こんにちはー。くまぽろです。
突然ですが、わたしは
PDCAサイクルが大好きです。
唐突な告白ですみません。笑
いまではほとんどの方が知っているPDCAサイクル、
あなたはふだん意識することがありますか?
仕事でも、勉強でも、スポーツでも、ダイエットでも、趣味でも、
何かで成長したい、成果を出したい人にとって
PDCAサイクルをまわして
できたこと・できなかったことなどを振り返って
次につなげていくことはとても大事ですよね?
今回は、そのPDCAサイクルにおいて
成果を出すために、そしてサイクルを続けて行くために、
最も重要なことは何なのかについて話したいと思います。
PDCAサイクルの最も重要な要素
PDCAサイクルとは、簡単にいうと
「計画して実行したことを
きちんと評価して次につなげていこう」
という考え方のことですね。
計画 → 実行 → 評価 → 改善、
そしてまた次の計画へ、というループになっています。
もう少し具体的にいうと、
まず何か仮説を立てる
「◯◯すれば、より良い成果が得られるのでは」
↓
実際にやってみる
↓
結果どうなったか確認する
↓
何がうまくいって、何がうまくいっていないか、
より改善するにはどうしたら良いか考える
という感じですね。
この中で一番見落としがちで大事なことは
「何をCheckするのか」ということです。
はじめからCheckを何も意識せずに
Plan → Doと進んでしまうと、
Doが終わって、Checkの段階になってから
「あれ、何をCheckすればいいんだろ?」
となってしまったり、
そもそも測ることをまったく考えていなくて
何もデータが取れていなかったりしてしまいます。
これではPDCAサイクルがちゃんと回りませんよね。
なので、
「何をCheckするのか」を前もって考えて
それをしっかり測れるようにしておくことが絶対に必要です。
その点を意識すると、
PDCAサイクルの言葉自体が
ちょっと曖昧なような気もしますね。
より良いループはこんな感じ。
CheckをMeasure(測る)に、
Actも曖昧なのでLearn(学ぶ)に
置き換えてみました。
こう書いたほうが最初から
測ること(Measure)を意識できる気がしませんか?
そして、Measureを次につなげる作業とは「学ぶ」ことです。
ここで言う「学び」は
「勉強する」ということではなく、
「経験を通して学ぶ」という意味合いです。
やってみて計測した結果、
全然成果につながらなくて
「そもそも仮説が間違ってるかも」
とわかることも1つの「学び」です。
どうしてうまくいっていないのか?
根本的にだめなのか?アプローチがだめなのか?
計測して学んだ結果から考えて、
また次の仮説を立てて、新たなサイクルを回していきます。
考える順番は実は逆!
上記をとりあえずPDMLサイクルと呼ぶことにしてみます。
で、そもそもこのサイクルの根本的な目的は何かと言うと、
「何かを学ぶこと」なんです。
そう、試すことや測ることは目的のための手段であって、
「最終的に何かを学んで次に活かす」
ということが一番の目的なわけです。
なので、実行する順番はPDMLの順ですが、
Planの段階で考えるべき順番は実は逆なんです。
最初はだいたいふと思いつく仮説から始まりますよね。
「◯◯をすれば、成功するのでは」
「◯◯をすれば、より良い成果が出せるのでは」
というのが仮説です。
例えば、ダイエットすると仮定しましょう。
で、
「毎日筋トレすれば食事制限しなくてもやせるのでは?」
と仮説を立てたとします。
(これが良い仮説なのかはわかりません。笑
あくまで例です)
この仮説が正しいかどうかを学ぶことがLearnの対象になります。
では、何を測ればそれが検証できるのか。
体重、体脂肪率、筋肉量が測れれば良さそうなので、
これを毎日測ることにしてみます。
(ダイエットに詳しくないので、
本来はここでもうちょっと
ネットや本などで調べ物をしたりしますね)
じゃあ上記が測れる体脂肪計を買って、
「毎日、腕立て・腹筋・背筋をとりあえず20回ずつ
1ヶ月間やってみよう」
と実行する内容も決めていきます。
(やり方や回数なども調べたりしつつ、
自分のできる範囲で設定してみる感じですね)
ここまで決めることがPlanです。
こういう順番で考えることで、
きちんと回るPDMLサイクルが開始できますね。
そして、実際に実行します。(Do)
この場合は毎日自分で体重等も測ります。(Measure)
1ヶ月たったら
Measureの内容を振り返って考えます。(Learn)
体重・体脂肪率・筋肉量はどう推移したのか確認して、
例えば
「筋肉量が増えて、体脂肪率が落ちてきた。体重は変わらず」
という結果だったとしたら、
→筋肉は付いてきている。体重は、脂肪が筋肉に変わっているから減っていない?
→もう少し試そう。腹囲なども測った方がより成果が見えるのでは。
などの学びが得られます。
逆に、
「筋肉量・体脂肪率変わらず。体重増えてしまった」
という場合は、
→この方法だけではだめ?食事制限もしなきゃだめか。
→それとも回数が足りない?やり方が悪い?
など考えますよね。
そして、また何かしら仮説を立てます。
「きちんと筋肉に負荷がかかる筋トレを調べて、回数も多くしよう」
「有酸素運動も取り入れないとだめかも?」
「それでもだめだったら、食事制限しよう」
こんな感じで次のPlanにつながっていくわけです。
仮説に合わせて、何を測るべきかも変わっていく可能性がありますね。
量や質が測れることなら、なんでもあてはまる
いまはダイエットを例にしましたが、
とにかく測れることなら
何にでもこの考え方が応用できます。
例えば、わたしの趣味の囲碁。
「詰碁(囲碁のパズル的な問題)を毎日解いたら、
本当に強くなるのか」
など、いろいろな仮説が考えられます。
お気づきの方もいるかもしれませんが、
わたしが作っている囲碁くま詰碁アプリも
「測る、記録する」ということが
コンセプトの根幹になっています。
それ以前にも
スプラトゥーンというゲームに関連して
イカキロクというアプリを作っていますが、
それも同じく試合の結果を記録して
分析することで学びが得られないか、という視点から
作りはじめました。
また、「測る」ことは
それ自体がゲーム的に楽しくなる人も多いので、
モチベーションを保つためにも効果的です。
これは、仕事でも、勉強でも、その他の趣味でも
いろいろなことに当てはめて考えてみることができます。
いまわたしは「ブログを育てる」ことを
がんばっていますが、
それにもやはり役立っています〜。
まとめ
あなたががんばりたいと思っていることにも、
PDMLサイクルを当てはめてみてはどうでしょうか?
持続して成果を出すために、お役に立てれば嬉しいです!
以下、今日のまとめです。
見落としがちだけれど、とても大事。
・Plan → Do → Measure → Learnがよりわかりやすい。
・Planのときは、逆にLearn → Measure → Doの順番で考える。
以上〜!
PDCAサイクル大好きなわたしの考え方でした。
ではでは、今日はこのへんで。