「キーエンスの数値化」を取り入れるべき理由とは(東洋経済オンライン編集部撮影)

「営業利益率は脅威の55%超」「社員の平均年間給与は2000万円超」。日本企業、特に日本の製造業の衰退が叫ばれる中で、目覚ましい成果を上げる企業として注目を浴びるキーエンス。

そんなキーエンスには、同社独自の「数値化」によるマネジメントがあります。この「数値化」によって、各チームが「チームの行動」を数字で客観的に把握し、再現性を持って結果を出すことができるのです――。

キーエンスで「3期連続で営業ランキング1位」の偉業を成し遂げ、マネージャーとなった岩田圭弘氏は上記のように言います。同氏の新刊『数値化の魔力』から一部抜粋、編集してお届けします。

マネジメントで数値化が徹底されている

キーエンスでは、マネジメントにおいて数値化が大いに活かされています。ここでは、マネジャーが組織の成果を最大化するために数値化を活かす考え方とノウハウについて解説していきます。

では、「キーエンスの数値化」とは何をするのか? それは、プロセスの数値化です。

例えば、営業チームであれば、営業の目標(KGI)である「受注」に至るまでのプロセスを「DM➔電話➔アポ➔面談➔案件化」と分解をします。そして、それぞれのプロセスにおいて、チームの目標となる数字(KPI)を立て、日々の実績を記録していきます。

実際、私自身も同社のマネジャーであったときには、チームのマネジメントに数値化は欠かせませんでした。数値化しなければ、チームの状態が良いのか悪いのか判断できないためです。

たとえば受注件数だけ見ていても、その数値が何を示しているのかは、目標から逆算した数値を基準にしなければ理解できません。受注件数が前年よりも伸びているからといって、目標がそれ以上に高く設定されていれば、決して良好な状態とは言えないのです。

またチームのメンバーに対して闇雲に「受注件数を増やせ」と指導しても、メンバーの一人ひとりは何をどのように努力すればいいのかわかりません。檄を飛ばすだけではマネジメントしているとは言えないのです。

ですから、KGIからプロセスごとのKPIを逆算して、それが達成できているかどうかを確認するということが、チームにおいて必要になります。

ただし、注意点がありますので後述します。

「キーエンスの数値化」を取り入れるべき理由

そこで、そもそもマネジメントに「キーエンスの数値化」を取り入れるべき理由を確認しておきましょう。その理由とは、一言で言えば「茹でガエルになってしまわないため」です。

マネジメントにおいて最も危険なことは、「変化に気づかない」ことです。チームの働きぶりを感覚的に捉えていて、「なんとなくうまくいっている」などと思っていたら、実際には成果を上げていなかったということはよくあります。このようにチームの状態を印象で捉えていてはマネジャー失格だと言わざるを得ません。

キーエンスでも振り返りをするミーティングがありましたが、業績の悪いチームは「その変化にいつ気づいたのか?」ということが話題になることが多かったです。

やはりマネジャーは、KGIからプロセスごとに逆算したKPIが達成されているかどうかを数値で把握できていなければならないのです。

それも半期や月次、そして日次で確認できていなければ、どのタイミングでどのプロセスに手を入れなければならないのかなどわかるはずがありません。

これらの数値を把握できていないマネジャーは、メンバーに対して具体的な指導をできませんから、「もっと頑張れ!」といった声援を送るだけになってしまいます。それではチームの生産性を高めることやメンバーのモチベーションを高めることはできないでしょう。

逆に、プロセスごとの数値がKPIを達成できているかどうかを日次で追跡できているマネジャーであれば、本来あるべき理想の状態を具体的に把握できていますから、部下に対して具体的な改善策を指示することができます。

その結果、部下も自分が何をすべきか明確に理解できるので、マネジャーを信頼して行動することができます。しかも、実際に成果を上げることができますから、チーム全体のモチベーションを高い状態で維持することができます。

これが、チームにおいて「キーエンスの数値化」を取り入れるべき理由です。

数値で「マネジメントを見える化」する

キーエンスではチームを数値でマネジメントするために、各メンバーの出した数字を合計した数字を確認することから始めます。全体の数字がKGIに対して不足していれば、プロセス単位の数字を確認します。

プロセス単位でKPIに到達していない数字を見つけ出したら、そのプロセスにおける各メンバーの数字を確認します。すると、そのプロセスにおいてどのメンバーが成果を出せていないかを見つけることができます。

このように、チームの状態をメンバーごとにプロセス単位で確認できる透明性が、数値化の大きなメリットです。

一方、数値化において透明性を確保できていないマネジャー(中小企業では経営者自身の場合もあります)は、月末に初めて業績が悪いことに気づいて、「なんでこんなに数字が足りていないんだ!」と感情的になってしまうのです。

