「経験・勘・度胸」は時代遅れ？データ分析とKKDの未来は？KKDとは一体！？
「経験・勘・度胸」は時代遅れ？製造業の伝統的ノウハウをデータ分析と融合し、現代社会でも活かす方法とは？KKDのメリットとリスク、そして進化の道筋を探る！
💡 データ分析は経営意思決定をサポートする手段である。
💡 データに基づいた意思決定がデジタルにおける経営の勝ち筋である。
💡 Data Informedな思考法は、データによって人間の思考を強化する考え方である。
それでは、第一章に移ります。
伝統的な「経験・勘・度胸（KKD）」と現代社会
日本の製造業で長年重んじられてきた「KKD」とは？
経験・勘・度胸
なるほど、データ分析は経営を大きく変える可能性を秘めているんですね。
✅ データ分析はビジネスを目的とするものではなく、経営意思決定をサポートする手段であり、データに基づいた意思決定こそがデジタルにおける経営の勝ち筋である。
✅ Data Informedな思考法は、データから自動的に答えが導き出されるのではなく、データによって人間の思考を強化する考え方であり、経営層がデータという武器を有効活用することで、会社全体の判断・意思決定が整流化される。
✅ 経営層のみならず、現場の社員もData Informedな思考法を身に付けることで、経験不足や知識不足を補い、データとビジネスをつなぐことができるようになる。これにより、データ分析の活用が促進され、会社全体の意思決定レベルが向上する。
さらに読む ⇒株式会社NODE －お客様との共創で事業創造・サービス創造を推進出典/画像元: https://node-labo.com/column/10.htmlKKDは時代遅れと言われる一方で、現代でも有効な場面があるんですね。
長年、日本の製造業や職人技の世界では、「経験・勘・度胸（KKD）」が重んじられてきました。
KKDは、長年の経験や直感的な判断に基づいた意思決定を指し、迅速な意思決定と実行を可能にする一方で、属人化による知識・技術の喪失や非論理的な判断のリスクも抱えています。
KKD法は、KKDに基づいて工数などを推定する手法ですが、明確な基準がないため判断が属人化しやすく、従業員の退職によってノウハウが失われる可能性があります。
また、経験に基づいているため、経験外の事態には対応できません。
現代では、IT分野でもKKD法と呼ばれる見積もり手法が登場し、経験に基づいた判断が活用されていますが、属人化によるノウハウ消失のリスクや客観性の欠如といったデメリットも存在します。
そのため、現代ではKKDとデータ分析を組み合わせることで、それぞれのメリットを最大限に活かすことが重要です。
確かに、データは客観的な判断材料になるけど、現場の経験や勘も大切よねぇ。
KKD法と他のフレームワークの比較
KKD法は時代遅れ？
課題はあるが、重要性は依然高い
KKDは、新しい技術が生まれ続ける中で、その役割を見直す必要があるのかもしれませんね。
公開日:2024/07/19
✅ KKDは「経験・勘・度胸」の頭文字を取った言葉で、日本の製造業で古くから重視されてきた手法です。数値データではなく、個人の感覚に基づいた判断を意味し、迅速で的確な意思決定を可能にする一方で、主観性や再現性の低さといった欠点も抱えています。
✅ KKDは、特に熟練者による迅速な意思決定や現場の知見を生かす際に有効ですが、新入社員やデータ分析による客観的な判断が必要な場面では適していません。
✅ 近年では、データドリブンや科学的な手法が主流となり、KKDは時代遅れとみなされる傾向があります。しかし、データだけでは得られない現場の感覚や経験に基づいた判断を補完する役割として、KKDが見直されつつあります。
さらに読む ⇒マネーフォワード クラウド - バックオフィスから経営を強くする出典/画像元: https://biz.moneyforward.com/payroll/basic/73136/KKD法も、他のフレームワークと比較することで、それぞれのメリットとデメリットがはっきりわかりますね。
KKDを用いたフレームワークとして、過去データに基づく「OCOMO法」やソースコードの行数に基づく「LOC法」などが存在しますが、それぞれ課題も抱えています。
KKD法は、人によって判断にばらつきが生じたり、経験のない事例に対応できないなどの問題点があります。
現代においては、KKD法は時代遅れとの声も上がっていますが、標準化された見積もり技法だけでは現場の実態に合わないという意見もあります。
KKDの重要性を再認識し、論理的・合理的な見積もり技法の不足点を補うために、KKDを活用していくべきという考え方も出てきています。
昔のやり方って、やっぱり大事なんだね。
AI時代におけるKKDの未来
AIで仕事はなくなる？実はKKDは仕事の助けになる？
KKDは意思決定のツール
AI時代においても、人間の経験や直感は重要であることを改めて認識しました。
