フォローしました目次そのアウトカムでズルはできるか同じ値ならうれしさは同じかそのアウトカムでズルはできるか前回示したように、まずは利益に直結するか、ということを考えて通貨の単位で記録されているデータ、日常的に大きなコストがかかっているデータに着目すればアウトカムの目星がつけられます。「長期的に確実に」ついては難しいところです。それがわかれば苦労しないよと思われる方もいるかもしれませんので、この部分については「ズルができるか」という別の角度からチェックしてみましょう。システム開発やコンサルティングを請け負う会社の営業活動についてのアウトカムを考えてみましょう。一般的に、こうした会社の営業スタッフは、担当した案件でいくらの売上をあげるか、ということで評価されることが多いですが、これは長期的な利益に繋がる適切なアウトカムでしょうか?そうとは言い切れないことが、この「ズルができるか」というところからの視点でわかります。営業スタッフが売上だけで評価されるなら、「不当なダンピングを行って売上をあげる」というズルが成立してしまうからです。エンジニアの人件費、必要なハードウェアやソフトウェアなどの調達込みではどう考えても2千万円のコストがかかる、という案件があったとしましょう。誠実な営業スタッフは、諸々のリスクや会社の利益を考え、最低でも3千万円の金額で提案を行ないます。一方でズルい営業スタッフは、これを1千万円で提案してしまうかもしれません。提案された側から見れば、安い分魅力的に見えるでしょう。してズルい営業スタッフは1千万円の売上をあげたことになりますが、必要なリソースの半分しかもらえないのだから、会社としては赤字プロジェクトになってしまいます。これでは長期的な利益に繋がるはずもありません。プロジェクト完了ごとにきちっと会計をしめて、どれだけの黒字を生み出せたのかをアウトカムとした方がよりズルしにくいものになるでしょう。したズルは売上側だけではなく、製造や物流側におけるオペレーションによっても起こりえます。アウトカムとして管理できれば生産性は向上するかもしれません。自前で報告することが前提とされて「品質」をあげようとすれば、データを改竄して過大によく報告したり、手心を加えてもらえる人に頼んだりすることで簡単に達成できます。トラブルの報告件数を小さくするなら、バレない範囲のものをすべて隠したり、上がった報告を誰かが握りつぶすだけでも簡単に達成できます。このようにどのようなズルが考えられて、それに対し、どうにすればもっとズルしにくくなるか、と考えることが、アウトカムのブラッシュアップに繋がります。同じ値ならうれしさは同じかまた別の表現をすると、よいアウトカムとは「どれだけ極端に状況が違っても、得られた値が同じならうれしさも同じ」というものになります。円を売上げるのと、不当なダンピングで同じ1千万円を売上げるのとでは、うれしさが異なります。この「見積もりの妥当さ」を加味して、売上を評価するためには、最終的にはプロジェクト終了ごとに振り返って、その利益をみればいい、といえます。9千万円かかるプロジェクトで1億円の売上をあげても、1千万円の黒字ならうれしさは同じだろうか?と考えてみてもよいわけです。取引の特性など、「状況の違い」としてさまざまな条件が考えられますので可能な限りたくさん、極端な状況を想定してみて、「その場合でもやはりうれしさは同じだろうか?」と考えてみると、アウトカムの思わぬ問題に気づくことがあります。この「うれしさ」という点は、アウトカムの大事なポイントで、私たちが相談される際にも「このデータの中の何がどうなればうれしいですか?」と聞き返しています。お客さんがもっとたくさん買ってくれたらうれしい、従業員がもっとたくさん売ってくれたらうれしい、設備がすぐに壊れなければうれしい、などその答えには、さまざまな可能性があると思いますが、そうした「うれしさ」をデータに基づいて、具体的に定義できるかが、アウトカムを考えるという行為です。--------------------------------------------------------------------【データビークルからのお知らせです!】データビークルでは、この度弊社が提供するプロダクト「dataDiver」、「dataFerry」のリニューアルを記念したイベントを2019年6月10日に実施いたします。小野和俊氏と西内啓による「バージョンアップ記念ダイアログ」も実施いたします。以下のページからお申込みください!https://www.dtvcl.com/events/datadiver-dataferry-v2/ダウンロード#ビッグデータ#統計#データサイエンス#統計学#シティズンデータサイエンス「スキ」を押してクリエイターを応援しよう!1シティズンデータサイエンスラボ「データサイエンスをみんなの手に。」を目標に掲げるデータビークルのオウンドメディア。「シティズンデータサイエンス」とは、統計学の専門家ではない一般の人々が、ツールを活用して手軽にデータを活用すること。豊富な実践事例や読み物で、データ分析の世界をより身近なものにします。2019-20イベントレポート13シティズンデータサイエンスラボ[イベントレポート]待望の大型アップデート!dataDiver/dataFerryバージョンアップ特別内覧会を開催しましたフォロワー5,000名達成&クレディセゾン小野和俊CTO対談イベント開催記念!書籍&特製キャンディープレゼントキャンペーンのお知らせこの記事が入っているマガジンデータサイエンス入門講座データを活用してエビデンスに基づいた経営判断を行いたいと考えるすべての人に。Tamai携帯キャリアの1ユーザーあたりの売上・利益いえますか?136決算が読めるようになるノートSaaS事業のコツは?67青野慶久@サイボウズJリーグクラブの、伸び代ハンパない話。