測りすぎ の商品レビュー

ジェリー・Z.ミュラー(著者),松本裕(訳者)

2026/04/20

面白かった。指標管理は組織の営みに意味を持つが、それが業績評価や個々人の評価、報酬と結びついていくと一気に歪みうる。

2026/03/24

測定の限界と誤謬について、必要十分な内容とボリュームでまとめられている。
本書は定量主義を反駁するポジションなので、あえて測定程度の比重が重要である点は言及を抑えているが、実際はそこに尽きるのかなと感じる。
最後のチェックリストは大企業の社長室にでも掲示しておくと良い。

2026/03/16

図書館への返却期限が迫り、
重要そうなところだけ拾い読み。。

昨今は「データドリブン」経営が叫ばれるようになって久しいが、著者は、キャンベルの法則、グッドハートの法則を引き合いに、数字で測れるものには限界があり、「測定執着」に陥れば、目標数値は腐敗し、改竄され、現実を歪める危険があることに警鐘を鳴らす。

学校教育において子どものテストの点数をKPIにおけば、テスト対策しか教えなくなり、挙げ句には教師が生徒のテストの回答を改竄するようになる。病院において手術の成功率をKPIにおけば、医師は簡単な手術しか引き受けなくなり、難しい手術を避けるようになる。警察において検挙件数をKPIにおけば、軽犯罪ばかりを取り締まり、難しい事件を避けるようになる、といった具合だ。

簡単に測定できるものは、必ずしも重要なものとは限らず、数字（代理指標）は本来測りたい目的そのものではないのに、あたかもそれが現実を表しているかのように錯覚してしまう。データを測り数字を用意することそのもののコストについても考えなければならないし、測定基準が設けられるようなすでに確立した方法以外の新しいことを試すモチベーションが阻害され、イノベーションが起きにくくなる可能性についても留意しなければならない。そんなのは本末転倒だ。

私自身、データアナリストとして「測ること」「評価すること」を生業としてきており、直感や経験則に頼るのではなく、データに基づく意思決定をすることを善としてきた立場だが、目標数値に捉われすぎることの危険性にも目を向け、バランスの取れた意思決定を行うことの重要性を改めて認識させられた。

2025/10/22

パフォーマンス評価の限界とその理由、でもこういう場合は有効に使える余地があるということを示している。
モヤモヤの言語化でスッキリする人もいれば、すでに実地で経験を積んでいて当たり前に感じているの　ことを長々と言語化されて何の解決にもならないと感じるかも（社会学的な本ってだいたいそう）

2025/04/06

近年、説明責任ともあいまって、測定基準を公表することが求められているが、パフォーマンス評価を重視し過ぎることのリスク、悪影響を述べた本。

評価はその組織やそのミッションを理解している人が指標を決めることが必要。
その上で、業種によっては実績評価がモチベーションにつながることもあるが、多くの場合、行きすぎた評価は、数値をよく見せるために不正を起こしたり、不作為による別の問題を引き起こす。
それが顕著なのが、教育、医療、警察など。
例えば、医療では、手術の成功率を上げるために、リスクの高い患者の手術を避けるようになる。治る可能性のある患者を放置することは生死に関わる問題である。
警察は、重罪を軽犯罪として記録したり、通報された犯罪を記録しないことで犯罪率を引き下げることができるが、市民生活をリスクにさらすことにもなる。

どの業界でもやはり"測りすぎ"は、構成員を疲弊させるのみならず、社会全体にもマイナスの影響を与えうる。
それらを知った上で、いつどうやって測定基準を用いるかのチェックリストもついている。
リスクを認識させるだけで、改善策とまではいえないが、評価する側もされる側も気に留めておくべきことだと思う。

2024/10/19

測れないものを測る事、誤った計測基準を持ち込む事、それに基づいた誤った価値判断がもたらす負のインパクトについて語った本。

数値化する事で目標を設定したり実績を管理しやすくはなるが、それにより評価値を上げる事が目的とすり替わって本末転倒の行動を取るようになる。
資本主義的な経済原理を持ち込む事で、逆に社会主義国の国営工場のような不正や生産性の低下を、生じてしまう、と指摘している。

読んでいて、一昔前のSEO(検索エンジン最適化)を思い出した。評価値を上げる事だけに特化すると誰も幸せにならない典型例。これに対して、現在では検索エンジン側が計測基準を洗練させていく事で世の実益に沿った物に変わりつつあるので、好事例と言えるかもしれない。

数値化が強力なツールであることは間違いないが、その限界を理解して、計測方法・対象の妥当性、運用実態の確認をして使っていく事が必要だと心得た。

2024/08/17

パフォーマンスや品質を改善するには、データを集めて分析し、何が問題なのかを特定する必要がある。でも、測定結果を報酬や懲罰に関連付けて人々に改善を促そうとしたら、とても良くない事が起こるよ、という話。
幅広い業界の多くの事例が紹介されていて、興味深い。

で、失敗事例には共通点があって、
・評価対象の数字はただ測定しやすいだけで、本当に価値がある対象ではないかも知れない
・人々が測定対象の数字ばかりに注力し、数字に現れない価値に力を入れなくなる
・数字と報酬や懲罰が紐づくと、虚偽報告や改竄が行われやすくなり、実態を表さなくなる
みたいな感じ。

反対に、上手くいく事例も紹介されていて、
・現場の専門家が、自分たちの仕事を改善するために、収集する指標を開発する。
・報酬や懲罰のためでは無く、分析と改善のために使用する。
みたいな感じ。要は失敗事例の反対。

本書で少し残念なところは、結論である最終章で、簡単な解決策はない！って、曖昧なチェックリストを提示して終わったところ。もう少し上手くまとめられたと思うけどなあ。

2024/08/13

目標数字を測定する際の注意点を学ぶ

重み・ゆがみ・測定できない
を認識する。そして定期的に見直すようにする

説明責任や目標設定がデフォルトになっているため、測定はゆがみが生じやすい。

協力と共通の目標の阻害は特に気をつけたい

こうすれば良いといった解決策は無い

2024/01/09

評価のための計測が結果的に教育のレベルを下げてしまったりといった、計測の悪い部分をかなり明瞭に説明した本。成功した医療の分野の話にも触れていてバランスも取れているが、一貫して計測を悪とみなす観点に貫かれている。

2023/06/01

2023年6月「眼横鼻直」

https://www.komazawa-u.ac.jp/facilities/library/topics/2023/0601-14360.html