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良い意思決定のためにチームでイケてる議論をするには?
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ikeya_ms
July 06, 2019
Business
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良い意思決定のためにチームでイケてる議論をするには?
プロダクト開発チームが出来立ての頃は、自分もチームも議論の仕方に慣れておらず遠回りしてしまったことが多かったのですが、いくつかの点を気を付けることでだいぶマシになれたというお話です。
ikeya_ms
July 06, 2019
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Transcript
良い意思決定のためにチームで イケてる議論をするには? 1 アディッシュ株式会社 池谷 昌大 2019.7.6 プロダクトづくりを進める中で 学んだこと PO祭り
2019 Summer
2 モニタリング カスタマーサポート スクールガーディアン フロントサポート 24時間365日 SNS目視チェック アプリユーザ問合せ メール、電話、チャット対応 ネットいじめ対策
リテラシー教育 SNS運用代行 アディッシュの事業 企業ミッション: つながりを常によろこびに
主なサービス形態 3 サービス 運営企業 アプリ 運営企業 学校 その他 一般企業 最終的に
人間の判断 が必要な 課題 最適な 運用設計 オペレー ション 人間が判断 システム 自動化・ 効率化 クライアント 提供サービス ・SNSモニタリング ・カスタマーサポート ・ネットいじめ対策 ・SNS運用 ・多言語対応
“圧倒的に” 簡単に作れるBot “使いやすい” チャットサポートツール ①Botのみの利用の 自動応答も! ②Botの対応履歴を 見ながら有人対応 も! メーカー、ECサイト、小売業、SaaSベンダー、シェアエコ系ほか、
大企業から中小企業まで利用実績あり。 チャットボット のサービスのPdMを担当
自己紹介 5 半導体業界 5年 IT関連サービス業界 7年 SNSモニタリング、 カスタマーサポート 自社サービスの営業 営業
3 年 営業歴 12年 プロダクト マネージャー プロダクト開発 2016.7月 池谷 昌大 (いけや まさお) twitter:@ikeya_tw アディッシュで自社開発SaaSのプロダクトマネージャー 3年。 全社の新規事業・プロダクトの検証も推進中。 趣味はスティールパンの演奏とアボカド栽培。 職歴の合間に2年くらい引きこもって音楽制作などもしてました。
良い意思決定のためにチームで イケてる議論をするには? なぜこの話をするか? 6
7 チームと自分が議論と意思決定の仕方に慣れてから ・イミない論争はしない(51%、49%でどちらが正しいと争うなど。) ・選択肢を出し切って、チームで洗練しながら進める プロダクト開発チームを始めたばかりのとき ・議論が長くなりやすい ・決まるのはよいが、特定の誰かの意見から洗練され ずに進める
やってみてよかったことを 共有します。 まずは前提の整理から。 8
問いの精度よりも 緊急性 緊急性よりも 問いの精度 結果が 予測 しづらい 結果が 予測 しやすい
意思決定の対象の種類 9 かけられる時間 複 雑 性 低い 高い 多い 少ない ①複数視点 が有利 ②独断 が有利 「緊急性があり」かつ「結果が予測しやすい」 問題は②独断が有利。 (※納得感は別にして、意思決定の質だけをみた場合)
問いの精度よりも 緊急性 緊急性よりも 問いの精度 結果が 予測 しづらい 結果が 予測 しやすい
今回のお話のメイン 10 かけられる時間 複 雑 性 低い 高い 多い 少ない ①複数視点 が有利 ②独断 が有利 緊急性よりも「問いの精度」が大事で、かつ複雑で 「結果が予測しづらい」問題の意思決定が今回の対象。
問いの精度よりも 緊急性 緊急性よりも 問いの精度 結果が 予測 しづらい 結果が 予測 しやすい
11 かけられる時間 複 雑 性 低い 高い 多い 少ない ①複数視点 が有利 ②独断 が有利 問いの精度を高めたいときはチームで 議論する方が有利。と言いたいが、実際は議論が なかなかうまくいかないのが現実。
問いの精度よりも 緊急性 緊急性よりも 問いの精度 結果が 予測 しづらい 結果が 予測 しやすい
12 かけられる時間 複 雑 性 低い 高い 多い 少ない ①複数視点 が有利 ②独断 が有利 問いの精度を高めたいときはチームで 議論する方が有利。と言いたいが、実際は議論が なかなかうまくいかないのも現実。 でも、 一人じゃ出せなかった アイデアで、良い意思決定が できて良かった記憶は 誰しも一度はあるはず。
問いの精度よりも 緊急性 緊急性よりも 問いの精度 結果が 予測 しづらい 結果が 予測 しやすい
13 かけられる時間 複 雑 性 低い 高い 多い 少ない ①複数視点 が有利 ②独断 が有利 問いの精度を高めたいときはチームで 議論する方が有利。と言いたいが、実際は議論が なかなかうまくいかないのも現実。 もっと うまく議論 したい!
