「何をしたかではなく“何のためか”」1日の仕事をすべて記録した結果わかった、組織変革のヒント

1日の時間の使い方を改善するために

小柳津篤氏：先ほどは、このMyAnalyticsの画面からOutlookに遷移をしてメールを出すというシーンを見ていただきましたけれども、実はこのMyAnalyticsの画面からもメールを出したりすることができます。

このあたりは当然、SharePointベースでサービスされていて、Office 365の世界のなかでコミュニケーションが成立していますので、コンポーネントを呼び出すことはできるわけですけれども、こういった機能ももう実装されております。

それから、先行してこういったものを社内で使ってる人たちからも評判がいいのは、やはりなんだかんだいって会議分析ですね。マイクロソフトの社員はいつでもどこでも関われるように、リアルタイムコミュニケーションを重んじますけれども、それでもやっぱり1日何件か会議がセットされていて。

重要な会議はもちろん重要なんですけれども、会議のやり方自体は当然いろいろな粒度感で、それほど重要ではなかったり、もしくは非常に形骸化していたりということもありますよね。

そんな会議のやり方を分析してみましょうか。詳細の表示とやりますと、スクリーンが出てまいりました。大きくしてみますね。

いろいろ書いてありますね。例えば「どんな会議をやったのか？」ということももちろん教えてくれます。それが定期的にやられていたのか、もしくは長時間やられていたのか。こんなこともわかりますね。

あとはみなさんもたぶん予定表を見ていただくとそうだと思いますけれども、予定って必ずしも常に1つとは限らないですよね。時間と体は1つなのに、なぜか予定自体が競合しているということがありますよね。そんなことを教えてくれたりします。

さらに冒頭から申し上げているとおり、すべてのコミュニケーションやコラボレーションがOffice 365で行われているならば、という前提で話をすれば、会議の時間なのに、なにかほかのことをしているということがわかりますよね。例えば、会議の時間なのにメールをしているとか、会議の時間なのにSharePointのなにかを触っているとか、「そんなことまで言われちゃうの？」みたいな話なんですけども、それも含めて実はガイドをしていきます。

これはこれで、本人が認識していて、重複会議で、会議中に内職していたけど、「でもこれは大事なんだ」ということであればいいですけれども、もしそうでないならば、例えば、会議は重複してるわ、後ろで宿題やってるわ、なおかつそれが定期的だわ、みたいな話になってくると、「そもそもこの会議って要るのか？」というようなことに関しても、いろいろな視点から振り返りができるようになるというところでございます。

そのほか、例えば、メールを個人だけではなくグループ単位でどのように扱うか。例えばですけれども、1日の時間の使い方のなかではどのように遷移をして、どのあたりに時間を獲得するための、いわゆる改善するためのポテンシャルの山がどこにあるのか。そんなことを探ることもできたりします。

さらに、先ほど出てきたフォーカスの時間や、勤務時間後にどのくらい働いたかということが、こういった個人単位でどんどんレポートされていく。これがOffice Graphというエンジンを使ったMyAnalyticsという考え方・情報の見せ方ということになります。だいぶAIが身近になってきましたよね。ここまでいろいろ教えてくれる。

では、改めてみなさんに、事業部の組織変革推進者として問いかけたいんですけれども、今紹介したようなことができていたら、情報システム部門の人たちはヒーローとして事業部の人たちから崇められるんでしょうか？

まあ、可能性は0ではないですね。確かに先ほど出てきたようなことは、知らないよりは知っていたほうがいいです。でも、我々、事業部側というのはもっとヒリヒリした課題を持っていますよね。

それこそ「売上を上げなきゃいけない」「利益を確保しなきゃいけない」「競争優位で戦争に勝たなきゃいけない」「お客さまの満足にリーチしなきゃいけない」「付加価値をつけなければいけない」「業務効率を上げなきゃいけない」「組織の力をどうやって最大化すればいいんだ？」という、もう本当にヒリヒリとした毎日の課題に直面している私のような変革者に対して、「一人ひとりのメールの数や会議の時間が詳細分析できます」。

