チェンジマネジメントを「職人芸」から「科学」にする
21世紀のビジネスは、データ重視の 革命によって様変わりしつつあります。
かつて人間の直感のみに頼っていた 判断は、いまでは複雑な分析と プレディクティブ（予測）モデリング から得られる知見によって支えられて います。
予測分析と大規模なデータセット、 分析、そして今日のコンピュータの 処理能力の組み合わせが、 チェンジマネジメントを変え始めて います。
過去20年の間に、マーケティングの 領域がソフトサイエンスからハード サイエンスへと変化したのと同じように、 チェンジマネジメントも変化を遂げる だろうと思われます。
だがそれが可能となる前に、いままで チェンジマネジメントにおいて、 なぜデータが取り入れられなかったかを 理解しておく必要があります。
その大きな妨げとなっているのが、 チェンジマネジメントという仕事 そのものです。
これまで、チェンジマネジメントは データ主導のモデルに基づいて いませんでした。
変革の実行者がデータについて語る場合、 それは一般に、根本原因の分析 ワークショップなどで生成された、 定性的情報です。
というのも、チェンジマネジメントの 問題の非常に多くが、人間の行為に 関係しているからです。
文化、リーダーシップ、モチベーション といった形のない因子は、実証分析に 容易にはなじみません。
したがって、管理された環境下で 実験を行い、原因と結果を検証して、 具体的な変革介入因子が意図した 成果を上げるかどうかを実証するのは、 きわめて難しいことです。
チェンジマネジメントが成功している ケースでは、技術と経験のある プロフェッショナルが、事業の変革目標 へと通じる実践方法を効果的に 組み合わせています。
問題は、彼らが実験と実証に基づく 科学者ではなく、「職人」である点です。
チェンジマネジメントを成功させてきた 人々は、他分野ではごく当然となっている 証拠の提示にさえ苦労しています。
数多くの変革を成功させてきたにも かかわらず、マーケティングや サプライチェーンのプロフェッショナルが 当然のように提示できる、原因と結果の 関連性を実証するデータを持っていない。
チェンジマネジメントに投資するよう 訴えたくても、データ重視のＣＥＯや ＣＦＯが期待するような、数字による 裏付けがない。
その結果、変革は期待を下回る成果しか 上げられないという悪循環が繰り返され ます。
投資利益率（ＲＯＩ）を確証するデータ がないため、チェンジマネジメントは 必要とするリソースをひきつけられず、 結果は仕事に当たる「職人」の質次第と なってしまいます。
職人が使用するツールを改善すれば、 よりよい成果は上がるかもしれないが、 そこから原因と結果を論証できるわけ ではありません。
チェンジマネジメントを「職人芸」から 「科学」へと転換させることが、 この問題を解決するカギとなります。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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