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2014年9月 1日 (月)

エビデンスベースアプローチ

今日も 雑談でいきますね。

 
 
もともと医療の分野なんかでも広くつかわれだしていた 「エビデンスベースアプローチ」ってやりかたが コーチングとか社員研修なんかでもつかわれだしていて 今は大流行中だよね。
 
 
これは 要するに 「こういうことをやると これに効果がある」 という因果関係をもとにアプローチしていくやりかただよ。
 
 
コーチングや研修では さきに解決したい課題だったり、おこっている現象だったりから 何をするかを決めて そののちに実際に課題がクリアできたかを検証するというやりかた。
 
 
 
 
 
人材育成っていっても 僕がやっているのは 「必要なことを身につけていく」というプロセスに関与するので なんでもかんでもコーチングしているわけではないよ。
 
 
 
たとえば 売上予測をたてたとき、今の売上の10%アップをかんがえるのか 倍増をかんがえるのか で やることやアプローチ、必要なものがちがう。
 
 
 
当然 10%アップの人に 倍増できるだけの力量を身につけさせるプログラムを実施するわけではなくて 今の段階では 10%アップにみあったプログラムになるよ。
 
 
 
 
 
 
こういうのは とても重要で 「因果関係」っていうのをしっかり見極めて だまされないようにしないと 余計な時間がかかったり 優先順位を見誤ったりする。
 
 
 
 
だまされるのは 「相関関係」なんだよね。
 
 
 
 
たとえば 「机の上がかたづいている人は仕事ができる」という事実があったとするよね。
 
 
 
そうすると 仕事できない人が 机をかたづければ仕事ができるようになるかというと、、、そんなことはない(はず)
 
 
仕事ができる人は 仕事ができるがゆえに 机がかたづいてしまうわけで 仕事が出来る結果として机がかたづいているんだよね。
 
 
 
だから 机さえかたづけば仕事ができるようになる、、、とかいうのはないよね。
 
 
 
 
昔からいわれていることって けっこう精神論的な相関関係がおおいので 僕はあんまり好きじゃないので 「因果関係」が重要だとおもうよ。
 
 
 
 
 
 
 
ところが、、、最近 やっかいな?ものが でてきたんだよね。
 
 
 
そう。 
 
 
 
 
 
ビッグデータ なんだよね。
 
 
 
 
実際に たとえば僕がビッグデータをあつかって、データマイニングして、、、とか そんなことはもちろんない。
 
 
 
そうじゃなくて いわゆる 「ビッグデータパラダイム」というヤツで いままでは データがすくなかったので  仮説を検証するためのデータ という位置づけだったよね。
 
 
 
でも ビッグデータなら なぜか理由はわからないけど 強い相関関係があって 高い確率でそうなる、、、みたいな話し。
 
 
 
たとえば ショッピングモールでは 4人家族だと 姉妹よりも兄弟の子供のほうが 客単価が30%以上高い とか(※実際にこういうデータはありません。たとえばの話しね)
 
 
 
これは なんとなく姉妹の女の子が多いほうが、買い物とかおおくおもえるけど 実際は兄弟が高いんだけど 買うものがバラバラなので 「なぜ高いのか?」がわからない とか。
 
 
 
こうなると 因果関係より相関関係のほうが重要になるよね。
 
 
 
 
だから なぜ?そうなのかわからないけど、相関関係があるのであれば 一応仮説として ためしてみてもいい みたいな考えも強くなってきたんだよね。
 
 
 
 
 
まぁ 雑談なので 結論はないけど 「エビデンススベース・アプローチ」には なんにせよ 検証が必要なんだけど いろいろ大変だってことです。
 
 
なんか ひどいまとめだな。
 
 
と、いうことで また次回!
 
 
 
 
 

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