「うん。できないよりはできたほうがいいけど、それだけで事業部が諸手を上げて喜ぶと思うなよ」というところも実は正直な感想です。

では、我々がどういう組織変革をやってきたのかということを、少しだけみなさんに情報開示をさせていただきます。

1日になにをしたか、すべて記録

私がやってきた、もしくは私の事業部がやってきた業務変革というのはこれです。「事実に基づく“仮説検証”」。つまり、今日一貫して冒頭から申し上げている業務の可視化、エビデンスをもとに我々は業務変革をやっています。

私が自分の事業部で、本腰を入れてこの事業変革を始めて、2001年からやっていますから、15年やっているんですけれども、常に考え方の中心に置くのは「事実に基づく」ということですね。

なぜかといいますと、当然、我々は外資系ですから、いろいろなことを定量的に説明しなければいけないということもあるんですが、組織変革や業務変革ってやっぱり難しいんですね。反対する人や抵抗する人や無視する人がほとんどです。これは経営者かもしれませんし、中間管理職かもしれませんし、現場の人かもしれません。

こういうアゲンストのなかで物事を進めていくというのは、やはりエビデンスがないと、物事が進みません。それから、エビデンスがなければ、ビフォー・アフターで成果を定量的に説明できないんですね。ですので、私たち事業部側というのは、この事実に基づく仮説検証というのはすごくこだわるわけです。

私たちがやってきた仮説検証を見ていただきますと、本日発表とお話をした、Workplace Analyticsがどれほど魅力的かということをご説明できますので、まずは我々が15年間やってきた業務の可視化というところを見ていただきたいと思います。いろいろなことやっています。

まず最初の初期の段階でやったのが、この一番上に書いてある、「Individual Productivity Assessment」です。これがなにかというと、たぶんみなさんもこれまでのご経験のなかで一度は出てきた話だと思いますが、1日の作業を徹底的に詳細に記録してみようと。

そうすれば、無駄なことをやっていたり、つまらないことをやっていたり、非生産的なことをやってるものを全部積み上げてつまびらかにできるんじゃないか？　そういう考え方はよくありますよね。我々も一番最初にそれをやりました。どういうことか？　百聞は一見にしかず、こういうことやっています。

例えば、その人がやっていること、パソコンの映像をすべて、横から分岐させて記録をして、朝から晩まで、なにをしたか全部チェックしてノートしていきます。「どのファイルを起動をした」「どのコマンドを押した」「何回間違えた」「どれだけバックスペースをした」、全部記録していきます。当然ですけれども、いろいろと細かいことがわかりますよね。

それから、人の働き方ってパソコンだけではわかりませんので、働いている姿も全部記録していきます。

その人の少し数メートルぐらい後ろにカメラを置きまして、1日中設置して、何回トイレに行って、何回隣の人と話をして、何回電話を受けて、何回書類を取りにいったか、全部記録します。当然ですけれども、これだけ記録をするといろいろなことがわかります。

例えば、全体を通じて、どういうアプリケーション使ったとか、どういう行いをしたとか、こういったものを詳細に分解していけば、コア業務のなかでなにをしていて、ノンコア業務でなにをしていて、こういう時間帯で夕方はなにをしていてということが全部詳細にわかります。

すごいですよね。これがあったら、もう組織変革めちゃくちゃうまくいくんじゃないかと思ったんですけれども、今からこういう活動をおやりになりたいという人がいるかもしれませんので言っちゃいますけれども、これは絶対にやめたほうがいいです。

なぜかというと、めちゃくちゃ大変なわりに、たいしたことに気がつけないんです。本当です。事実、さっきのビデオをチェックシートに落とすだけで、もう何人も人が死んでます。もう本当に。やってられないですよ。

