はたらく・暮らす・整える

手帳術と仕事術、習慣のアップデートと、あれやこれやのレビューとか。

使えないデータはいくら集めても、ゴミはゴミしか生まない[習慣化日次PDCA 2020/04/21]

継続日数
習慣化日次PDCA 840日目
1000日継続マラソン 876日目

この「習慣化日次PDCA」という取り組みは、

  • (元々の)東京オリンピック開幕日までの1000日間の毎日更新
  • PDCAサイクルによる日常的なスパイラル的成長

を目的に行っています。

▼先日の日次PDCAはこちら

今日はどんな日

民放の日なのだそう。

今日は、気温よりずっと寒かった。今の世の中の状況では、うっかりと普通の風邪を引くことも出来ない。

今週(4月第4週)の習慣化重点テーマ

  1. 7:30始業時間のサイクルに慣れる
  2. 睡眠確保の優先度を「最優先」に設定する
  3. 成果と効率の両方を実現する勉強時間を毎日確保する

今週(4月第4週)の目標:Goal

今週の定量目標・定性目標は以下の通り。

アクションプラン
睡眠 22時半~23時就寝・5時起床・6時間睡眠+瞑想10分
食事 朝:もち麦雑穀米おにぎり、昼:スープジャー弁当、水を飲む:1日2リットル
ブログ 習慣化日次PDCA:毎日更新
有酸素運動 平日通勤ウォーキング:無し、休日ランニング:無し
無酸素運動 自重トレ:3日、体幹トレ:3日、バーベルトレ:6日
体重 60kg台前半
体脂肪率 17%台後半
内臓脂肪レベル 8
読書 インプット:アウトプット=2:1、1日30分以上確保

今日の習慣プランニング:Plan

  • 1時間に1回程度の頻度でうがい
  • スープジャー弁当を継続
  • 水を、午前中に1日の目標量の半分を飲むまでは、ほかの飲み物を口にしない
  • 運動習慣は、朝の筋トレのみ行う
  • SNSを開く前に、本を開くか、ブログを書く
  • 15時に瞑想10分で、脳を休ませる
  • 入浴後から寝るまでの間に、ストレッチで背筋をほぐす

今日の実績と気づき:Do、Check

睡眠

【今週のアクションプラン】

22時半~23時就寝・5時起床・6時間睡眠+瞑想10分

あと30分は、就寝時刻を前倒し出来たはずなので、起床時刻が固定である以上は就寝時刻の前倒しを図って行く。

睡眠
就寝時刻 22時59分
起床時刻 4時51分
睡眠時間 6時間
瞑想 10分
良質な睡眠 63%
深い眠り 1時間47分

《参考値》

  • 2019年4月の平均睡眠時間:6時間51分
Sleep Cycle: スマートアラーム目覚まし時計
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AutoSleep Watchを使って睡眠を自動で追跡します
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食事コントロール

【今週のアクションプラン】

朝:もち麦雑穀米おにぎり、昼:スープジャー弁当、水を飲む:1日2リットル

スープジャー弁当づくりを継続。

水を飲む習慣は、引き続きコンスタントに実施。

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前日のアクティビティ

通勤だけの割には、あと少しですべてのリングが完成するところまで進捗していた。

ランニング/ウォーキング

【今週のアクションプラン】

平日通勤ウォーキング:無し、休日ランニング:無し

4月いっぱいは、有酸素運動を見送る。

累計 走行距離 出走日数 ウォーキング日数
今日 0km 0日
今週 0km 0日 0日
今月 0km 0日 0日
今年 0km 0日

《参考値》

  • 2019年4月の走行距離/6.5km
  • 2019年4月の出走日数/1日
  • 2019年の走行距離/398km
  • 2019年の出走日数/64日
RunKeeper ランニングもウォーキングも GPS 追跡
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筋トレ

【今週のアクションプラン】

自重トレ:3日、体幹トレ:3日、バーベルトレ:6日

週前半は、自重トレとして6分間メニューで行っている。

合わせて、バーベルトレを実施。

自重トレ累計 体幹トレ累計 バーベルトレ累計
今週 2日 0日 2日
今月 9日 9日 18日
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体重・体脂肪率

