人気ブログランキング |

<   2019年 05月 ( 4 )   > この月の画像一覧

プロジェクトの進捗を計る「アーンド・スケジュール法」とは何か 〜 その内容と課題

EVMS(Earned value management sysytem)とは、プロジェクトのコストと進捗を、「アーンドバリュー」(出来高)と呼ばれるメトリクスを使って測定し、コントロールする手法であって、モダンPMの技術の三本柱の一つになっていると前回の記事で書いた。ところがEVMSには、ある弱点があった。「アーンド・スケジュール法」は、この問題を克服するために、2003年ごろから考案され発展して、ついにはPMBOK Guide第6版やPMI Practice Standard for Schedulingにも正式に採用されるようになってきた。

それでは、EVMSの進捗管理における問題点とは何なのか? これを論じるためには、そもそも『進捗管理』(スケジュール・コントロール)という仕事の目的を、きちんと理解する必要がある。

進捗コントロールの目的とは、大きく次の4点にあると考えることができる。

(1) 現状の正確な把握:

プロジェクトの進行状況が、現時点でどうなっているかを、正確につかむ。プロジェクトを航海に例えるならば、自分の船は今、どこの位置にいるのか。そして、どれくらいの速力で移動中なのか。それを正確に知ることが、まず第一の目的である。船ならば現在はGPSで正確にわかるが、昔は北極星の位置や六分儀から割り出す必要があった。プロジェクトという目に見えない航行も、色々な手がかりから現在位置や速度を求めることが行われる。

(2) リスクと問題点の検知

船の航海のたとえを続けるならば、出発時に海図の上に線を引き、航行計画を立てたはずである。その予定線と現状は、どれくらい一致しているか。予定より進んでいるのか遅れているのか。積み荷の量は予定通りか。航行に要する燃費は想定通りか。こうした点をチェックして、問題があるなら、対策の手立てを取る必要がある。たとえ現状に問題がなくても、台風の発生や航路上の想定外の障害など、この先のリスクについて、定期的にウォッチしておかなければならない。

(3) 完了日時の予測

今のままのペースで行くと、船が目的地に着くのは(つまりプロジェクトが完了するのは)何月何日になりそうかを予測する。これは案外見過ごされがちだが、進捗コントロールの重要な仕事である。完了日時の予測がないと、プロマネが適正に判断できないばかりか、プロジェクトに人を出している関係部門も先の予定が立てられない。だから完了予測のない進捗報告は、単に虚しいレポート作成に過ぎない。なお、完了時点でのコスト予測(完成予想額:Cost EAC = Cost estimate at completion)も当然ながら重要で、完了日時とコストを合わせて「着地点予測」と呼ぶ場合もある。

(4) 次への学びをまとめる

プロジェクトが完了したり、あるいは大きなマイルストーンを超えて別のフェーズに入ったら、それまでの教訓(LL = Lessons Learned)をまとめ、次の航海に備える。これも忘れてはならない進捗コントロールの職務である。

さて、このような見地から、とくに(3)の目的に照らしてみると、EVMSによる進捗コントロールにはいささか不便な点があった。EVMSでは、計画と実績の予実比較のために、コストとスケジュールで二組の指標を計算する。

コスト差異:
 CV (Cost variance) = EV - AC
 CPI (Cost performance index) = EV / AC

スケジュール差異:
 SV (Schedule variance) = EV - PV
 SPI (Schedule performance index) = EV / PV

いずれも差をとるか比をとるかで、合計四種類の指標が出てくる。これらの指標は、どれも、数値が大きければパフォーマンスが高く、プロジェクトがうまく行っていることを示す。

さて、完了時の着地点予測を考えてみよう。コストの場合、通常は次のような計算をする。

Cost EAC = 現時点までの実績コスト(AC) + (今後行うアクティビティの予算額)/ (今後のCPI)

たとえば、予算総額1億円のプロジェクトを考えよう。現時点までに、およそ6割程度のアクティビティが完了しており、それに費やした実績費用ACは7500万円だった。ただ、元の予算は6000万円で済むはずだった(EV = 6000万円)。この場合、CPI = EV / AC = 6000/7500 = 80%である。

