筋肉で解決しないために。

日々出会うモノに対する考察をしたり、主に以下のテーマに関して書いています。 データサイエンス/人工知能/AI/機械学習/DeepLearning/Python//数学/統計学/統計処理

生産性という言葉を考察してみた。

こんにちは、ワタルです。

 

世の中には、"生産性"という言葉が多く使われていて、最近ふと、"生産性"(例えば"生産性が高い会議")ってなんだ?って思ったので、特に明確に解きたい問題があるわけではないのですが、高い生産性に近づく方法を考えてみようと思います。

 

まずは、wikiで言葉の定義を。

生産性(せいさんせい、Productivity)とは、経済学で生産活動に対する生産要素(労働資本など)の寄与度、あるいは、資源から付加価値を産み出す際の効率の程度のことを指す。

一定の資源からどれだけ多くの付加価値を産み出せるかという測定法と、一定の付加価値をどれだけ少ない資源で産み出せるかという測定法が在る。

(略) 

生産性はより少ない労力と投入物(インプット)でより多くの価値(アウトプット)を産みたいという人間の考えから生まれてきた概念である。リソースとリターンの関係性とも理解される。

  • 生産性=アウトプット/インプット

より少ないインプットからより多いアウトプットが得られるほど、より生産性が高いという関係にあることがわかる。

 

なるほど。

  • 生産性=アウトプット/インプット

という考え方を貯蓄と同じ様に考えると、まずはじめに、とにかくインプットを減らせばいいということが思いつく。

つまり、会議で例えると、人数は少なく、時間は短くということになる。

よくある働き方改革の目的がこれだね。

RPA等々で自動化⇨時間短縮⇨生産性向上。

うん、まあそれはそうだよ。特に感想はないかな。

 

じゃあ、次、逆に同じインプットに対して、アウトプットを大きくするってどういうことなんだろうか。

うーん、なんか漠然としてて、考えが浮かばないから、適当に例を考えてみよう。

  • 例1 何かの売り上げの推移を描けるエクセルファイルを作成する仕事を考えてみる。

この場合だと、より精緻で、見やすく、間違いがなく、使いやすいエクセルファイルがより高いアウトプットになると考えられる。

 

次に、そのエクセルファイル(前例におけるアウトプット)って何に使うんだっけと考えると、その次に繋がるアウトプットを作成するためのインプットを減らすためか、と考えられた。

 

そうか、アウトプットは次のインプットに連なって行くのかという、考察開始時には全く考えてもなかった知見に到達した。

 

また別の例を考えてみるとする。

  • 例2 木彫りの彫刻を製作し、販売するという仕事を考えてみる。

この場合、アウトプットを高めるとは、より緻密な掘りをするとか、とても巨大な作品を作るとかが思いついた。

同時に、生産性という点で考えると、インプットも線形に増大してるのでは?と思ったので、アウトプットが大きくなっても、生産性は向上してないんじゃないかと思う。

でも、精度の高い作品を創出し続けることで、彫刻家としての価値が上がり、相対的にアウトプットが高まるということはあるなと思う。

 

この相対的アウトプットの向上を生産性に対して、どう評価するのかって難しいけど、次なるアウトプットの高まりに貢献するという点では、例1と同じと考えることはできそう。

なんか見えてきたね。まとめてみよう。

 

まとめ

  • 生産性を高めるには、アウトプットを高めるか、インプットを低減すること必要。
  • アウトプットを高めるということは、次のインプットを低減させることに繋がったり、その先のアウトプットを相対的に高めることに繋がることがある。
  • 以上2点から、生産性を高めるには、微視的にインプットを低減するだけでなく、巨視的に繋がっていくアウトプットを想像してアウトプットに取り組むことが必須。

 

どう結論付けられるかわからないまま書き始めたけど、なかなかおもしろかった!

それじゃあ、また。