放浪コラム

続・メーリングリスト活用法

2008年08月04日　13時18分

前回の内容は、主に情報共有中心でしたが、個々の案件においては、進捗管理、工程管理、QC管理などプロジェクトマネジメントを支えるツールとなります。

MLのその他の活用法としては、下記のようなものが考えられます。

1.ブレインストーミング
2.課題を因数分解して前に進める

1のブレストへの活用は想像できると思いますが、ブレスト会議をML上で展開するのです。ブレスト自体は会議でもSkypeなど使ってももちろんできますが、時間拘束しないという点でMLでのブレストもけっこう使い勝手がいいですよ。

担当者が最初に案をいくつか箇条書きで投げたら、あとは受信した参加者が期限までにどんどん投稿をしていきます。基本は箇条書きの下に続けていくスタイルです。人の投稿を読みつつどんどんアイデアを膨らませて投稿を続けます。すると、すぐに100個ほどのアイデアが出てきます。期限が来たら担当者が類似のものを整理し、カテゴリー別にある程度整理します。

2は、課題解決手法としてMLを活用する方法です。どんな大きなゴールでも課題でも、極論すればこのML式解決法を使えばけっこう簡単に解決に向け動きますよ。

最初に大きな課題、ゴールなどをSubjectに記述して、投げます。それを受けて、どう進めるべきかなど解決に向けた、決定すべき事項や調査すべきことなどを書き込んでいきます。アクションが見えたら、それ自体を今度はSubject化して、因数分解ができないか、あるいは具体的なアクションとして担当とデッドラインが決まるまで該当メンバーが投稿し続けます。

運用方法としてはなかなか文章化するのが難しいのですが、例えば、ある課題をＡさんが投げたら、間髪いれずＢさんが反応して投げ返す。ところが、Ｂさん他メンバーは集中してそのMLに対応できない状況かもしれない。その場合は、Ａさんは自分で投げた課題に対して、自分でどんどんスピード感持って解決策を投げていきます。

イメージとしてはキャッチボールではあるのですが、誰もレシーバーがいない場合は、壁に向けて投げてキャッチボールを続ける感じです。とにかく、自分が手元にボールを持っている時間を短くすることがポイントです。相手の手元にボールがあって、キャッチボールが止まりそうなら、走っていってボールを取って、また自分が他のメンバーや、壁に向かってボールを投げるとか（笑）

キャッチボールの回転数を上げ、滞留時間を短くしていけば、気がつくと、短時間で課題解決の道筋ができており、かつ、課題の大半は既に片付いているということさえあります。

新規事業の具体的なプロジェクト立ち上げ時などは、ひとつのMLで一日の投稿数が200を超えるなんてこともありました。トイレ行く間もないぐらい（笑）。脳内物質出ますね。

この課題解決MLには、できればジャッジできる権限のある人が入っているとベストです。
MLはインターネットのメール登場以来の古い技術ですが、新しいグループウェアにも負けないパワーがあると感じます。

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