RPAで業務の自動化とか、デジタルツインで課題把握とか。
デジタルデータで把握したものをもとに何かを行う。
合理的だけれども、把握するための項目設定が適切でないと、ことを誤る。
その割には、データ項目設定や集め方の注意ポイントについてのお話しをあまり聞かないように思う。
調査を行う時には、調査項目の設定がキモとなるが、ちょっと似てる。
一生懸命、データ収集している企業が増えているようだが、項目設定が適切か、データの集め方が適切か、をその対象をよく知っているスタッフに確認した方がいいと思う。
＊米国でかつて経済予測が大きく外れた時、普及目覚ましかったクレジットカードについての質問が追加されていなかったという。
顧客データであれば、営業スタッフ
設備データであれば、そのメンテナンススタッフ
エッセンシャルワークに携わる人に確認しなければ
そして、その見直し、その修正は、常時行わねばならない。
（マニュアル作ったときも同じく。マニュアルは作るそばからメンテが必要。
継続したい誘惑に打ち勝って修正をする必要がある。
だから、人事異動とかで別の人の目を入れるのかなぁ。
別の目で見るメリットを求めて。
でも、業務に精通して違いに気づく能力と、両立は難しそうだなぁ。
１万時間の法則というのも聞くしね。
（一流の域に達するまでに必要な時間は１万時間らしい。およそ８年）
くずデータ、クソデータ、からは、くずな結果、くそな結果しか生まれないと思うので。
