生産性について
最近、日本の生産性が低いという話をよく聞く。OECD 調べらしい。うちの会社でも生産性を上げましょうとか、そのためにも労働時間を短くしましょう、という事を言われる。
そもそも生産性とは何か？
そもそも生産性とは何かという疑問が湧く。なんとなく、何かを生み出すための効率っぽいけど、実態は不明である。
調べてみると、生産性というのは、入力と出力の比率であるとのこと。入力は労働力であったり、お金であったりする。出力はほとんどの場合、お金（利益など）になるようだ。
OECD のいう生産性というのは、労働生産性であり、定義としては下記のようになる。
GDP: 国内で一定期間内に生産性されたモノやサービスの付加価値の合計額
参考
http://www.jpc-net.jp/intl_comparison/
http://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/otoiawase/faq/qa14.html
という事で、OECD 評価を得るには、
- 国内で
- 少ない人数で
- 沢山のお金を稼ぐ
事が労働生産性を上げるためには必要ということになる。企業レベルであれば、これをそのまま当てはめて指標としても問題なさそうであるが、部署レベルでみると別の指標が必要になる事もありそうだ。
今回は、別に OECD の評価に対してどうのこうの議論する事が目的ではないので、OECD の生産性の話はここら辺にしておく。
ここまででわかった事は、
- 生産性といっても解釈は沢山あるので、何かしらの定義が必要
- 単純にニュースなどが取り上げている「OECD の労働生産性」をそのまま部署レベルで適用させるのは難しい。労働生産性（の効率化を企業が望んでいるのなら）の意図を崩さない形で、部署レベルでの労働生産性をはかる指標を別に定める必要がある
という事。
技術系の部署の場合
次は技術系の部署を前提として、インプットとアウトプットに何を定めるべきかを考える。
アウトプット
まず、アウトプット。技術系の部署は、直接モノを売るわけではない。モノやサービス、またはその素材を作っているといえる。ここからして、OECD の言う労働生産性が当てはまらなくなる。
候補としては、生み出されたモノやサービスが一つとしてある。
- リリースの数
- お客さんに提供できた機能の数
これは直感的かつ、そもそもの労働生産性の概念とも辻褄が合いそうだ。企業が労働生産性を測る際には、サービスから得られる対価（利益）をこれらの数で割れば、リリース一つあたりの生産性が出せる。そのリリース一つをどれだけの人数で生み出したか、といった値も出せる。このやり方のデメリットとしては、短期的な評価はしやすいののの、長期的な（数年かかるような案件）については評価ができないというところ。要するに仕掛り中のものについては「生産性がない」という判断になる。
他の候補としては、立てた目標の達成度合いというものもある。こちらは、長期的なモノ（数年かけてようやく製品として出せるような技術開発や研究開発）の評価がしやすいだろう。進捗率が良い、すなわち生産性が高いという考え方になる。このやり方のデメリットとしては、そもそもの KPI の確からしさが怪しいというところだ。進捗率 150% となった場合に、そもそも立てた目標が簡単すぎたという可能性もでてくる。そういうわけで、この方法は実際のところ使えないだろう。
そういうわけで、アウトプットの落とし所としては、先に述べたようなリリース数といった定量的に判断できるものが望ましいというところになる。中長期的な仕掛り中の案件については生産性に反映されないという欠点はあるものの、将来的な生産性向上のための投資と捉えればよく、そういった中長期的な仕掛りも踏まえて生産性のコントロールをしていく事が管理者の役目になる。例えば、生産性が高い状況であれば、より中長期的な仕込みに注力させるようにすれば良いし、生産性が落ちてきた場合には、中長期的な案件について（致命的にならない程度に）優先度を下げて対応する、といったところ。
どちらにしても、アウトプットとして定めた値以外のものについては、いくら生み出そうと頑張っても評価に乗ってこないというジレンマがある。例えば他部署が困っているところを技術的に解決してあげたとしても、それはアウトプットにならない。まぁ、アウトプットとしてカウントできるように計算式を作ればよいのだろうけど。
と、いろいろ考えたところでふと思いついたけれど、研究開発なんかやる部署は、特許の数であるとか論文なんかを成果としている。たしかに、特許は将来的なお金の種になるかもしれないし、論文についても知見をアウトプットしているとみなせる。論文は学会などで出さなくても、社内の知見として蓄えておけば、誰かがみる事で最終的には会社の利益に貢献できるかもしれない。
インプット
続いてインプット。
まず考えられるのは、総労働時間。労働人数はなかなか増やせない（増やしても生産能力が上がるとは限らない）ので、極端な話としては残業時間が短い方が生産性が高いという評価ができる。これだけで評価しようとすると、「こんなにたくさんの仕事を処理しないといけないのに」とか、「仕事の量は減らないのにどうすればいいのだ」という話が紛糾する。要するに「入ってくる業務の量」が生産性を測る指標に含まれていないのはアンフェアという事。
入ってくる業務の量を定量的に判断するのは難しい。アウトプットの項で触れたようなリリースの数というのも、視点を変えれば「処理すべき業務の量」と言える。定期案件と非定期案件とに分けて、非定期案件の数の多さによって生産性が測れるようにしてもよいかもしれない。言い換えると、「非定期案件が多い状況下でも予定していた定期案件のアウトプット（リリース数など）が適切に出せていれば、生産性が高いと評価できる」といった具合。
ただ、これもいろいろとこねくり回して虚像を作り上げるよりも、労働時間の変数だけで潔く評価した方が、全体最適化の観点ではブレがないような気がする。
まとめ
いろいろと考えると、会社の言っていること（早く帰れ。働く時間は減らしてアウトプットは同じにしろ）とか、やっていること（論文や特許の数を成果とする）とかは案外、的を射ているのかもしれないなと感じた。
こういうのは、考えようが考えまいが結論は同じだったりする事も多いけれど、何故かを理解出来ておいた方がモチベーションは上がる（腹落ちしやすい）ので、いろいろと疑問に思って調べるのもいいのではないかと思う。
