８時××分、京浜東北線で大森駅から品川に向かう。
大井町を出発した時、「只今の先頭車両の乗車率は250％、
また先頭から３両目の車両の乗車率は180％となっており比較的乗車し易くなっております。
空いている車両への乗車にご協力をお願いします…。」とアナウンス。
エ、エッ～３両目って、そんなに空いているの!!!
車内の混みようを数値化されるとリアルだな～。
何も考えずに毎日先頭車両に乗っている私へのジャストアナウンス。
さりとて、先頭車両は、アナウンス通りの混みようで身動きできない。
３両目へ移ることなんてとんでもない。
そうか…明日から乗車位置を考え直せと言う示唆なのか。
車両ごとの混雑状況を乗車率として数値化することは、列記とした可視化。
可視化のポイントの一つに、あるべき姿や現状を数値化することがある。
ビジネス活動の施策や日々のアクションに置き換えると、
訪問件数、提案件数、受注件数、売上金額のように、はじめから数値化されている指標もあれば、
顧客満足、顧客対応力、交渉力のように数値化しづらいものもある。
問題は、この数値化しづらいものを、定性的な評価で済ましている場合が多いことだ。
乗車率の定義を調べてみると、以下のような目安があった。
0% ：人がまったく乗っていない。
50% ：ほぼすべての座席が利用されている。
100% ：定員乗車。座席に着くか、吊革に捕まるか、ドア付近の柱に捕まることができ、ゆったりと乗車できる。
150% ：肩が触れ合う程度で、新聞が楽に読める。
180% ：体は触れ合うが、新聞は読める。
200% ：体が触れ合い相当圧迫感があるが、週刊誌程度なら何とか読める。
250%：身動きは取れない。揺れに対して踏ん張れない。体が浮き上がる。人の圧力でドアが開かなくなる。
300% ：物理的限界に近く身体に危険がある。
320% ：物理的限界であると考えられる。
可視化経営では、
数値化しづらいものを誰もが客観的に素早く判断できるように数値化する必要があるのだ。
あのアナウンスがあってから３両目に乗車している私。
しかし、あの時のような気の利いたアナウンスは一度もない。
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