【今週の目標】

体重:60kg台前半、体脂肪率:17%台後半、内臓脂肪レベル:8

体重増、体脂肪率増、筋肉量変わらず。内臓脂肪レベルは8を維持。

バランスを欠く方向へ向かっているのは間違いない。

《参考》

  • 2017年4月計測スタート時:71.4kg、24.5%
  • 2017年最低体重:67.0kg(11月、12月)
  • 2017年最低体脂肪率:19.8%(9月、11月)
  • 2018年最低体重:60.4kg(8月)
  • 2018年最低体脂肪率:14.2%(8月)
  • 2019年最低体重:58.9kg(12月)
  • 2019年最低体脂肪率:17.1%(12月)
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読書時間

【今週のアクションプラン】

インプット:アウトプット=2:1、1日30分以上確保

通勤時間と仕事の合間にコツコツと。

累計
インプット時間(今週) 30分
アウトプット時間(今週) 60分
読了(4月) 3冊

▼いま読んでいる本

▼今月読み終わった本

ブログ更新

【今週のアクションプラン】

習慣化日次PDCA:毎日更新

今日は、この習慣化日次PDCAの1記事のみ更新。

合計 習慣化日次PDCA その他
今週 3記事 2記事 1記事
4月 24記事 21記事 3記事

次への改善策・伸長案:Action

  • 統計分析と機械学習は、まずは手を動かして上手く行かないところを調べて直す
  • 頑張る前に、まずは良く寝る

あとがき:使えないデータはいくら集めても、ゴミはゴミしか生まない

ここしばらくは、プロモーション部門の分析を手伝っていました。

初めはデータを貰って解析して考察を加えるだけの役割でしたが、蓋を開けてみれば、そもそも分析するための測定指標が定まっていない。

いや確かにWebサイトのアクセス数をGoogleAnalyticsで見ることは出来ますが、彼らは本当に見ていただけ。眺めていただけと言っても過言ではないレベル。

なので、データを出せと言っても何を出せばいいのか、そもそもの彼らの活動目的・目標が曖昧なので、測定指標すら定められない。

結局、組織の目的を一緒に考えたり、プロセス設計をやり直すところから付き合う羽目になり、冒頭の役割を1~2週間だけ行うはずが、数ヶ月単位で付き合う事態に。

それでもようやく測定指標が定まって集計したデータの提出を受けたのですが、これもまたまさかの使えないデータの山。

例えば、1セッションあたりのPV数があるのですが、なぜか出されたデータはどの月も1未満。

1回のセッションで1ページも開かないということになりますが、当然実際にそんな使い方が起こるわけではなく、明らかにデータがおかしい。

しかし、当人に問い合わせると「ちゃんとツールを使って」「ちゃんと計算されています」との回答。

いや、何のツールを使っているとか、計算があっているあっていないの問題ではなく、意味のあるデータかどうかを聞いているのです。

異常値の大半は、定義や条件などの集計作業の間違い。

仮にそれらに本当に問題がなかったとしても、なぜ異常値が出たのか、その仮説ぐらいは言えなくてはならないのです。

数字は出せばいいわけではない。

そこから、意図やシナリオを汲み取れるかどうかが重要なのです。

それを汲み取れないデータは、いくら「正しく」集めようとも、やっぱりゴミはゴミでしか無いのです。

「習慣化日次PDCA」についての補足(初めて読む方へ)

記事の構成とフローとしては、

  1. 週初めに立てた習慣化重点テーマを確認
  2. 週初めに立てた目標(Goal)を確認
  3. Goalを念頭に、今日のプラン(Plan)を朝一で宣言
  4. Planを前提に1日を過ごしながら実績(Do)と気づき(Check)を記録
  5. 1日の終わりにCheckをベースとして、次への改善策・伸長策(Action)をまとめ
  6. Actionを翌日のPlanに反映

を基本としています。