- VerificationとValidationを分ける。 「目的→KGI→CSF→KPI」には、その前に「そもそも目的・要求が正しいか」のValidationが必要。NASAのシステム工学でも、Verificationは「要求仕様どおり作れたか」、Validationは「そもそも正しいものを作ったか」を明確に分ける。KPIを全部達成してもValidationに失敗すれば全体失敗。これはwhat論のかなり中心に置ける。
- Goodhartの法則。 KPIは単なる観測変数である間は有効でも、それ自体を報酬・目標にすると、人間がKPIを攻略し始めて「KPI→KGI」の関係そのものが壊れる。近年の形式化では、単に「KPIを上げてもKGIが上がらなくなる」弱いGoodhartだけでなく、「KPIを極端に最適化するとKGIが悪化する」Strong Goodhartまで区別される。したがってKPI管理には「KPIを最大化しない」という逆説がある。
- Surrogate paradox（代理指標の逆説）。 これはGoodhartよりさらに強い。医学では、真のアウトカムの代わりに中間指標を使うが、「代理指標が改善」「代理指標と真の成果にも正の関係がある」にもかかわらず、介入によって最終アウトカムが悪化する場合が理論上存在する。つまり「KPI→KGIに相関がある」だけでも不十分で、KPIへの介入効果→KGIへの介入効果まで確認しないといけない。
- Multitask principal-agent問題。 一つの仕事には「量・質・長期育成・顧客満足・安全性」など複数次元がある。そのうち測定しやすいKPIだけ報酬化すると、労力がそこへ移動して、測りにくい仕事が犠牲になる。典型は「売上件数」を強く評価すると、顧客品質や長期関係が毀損するケース。KPI問題は「間違った数値」だけでなく、数値化した瞬間にリソース配分を変える問題でもある。
- Tinbergen rule。 「目的・目標・手段」に非常に相性がいい。独立した目標が複数あるなら、原則としてそれを制御する独立した政策手段も十分な数必要になる。たとえば「売上↑・利益率↑・離職率↓・品質↑」を一つの施策だけで全部動かそうとすると無理が出る。逆に、一つの手段に複数KGIを背負わせすぎること自体が設計ミスになり得る。
- KGI同士も同時最大化できない。 「良い車」を速度、安全性、価格、燃費、乗り心地、耐久性で定量化しても、そのすべてを最大化できるとは限らない。工学ではそこでPareto frontを見る。「Aをさらに改善するならBを犠牲にせざるを得ない」という境界である。したがってwhat論は「最高値を決める」だけでなく、どのトレードオフ点を選ぶかの問題になる。NASAも性能・コスト・リスク・スケジュールをtrade studyで扱う。
- 「最大化すべきKPI」と「閾値を超えればよい制約」を分ける。 速度300km/h、画素数8K、バッテリー容量などは無限最大化対象とは限らない。「100km/h出れば十分」のようなsatisficing領域がある。一方、安全基準や法令遵守は「高ければ高いほど価値」ではなく、まずconstraintとして満たすもの。この区別をしないと、全部の仕様が競争的最大化になってオーバースペック化する。
- イノベーションのジレンマの本丸は「性能向上」ではなくperformance overshoot。 技術進歩速度が顧客要求の上昇速度を追い越すと、それまで劣っていた別技術が「必要十分＋安い・簡単・便利」で侵入できる。つまり供給線が需要線を超えると、追加性能の限界効用がゼロになるだけでなく、競争軸そのものが変わる。速度競争→燃費、画質→携帯性、CPU性能→電力効率、という具合。
- 「裏返さない」はFault Tree Analysisにかなり近い。 NASAのFTAは、まず「破産」「事故」「システム停止」のようなtop eventを置き、それを生む原因をAND/ORで上流へ分解する。その中でminimal cut set＝それだけ揃えば事故が成立する最小原因集合を求める。だから症状を100個個別対策するより、多数のfailure pathに共通しているノードを潰す方が効く。「借金しない→subtreeを消す」は、かなり正式な信頼性工学の考え方に接続できる。
- さらにEvent Treeを組み合わせられる。 FTAは「悪い結果から原因へ遡る」。Event Treeは逆に「この行動を取ったら、その後どんな分岐が発生するか」を前向きに展開する。したがってwhat決定では、FTA＝何を避けるべきか、Event Tree＝それを選ぶと何が始まるかという双方向分析ができる。NASAもFTAをtop-down、Event Treeをforward側の分析として区別している。
- 重要なのは「原因の大きさ」より「何本の経路を束ねているか」。 一つの小さな上流要因が10個の悪い結果に流れ込んでいるなら、それはセンターピンになる。逆に大きな症状でも一本の末端枝なら優先度は低い。つまりroot cause分析では、影響度だけでなく、下流で何個のsubtreeを同時消去できるかを見るべき。
- 相互作用問題には「Emergence」という正式名称がある。 A単体正常、B単体正常、C単体正常でも、A×B×Cの統合系では新しい性質が出る。NASAはproduct integrationを、まさにsubsystem間のinteractionと「adverse emergent behavior」を検出する工程として位置付けている。要求仕様をA/B/C別々に満たしただけではシステム全体の安全性は保証できない。
- さらにSTPAは「故障していない部品同士でも事故が起きる」ことを正面から扱う。 Nancy Levesonのシステム安全論では、各componentが仕様どおり正常動作していても、その組み合わせ・タイミング・制御関係が悪ければ事故になる。これは「機能A・B・Cを全部正常実装したのに事故」という話そのもの。従来の「壊れた部品を探す」発想より一段強い。
- したがって仕様書には「要素要求」だけでなく「interface requirement」が必要。 NASAもfunctional requirement、performance requirementとは別に、product-to-product interactionをinterface requirementとして明示している。つまり「Aは何をするか」「Bは何をするか」だけではなく、AとBが同時に動いたとき何が起こってよい／いけないかまで仕様化する。
- what決定には「副作用KPI」が必要。 主KGIだけ追うのではなく、施策によって壊してはいけないものをguardrail metricとして置く。売上を上げるなら粗利率・返品率・解約率、速度を上げるなら事故率・燃費、採用数を上げるなら定着率・生産性、という形。GAOも良いperformance measureの要件として「balance」を挙げ、一部の目標だけ強調すると歪んだincentiveが生まれるとしている。
- 最終的には「目的→KGI→KPI→施策」の一本鎖では弱い。 実際には、
目的 → 複数KGI → 複数KPI → 複数施策に加えて、KPI同士の干渉、施策→副作用KPI、環境→KPI-KGI関係の変化まで見る必要がある。つまりwhat論の完成形は「目標設定論」より、要求工学＋制御＋因果＋システム安全に近い。
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"make you feel, make you think."
SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)
説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。