データを取って生産性向上を目指す

大学では
統計などを
学んでいたことも
あり

データは
かなり
好きな
ほうだったり
します。

今日は
データを
使って

生産性を
あげる
というはなしを
しますね。

データを取って生産性向上を目指す

それでは、行ってみましょう!

まずは
今日の
一曲ですが…

通院日で
おやすみの日のため
今日はおやすみです。

すいません。

さて
ちょっと前に

ブログの
一年達成会が
ありましたが

そこで
愛知県で
保育園の
園長さんを
されている方から

仕事を
外注された
私です。

https://tsubomi-ia.com/blog/

↑園長さんのブログ

私が
解析ツールなど
データを見るのが
好きで〜

みたいなことを
覚えていてくださり

ブログの
カテゴリー分けを
任された
感じに
なりました。

カテゴリーを
作る前に

データを取り
分類しないと
いけないので

まずは
データ化して
みている
ところです。

割と
そういう作業も
好きで
楽しくこなせるので

そっちのほうが
音楽よりも
適性があるのかもなーw
とも
思ったりもします笑

まぁ
理系じゃないので

できるといっても
もっとできる人は
たくさんいそうですけどね。

最近は
大学で
学んだことが

とても
活きているなーと
感じることが
増えました。

データをベースにはなしをする

私の
ブログには

よく
こういうデータがあって
というはなしが
登場します。

よく
あげているのは
Spotifyとか
ブログの
解析ですよね。

主観的な
質問を
振られた時に

データや
数字というのは
とても
説得力を
持ってきます。

今日
ご紹介するのは
日頃の
労働時間を
測っている
データ
です。

それが
こちらの
画像です

Rescue Timeより

Rescue Time
という
アプリを

Macと
iPhoneに
入れて

自分が
日頃
どういうことに
時間を
使っているのかを
監視
しています。

みてみると
週の
実労働時間は
20時間に
満たないくらい
でした。

圧倒的に
SNSを
見てますね笑

時間で
お金が
入ってくるわけでは
ないので

生産性を
高めないと
いけません。

以前から
ちょっと
作業する時間を
増やそうかな?


思っていたのですが

それよりも
生産性を
あげることのほうが
大事
なようです。

工夫してく
感じですね。

生産性の上げ方

生産性にも
いろんな
指標や測り方が
あるみたいなんですが

アウトプット÷インプット

という
式が
あるんだそうです。

投資に対して
どれだけリターンが
返ってくるか
みたいなはなしですよね。

私の場合は
もっとやったほうが
いいなと
思ったのは

インプットを
増やすこと
です。

曲の
時間あたりの
出力を
あげないと
いけないのですが

ダラダラと
曲を
書く時間を
増やしても

それは
長時間労働に
なるだけで

生産性は
あがらず

全体としては
よくないことが
わかってきました。

具体的に
やることとして

  • いろんな曲を聴く
  • 音楽理論を勉強する(スキルアップ)
  • 本を読む

この
三つは
やっていこうと
思いました。

音楽理論に
関してですが

いままでは
割と
そういうことは
やらずに
きたのですが

趣味なら
まだしも

仕事で
やっていくのに

主観や直感
センスだけで
作っていくことに
限界を感じました。

なので
音楽理論の
本も
買ってみようと
思っています。

メインは
インプットの
質を
あげること
ですね。

まとめ

今日は
データを元に
労働生産性を
あげるはなしを
しました。

主観的に
時間の使い方を
見ても
良いのかもしれませんが

データから
判断すると
効率化できる
気がしています。

これから
実践してみますね。

それでは、今日はこの辺で。
いつもお読みいただき
ありがとうございます。

また明日です!

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です