年末が近づくにつれ、多くの企業は年間目標の設定という緊迫した重要なプロセスに取り組んでいます。しかし、このプロセスはしばしば困難や論争を伴います。特に、上司と部下の間に利益相反が生じたり、リーダーシップの主観的な判断とデータ分析結果に食い違いが生じたりする場合、その傾向は顕著です。この記事では、年間目標設定の難しさ、基本的なアプローチ、そして実践的な方法について深く掘り下げます。

年末が近づくにつれ、多くの企業が来年度の目標設定に取り組んでいます。データアナリストは、このプロセスに様々な程度で関与しています。

これもまた頭の痛い仕事です。苦労して草稿を完成させた後、上司は「もう一度考えてみてください」とか「私はこう考えています」と一言で覆してしまうことがよくあります。さらに、新入社員は上司の衝動的な決断が正しいことを証明するために、科学的かつ合理的な手法を用いることを求められることが多く、彼らにとって耐え難い状況となっています。

今日は、年間のタスク目標を達成する方法を体系的に説明します。

I. 年間目標を設定することの難しさ

年間目​​標の設定が難しいのは、主に上司と部下の間の利害対立が原因です。多くの場合、これは以下のような形で現れます。

1. リーダーは高い目標を設定したいが、下にいる人たちはそれを達成できないと感じ、それを避けるためにさまざまな言い訳をします。

2. 下位の部門が名を上げたいときは、自ら評判を築こうとしますが、リーダーがそれに反対すると、さまざまな方法でそれを抑圧します。

3. 新しいリーダーは状況に不慣れなので、まずは目標設定の責任を他の人に転嫁し、状況の展開を見守ります。

要するに、利己心が自分の視点を左右する時、必ず問題が生じます。理性が優勢な時は、誰もが客観的で公平な分析を望みます。利己心が優勢になると、誰もが分析結果を組織的に攻撃し、執拗に自分の目的を追求します。特にデータ分析は、部門間の対立に巻き込まれやすいのです。だからこそ、データ分析は非常に難しいのです。

私たちは何をすべきでしょうか?

II. 年間目標設定の基本的な考え方

学生の中には、「上司の言うとおりだ。自分が望むことをすればいい」と諦めて屈服してしまう人もいます。私が最後にこんなことを言うのを聞いたのは、男性主人公が遊郭を訪れる時代劇を観ていた時でした…。

データプロフェッショナルとして、ただ諦めて抵抗するわけにはいきません。そうしなければ、プロ意識を失うだけでなく、その後のタスクの細分化に大きな落とし穴を生じさせてしまうでしょう。上司が気まぐれに立てた目標を科学的手法で検証せざるを得なくなったら、もっと多くのことを我慢しなければならないでしょう。

この問題を解決する鍵は、制御不能、測定不能、そして計算不能な外部要因と主観的要因を排除することにあります。客観的な事実を明確に述べましょう。考えられる反論をすべて列挙し、データを用いてそれらを裏付けるか反論するかを示しましょう。これにより、データの役割が最大限に発揮され、少なくとも比較的客観的な基礎データセットが提供されるでしょう。

部門間および上司と部下間の残りの言い争いや論争は、自然と解決されるようにしましょう (下の図を参照)。

具体的にはどのように機能するのでしょうか? 見てみましょう。

III. 年間目標の設定例

まず、年間目標は、経営陣と全部門の同僚との合意を得て初めて確定します。そのため、アルゴリズムモデルの使用は避けるべきです。プロセスが複雑すぎて業務と連携できず、批判を受けるのは確実です。代わりに、過去のビジネストレンドに基づき、内外の影響要因を考慮した仮説的な推論を用いましょう。

ステップ 1: 過去のビジネス トレンドを分析して、来年の方向性を決定します。

例えば：

● 下図のシナリオ 1 に示すように、ビジネス自体はライフサイクル段階にあります。

● 図2に示すように、事業自体は季節変動があり、成長段階にあります。

● 下の図のシナリオ3に示すように、投資の増加により事業自体が爆発的な成長を遂げます。

基本的なトレンドを把握すれば、来年の方向性を定めることができます。上昇、安定、あるいは下落が予想されるからです。さらに、このステップは過去のデータによって裏付けられており、批判されることはありません。

▌ステップ2：内部管理要因を組み込み、基本的な傾向を修正します。

内部要因と外部要因の両方がパフォーマンスの傾向に影響を与える可能性があります。これらの要因を検討する際には、内部要因と制御可能な要因を優先してください。外部要因は定量化が難しく、制御不能であるため、外部要因のみに焦点を当てると、単純化された憶測に基づく議論になりがちです。