そして、残りのアクティビティに必要な費用は、4000万円と当初の計画では想定していた。現状すでに7500万円使っているから、7500 + 4000 = 1億1500万円、と見ていいか? そうはいくまい。これまで、7500万円かけて、6000万円分の仕事しかできなかったのだ(CPI = 80%)。この先も同じペースで行くと想定すると、

Cost EAC = 7500 + 4000/0.8 = 1億2500万円

が完成予想額だ。2500万円も赤字になる、ということになる。

では、完了日時の予測は、同じようにできるだろうか? たとえば、上の例で、全体期間は10ヶ月だが、今は7ヶ月経った現時点であり、SPI(=EV/PV)は、CPIと同じく80%だったとしよう。つまり、開始後7ヶ月時点でのPV=7500のはずだった。だったら、次のように計算していいか?

Time EAC = 現在までの経過時間 + (残りの予定時間)/ (今後のSPI)
 = 7ヶ月 + (10 - 7)/0.8 = 10.8ヶ月

そうはいかないのだ。なぜなら、まず、SPIというのはEV/PVという金額の比率指標であって、時間あたりの進捗指標ではないからだ。それにもう一点。今後のSPIは、現在の80%よりも必ず大きくなることが予想されるからだ。というのも、定義からいって、プロジェクト完了時点でのSPIは、100%に戻るためである。

これは、スケジュール差異SVに置き換えても同じである。SVは完了時点で必ずゼロに収束する。図を見て欲しい。CVは、完了時点で、一定の値が残るのが普通だ。だがSVは0に戻ってしまう。
e0058447_15220513.jpg
かならずゼロに漸近するような数値が、いつゼロになるかを予測するのは、とても難しい。だから、SVやSPIだけを用いて、完了日時の予測をするのは困難なのである。これがEVMSの持っている弱点だった。

さて、ようやくアーンド・スケジュールの登場である。ES (Earned schedule)の定義は、シンプルである。それは、"Earned Schedule (ES) is the point in time when the current Earned Value was to be accomplished" と定義される(Stratton 2005による)。日本語に訳せば、

アーンド・スケジュール(ES)とは、現時点での出来高(EV)が達成されるはずだった日付をいう」

となる。図を見てもらえば一目瞭然だろう。そして、ここから二種類の指標が導出される。

e0058447_15232446.jpg

 SV(t) (Schedule variance on time) = ES - AT
 SPI(t) (Schedule performance index on time) = (ES - AT) / ES

ここでATとはActual time、すなわち実際日付(現在日付)のことである。そして完了日時予測は、

Time EAC = 現在日付(AT) + (全体工期 − ES)/ SPI(t)

で計算する。上記の例でいうと、かりにEV=6000となる日時が開始後6ヶ月の予定だったとすると、
 ES = 6 - 7 = -1ヶ月
 SPI(t) = 6 / 7 = 86%
 Time EAC = 7 + (10 - 6) / 0.86 = 11.7ヶ月
という計算になる(無論ここでは、現時点までのSPI(t)の値が、今後もあまり変わらないという想定が入っている)。

Earned scheduleの概念と計算式は、米国のWalt Lipkeという人が2003年頃から提案したものだ。なお、アーンド・スケジュール法の各種指標については、次のサイトにまとまっている:

ただ念のために書いておくと、EVの値から横に線を引いて、PVカーブの日付を求めるアイデア自体は、Lipkeよりも前からあった(たとえばFleming and Koppelman、Anbariなど)。また実務でも、以前からわたし達は進捗率カーブを引いて、何日分進んでいる・遅れていると表現してきた 。そういう意味では、アーンド・スケジュール単体では、それほど独創的とは言えない。

ただ、わたしが注目したのは、このESを使った進捗コントロール手法が、米国防省に広まることで、かなり膨大なデータが蓄積されるだろう、という点だった。なぜなら、EVMS手法の進歩には、米国の防衛宇宙産業での膨大なデータの蓄積が役立ったからだ。

ちなみに、上の完成予想額の計算で、「この先も同じペースで行くと想定すると」と書いたが、これは、今後のCPIも同様な値が続くと、という意味だ。そして、米国におけるEVMSに関連する膨大なデータから、