でも、アイデアとしてはよく聞きますよね。「1日にやっている仕事を全部つまびらかにできたら、生産効率に関していいアドバイスを出せるんじゃないか？」。アイデアとしてはありますけれども、絶対にやってはダメです。ものすごく大変。ものすごく大変なわりに、集まったデータを分析しても、たいして気づきが得られません。

なぜだと思いますか？　これをやってみて気がつきました。こういうタイプのアセスメントというのは、「なにをしているのか」を記録していますよね。メールしているのか、会議しているのか、移動しているのか、なにをしているのかを記録します。

でも、我々事業部側の人たちに「あなたたち、○○してますよ」というレポート出しても、さほど喜ばれません。なぜかというと、我々事業部というのは「目的」があるからです。つまり、「なにをしているのか」を見るのではなく、「なんのためにそれをしているのか」という視点でレポートしないかぎり、事業部側からは有益な情報には見えないんですね。

そのことをやってみてよくわかりました。くだらないとは言いませんよ。ある程度の改善余地は見つけられますけれども、目的がまったく書いていませんよね。例えば、メールならメール。メールといっても、重要な目的のためのメールなのか、飲みに行く友達を探しにいきたいメールなのか、ごちゃまぜにレポートされても、事業部側はそれを大事な情報と理解することができないんですね。

「なんのために」のフラグを立てる

それで、次に、なにをしたか？　「そうか」と。「じゃあ『なにをしたか』ではなく、『なんのためにそれをしたか』というフラグを立てよう」ということをやりました。これなにかというと、実物持ってきました。こんなことです。

いろんなレポートが出てきますけれども、まず最初に見ていただきたいのは、この一番左ですね。この一番左。もうちょっと大きくしましょうか。

これはなにかというと、マイクロソフトの社員はOutlookでスケジュール管理してるんですね。Outlookには予定アイテムがいっぱい入っていますよね。Outlookの予定アイテムを見ると、なにしてるのかはわかるわけですよ。移動してるとか、会議してるとか、プロジェクトワークしてるって書いてありますよね。

でも、先ほど私言いましたよね、目的がわからないわけです。ですから、1から8までの目的フラグをすべての予定アイテムにつけて集計してもらったんですね。入力してもらいました。

例えば目的というのは、「お客さまのために」とか「パートナーさんのために」「トラブルのために」「品質保証のために」「ad hocな QA対応のために」、なにをしたのか。「なに」はいろいろありますよ。「資料を作る」ということもあるかもしれない。「会議」かもしれない。「プロジェクトワーク」かもしれない。場合によっては「移動」かもしれない。でも、なにをしたかではなく、なんのためにそれをしたかという、「なんの」というのに、こういった目的フラグをつけたんですね。

これは、まあまあいろいろなことがわかってきました。時間の使い方だけではなく、目的、例えば我々の事業部であれば、この時期に一番フォーカスしたのは、カスタマーフェースタイムですから、カスタマーフェースタイムを増やすためにはどうすればいいのかということがいろいろと語れるようになるわけですね。

しかも、もう1つ気がついたことがあります。これって、グループとグループでどういう関係性を持っているかということを分析したり、あとは商談IDとぶつけて、誰が・どのチームがなにをしているのかというのを分析したりしてるんですね。

このあたりでだいぶ気がつきました。「そうか」と。「なにをしてるか」じゃなく「なんのためにしてるか」を取るということが1つ。それから、「一人ひとりの非生産性を追うのではなく、コラボレーションを取ればいいんだ」。このあたりがだいぶわかってきました。

これは当然、一定の仕組みが必要で、仕組みでいうとこんな感じなんですね。この図はすごく大事なので、なんとなく頭の片隅に覚えておいてください。

まず、私たちの入口としては、Outlookを使ったわけですね。Outlookの予定アイテムには「なにをしたのか」しか書いていないので、「なんのために？」というフラグをXMLでつけて、データを回収しました。

