層別はデータ整理の基本

インターネットのポータルサイトの「goo」が発行している「gooランキング」で、
「仕事で非効率だと思うことランキング」が掲載されていた。
以下にランキングを引用させていただく。
（引用ここから）
１　　PCの処理速度が遅い
２　　社内システムが統一していない
３　　提出書類が多い（デジタル化してない）
４　　仕事の指示が曖昧
５　　朝礼・会議が長い
６　　机の上が汚い
７　　プリンターが故障しやすい
８　　社内情報が更新されない
９　　突発的な依頼が多い
１０　やらなければいけないことを先延ばしにする
１１　社内会議が多い
１２　上司のスケジュールが分からない
１３　ミーティングスペースがない
１４　仕事の優先順位がつけられない
１５　休憩時間がほとんどない
１６　食堂が混雑する
１７　上司のITリテラシーが低い
１８　トイレの数が少ない
１９　秘密保持に関するルールが多すぎる
２０　仕事に締切がない
（引用ここまで）

上記の順位を見て、「ふーん、なるほど」と感じるのもいいことではあるが、それだけではつまらない。
それだけでは、
・PCやプリンターなどのOA機器インフラ、食堂などの施設の不備
・会議や書類の処理が多く、煩雑で、その作業に追われる
・仕事の指示が曖昧
・秘密保持などルールがリスクに比較して過剰
という感想を持つだけだ。
これが「自分の会社でデータを収集した結果」だったら、「業務改善」するためにデータを層別するなど分類を試みるだろう。

層別には原則がある。
それは正しく分けなければ、間違った結論を導く可能性があるからです。
基本的に層別の原則は、
１）「包含がないこと」
２）「因果関係がないこと」
３）「切り口が同じであること」
を考慮して分けていく必要がある。
その原則で考えると、まず切り口はランキングの内容がバラバラなので「インフラ関係」「仕事のルール」など切り口が同じグループを作る必要がある。
また、「包含がないこと」の原則では、「仕事の指示が曖昧」と「仕事に締切がない」は「包含されている（重複がある）」と思う。
また、「因果関係がないこと」の原則では、「休憩時間がほとんどない」は「食堂が混雑する」「トイレの数が少ない」という原因系に対する結果（因果関係が生じている）である。

このように集計したデータをそのまま上位から順番に並べて傾向を見たり、対策を打とうとしても、それこそ業務改善が「非効率」になるかもしれない。

その前に、この「goo」のランキング、どうやって「非効率だと思うこと」の情報を集めたのだろう？
あらかじめ非効率回答の「選択肢」を提示したのか、それとも「選択肢はなく情報を集め集計」したのか。
「選択肢」をあらかじめ用意したのであれば、「選択項目」の設定方法が層別の概念からすると不適切だったようにも思うのである。

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