プロジェクトのCPI値は、全体期間の最初の2〜3割を過ぎると、良くも悪しくも安定する

という経験値の集積があったから、使えたのである。そしてSPIは、途中でいったん1から離れても、また1に漸近するという性質のために、このようなデータ傾向が得られないのだ。

ちなみにわたしの記憶が正しければ、米国では50万ドル以上の公共事業では、EVMSを適用することが法律で義務付けられている。そして公共事業のデータだから、それは政府自治体だけでなく、社会全体がエッセンスを共有して使える。こうした各種プロジェクトデータの集積と、経験知の共有は、ある意味オープンな米国社会の強みでもある。

ひるがえって、たとえばわたし達の社会では現在、東京オリンピックを目指して多数の公共プロジェクトが進められているが、そうしたデータは誰がどう蓄積しているのだろうか。たしかに個別案件の予算などは取引上の秘密で、受託企業の競争領域に属するだろう。だが、CPIやSPI(t)などに関する統計分析は、強調領域として、皆の共有すべき知識となるはずであろう。

ともあれ、アーンド・スケジュール法に話を戻すと、この手法の登場によってEVMSの弱点は補強され、プロジェクトの進捗把握と完了日時の予測は、より高い精度でできるようになった −− のだろうか?

そうはいかないのだ。実は、ES法にはまだ、深刻な落とし穴が、一つある。だが、またしても長くなり過ぎたようだ。その問題について説明するのは、また次の機会に譲ることにしよう。


by Tomoichi_Sato | 2019-05-26 15:32 | プロジェクト・マネジメント | Comments(0)

プロジェクトの進捗を計る「アーンド・スケジュール法」とは何か 〜 (1)その基本

アーンド・スケジュール」の概念を初めて知ったのは、2006年のことだった。オーストラリアのシドニーで開かれた、プロジェクト・マネジメントの国際大会ProMAC 2006でのことである。わたしは、後に自分の学位論文のコアになる『RPV(Risk-based Project Value=リスク基準プロジェクト価値)』の考え方を発表するため、そこに参加していた。

豪州はPM研究の盛んな国であり、この大会も日米豪アジアから様々な講演発表があって、非常に面白かった。その一つが、米国海軍のコンサルタントWalter H. Lipke氏による、「アーンド・スケジュール」の発表だった。それまでのEVMS(Earned value management system)の弱点を、うまく補った手法だと、聞いていて感心した。

そこで、日本に帰ってから、すぐこのサイトでも、新しい方法論の提案があったと記した。
 →「プロジェクト・マネジメントの世界は変わりつつある」(2006-10-11) https://brevis.exblog.jp/4313708/

面白い考え方だから、すぐに日本の学会などでも盛んに紹介されるだろう、と思っていた。だが、これはいささか見込み違いだったようだ。あれほど日本人が大勢参加した大会だったのに、日本で一部の先進的な人がこの手法を研究し始めたのは、さらに数年後のことだった。

それが、10年以上経った今、急にネットなどでもこの用語を見かけるようになった。なぜか? その理由は、PMBOK Guide第6版に、アーンド・スケジュール法が正式に載ったからである。PMBOK Guideに載ると、PMP資格試験に出るから、勉強の対象になる。試験に出なければ、あまり研究しない。わたし達の社会の、外部からの知恵の学び方には、多少の歪みがあるのではないか?

まあ、そんな皮肉はさておいて、具体的にどう言う方法なのか、説明しよう。

ただ、アーンド・スケジュール手法を理解するためには、まず従来のEVMSにおける考え方をおさらいしておく必要がある。EVMSでのスケジュール・コントロールは、どのような指標を用いてきたのか。

いや、その前に、そもそも進捗コントロールとは、何のためにあるのか?