チームの議論が うまくいかない場合 14
チームの議論がうまくいかない場合 15 ❶ 多様な視点の意見が出ない。 ❷ 議論がまとまらない。 多様な視点の意見を出すことができて、 議論がまとまったらいいだろうけど・・・。
チームの議論がうまくいかない場合 16 ❶ 多様な視点の意見が出ない。 ❷ 議論がまとまらない。 多様な視点の意見を出すことができて、 議論がまとまったらいいだろうけど・・・。 多様な視点で意見を出したら、まと まらなくない?
議論をまとめようとしたら、多様な 意見は出にくくない? そう考えると、ナカナカうまくい かなくて当然なような気が・・・。
①本当は良いアイデア・視点を出せる人 が出し切れてなさそうなモヤモヤ感。 ②議論がまとまらず、長い時間もめる。 結論を出せないことがある。 ③議題の途中で他のことの方が大事だと、 議論のポイントがずれる。議論の途中で 別軸の議論が始まることがある。 (6名ほどのチーム) 17 実際にチームで発生していた問題
18 皆さまもご存じの通り、 アイデアとか意思決定の 枠組みは色々ある。
アイデアとか意思決定に役立つ枠組み 19 意思決定 説明されると「まーそうですよね」だが・・・。 ダブル ダイヤモンド アイデアの つくり方 課題を 共有する
選択肢を 考える 判断基準 を定める 最適な 選択肢を 選ぶ 資料の 収集 資料の 咀嚼 パズルを 組み合わ せる努力 問題を 心の外 に放り 出す 想像力や感 情を刺激す るものに心 を移す アイデ アの 誕生 現実に 合致さ せる 具体化し 展開させ る 課題の 洗い出 し 課題の 絞り込 み 解決策 の洗い 出し 解決策 の絞り 込み Discover Define Develop Deliver 正しい課題を見つける 正しい解決策を見つける 選 択 肢 時間経過
20 すごく簡単に言ってしまえば、どの枠組みも 「発散」と「収束」を複数回するということ。 ただし、各プロセスの中で特に気にしておく とよいことがあった。 洗い 出し 絞り 込み
21 洗い 出し 絞り 込み ①インプット 気にしておくポイント ①インプット → ②発散
→ ③収束
22 洗い 出し 絞り 込み ①インプット 気にしておくポイント ②発散 意見に対して反射 的に良し悪しを言
うのを防止する。 ③収束 いまできるベストで 一度結論を出す。 たとえショボくても。 ①インプット 前提となる知識や 事実、置いている 仮定のインプット。
①インプット:前提となる情報の認識を揃える。 23 ・メンバーから意見が出ない場合 ・議題に対する意見がまとまらない場合 ・・・その要因は、各自で持っている情報量の差が原 因の場合が多い。同じ情報見てると割と同じ結論にな る。 方法案 ・議論前に前提の事実情報や置いて いる仮定の説明時間をしっかりとる。
・オープンで更新される情報を普段 から提供する。 洗い 出し 絞り 込み ①インプット
②発散:反射的に意見の良し悪しを言うのを防止 24 意見に対して即座に良し悪しを言ってしまうと、 ・意見が出にくくなる。 ・アイデアの広がりがなくなる。 ・説得力のある人の意見ばかりが通りやすい。 結果、議論の質を下げる要因になりやすい。 選択肢を増やすフェーズではそれに徹する。 「すぐ決めようとする」頭をブロックする。 洗い
出し 絞り 込み ①インプット 方法案 時間区切って個人作業入れる ・付箋で出す。 ・解決案は全員でスケッチ。
25 人間はどうしても、素早くその場で、デメリッ トやリスクなどのあらに先に目がいってしまう。 危険回避能力の本能の裏返しのトレードオフみ たいなものでどうにもならない。 弊害が出ないように、プロセスで解決する。
③収束:いまできるベストで一度完結させる。 ショボい結論しか出せないことを怖がらず、 一度その場で結論を出す。 ・課題の場合 :必ずその場で一文を表現にする。 ・解決策の場合:UI案、フロー案まで表現だす。 その後、頭が自動的に考え続けるので、新たなアイデア が出てきやすくなる。 方法案 ・五分五分の選択肢は議論をそれ以上
せず、順番に検証。 ・情報インプットは全員で行い、解決 策の議論は手を挙げた希望者だけでや る。 (例:新機能のプロトタイプとその検証など) 洗い 出し 絞り 込み ①インプット
今日伝えたかったこと • 反射的に人の意見の良い悪いを言うことを一定 時間はさまないようにするだけで可能性を増や せる。 • 「それここが違うよね」と頭の中で思ったり、 他の人が良い悪いを言っちゃってるときは 冷静 に観察。
• • 人間の危険回避の本能には感謝しつつも、能力 のトレードオフには、なるべくプロセスで対 処! 27
参考図書 28
29 ありがとう ございまし た。