生産性を高くするには、専門化と仕組み化




とりあえず、以下の図を見てみてください(別のタブが開きます)。

 企業規模別労働生産性

これは企業規模と労働生産性を比較した統計です。

ぱっとみてわかるように、企業規模が大きくなると生産性はあがります。大規模企業と小規模の割合は一時期を除いてだいたい2倍。一人あたり400万ちかく違います。

この差はなんにあるでしょうか?

まあ、コンサルタントではないので、ちゃんと分析したわけでも、それで会社をどうこうしたいわけでもないですが、基本的には2つあると考えます。

 専門化仕組み化

です。

■専門化


どちらも表裏関係にあるのですが、企業規模が大きくなればなるほど、業務が細分化されて、それに専門家が当たるようになります。専門家は、その仕事のやり方に詳しいので、ぱぱっと処理できるし、それについて常に考えているのでより高度な解を持っています。

シロウトはひと味も二味もちがうんですよ。

ところが、小規模企業になると、その専門家はいません。

たとえば、健康保険の手続きひとつとっても、やったことがなければ、どんな申請書がいるのかすら、とりあえず役所に行って話をしてみないとわからないんですよ。で、役所に言われた書類を、例を見ながら一生懸命書くことになります。
これが、毎日10件とか20件とかの健康保険手続きをしている人であれば、手元にある記入用紙にぱぱっと書いて、あとは実際に手続きをする人の名前を書くだけです。制限事項についても暗記してます。

大規模企業であれば、5分なれば終わる仕事が、小規模企業だと1日仕事。

この差はでかいですよね。

企業は規模が大きくなればなるほど、業務を分割して、その専門部署を設けていきます。

昔は製造部しかなかったところに、規模が大きくなれば、生産技術部と生産革新部と製造企画部と………といろいろな部署が出来るようなものです。そうすると生産技術のことばっかり考えているひとができて、その人はどんどん生産技術に詳しくなります。

つまり、ある業務の専門家を育てる専門化が行われていくわけです。

■仕組み化


ただ、専門家を育てるには時間がかかりますし、それぞれの部署間の意思疎通をはかる必要が出てきます。

それを補助するのが仕組みです。

たとえば、××をやるには、「稟議書を作成して役員会を通し、○○部と○○部のメンバーが参加してデザインレビューを行う」などと決め事が大量にできます。

しかし、これがないと、「○○をやりたいんですけど、どうすればいいですか?」みたいなところから、あちこちに検討の依頼を出して、それぞれの回答をもらい、やっていると横からチャチャがはいって手戻りして、みたいな状態になります。

ITなどを使って、「○○役員承認」なんてラベルを付けて全社員に通達できるのは、仕組みがしっかりあるからですね。

■個人でも「専門化」と「仕組み化」で効率化


同じことは個人でも可能です。というか、ここが本日の主題。

個人における「専門化」とは、ある一点に絞った業務に精通することではなく、複数の業務に「相応に精通」することです。当然、特定の業務については特化した専門化が必要ですが、それ以外にも定例的にある業務については、たとえ1年に1回でも、それなりに精通していないと効率が悪くなります。

たとえば、年末申請や青色申告を毎年書くときになって、「この欄は何を書くんだっけ?」「ここは空白でよかったっけ?」と考えているようでは、時間がかかって仕方ありません。

去年の年末申請を保存しておいて、それを変化したところだけを書き込むようにすれば、5分でかけます。

「仕組み化」は、特定の手順でやると決めて、その手順を考えることなしにやれるようにトレーニングすることです。

たとえば、私はこの記事みたいなブログを書いてますが、最初は1週間かかって2〜3記事が精一杯だったのが、ほぼ同じくらいの時間を使って、一週間で15記事書けるようになってます。
何をしたのかというと、

 ・頭のなかで起承転結を描けるようにする
 ・ブログ登録やメルマガの発行は自動化する
 ・テンプレートにそって書く

ようにしました。もちろん、長い時間は必要でしたが。何かを一生懸命作るよりも、その作るところの仕組みをパターン化して、そのパターンを自動的に(人間がやるにしても考えることなく作業が淡々と進む)やれるようにすればいいわけです。

■個人差なら100倍は軽い


ソフトウエア開発をやった経験上でいうと、個人の生産性は、2倍や3倍の話ではありません。100倍なんて簡単に行きます。

その他の業務だとそうはいかない場合もありますが、同じプログラムを作らせても、5秒で処理が完了するようなプログラムをものの数分で作る人もいますし、処理完了までに1時間もかかるようなプログラムを1日かけて作る人もいました。
※たとえば、1万件のデータの検索・ソートプログラムなどを作らせてみると、実力がわかります
※これは、数学とアルゴリズムを知ってれば、簡単に処理できます。
※プログラムという専門にかぎらず、「数学」という周辺の専門分野をちゃんと勉強することと、そこで学んだアルゴリズムをいつでも引き出せる仕組みがあったかどうかの違いです。

posted by 管理人 at 13:56 | Comment(0) | TrackBack(0) | 知的生産術 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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