✅ データインフォームドアプローチは、データによって人間が情報を与えられて判断・意思決定を行うものであり、データドリブンアプローチのようにデータが自動的に判断を行うものではない。
✅ データインフォームドアプローチは、データによって人間の思考を強化し、より良い判断を可能にするものであり、人間が意思決定の主体であることを前提としている。
✅ データドリブンアプローチは、大量のデータを高速に処理する必要があり、人間の介在が難しい領域において有効だが、重要な意思決定や戦略策定などでは、データインフォームドアプローチによって人間が主導的に判断すべきである。
さらに読む ⇒ Biz/Zine（ビズジン）出典/画像元: https://bizzine.jp/article/detail/10560AI時代においても、KKDは重要な役割を果たす可能性があるんですね。
近年、AIなどのテクノロジーの発展により、人間の仕事が奪われるのではないかと危惧されています。
しかし、KKDは迅速な意思決定や新たな領域への対応に役立ちます。
KKDは悪ではなく、データ分析・活用は意思決定の精度を高めるためのツールである。
しかし、KKDに依存する要素を完全に排除することは難しく、特にテーマ設定においてはKKDに大きく依存しているケースが多い。
データ分析・活用を効果的に行うためには、KKDに依存する要素を最小限に抑え、インパクトが大きく実現しやすいテーマを設定することが重要である。
AIは便利だけど、人間が考えることをやめてはいけないんだよ。
KKDの進化と継承
KKDの課題は何ですか？
属人化によるリスク
KKDは、時代に合わせて進化させていく必要があるんですね。
✅ KKDとは、経験（KEIKEN）、勘（KAN）、度胸（DOKYOU）の頭文字をとった造語で、日本の製造業を中心に大切にされてきた考え方であり、迅速な意思決定と実行を可能にするものです。
✅ KKDは属人化しやすく、退職や転職によって知識・技術が失われるリスク、非論理的・非合理的な判断に陥る可能性、経験が必ずしも正しい判断を保証するわけではないといったデメリットがあります。
✅ KKDの欠点を補うために、OCOMO法やLOC法といったフレームワークを活用することで、KKDをデータに基づいた客観的なものに変え、組織全体で共有することで、より効率的で効果的な意思決定と問題解決を実現することが可能になります。
さらに読む ⇒マネジメント課題解決のためのメディアプラットホーム｜識学総研出典/画像元: https://souken.shikigaku.jp/27348/KKDを進化させ、伝承していくのは、企業にとって重要な課題ですね。
KKDは、経験と勘に基づいたノウハウを生かし、迅速な意思決定と実行を可能にする一方で、属人化による知識・技術の喪失や非論理的な判断のリスクも抱えています。
時代に合わせてKKDを進化させ、伝承していくことが重要です。
KKDをデータ分析と組み合わせることで、より効率的な意思決定ができるようになるわね。
KKDとデータ分析の融合
KKDを効果的に活用するには？
データ分析との連携が重要
データドリブン経営は、企業の成長に大きく貢献する可能性を秘めていると思います。
✅ データドリブン経営とは、従来の「勘」「経験」「度胸」に頼るKKD経営とは異なり、データとアルゴリズムを用いる経営手法です。
✅ データドリブン経営を実現するには、データ管理とデータ分析の両面において熟練度を高める必要があります。MITとIBMが共同開発したフレームワークでは、企業を「入門レベル」「経験レベル」「変革レベル」の3つに分類しており、変革レベルの企業は収益性、成長性において他のレベルの企業を圧倒しています。
✅ データドリブン経営を実現するための具体的なステップとして、体制づくり、社員教育、データ分析基盤の整備、データガバナンスの構築などが挙げられます。記事では、成功企業が採用するアプローチやデータドリブン経営に必要な5つの要素についても触れており、具体的な組織・体制整備の方法や2社の成功事例が紹介されています。
さらに読む ⇒ビジネス+IT出典/画像元: https://www.sbbit.jp/article/sp/37355データドリブン経営は、KKDとデータ分析を融合させることで実現できるんですね。
KKDは、データ分析と組み合わせることでより効果的な意思決定を実現できることを強調しています。
KKDは依然として重要な要素であり、データ分析と組み合わせることで、それぞれのメリットを最大限に活かすことが重要です。
データ分析って、なんだか難しそうだけど、役に立つものなんだね。
本日は、伝統的なKKDと現代社会におけるデータ分析の活用について、お話させて頂きました。
💡 データ分析は経営意思決定をサポートする手段である。
💡 KKDは時代遅れではなく、データ分析と組み合わせることでより効果的な意思決定を実現できる。
💡 AI時代においても、人間の経験や直感は重要である。
