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 自分では全力で考えて導いたつもりなのに、上司に提案すると「考えが浅い」と一蹴された。こんな経験はないだろうか。上司の期待する水準の提案を、一度で実現するのは難しい。情報システムをテストするように、相手(上司)の要件が実現できているかを検証し、漏れのない提案に仕上げることを心がけよう。

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 「私って、そんなに考えていないように見えますか」

 西日本の地方銀行A行の情報システム部員、岸井雄介は、やや怒り気味で経営戦略室の西部課長補佐の席の前に座った。

 「どうした?FinTechの件はうまくいったんだろ?」

 「西部さん、また力を貸してください」

 「今度は何だい?」

 「次長ですよ。次長が、私の考えが浅いって不機嫌なんです」

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 岸井雄介は35歳、西日本の地方銀行A行の情報システム部の課長補佐である。入社以来A行のシステム部でシステム開発を担当し、システムの設計、プログラム製作、テスト、移行などの仕事をしてきたが、最近システム企画をする部署に異動した。

 西部和彦は37歳、A行でシステム企画の仕事を長く担当し、多くの仕事を成功させてきたエース人材であり、岸井の大学の先輩である。最近、出向していたITコンサルティング会社からA行の経営戦略室に課長補佐として復帰している。

 岸井が手掛けているのは、ビッグデータによる経営の高度化に関する仕事だ。A行では「データ分析によって業務コストを削減したり、収益向上を図ったりできないか」を経営課題としてとらえている。A行の役員が金融業向けのセミナーで紹介されていた内容を聞き「当行でも検討すべき」と野上情報システム部次長に指示、岸井が担当となった。

 岸井自身、以前からビッグデータに興味があり、多くのセミナーに参加したり、統計分析ツールを検討したりしていた。この仕事はさほど難しくないと考えていたため、今回の仕事の上司である野上次長にもあまりコミュニケーションをとらなかった。

 そんなある日、野上次長は、岸井を呼んでこの案件に関する説明を求めた。

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 「岸井君、ビッグデータを使った統計分析の導入企画はどうなっている?うちの銀行での導入の対象業務と進め方は考えているんだろう。君はビッグデータや統計分析に詳しいって言ってたよね?私はあまり詳しくないので、基本的に任せるけどね」

 「次長、お任せください。現在、良い統計分析ツールを選んでいるところです。昔は理系の数学を得意とする専門人材しかできない業務でしたが、今のツールは簡単にデータ分析できるし、大量データにも対応できます。誰でも使えるんですよ」

 「そうか。まあ、分析ツールは使いやすいものを選べばよいんだろうね。それは分かったから、全体の話を聞きたいね。ビッグデータで何を改善するのか、効果はどれくらいなのか、どの部門のどの業務をどのデータを使って分析するのか。教えてよ」

 「それは分析ツールを入れてからの話になります。まず、データ分析という業務を行内で浸透させることが目的ではないでしょうか。そのためには統計分析ツールを導入することが重要と思います。それを理解していただかないと」

 「なんか違うと思うけど…。もう一回聞くけど、今回の仕事のゴールは統計分析ツールの導入なの?どういう製品が使い易くて、どれが安いかを比較検討するのが、仕事を完成するための手段だと考えているの?」

 「そうです。何か問題が?」

 「もう一つ。当行でビッグデータを活用して、業務コストを削減したり利益を上げたりする、というのが経営の指示だったよね」

 「はい。そう理解しています」

 「では、ビッグデータで何を改善するの?効果はどれくらいで、どの部門のどの業務をどのデータを使って分析するの?」

 「ですから、今の時点でそこまで考えられません。まず、統計分析ツールを導入することから始めないと。使ってみて、結果を見てから考えたいと思います」

 「あのなあ、君の考えは浅いよ。それではうまくいかないよ。我々は決められた時間で成果を出す必要がある。将来は完全には予見できないが、仮説を立てながら成果を出すように動く必要があるんだ。もっと深く考えてから相談に来なさい」

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