業担当者が疲れてメンタル不調が増えたり離職率が上がったりといった事態を招いてしまうのです。

その揚げ句「人員を増やしてカバーする」といった的外れな対策をとり、いつまでたっても生産性が向上しないことも起こりえます。

「KPIを設定して頑張っているのに一向に業績が向上しない」という組織はこの罠に陥っていることが少なくありません。

このケースの場合、「売り上げ成績」だけでなく、営業チームごとに「顧客満足度」や「NPS（ネットプロモータースコア：推奨意向）」をKPIに設定して
いたらどうだったでしょうか。

仮にあるチームだけがある時期からこれらの数字が下がっていたとしたら、早期に問題に気づき、「提案内容が的を射ておらず、顧客にソリューショ
ンを提供しきれていないのではないか」、あるいは「『売り上げ成績』の達成に追われて、本来とるべき案件ではないのに強引に売ったのではないか」
といった仮説が立てられるわけです。

そしてほかのKPIの動きや顧客からの生の声などを分析することで、効果性の高い対応策がとれます。

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