図を見てほしい。横軸にプロジェクトの開始から終了までの時間を取り、縦軸に使う費用の累積をプロットした、よくある図だ。一般にプロジェクトの開始時期はゆっくり立ち上がり、やがて活況に入るが、最後はまたスローダウンする。関わる人も同じ様に、少数→大人数→少数、という風に変化する。だから普通、このグラフはアルファベットのS字のような形になるため、「Sカーブ」と呼ばれる。

さて、計画段階で予想したSカーブは、図の黒い点線のようだった(計画線=Planned Valueと呼ぶ)。これに対して、現実の累積出費の線を、現在日付まで引いたら、青い実線のようになった(実績出費=Actual Cost)。この図から、どんなことが言えるだろうか。
e0058447_06500057.jpg
一見してわかる通り、計画時点での出費予定に比べて、実績出費の方が大きくなっている。つまり想定したよりも、お金が出て行っているのだ。これはまずい状態だ! 大変だ! ・・これが普通の感覚だろう。そして、これがたとえば広報予算だとか電気代といった、定常的な出費なら、それは正しい。

しかし、これはプロジェクトなのだ。プロジェクトとは、達成すべきゴールがある、一過性の仕事である。だからそこには、『進捗』の概念がある。進捗が進んでいればいるほど、プロジェクトが早くゴールに到達するから、良いことだ。ところで、仕事が早く進んだら、そのぶん、出費も前倒しで出ていかないだろうか? その場合、実績出費ACの線は、計画線PVより、左(上)に来るはずである。

となると、この図は、どう読み取るべきなのだろうか。出費が予定よりもかさんだ、まずい状態というべきなのか。それとも、仕事が予定よりも早く進んでいる、良い状態なのか?

答えは、「分からない」、である。この図の2本の線だけでは、プロジェクトの現状が良いのか、まずいのか、区別できない。穴があくほどこの図をにらんで見たって、判断はできない。なぜなら、この図には、「費用」と「進捗」の情報が、混ざっているからだ。その二つを区分するために助けとなるデータがなければ、正しい判断はおぼつかない。

では、その二つを区分するためのデータとは何か? それは、「その時点までに完了しているアクティビティの予算額を累計した金額」=「出来高」と呼ばれる量だ。これを英語で、Earned Value= EVという。

出来高(EV)と実績出費(AC)は、何が違うか。実績出費は、すでに完了しているアクティビティに使った、現実の金額の累計だ。だが、出来高は、予算額の累計である点が異なる。たとえば、あるアクティビティは100万円でできるだろうと計画していたが、現実には120万円かかってしまった。EV=100万で、AC=120万である。

しかしEVの線は、元の計画線(PV)も異なる。なぜなら、タイミングが異なるからだ。元の計画では、当該アクティビティは5月15日に完了する予定だった。だが実際には6月1日に完了した。そうなると、PVには5/15に計上されるが、EVには6/01にならないと計上されない。

        費用  タイミング
計画線(PV)  予定  予定
出来高(EV)  予定  実績
実績出費(AC) 実績  実績  

そこで、図に3本目の線として、出来高EVの線を描き加えて見たところ、次の図のようになったとしよう。EVの線は、計画線PVよりも下側に来ている。これから、何がわかるか。
e0058447_06505837.jpg
出来高EVが、計画線PVよりも小さいということは、
 「すでに完了したアクティビティの予定出費累計」<「計画上では完了しているはずだったアクティビティの予定出費累計」
であることを示している。言い換えると、このプロジェクトは、予定よりも進捗が遅れているのだ。

さらに、出来高EVは、実績出費ACよりも小さい。これは、
 「すでに完了したアクティビティの予定出費累計」<「すでに完了したアクティビティの実績出費累計」
を意味する。つまり、見積もっていたよりも大きな費用が出ていっているのだ。

まとめると、こうなる:本プロジェクトは、予定よりも進捗が遅れており、かつ、予定よりも費用がかかっている。だから、非常にやばい状況のプロジェクトなのだ!

