VAKモデル

最近、知りました
VAKモデル

Visual（視覚）、Auditory（聴覚）、Kinesthetic（身体感覚）
の頭文字をとったもの。

人は情報を5感で処理していて、5感を大きく3つに分類したものが
上記の視覚、聴覚、身体感覚
という事です。

目標設定について、ネットを彷徨っている時に出会った「NLP」
目標設定方法の1つとしても紹介されていました

NLPの手順の中で、
目標を達成した時の状況、状態をVAKモデルで表現する事で
より目標を具体化していく
という事でした。

目標やゴールの数値化のアプローチとして
ヒントになるような考え方や方法が無いものかと、彷徨っていたので、
探していたいものにかなり近い印象です。

これまでは、因果関係を明確にするアプローチで、因果関係を書き出す事で
具体化、数値化を進めてきましたが、
因果関係を書き出す事、
そのものが難しいというか、慣れが必要というか…
簡単では無い事が分かっていたのですが、
そんな簡単な方法なんて無いだろうと諦めつつ、彷徨っていました。
諦めずにもっと早くに彷徨うべきでした…

このままでは数値化までは、まだ少し遠い気がするので、
補助策を考えつつ、機会を見て試してみようと思っています。

　

通称4箱はグルグル回る

前回、通称「4箱」を紹介しました。

④が難しいのですが、
③も難しいですね。

特に新しい事にチャレンジするとなると、
③を何にするか、想像すら出来ない場合もありますね。

そのような場合は、
1週間後とか2週間後といった感じで、
期間を短く設定して、①と②を考えます。

①と②が具体化してくると、③が考え易くなります。

といった感じで、4箱をグルグル回って考え直していく事で、
より何をいつまでに達成するか
といった事が具体化されていきます。

具体化されれば、あとは「行動する」のみですね。

数値と明確化

とある計画をしていて、改めて
明確化する上で数値は重要だと感じました。

目指す姿や中間状態、などを具体化する上で数値が無いと
どこまで行っても曖昧な部分が残ります。

ですが、
数値が入ると、現実的なアクションや
現実的なアクションを実施する上での不明点が明確になります。

当たり前の事なのですが、自分自身では気づき難い事なのだと
改めて認識しました。

数値化しないと、曖昧な事に気づけない。
自分では具体化、詳細化しているつもりなので、気づけない。
つまり、思い込みであり、アサンプションですね。

数値化したとたんに、今まで具体化していたのは何だったのだろう！
と思ってしまいました。（つまり、今までの検討が無駄だった！）

しかも、数値はある程度大きくする事が重要だとも感じました。

実現出来そうな数値よりも、大きめにする設定する事で、
見えていなかった部分が見えるようになります。
見ないようにしていた部分にまで、踏み込んでいく必要があるので、
より確実に目標値の達成に近づくと思います。

数値化する。大きめの数値を設定する。
この2点は、昨年から周囲に推奨していたやり方なのですが、
自分では気付き難い事なのだと、改めて認識しました。
さて、自分で気付く為に、どうしたら良いものか…

量の数値化

ハカるのは嫌いなのですが、
見える化するには、数値化が必要な事もありますので、
数値化出来るものは、数値化して、
ハカる事を推進しています。

具体的には、
2週間後の目指す状態と、その達成条件を定義するのですが、
達成条件として、数値化する事を推進しています。

このような数値化をお願いすると、
必ず達成しなければならない　という意識が大きく働き、
なかなか数値化出来ないようです。

ここでの数値化は2つの意味があります。
1つ目は、やる事を具体化する為の数値です。

何をどのくらい作るのか、といった量を数値化するだけでも、
大よその内容が見えてきます。
これを事前に擦り合わせる為です。

例えば、ある状態を達成する為に課題リストを作成する場合、
いくつくらいの記載項目のリストに、何行埋めるのか
といった数値が見えてくると、自身でのセルフチェックにもなり、
チーム内でのより具体的な認識合わせとなります。
また、セルフチェックする事で、
この数値を達成する為の必要な行動が発見出来たりする事にもなります。

2つ目は、確実に前進している事を見える化する為です。
課題リストでいうと、達成条件を「課題10個入力」とした場合、
もし、結果が3であっても、確実に前進している事が分かります。
ゼロでなければ、確実に前進しています。
なぜ、3個だけなのかを追求するのではなく、
次は、5個にする為に、どうすべきかを考えます。

可能であれば、質も数値化したいところですが、
まずは量からでも、得るもの（気づき）はあります。

見える化の違い

前回、勘の見える化は
いわゆるタスクボードなどの見える化とは異なる気がしています。

タスクボードの見える化は、
次の行動を誘発する為が主な目的かと思います。
現在の状態を誰もが同じ認識となるように見える化する事で、
各自が次にすべき行動が何かを考え、行動する。