内部要因を検討する際には、次のような優先事項もあります。

● レベル 1: ビジネス開発に関するリーダーシップの位置付け（拡大、保守、縮小）を検討します。

● レベル2: 運営資金と人材投資の検討: 増加、現状維持、変更なし

● レベル 3: ビジネス部門のテクノロジー、ソリューション、機能の変更を考慮します。

上記3点を踏まえ、来年の動向を修正しました。

ポジショニングは市場動向を示す最大の指標であるため、最初に考慮すべき事項です。

経営陣が事業開発を放棄した場合、その後の資源、技術、人材への投資は確実に停止します。これは、既に低迷している業績の悪化という形で指標に現れます。逆に、事業開発を継続したいのであれば、より多くの資源を投入し、状況をさらに改善する可能性もあります（下の図を参照）。

次に、年間目標設定の焦点となる入力と出力を考慮します。

企業が恐れているのは、過度に野心的な目標を設定することではなく、必要なリソースを提供しないまま野心的な目標を設定することです。これはまるで、「戦争だ！」と叫んでおきながら、必要な道具や弾薬を与えないようなものです。したがって、これが効果的な目標設定の鍵となります。

必要な目標と計画された投入が比例して増加すれば、目標設定ははるかに容易になります。過去の傾向に基づいて、目標を比例的に2倍に増やす（またはROIをわずかに増加させる）だけで済みます。リーダーがデータアナリストに来年の目標予測を依頼すれば、投資収益率を維持しながら予測を立てることができ、誰もが問題点を指摘できるようになります（下の図を参照）。

このアプローチは、ROIの低下や限界収益率の逓減の兆候がない限り有効です。もしそのような兆候が現れた場合は、経営陣と事業部門は警戒すべきです。力ずくで対応しても奇跡は起こりません。技術のアップグレードや方法論の見直しを検討する必要があります。

さらに悪い状況は、経営陣が期待する成長率が投資の成長率をはるかに上回っている場合です。これは、部門間や上司と部下の間で議論や対立を引き起こす可能性があります。データアナリストとして、このような議論に介入する必要はありません。代わりに、全員が参照できる客観的なデータを提供する必要があります。この時点で、過去1か月ごとのROIをリストアップすることで、経営陣が期待するROIが、全体、特定の領域、あるいは時折（下の図のように）全体レベルを上回っているかどうかを全員に示すことができます。

企業が逆境を乗り越え、優位性を高めることができるかどうかは、企業自身が考えるべき問題です。この時点で、データ予測の正確性という問いは、企業が優れたパフォーマンスを発揮できる能力を持っているかどうかという問いへと巧みに転換されています。データは客観的な状況を評価することしかできず、人間の主体性を事前に測定することはできません。データアナリストは、事業部門間の議論を観察し、結論が出るまで待ってからデータを修正するだけで済みます。

最初の2つのステップが完了すると、3番目のステップの議論は自然と進みます。現実には、「上司が投資してくれないから、何かすごい技術を考案して状況を好転させよう」というアプローチを事業部門が受け入れることは稀です。そのため、2番目のステップの議論が鍵となります。

2 番目のステップを完了すると、年間目標の基本的な形が決まります (下の画像を参照)。

ステップ 3: 外部要因を考慮してパフォーマンス トレンド ラインを調整します。

業界規制や全体的な傾向に劇的な変化がない限り、内部統制要因を優先すべきです。外部要因は議論の参考資料として捉えるべきです。

例えば：

1. 業界の成長が鈍化しているため、市場容量データを収集する必要があります。

2. 競合他社が大きな動きを見せている: これには、インサイダー情報と競合他社のパフォーマンス傾向が必要です。

3. 政策や規制の大幅な変更: これには、内部情報と過去の政策効果の観察の両方が必要です。

結論として、上記の要因を直接定量化することは困難です。したがって、それらを裏付けるデータが存在するかどうか、そして追加の緊急時対応計画を策定する必要があるかどうかを検討することが重要です。日常業務の目標を設定する際には、内部要因に主眼を置くべきです。

興味深いことに、今年の環境は主に外的要因によって左右されています。社交消費の減少と業界内競争の激化が顕著であるため、多くの業界の動向は過去のパターンとは異なる可能性があります。

IV. 要約

年間タスク目標は全部門の合意形成プロセスであるため、参考資料としてデータはより重要です。部門間の議論のための十分なスペースを確保し、課題やトピックを明確に列挙する必要があります。

経営陣が、事業上の考慮事項を脇に置いて、まず将来の有機的成長の可能性を予測することを要求した場合、ベースラインとなるモデルを作成することができます。つまり、手法は目的に合致している必要があり、優れた手法とは、現在のビジネスシナリオに適したものです。