ただし、それだけの分析ですと深い考察が得られないので、ほかのアプリケーションといろいろと融合させたんですね。例えば、顧客情報という意味ですとCRMですとか、あと組織情報という意味ですと、これうちの社内の言葉ですけれども、人事アプリケーションとつなげたりしています。

当然ですけれども、こういったものをぐるぐる回すことができれば、レポーティングシステムやピボットテーブルなんかを使って、さまざまな図柄が書けるんですね。

構想はすごくいいわけですよ。でも、やるとどうなるかというと、死にます。はい。

なぜかというと、入れる人も大変だし、これを全部作ったり運用する人もめっちゃ大変なわけですよ。だって、入れる人は毎日自分のOutlookを全部きれいにして、全部XMLでフラグを立てて。しかも、それだけがんばったわりに、予定表しか見えてないんですね。

深みを与えるためにいろいろとアプリケーションと接続しますけれども、統一されたAPIとか開発環境はないですから、アプリケーションごとにコネクター作ったり、中間ファイル作ったりして、毎回違う手続きで情報集めたりして、マッシュアップするのも大変なわけですね。しかも、このためのビューなんかないですから、自分で1から全部ビューから設計していかなきゃいけない。

だから、これはやってよかったんですけれども、やっている間、本当に大変で、ユーザーも運用側も死んだというのが、実はこのやり方なんですね。

仮説検証の4大成功要因

この時に感じました。「だいぶいいな」と。でも、「やっぱり1日全部見るのはさすがにきつい」ということで、次になにを考えたかというと、もっと重要な瞬間に可視化の範囲を絞れないかと考えたんですね。最初のビデオもこのOutlookも、1日全部見ちゃってるので、本当に大変なんですね。なので、次になにをしたかというと、見る対象を狭めたということですね。

これはなにをしているかといいますと、ちょっとおどろおどろしいものが出てきましたけれども、重要な提案書が作られる、重要な提案書を作るというところだけを見て、コラボレーションを可視化してるんです。

例えば、この重要な提案書というのはチームで作りますから、それぞれの部品は誰かが必ず生み出さないと、どこかの部品は世の中に存在しませんよね。じゃあ、誰がいつ生み出したのかというのが、この人の形。その情報を作るときにどういう外部情報を使ったのかというのが、この人の形じゃないものが表しています。

これどうやって作ってるかというと、みなさん「Visio」って知ってます？　お絵かきソフトありますよね。これ全部Visioのステンシルです。これを全部作ったんです。

どういう人たちに、どういうスキームで、どういう定義体で、どういうステンシルにはどういう意味があって、というのを全部作って、あの重要提案書を作った人たちにヒアリングをしながら、さっきの絵を描いていくと、さっきの絵みたいなやつができるわけですね。

これ、手前味噌ですけど、めちゃくちゃいろんなことがわかります。めちゃくちゃいろんなことがわかりますけれども、死にます。はい。いや、本当です（笑）。とてもじゃないですけど、長く続けられないです。

ほかにも、我々、今はなにをしてるかというと、商談ベースで解析をしたり。さらに、この商談に対して誰が関わってるか解析したり。人が関わるときにどういう手段とか。いろいろ解析していますけれども、基本的に全部死にかけてます。

つまり、こういうことなんです。事実に基づく仮説検証は絶対こだわらなければいけない事業部側の変革プロセスなんですけれども、可視化が大変なんです。人が死にます。本当に。重要なのはこの4点なんですね。

まず、なにを可視化するか、その評価の視点は、何度も言っていますように、「なにをしたか」ではなく、「なんのためにそれをしたか」という視点でフィードバックしないかぎり、事業部側の人たちに対してはありがたがってもらえません。

それから、どうしても可視化というと、一人ひとりの非生産性を見がちなんですけれども、プロフィットを生む事業部側から見ると、付加価値業務というのはコラボレーションなので、コラボレーションが取れなければ、一人ひとりの時間がどうしたこうしたというのはさほど大きな意味を持たないんです。