しかし数値化によってマネジメントに透明性を確保できていれば、まさに問題が生じているリアルタイムで改善策を指示できますので、月末になって慌てることがありません。

したがってチームの数値化は、メンバーにとってもマネジャーにとってもお互いにストレスフリーな関係を維持できる施策だと言えます。

つまり、マネジャーが日次でチーム全体のプロセス単位の数字を追跡することは、チーム全体の行動の結果を追跡することであり、問題のあるプロセスを見つけ出してメンバー単位の数字を確認することは各メンバーの行動の結果を追跡できていることになります。

仕事の結果というのは行動からしか生まれないのですから、結果を数字で分解することで初めて改善すべき行動を明らかにすることができるのです。

それこそがキーエンスで言うところのマネジメントです。マネジャーがメンバーに対して闇雲に発破をかけることがマネジメントではありません。

「一般的な数値化」と何が違う?

経営者の方やマネジャークラスの方にお話を伺うと、「いやいや、うちだって数値化はしていますよ」と言われることがあります。

しかし、「数値化はしているのだが成果が出ていないんだよねぇ」と言うのでさらに詳しく聞いてみると、その数値化がキーエンスの数値化とはだいぶ異なっていることがわかります。

それでは何が違うのかというと、一つは「目標の精度の高さ」です。キーエンスでは本社で目標が設定されますが、その精度は実現可能性に対してプラスマイナス3%の誤差になっています。

根拠がないのにやたらと高くて精度が低い目標を打ち上げた場合、もしも達成できていなくても、「まぁ、あくまで目標だから」といった自らを甘やかすような受け取り方をされてしまい、結局行動を改善する動機づけに至りません。

キーエンスの場合は、たとえば受注件数であれば、季節性や決算の時期との関係性なども考慮されたとても精度の高い目標が設定されます。ですからそこには、僅かといえども目標を達成できないはずがないという厳格さが生まれます。

もう一つの違いは、「数値化で明らかになった変化の原因がきちんと追究されているかどうか」です。キーエンスの数値化ではプロセスごとの数字を追跡しますので、行動と結果の因果関係が明確にされます。

成果が出せていない企業では、数値化しているといっても、行動と結果の因果関係を追跡できないほどに大雑把なのです。ですから、成果が出せていないときに、その原因がアポの数にあるのか商談化率の低さにあるのかといった具体的な原因を明らかにできません。

そのため、「なんとなく空中戦をしている」といったあやふやな感覚になり、漠然と「頑張りが足りなかった」といった言い訳しか出てきません。

しかし、キーエンスの場合は、顧客の規模別に原因を追究して、お客様から問い合わせがあったものとなかったものとでどのように成果の差があるのかなどまでがわかるようになっています。

つまり、キーエンスの数値化では行動と結果の因果関係を追跡できるほどにプロセスを分解しているわけです。

以上のことから、数値化しているけれども成果が出せていないという企業や組織には2つのタイプがあることがわかります。

一つはKGIを設定してはいるけれども、プロセス分解ができておらず、月次や週次、日次といったリアルタイムでの追跡ができていないタイプです。この場合は、いくらKGIを設定していても、行動が伴っていないプロセスを瞬時に捉えることができませんから、行動と結果の因果関係が明らかにできません。そのため、何を改善すればいいのかわからないままになってしまいます。

成果が出せていない企業や組織の課題

そしてもう一つは、プロセスを分解して数値化し、前月や前年同月などとの比較をしているにもかかわらず、数字の結果だけに一喜一憂しているタイプです。このタイプは、せっかく数字で結果を確認しているにもかかわらず、その因果関係や原因を深掘りできていません。


そのため、目標を達成していないときにもマネジャーがメンバーたちに対して不満をぶちまけて終わりになっており、原因の追究がおざなりになっています。したがって、せっかく数値化しておきながらPDCAを回せていませんので、全く進歩がありません。

たとえば、売上が目標に到達していなかったのは「面談数が足りなかったからだ」まではたどり着いても、「だから面談数を増やせ!」といった根性論で終わっているのです。

この場合は、なぜ面談数が足りなくなったのか、その原因まで追究しなければなりません。それはアポの取り方が悪かったのか、そもそも架電数が不足していたのか。ターゲットのミスマッチだったのか、移動効率が悪かったのか。原因を深掘りしていけば、根性論に頼らずとも合理的に問題を改善できるはずです。

このように、数値化を行っているにもかかわらず成果が出せていない企業や組織は、数値化によって課題をあぶり出して改善するという肝心の行為が伴っていません。

(岩田 圭弘 : アスエネ株式会社 共同創業者 兼 取締役COO)