マッキンゼーの”Matching the right projects with the right resources”の要約（ChatGPT）とコメント.プロジェクトとリソースの最適化
最近の仕事がDMM全体のプロジェクトの可視化とリソースの可視化をしながら投資とリターンの再配布・最適化をするというのがある。
つまり、適切なプロジェクトを適切なリソースとある程度正当化して一致させる仕事。
調べていると同じような課題感から体系的なフレームワークを提供しているので型として採用していく。
今回は、McKinsey & Companyが公開しているPriorityのフレークワームについての記事を見ていく。
記事のセクションごとの要約をChatGPT4.0に任せながら、コメントとしていく。
1. Outline
Sumally（ChatGPT）
- 伝統的な製品開発組織は、ポートフォリオ管理を年次または半期ごとに実施し、限られた投資資源を選択したプロジェクトに割り当てる。
- 先進的な組織は、定期的かつ客観的なルールベースのプロジェクト優先順位付けを行い、戦略目標に基づく主観的評価を追加することで、ポートフォリオ管理を最適化している。
- ポートフォリオ管理とリソース割り当ての最適化により、成長関連の支出増加、コスト削減、マージン向上、ビジネスの複雑さ削減が実現可能。
- 成長関連支出の増加例: 高度技術企業が投資とビジネス優先事項のマッチングを改善し、開発予算の20％を成長ポテンシャルの高い新分野に振り向ける。
2. 開発プロジェクトの集約と要約
Sumally（ChatGPT）
- 開発要求を集約し、データを収集 : 管理者は新製品開発以外の開発リソースへの要求も考慮し、成長、コスト削減、イノベーション、メンテナンスなどを含める。ただし、一部の要求は除外する。
- 優先順位付けプロセスに必要な情報を収集 : 開発要求に関連するプロジェクトデータを標準化し、プロジェクトタイプに関係なく優先順位を評価する。
- 客観的でルールベースの優先順位付けを実施: 事実に基づいてプロジェクトの客観的なルールベースの優先順位付けを行う。使用する適切な指標は企業の戦略的目的と目標による。
- 一般的に、企業は財務指標とリスク、技術魅力、市場投入までの時間、戦略的重要性などの追加の主要ドライバーに基づいてプロジェクトを評価する。または、金銭的リターンと実施努力の組み合わせを使用してプロジェクトをランク付け。
3.の客観的なルールベースは、会社によってだいぶ変わってくる。売上かもしれないし限界利益からもしれないし、営利やその他IRRだったりするので、その都度評価係数をパラメーターとして評価して優先度をつけていく必要がある。とはいえ、これは中間テーブルなので、最後は人力で都度チューニングしていく。
3. 評価結果の可視化
Sumally（ChatGPT）
- 金銭的リターンと実施努力の組み合わせを使用してプロジェクトをランク付け。
- リスクと労力を考慮に基づく初期優先スコアを作成。
- 優先度スコアを使い、戦略的重要性に関係なく高優先度プロジェクトを明確化する階層にプロジェクトを区分。
- 特別な「緊急」プロジェクトを迅速な実行のために識別。
4. リソース状況を理解できる
Sumally（ChatGPT）
- 客観的ランキングにより、企業はリソース使用の現状を透明に把握。
- 最も魅力的なプロジェクトは、高い価値と低い複雑さを兼ね備える。
- 多くの企業が、最も魅力的でないプロジェクト（低価値・高複雑さ）や適度に魅力的なプロジェクト（低価値・低複雑さ、または高価値・高複雑さ）に注力していることがわかる。
- 企業は、現在のリソース割り当てが戦略的な目標と一致していないことがよくある。例えば、企業が現行事業への投資を30%に抑えることを目指していたが、実際には70%近くが割り当てられているケース。
5. リソースの制限を理解する
Sumally（ChatGPT）
- リソース制約を理解: 客観的評価に基づいて、優先プロジェクトへのリソースの最初のマッチングを行う。
- リソースのギャップと過剰、戦略への遵守、プロジェクトが財務・顧客期待を満たす能力を把握。
- 自動化ツールを使用して割り当てを行うことができる。
- 企業は、能力と容量の両方に関してリソース制約を評価・マッピングする。
- 制約が収益にどの程度影響するかを判断し、管理者に伝える。
- エンジニアリング・技術マネージャーが初期容量の「水位線」を提供し、何ができるか、できないかを意思決定者に理解させる。
- ギャップ評価による透明性は、リソース割り当て時の最高優先プロジェクトや、一時的なスタッフの雇用などの対策が必要な場合に、管理者が判断を下す手助けとなる。
こんな感じでエクセル + バブルチャートでまとめてもわかりやすいと思います。SocoreやParameterはそれぞれ係数を決めて加重平均しながらスコア化。それでProjectの優先度が決まるので、あとはそれぞれにかかる工数（Eng. hour）と対応するチームのキャパシティーを計算して、プライオリティーは高いけど、対応チームのリソースがない場合にはリソースマネジメントをしていく。という感じで活用するイメージです。
6. リソース支援の計画
Sumally（ChatGPT）
- 主観的な戦略的評価を実施: 高位リーダーが客観的評価から得られたプロジェクトの優先順位を調整。
- リソースを割り当て、プロジェクト計画を更新: 戦略的な考慮を基に、リソース割り当てを最終決定し、プロジェクト計画を策定。
- 実践に移す: 組織の取り組みとリーダーシップの支援が必要。
- システム実装の典型的な影響は大きい: 例えば、ある企業は全プロジェクトに正確なデータが利用可能になり、トップ優先プロジェクトの割合が70%から15%に減少し、初めてリソースギャップの詳細評価が可能になった。
- 正確なリソースデータは、最適化されたリソース管理に継続的に活用可能。
以上。
参考資料