非常にまずい状況にあることは、最初の2本の線だけでは、判別できなかった。これがわかったのは、3本目の出来高EVの線を描き加えて、比較したからだ。このように、出来高Earned valueという指標を使って、プロジェクトの進捗とコストについて予実管理する手法の体系を、Earned value management system = EVMSと呼ぶ。

上の表に示したように、EVとPVとを比較すると、両者とも費用は同じなので、タイミングの差=進捗の差が検出できる。ここで
 SV = EV - PV
を、「スケジュール差異」schedule varianceと呼ぶ。SVは値が大きいほど、良い。マイナスだったら遅れていることを示す。

また、EVとACを比較すると、両方ともタイミングは同じなので、費用の差だけが検出できる。つまり
 CV = EV - AC
は、「コスト差異」cost varianceと呼ばれる量で、これも大きいほど良い。マイナスは、赤字を示す。

スケジュール差異SVも、コスト差異CVも、出来高EVを比較の軸にしている点を覚えておいてほしい。だから、この手法をEVMS(出来高マネジメント・システム)と呼ぶのだ。

EVMSは、WBS(Work Breakdown Structure)、PERT/CPM(クリティカル・パス法)と並んで、モダンPM理論における三本柱となっている。周知の通りプロジェクトの三大制約条件は、コスト・スコープ・スケジュールである。そしてEVMSはコストを、WBSはスコープを、PERT/CPMはスケジュールを、定量化しコントロールするための方法論なのだ。だから、この三つの概念と手法を理解し使いこなせるかが、プロジェクト・マネジメント能力のバロメーターになっている。

ただし、スケジュール差異SVは、実務的には、若干使いにくい点がある。なぜなら、SV=EV-PVで、その単位は金額なのだ。現時点までにPVは1000万円になっているはずだった。だが現時点の出来高EVは700万円でしかない。だから進捗が遅れているわけだが、

 「プロジェクトはどれくらい遅れているのか?」
 「はい、300万円ほど、遅れています。」

・・じゃ、話がわかりにくい。そこで、実務の世界では、『進捗率』に換算して議論するのが普通だ。

 進捗率=[現在のEV]/[完了時のEV]

たとえば上記プロジェクトの完了時のEV(ということは、とりもなおさず予算総額だが)が1500万円だったとしよう。EVが700万円なら、進捗率は700 / 1500=46.7%、ということになる。計画線では、66.7%の進捗が達成されているはずだった。だが現実は46.7%しかない。遅れは、全体の20%ぶんに相当する・・この方が、はるかに直感的で分かりやすい。

という訳で、EVMSによる進捗のコントロールは、理屈の上でもすっきりしているし、現実にも計測しやすい、はずであった。

だが実は、EVMSには一つ、非常に厄介な弱点があった。そして、それを克服するために、「アーンド・スケジュール法」が考案されたのだった。長くなって来たので、続きは次回書こう。

(この項つづく)


by Tomoichi_Sato | 2019-05-17 07:48 | プロジェクト・マネジメント | Comments(2)

書評:「超予測力」 フィリップ・E・テトロック&ダン・ガードナー著

超予測力」 フィリップ・E・テトロック&ダン・ガードナー(Amazon.com)


「イタリアは今年末までに債務再編ないし債務不履行(デフォルト)をするか?」
「欧州の調査機関は、故アラファト議長の遺体から、通常より高濃度のボロニウムを検出するか?」
「ロンドンの金価格は半年以内に1oz $1,850を超えるか?」
「今後8ヶ月以内にエボラウィルスの発生を報告する国は何ヶ国にのぼるか?」

こうした未来予測に関わる問いは、経済や政治や環境に対して、いずれも重要な影響を与える問題だ。だから普通は、その分野の専門家に、回答をたずねる。だが、えてして専門家も、「可能性はありますが・・」といった曖昧な語尾をつけて、明言を避けることが多い。

専門家の未来予測が案外頼りにならない、という話だったら、「さもありなん」と感じるだけだ。ところが、こうした広い範囲に渡る問題について、各分野の専門家連中をはるかに上回る、正確な未来予測のできる人たちがいると聞いたら、驚かないだろうか。著者は、こうした『超予測者』が存在することを、初めて見出し、研究としてまとめた。その成果が、この本だ。

では彼ら『超予測者』は、どういう能力を持った、どういう職業の人たちなのだろうか。じつは、ほとんどが市井の無名の一般人だった。だが彼らは、いったい全体、その驚嘆すべき予測能力を、どのようにして身につけたのだろうか?

