研修のゴールを具体的に設定することが最初の一歩です

企業や自治体に向けた研修において、何を成果やゴールとすれば良いのでしょうか。

私はこのように考えています。よく言われる「行動変容ではありません。

もちろん、受講者のレベルや期待値にもより、と言ってしまえばそれまでなのですが、そもそも組織がチームが実現したいことをまずはゴールに据えることは間違っていないと思います。

それは具体的な「成果」ではないでしょうか。

こちらの図をご覧ください。

上に行くほどその達成度が高まり、実現できる価値が高まります。
受講当日に「今日何するんだっけ?」や「今日は何の研修受けるんだっけ?」がスタートだと、現時点では”A"のところにいることになります。

受講する本人には課題意識や目的意識はありません。しかし、その人たちに問題意識を植え付けることがゴールであれば、”A"にいる人を”B"や”C"に上げることを目指すことになるでしょう。
そのようなときに「研修のゴールは”行動変容”だ」と言われます。

一方で、過去20年近くサラリーマンとして組織の中で成果を出すことに拘ってやってきた人間としては、これはまだ「途中段階(しかも初期段階)」でしかないと思います。
最終的には、少なくとも”F"、望ましくは”G"のレベルに達することがゴールではないでしょうか。

つまり、実践すること(行動変容)は”手段”であって、あくまで目的は”成果を出すこと”なはずですよね。そしてその”成果”の質も色々ありますので、少しでも高い方が良いとなります。
そこを目指すのです。


私のプログラムは、まずは受講者の現時点の立ち位置をお伺いします。そして受講者や企画側が達成したいゴールを確認します。
その上で、この図などを共有しながら、どこをゴールとし、そのためにどのようなプログラムが最適かをご提案し、相談しながら進めています。

最後の”F"や”G"のレベルは、単なる一方通行の講義や演習だけでは、到達は難しいところでしょう。
そのために実践ワークショップなどを研修に続いて実施することで実現を果たしています。

今年度もこれに準じたプログラムを多くの企業や自治体クライアントの皆様に提供し続けております。

是非、”成果”に拘った研修プログラムについて御相談下さい。


2021年度も多くの企業、自治体の皆様の「データ分析”活用”スキル」向上のお手伝いをさせて頂きます。

2020年度は、オンライン(リモート)での研修やセミナーがほぼ全てでした。その中で積み上げてきた、オンラインならではの良いところを最大限盛り込んだプログラムが開発されています。
具体的には、自宅やオフィスで一人で受講していても、

「自分で考えてみる」
「参加(発信)してみる」
「他の参加者と考えを共有、議論したりする」

といった、その時間にオンラインで参加するからこそ価値のある内容を充実させています。
同時に、一方通行で知識を修得する内容についてはできるだけ事前の収録ビデオで学んで頂く等、受講者の時間と学びの効率を最適化した構成、内容になっています。

リモートでも、オフィスでも、個人やチームで発揮できるデータ活用スキルを飛躍的に高めましょう。

月によっては既にスケジュールが埋まってきている時期もございます。早めにご相談頂ければその分、柔軟に日程調整が可能です。

本年度もどうぞよろしくお願い致します。


オンラインプログラムの成否を分けるのは、オンラインーファシリテーション技術



 





この1年間、ほぼ全てのプログラムをオンラインで実施させて頂いております。



それぞれを成功させる鍵は色々あると思いますが、場をコントロールする「ファシリテーション」、特に”オンラインにおけるファシリテーション”の技術が大きく鍵を握ることが分かってきました。



 



私なりに、プロフェショナルのそのスキルと場数を踏んで、少しでもクオリティの高いプログラムをご提供できるよう積み上げてきたこと、気が付いたことなどを纏めました。



是非ご覧ください。



 



https://note.com/yoshiki_k/n/n898b962295c3



自治体職員による行政データ活用の研究事例からEBPMを考える



 



昨年末に私の全国の自治体クライアントの皆さんを繋いで行った、オンライン「行政データ活用成果発表会」について、私自身が寄稿したものとは別に、当日オンラインでオブザーブしていた『一般社団法人 行政情報システム研究所(AIS)』の記者の方が取材記事にしてくれました。



どの自治体がどのような発表(データ活用)を行い、どのような成果を導いたのかについては是非記事の内容をご覧頂きたいと思いますが、記事の中で、「正に得たり!」と思えるところがこちらです:



『本イベントを通じて、登壇したどの自治体も「データドリブン」ではなく「デマンドドリブン」、すなわち達成したい目標や解決したい課題を明確にしたうえで、それを達成するためにどんなデータをどのように活用するかについて徹底的に思考していることが印象的でした。』



 



これは正に私が民間企業でも、自治体であっても「データ活用の肝」としてそのスキルをお伝えしているところです。それを感じ取って頂いたのはとても光栄です。



 



このような発表に繋げたい、つながるような実力を付けたい、という組織や企業の方は是非ご相談下さい。





https://www.iais.or.jp/topics/20210203/blog20210203_1



機械がやる仕事 vs 人がやる仕事



 



私のプログラム全ての根底に流れているコンセプトです。



リモートワーク時代になろうか否かに関わらず、人が働いて価値を生み出す部分と、機械でより速く正確にできる部分との違いに着目する必要があります。



 



例えば、ある大量のデータから一定のパターンを読み出す(いわゆるデータサイエンスによるビッグデータの解析)作業は、どちらに属するでしょうか。



生身の人間が一生懸命頑張ったところで、機械に太刀打ちできないことは明白でしょう。



 



では一体、どこで人は勝負するのか。。。。 それを示した図がこちらです:





素晴らし機械も、その目的やインプット情報は人間が与える必要があります。そのインプットの質によって、出てくるアウトプットの質も決まります。



実務経験、ビジネス経験のない学生がいきなりデータサイエンスを学んで「プログラミングができます」と言ってもなかなか一般の事業会社では採用されない、活かされないのもここにポイントがあります。



 



まずはここ(インプットの段階)で、大きな価値を発揮することができます。



 



また、機械が出すものは「計算結果」でしかありません。そして、最初に規定した目的は計算結果を知ることではないはずです。



 



つまり、「計算結果」を解釈して、「結論」や「ストーリー」に置き換える作業が最後のアウトプット作業として存在します。



これをしっかり行うためのスキルも重要ですが、多くの場合あまり着目されていません。



 



私のプログラムでは、この概念を重要視しています。そして、実際の研修の中では、ここでいう「インプット」と「アウトプット」のスキルを中心にお伝えしています。実際には「スループット」(分析のやり方や手法)などを通じて、その実践力を身に付ける構成になっています。


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