明ける前後から、
を読んでいます。
とても面白く、おすすめです。野球を旧来とは違う観点から複眼的、点と線的なデータから観察する
「セイバーメトリクス」
の考え方しかり、ビリー・ビーンの人物像しかり、
マイケル・ルイスさんの表現（訳者の言い回しがよいのか？）、
とても参考になります。
また、
労働のセイバーメトリクスの先端は、amazonさんかもしれません。
に詳しいです。
「何分以内に、いくつピッキングできたか」
など、倉庫での労働者のパフォーマンスが全てITによってデータ化されている。
成績が悪い者は時給も上がらないし、職位も上がりません。雇用も継続されません。
それでも、バスからはメトリクスされない補充労働者が送られる。
※さっき10時にamazonさんに注文した本が、12時には「出荷」連絡がありました。
1月1日からクロネコさんは配達してきた。
ほんま日本は「怖い」ぐらいの物流精度です。
私は、情緒のみでデータや予備知識なく他の方と相対するのは苦手です。
最近おすすめされた本に、「人間は四塊（勇、愛、親、智）に分けられる。」
などとあり、
「愛の人は、モノゴトを情緒でとらえるが、智の人は情報としてとらえる」
としてありました。
どちらだけでも経営はできません。NPOでも、NGOでもそろばんは必要です。
4つ揃えば、最強だと思います。
そういう分類ができるんだ、ということは視点の勉強になりました。
さて、全スタッフの評価をするにあたり、セイバーメトリクスとまではいきませんが、
「実績の数値化を年次で行ってトレンドを見る」
ようにしました。
今までは毎年、「点」で見ていたから「傾向」がわからなかった。
メジャーリーガのように100万ドル以上も出して、NWエンジニアはスカウトしません。
ただし、
「沈まぬ種をいくら採用しても、芽は出ない」
ということです。
パフォーマンスを計測する独自のメジャーは各企業は持つべきだと思うし、持っているのだと思います。そのうえで・・・
人材が育つよう、目標をしっかりセットし達成させるのが、フィールドに立たない側の役目です。
ともあれ、オススメな本です。
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