これは、未来予測についての本である。昨年、わたしは仕事の関係で、2030年頃をターゲットとした長期予測に関する本を、何冊も集める必要があった。公的機関・メディア・有名無名のシンクタンク・・さまざまな未来像を読んだが、本書はその中で、最も面白かった一冊である。

「企業経営者、政府高官から一般人まで、有効性や安全生の確認されていない得体の知れない薬なら絶対に飲まないが、こと予測については行商人が荷台から出してくる不老不死の薬と同じぐらい怪しいものでもさっさと金を払う」と、著者は言う。だが、それはこれまで、諸専門家による未来予測が言いっ放しで、だれも結果を採点し公平に評価しなかったからだ。

著者のテトロックは、意思決定に関わる社会心理学の研究者で、ペンシルバニア大学経営学部の教授だ。ノーベル経済学賞を受賞した、著名な行動経済学者ダニエル・カーネマンとも親交がある。彼が米国政府のIARPA(情報先端研究計画局)の資金を得て研究したテーマが、「未来予測能力の客観評価」であった。

周知の通り、米国のインテリジェンス・コミュニティ(CIA・NSA・DIAなど情報機関と関係者の総称)は、2002年に「サダム・フセインのイラク政府が大量破壊兵器を保有している」と報告した。CIA長官のテネットは、これを「スラムダンク」(確実)だ、とまで表現した。その報告を元に、アメリカはイラク戦争を起こした。だが知っての通り、戦争という大きな犠牲をはらってイラク全土を探したが、結局、大量破壊兵器保有の証拠は見つからなかった。

この結果、米国情報機関の官僚組織の威信は、根底から揺らいだ、という。2006年、政府内に「情報先端研究計画局」(IARPA)が発足する。略称はもちろん、インターネットの生みの親であるDARPAを意識してとったものだ。そして、アメリカ学術研究会議(NRC)に、情報分析に関する先端研究を依頼する。

彼らは、「チュニジア大統領は来月亡命するか?」「H5N1型インフルエンザで今後6ヶ月間に中国で10名以上の死者が出るか?」といった共通の予測問題に関する、複数研究者間でのトーナメントを提案した。それは2010年から4年間かけた、大規模研究プロジェクトであった。そして彼は一般人のボランティアを募って、普通の人の予測能力向上について調べようとした。だが、こころで驚くべき発見をする。

著者テトロックの研究チームに応募したボランティアの一人が、ダグ・ローチという初老の引退したプログラマだった。民間人の彼は、一切の機密文書を読める立場にないのに、豪華な執務スペースと給料をもらっているベテラン情報分析官たちさえ、全く太刀打ちできないほどの好成績を収めたのだ。彼の予測能力を示す「ブライアー・スコア」は0.14で、驚異的だった。

ちなみにブライアー・スコアBSの定義とは、次のようなものだ(英語版Wikipediaによる ):

 BS =(予測確率 − 実測値)の2乗の平均値

ここで実測値は、発生したら1、発生しなかったら0とする。この定義では、スコアは小さいほど予測として優秀になる。百発百中の正解の場合、スコア=0となり、逆にすべて外れた場合、スコア=1である。五分五分(当てずっぽう)だったら0.25。

天気予報が降水確率30%と予測して、本当に雨が降らなかったら、その回のBS=0.09だ。逆に外れたら、0.49になる。ただし、本書ではなぜか、上の定義を2倍した数値を使っている。だからダグ・ローチの年間スコアが平均0.14(上記の計算式なら0.07)というのは、百を超える難問に対し、次々正確に回答し続けたことを示している。

未来予測というのは、専門家でもしばしば間違える。たとえば有名な例では、2007年4月、マイクロソフト社CEOバルマーは、「iPhoneがいずれ注目に値するほどの市場シェアを取ることなどありえない。可能性ゼロだ」と予測した(p.69)。

どうしてこういう間違いをするのか。それは、専門家といえど、さまざまな判断へのバイアスが入るからだ。たとえば、自分の政治的信念だったり、経済学的な学説(仮説)である。強い信念を持つ人は、昔話のハリネズミに似て、主張もはっきりしているが、事実の変化をなかなか柔軟に受け入れない。

だから著者の調査によると、政治予測でも経済予測の分野でも、「(メディアでの)知名度と、正確さには逆相関が見られた。有名な専門家ほど、その予測の正確さは低かった」(p.102)。なぜなら、メディアは「ハリネズミ型」の、自説に固執するタイプの専門家を好んで使うからだ。