それから、あらゆる可視化において、現実的にはサンプリングしかできないです。とてもじゃないけど、何百人、何千人いる組織全体を見ることはできないんですが、当然ですけれども、付加価値を生むのは組織の活動なので、取れるんだったら取りたい。

それから、なんといっても、どれだけ優れたフレームワークでも、入力に頼った瞬間に死にます。本当に。なので、できるかどうかわかりませんけれども、こんなことができたらいいなと。

この赤いところが目指すべきポイントなんですけれども、先ほどの5つのフレームワークを見たときに、当然ですけれども、すべて赤で占められるやり方というのはないんですね。

これ、ちょっと言いすぎかもしれませんけれども、世の中にないと思います。私も散々研究しました。あらゆる大学ともコラボレーションしています。でも、この4つをすべて赤くする手段というのはこれまでなかったんですね。ところが、この4つをすべて赤くするのが、そうです、今日ご紹介しているこのWorkplace AnalyticsとOffice Graph API。

これなにかというと、この下がOffice 365で自動的に回収できるというのは、みなさんすぐ直感的にわかりますよね。それにもう1つスパイスが必要です。

「なんのために？」というのは、我が社がそうだったように、基本的に別アプリケーションです。例えば、儲けを示すのはファイナンスのアプリケーションですよね。営業情報はSCMです。顧客情報はCRMです。プロジェクト情報はプロジェクトサーバだったり、PLMだったりします。

ですから、このWorkplace Analyticsは非常に重要な視点なんですけれども、それに今回、このOffice Graph APIがセットされるということと、もう1つ、Microsoft Graphに代表されるような開発環境を我々は提供しますから。これが実はすごく破壊的なアプローチになってきます。

この2つをしっかり使って、事業部側にあの4つの視点でアプローチをしたときに、みなさんはヒーローになるということですね。

ちなみに、先ほどのVoloMetrix社を我々が買収した大きな理由は、こういったコンポーネントを技術として持っているということに加えて、もう1つ重要な視点がここですね。VoloMetrix社というのは、これは今日初公開ですけれども、さまざまなコンサルティング実績があって、ビジネスKPIをたくさん持ってるんですね。

つまり、どういう対象物に対して、どういう業務のよさや、業務の非効率性を見るときには、どの視点でパースペクティブ、もしくは物差しの目盛りを当てればいいかということに対して、彼らはノウハウを持っていて。そこも含めて、このWorkplace Analyticsの、先ほど冒頭で申し上げたビューやBIのコンポーネントになってくるということです。

ですので、まだリリース前なので、これ以上あまり詳しいお話はできないんですけれども、フィーチャーだけ見たときには、本当に私、腰抜かしそうになりました。「これまで僕たちがやってきたあの苦労がすべて報われるときが来るんだ！」という意味では本当に多くの期待をしたというのが、このWorkplace Analyticsというフィーチャーでございます。

まさにこの4つを携えたことで、情報部門の方たちは、我々プロフィットセンターからまさにヒーローとして期待されるようになるということですね。そういったときが来るのを非常に楽しみにしております。

事業部の人にITヒーローとして認めてもらえるように

最後にちょっとだけ、今日来ていただいた方に特別な通知がありますので、ご紹介をしていきたいと思います。

まず、こういった新しいテクノロジーやサービスですので、まだまだ情報が十分に整っておりません。今後、順次出てくるということですので、情報の入手先ということに関しては、ぜひいろいろとアンテナを高くして見ていただければと思います。

このスライドはのちほど公開されますので、そこからぜひ拾っていただきたいんですが、ぜひ拾っておいてほしいのが、この「Office Blog」ですとか、あとはこの管理者の事前になにをしておくべきかですとか、それからダッシュボードですね。このあたりはぜひ見ておいていただけるといいかなと思います。

それから、これはやっていただけるかどうか、いろいろとみなさんによって違うと思うんですけれども、このWorkplace Analyticsの「早期活用支援プログラム」というのを、本社が今、用意をしております。申込みURLがこちらになっております。