一方、勘の見える化は、行動の誘発というよりは、
ベテランの視点を掴む為のヒントというか、
ベテランの考えを知る1つのキッカケいう感じでしょうか。

伝統工芸などの職人だと技術が結果として見えるものとなります。
見えるので、自分との違いも明確になります。

しかし、ソフトウェア開発では、技術の結果が見えない（もしくは見難い）
ので、自分と何が違うのかが分かりません。
伝統工芸のように技術を見て盗む事も出来ません。

ソフトウェア開発において、同じような環境を作るのは難しいですが、
せめて、ヒントを与える事で、違いを考えるキッカケとする事は出来そうです。

日常的にいつでも技術を見える状態にする一つの案として、
常に予想される結果や成果を
具体的な数値としてホワイトボードなどに書き出してみる。

書き出すと議論も起こり易く、
チームの認識も、より具体的に合うようになります。
更には、若手技術者は、何を見て、何を考えて、
そのような数値を出しているのかを考えるキッカケとなる。
普段から意識して話を聞くようになる。
などの効果が予想されます。

抽象的な課題などは、違いが見え難いので、数値とする事がポイントとなります。
数値とする事に抵抗を感じる人も多いですが、これも一工夫かと思います。

例えば、
「このバグに関連するバグがまだありそうだ」
と感じた場合には、
「関連するバグが、あと3件はありそうだ」

とか

「まだ何件か、変更依頼がきそうだね」
と感じた場合には、
「あと2件は、変更依頼がきそうだね」

などと、まさしく勘を数値化してみます。

このようにちょっとした事を数値化する事を習慣にします。
そして、この数値の根拠は無さそうであるのがベテランです。
結果的に数値が異なるとしても、無さそうである根拠を伝えるキッカケにはなる筈です。
結果の数値が異なるよりも、伝えるキッカケの方が重要だと思っています。

確かに、説明するのは難しいケースもあるのですが、
そこは、それを面倒と思わずに、説明する努力も必要かと思います。

勘の見える化

先月のSWEST19にて大収穫がありました。

失敗プロジェクトのほとんどが開始時に失敗しそうな事がなんとなく分かる
という議論の中で、
「なぜ、分かるのか？」
「それは経験と勘」という事になるのですが、

議論はここで終わるのではなく、ここからヒートアップします。
勘は、経験に基づく根拠が必ずある筈。
そして、失敗しそうと感じる、きっかけや違和感が必ずあった筈。
そのきっかけや違和感を感じた後どーした？

それを放置したから失敗したのでは？！
しかも、違和感を感じるのは1度では無い筈、
ヤバイと気づいた時にはリカバリー出来ない状態だったのでは？！
と、大先輩から突っ込みが...

ぐうの音も出ません....

育成の為とか、なんとか理由をつけたりしますが、
放置していた事には変わりなく....

そして、クライマックスは、

違和感を感じたら、何か勘が働いたら、
それをそのまま放置せず、
それを追求して伝える事、見える化する事がベテランの役目では！

と、大先輩からお叱りを受けました...

しかし、しかし、これは大収穫です。

勘をキチンと伝える。
つまり、伝えられるように考えて行動する。

改めて、具体化し、見える化して、数値化して伝えていく事が
大事だと感じた瞬間であり、今も考え続けています。

その結果、今の2週間毎のふりかえり活動においても、
勘を仮説として数値化する事が可能だ！
という事に気づき、具体化を進めています。

何をハカるか！？

いつもいつも
何をするにしても、毎回毎回長い時間悩むのが

”何をハカるのか？！”

今回のTEFCAS振返りももちろん何をハカるか悩み続けています。

ハカる事で、現場のモチベーションアップに繋がり、
現場も管理する側にも成果として見える必要がある。

しかも、それを簡単に時間をかけずに集めて、
更に、集計も簡単に時間をかけずにやりたい！
ハカる事を目的化しない為にも簡単にする必要があると信じています。
それは何か？！

しばらくは、実際に思い付いた事をハカりながら模索しようと思うのですが、
ハカる事は、ついつい忘れてしまいます...

一方で、あるレビュー記録のエクセルファイルを１日毎にバックを取り、
そのバックアップから各列、各行の変更回数を数えたら、
数に比例する”事象”がある事が分かってきました。
計測方法も集計方法シンプルなので、継続可能ですし、
何よりシンプルな事が説得力に繋がるように感じました。

これが分かるまで約4ヶ月。
もちろん、この間、これに専念していた訳ではありません。
数字とのにらめっこはあまり得意では無いので、実質は8日～12日くらいかと思います。
レビュー記録のバックアップでは何も分からないのかなぁ
と諦めかけた時に光が見えました。

諦めずに地道にデータと向き合う事で見えてくるものがある
という事ですよね....

自分でも以前に書きましたが、
因果関係を明確にして、忘れずにハカらなくては...