では、超予測者たちは、どんなタイプの人間で、どのようにして困難な問題の確率を推算するのか。彼らは聡明だが、知能テストでみると別に天才ではない。数字に比較的強いが、現代数学に精通している訳でもない。情報通でもニュースオタクでもない。つまり、知的だが、普通の人間なのだ。

ただ、彼らは予測問題に取り組む際に、複雑な問題を比較的取り扱いやすい小問題に分解する。たとえば
「故アラファト議長の遺体から、通常より高濃度のボロニウムを検出するか?」の問いを、超予測者のひとりであるフラックは、こんな風なステップに分解して考えた:

(1) 減衰の速いボロニウムを、本当に数年前の遺体から検出できる方法はあるのか?
(2) ボロニウム陽性の結果が出るほどアラファトの遺体が汚染されることがありうるか?
(3) イスラエルはボロニウムを保有ないし入手できたか?
(4) イスラエルは大きなリスクも厭わないほどアラファトの死を望んでいたか?
(5) イスラエルにはボロニウムをアラファトに守る手立てがあったか?

あるいは、フランスの風刺新聞社シャルリー・エブドがテロに襲われる事件があった直後、IARPAは「今後70日間にフランス、イギリス、ドイツ、など欧州主要8カ国でイスラム過激派によるテロは起こるか」という問題を出した。

これに対し、ログという超予測者は、こうした。まず
(1) 過去5年間で対象8カ国に何件のテロ攻撃があったか?
を調べて年平均1.5回という数値を得た。しかし
(2) 近年はISによる影響が増大し、件数は増大傾向にある
(3) ただ同時に、各所でセキュリティ対策が大幅に強化された
ここから、基準値の年間テロ件数を1.8とする。対象期間は70日だから、発生確率は34%となる、と推定した。

ただ彼は、この予測を仲間に公開し、チームメイトの意見も聞いている。もっと多くの視点を取り入れようとしたのだ。そして超予測者は、自分で立てた予測値を修正することを厭わない。そして、たとえネットで接触するだけのバーチャルチームであっても、超予測者にはチームが有効だった。彼らの「スーパーチーム」の予想は、予測市場のそれをも上回った(p.266)。経済学者がいう、「市場は何でも知っている」というテーゼより、超予測者たちの方が上手だったのだ。

ちなみに超予測者は37%とか4%とか、非常に目の細かい予測値を出す。「彼らの予測の、ゆうに三分の一は1%単位である」(p.191)。そして、その数値を、新たな情報を得るに従い、小刻みにアップデートしていく。これが超予測者に共通するやり方だ。

なお、「ただ一度だけの出来事に、本当に『確率』を言えるのか? 確率とはサイコロ投げのように、繰返し試行での割合をいうのではないか」と、疑問を感じる読者もおられるかもしれない。上記のようなケースでいう確率とは、ベイズ推計における『主観確率』である。ただ、主観だからいいかげんで理論化できない、ということではない。主観確率は「命題への信憑性」を0〜1の範囲で与える、という形をとり、その上にも厳密な確率理論を立てることができる。

一般にプロジェクトにおける確率推計(とくにリスク確率のアセスメント)では、主観確率を扱っている訳である。「このプロジェクトの受注確率は」と論じる場合、それはベイズ推計の議論なのだ。

わたしは以前、著書の中で、計画立案という仕事を次のような式で定義した:

 計画=予測+意思決定

計画を立てるには、その基礎として、予測が必要なのだ。ただ、砲弾の着地点予測と違って、ビジネスや市場の世界における予測問題は、複雑である。そして信念だの希望的観測だのが、まぎれこみやすい。だから、ちゃんとした未来予測の手法論を学ぶことが、絶対に重要だ。

だから、この本に価値があるのである。巻末にある「超予測者をめざすための10の心得」を読むだけでも、価値がある。実際、トーナメント参加者にこの心得を読ませたところ、その後1年間の予測の正確性が10%向上したという。