こちら、ご注意いただきたいんですけれども、いくつかなんらかのやりとりをさせていただくということと、それからサービスの一部は有償となっておりますので、なんでもかんでも全部うちが持ち出しということではなく、お客さまと一緒に知見を広げていく、そんなプログラムでございます。

それから、現時点計画されているのは、まだこれは英語対応ですので、このあたりご了解いただいた上で、このWorkplace Analyticsを早めに使ってみたいという方は、ぜひ活用いただければと思います。

それからもう1つ、今日、このお部屋に来ていただいた方たちだけに特典としてご用意をいたしました。コミュニティを作らせていただければと思っております。

実は、先ほどご紹介したとおり、まだこのサービスですとか、このサービスを使ったユースケースみたいなものはこれからたまってくるんですね。ですので、先んじていろんな情報共有をぜひ濃ゆい方たちとやらせていただきたいと思っておりまして。マイクロソフト側はまずこの4人を用意いたしました。

このスライド作ってる時に、隣で見ていたやつが「濃い」と言っていましたので、マイクロソフトのなかでもこの件に関しては、最も濃い人材4人を集めております。

こういう人材と、オンオフかかわらず、いろんなかたちで情報共有ができれば思っておりますので、ぜひ今日ご来場いただいたみなさんには、ご興味のあるかぎり、こちら参加いただければと思います。

ベタですけれども、参加方法、このあと私と名刺交換させていただくか、もしくはこちらまでご一報ください。簡単ですよ。「delve」と今日の日付と「outlook.jp」。

こちらにメールをいただければ、このコミュニティ、当然無償ですけれども、参加をいただいて。しばらくの間、ここに来た方たちと先ほどの4人だけで少し運用します。その後、もしみなさんにご了解いただければ、少し対象者を広げたいと思いますが、まずはこのなかでのコミュニティができればと思っております。

さっそくですけれども、第1回のオフ会を企画しておりまして。もしお時間が許されて、このコミュニティに参加したいという方は、12月13日、夕方から我が社に来ていただきまして、いくつかのセッションと、それからせっかくですから私たちの社員食堂で懇親会をしたいと思います。

ちなみに、私たちの社員食堂、非常に見学者が多くて。これ去年ですけれども、六本木OLが選ぶ社員食堂第1位になっていますので、ぜひそういったところにもご興味のある方は参加をいただければいいなと思っております。

あっという間に50分終わってしまいましたが、ポイントだけもう一度振り返りますと、ここですね。みなさまに持ち帰っていただきたいのは、これでご説明しましょう。

今、ここです。先ほど申し上げたとおり、今できるMy Analyticだけでも相当いろいろ気づけます。

私が申し上げたとおり、事業部の人にITヒーローとして認めてもらうまでには、こういったコンポーネンツも使ってもらう必要があるのですが。ただ、「こいつが出てくるまで待ってください」という意味ではないので、そこは誤解しないでください。これすべてAIですから、情報を食わせれば食わせるだけ賢くなります。

それから、利用イメージや分析の視点というのはいきなり気がつくものではないので、今のうちから始めていただくという意味では、今すでにリリースされている、このMy Analyticsのサービスから使い始めていただいて。

それがチームになりWorkplaceになりという段階で、どんどん事業部側とコミュニケーションを深め、我々が長年苦しんできたようなユースケースを明らかにしていく。それができますと、実はこのWorkpalce Analyticsから出てくる視座やレポートというものが、事業部にとっては大変有益な気づきになってくるというところでございます。

これからさまざまな情報をまた提供を続けさせていただきたいと思います。ぜひそういったところにもご関心を持っていただけますと、幸いに感じております。

このあとまだブレイクアウトセッション続きますので、さまざまな場所で情報を持って帰っていただければと思います。本日は本当に、ご来場いただきまして、ありがとうございました。これでセッションを終了とさせていただきます。

（会場拍手）