タスクの成果を倍増させるフレームワーク OODAループ
タスクの質が高まり残業が減る
タスクの質が高まり社内の評価が上がる
タスクの質が高まり組織に利益をもたらせる
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タスクの質を激的に向上させるOODAループ
タスクの質を高めるメリット
タスクは作業と違って一定の成果は必ずあります。
再現性が高く誰でもできるものは作業と私は定義していてこればかりをやっていると、いずれAIや網羅性の高い費用対効果の高い外注に取って代わられてしまいます。
タスクについて詳しくはこちらで解説しています。
https://since-around4.com/?p=572
タスクの質を高めすぎて悪いことなんて、人気者になってタスクが舞い込みすぎる以外には基本的にはないと思います。
ただし注意点があり、
質を高めるのに無駄なリソースを割くのはNGです。
例えば、プレゼンに必要な資料を作成するというタスクがあったとします。
ここで言うタスクの目的はなんだかわかりますか?
誰もがわかる洗練された資料を作ること
プレゼンを大成功に導くこと
ここを見誤ると一気に成果が出なくなります。
タスクの質=目的を正確に捉え達成すること
この原則さえ守れば無駄に時間を使うこともないですし、社内の評価も上がります。
また、タスクの質を高めることは会社やチームにとって大きな利益になります。
タスクの質を良くすることで得られるもの
・残業が減る
・社内の評価が上がる
・組織に利益をもたらす
タスクの質を高める具体的なフレームワーク
では具体的にタスクの質を高める方法を解説していきます。
ここで活躍するのがOODAループというフレームワークです。
以前まではPDCAサイクルというPlan(計画)Do(実行)Check(評価)Action(改善)をひたすらサイクルとして回し、最後には目標を達成するというフレームワークが主流でした。
今でも現場単位では多く使用されているのですが、インターネットの普及、SNSの拡大によって情報が出回るスピードが以前とは比べ物にならなくなっています。
そのため、このスピーディーな状況変化にはPDCAだけでは追い付かなくなってきているのも実情です。
Plan(計画)をしているうちにいつの間にか市場が急展開しその計画では全く通用しない状況になっていたなんてこともザラに起こっています。
そこで近年ビジネスの世界で台頭してきたフレームワークがOODAループです。
OODAループは元々軍事行動の意思決定をする際に使用されていて、歴史はPDCAよりも長いです。
OODAループとは
Observe(観察)
Orient(状況判断、方向づけ)
Decide(意思決定)
Act(行動)
この4つのフェーズをグルグル回すのがOODAループです。
OODAループが有用な3つの理由
状況の変化にスピーディに対応しやすい
緻密な計画を立てるよりも状況を見てすばやく判断できる
ビッグデータが無くても観察力で回すことができる
AIが進化し、従来のデータサイエンスはAIに取って代わられる未来も近い
応用がきく
実際にOODAループを使ってみる
Observe(観察)
数値としてのデータではなく、現場からのヒアリングや、お客様からの声など「生きたデータ」を中心に集め、過去のデータに囚われない柔軟な状況を観ること。
もちろんそこに数値的データを入れてはいけないわけではなく、大事なのは「過去はこうだったから現在はこうだ」と断定的な状況判断しないことです。
・Aという商品は今まで冬のシーズンしか売れなかったから今年もそうだろう
・Bというサービスは女性しか利用していないから男性は好まないのだろう
Orient(状況判断、方向づけ)
捉えた情報をフラットにテーブルに並べ、分析し「仮説」を立てること。
仮説を立てる能力というのは、仕事の成果に大きく影響します。
仮説思考などと言われたりしますが、それだけ仮説を立てることは大切です。
その仮説が突拍子もない事だと、成果は全く上がらないので、
客観的に捉えた情報や状況を、どれも同列に並べて分析しましょう
伝言ゲームを思い浮かべてもらうとわかりやすいと思いますが、
最初の人の言葉は最後の人に一言一句相違なく伝えるのは非常に難しいことです。
どんなに悪気がなくても情報量が多くなればなるほど、人数が多くなればなるほど最後に伝わる情報は違うものになっています。
これを一次情報や二次情報と表現しますが、どんな時でも客観的に物事を捉えるには一次情報に勝る情報はありません
一次情報は、自分が実際に体験して得た情報です。
ただ、全てが全て自分が体験することは不可能なので、なるべく一次情報に近い情報を集められるようにしましょう。
また、こうして集めた情報を同列に並べることも大切です。
Aという情報を始めに手に入れて、次にBという情報を手に入れたとします。
最後にCという情報を手に入れて、それを分析する際に先にAとBの情報を分析してA’という情報とCという情報を元に仮説を立てる、
これは意外とよくやってしまうのですが、かなりの確率で情報が曲がります。
AとBとCという情報の時系列はあくまで自分が入手した順なので、AとBの実際の時系列は全く違うものの場合もあります。
これでは客観的であったはずの情報が、急に偏った情報になってしまいます。
Decide(意思決定)
意思決定の行動理念はシンプルです。
最善かつ最大の成果が上げられる行動を取ることです。
仮説を分析したことで、アクションプランの候補がいくつか出たと思います。
その中で最善かつ最大の効果を得られるであろう行動を取ってすぐに行動する。
これだけです。
最も重要なことは、
[jin-iconbox01]計画に時間をかけたり入念な準備に時間をかけないことです。
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よほどの事がない限りスピーディーな行動の妨げになることは排除しましょう。
とはいえいきなり膨大な初期費用をかけたり、
何も考えず重要な契約を結ぶなどは絶対NGですので、
ある程度の現場感、市場感、経費感覚を持った状態で行いましょう
Act(行動)
このフェーズではDecideで決めたことを即座に行動に移すのですが、
それと同時に次のObserve(観察)もします。
Act(行動)すれば結果という形で状況が変化するからです。
同じ場所に陳列しているBという商品の方が売れた[/box05]
このように何かしら行動の結果が出ています。
これを元に次の仮説を立てることができるので、行動は同時並行で観察を行うことが大切です。
そして、この次の周回のつなぎ目がスムーズなところもOODAループの強みです。
軌道修正や改善と言った意味合いよりも、1周目で得た知見を元に新しい仮説を構築し行動に繋げるイメージを持つと、
OODAループは最大の効果を発揮するフレームワークとなります。
まとめ:OODAループを使うことでタスクの質は格段に向上する
[box01 title=”おさらい”]・タスクの質は高めた方が良い・OODAループは状況の変化にスピーディに対応しやすいフレームワーク
・観察→状況判断→仮設構築→行動→観察…とグルグルとループさせることで成果にコミットできる
・行動フェーズと観察フェーズがほぼ同時進行のためスムーズに回りやすい[/box01]
いかがでしたでしょうか?
OODAループはあくまでフレームワークなので、しっかりと理解して使いこなすことが大切です。
自分なりに応用してみるのもいいと思います。
私なりにOODAループを応用した思考整理ノートというのもありますので、良かったら参考にしてください。
https://since-around4.com/?p=234
仕事の質を上げるためには勉強も大切です。
勉強が苦手な人でも簡単に勉強習慣が身につく最強ツールをご紹介していますのでこちらも良かったらどうぞ。
https://since-around4.com/?p=165
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