もちろん、どんな予測を立てても、絶対に当たる、ということはない。では、予測や計画など意味がないのか? それについて、著者はアイゼンハワー元米国大統領の言葉を引用している(p.312)。軍人だった彼はかつて、こう語ったそうだ。

「計画は役に立たない。だが計画を立てるプロセスは絶対に必要だ。」



by Tomoichi_Sato | 2019-05-08 07:45 | 書評 | Comments(0)

「プロジェクト&プログラム・アナリシス研究部会」(5月21日)開催のお知らせ

「プロジェクト&プログラム・アナリシス研究部会」の2019年第2回会合を開催いたします。

デジタル・トランスフォーメーション(略称DX)という概念が、今やビジネス界を席巻しています。最近発達の著しい『デジタル技術』をキーに、新しいビジネスドメインを開拓し、事業のあり方を変える、との意味で使われていることは、皆さんもご存知のことと思います。

そしてDXのための手法として、デザイン思考(Design Thinking)が注目されています。デザイン思考とワークショップ形式で衆知を結集し、アジャイル開発によってその成果をMVP(Minimum Viable Products)に結実します。これを核に、新しい価値を創出するのだ、という説明をよく聞くようになりました。これは従来の、「ITシステムは業務の効率化が目的」「システムはSIerが受託開発する」「開発プロジェクトはウォーターフォール型で遂行する」という常識から、相当に飛躍することを要請します。

そこで今回は、日本を代表するSI事業者である富士通のシニアフェロー・宮田一雄様をお招きして、同社におけるデジタル・トランスフォーメーションへの取り組みについてお話いただきます。宮田様は元・富士通ウェストの社長で、TOC理論によるクリティカルチェーン実践なども進めておられましたが、新たに本社で「デジタルフロント」ビジネスグループを立ち上げ、陣頭指揮をとられています。

同社が顧客のDXを支援する取り組みも興味深いものですが、同時に、天下の富士通さんが、従来の受託SI事業から転身(トランスフォーメーション)する試みとしても、非常に注目すべきと思います。

大勢の皆様のご来聴をお待ちしております。

<記>

■日時:2019年5月21日(火) 18:30~20:30

■場所:田町キャンパスイノベーションセンター 
 5F スペース:509AB
 (いつもの慶応大学三田キャンパスとは場所が違いますのでご注意下さい!
  JR田町駅の芝浦口から右方向の階段をおりて、50mほど先の右手の建物です)

■講演タイトル:
「デジタル時代に対応する富士通の取組ご紹介
 ~ デジタルイノベータの育成 ~」

■概要:
 DXの潮流の中、富士通自身が新たな価値を創造しないと破壊されてしまうという危機感を強く感じている。
 お客様のDX推進パートナーとして認知されるために、2017年1月に社内出島としてデジタルフロントビジネスグループを設立して、社内のモード2人材を発掘して新たなデジタル人材の育成とビジネス開発に取り組んできた。
 2年間の人材育成の取組内容や生まれてきた成果と課題、そして今後目指す2階建て経営への展望を紹介する。

■講師:宮田 一雄(みやた かずお)
 富士通株式会社 シニアフェロー

■講師略歴:
 1977年富士通入社。SEとして銀行(信金・地銀)・証券・通信キャリアなど、数多くのお客様を担当。
SEとして、プロジェクトマネージャーとして、大規模SIのプロジェクトを数多く経験する。
 2011年に株式会社富士通アドバンストソリューションズ、2015年から株式会社富士通システムズ・ウエストの代表取締役社長に就任。ICT業界におけるプロジェクトマネジメントの問題改善のため、TOCやCCPM理論に基づいた取り組みを進める。2016年11月から富士通株式会社の執行役員常務に就任。
 デジタル社会に向けたビジネスの変革と人材育成を進め、2019年2月からMobilityビジネスを担当。

■参加費用:無料。
 ちなみに本研究部会員がスケジューリング学会に新たに参加される場合、学会の入会金(¥1,000)は免除されます。
 参加を希望される方は、確認のため、できましたら前日までに三好副幹事までご連絡ください。

 以上、よろしくお願いいたします。


佐藤知一@日揮(株)


by Tomoichi_Sato | 2019-05-02 19:36 | プロジェクト・マネジメント | Comments(1)