3つの測定カテゴリー

３人のバスケットボール選手を見てみましょう。 プレイヤー A は１試合平均 18 得点、 プレイヤー B は 30 得点、 プレイヤー C は 12 得点あげます。 ベストプレイヤーは ３人のうち誰でしょうか。 ほとんどの人がプレイヤー B を 選ぶでしょうが、忘れないでください。 ひとつの指標には欠陥があり得ます。 追加のデータを提供しても、 問題は残るでしょう。 ここでの指標がデータの有効性を 示していることに気付いたかもしれません。 得点、リバウンド、シュートの ブロックの有効性です。 しかし決定を下す前に、 他にも考慮すべきことはありませんか。 リソースを思い浮かべた人が いるかもしれません。 プレイヤーのプレイ時間や、 何回シュートを打ったかなどのデータを 追加してみましょう。 １試合で放ったシュートの数と プレイした時間の平均値です。 これらの指標は効率性の追跡に役立ちます。 つまりプレイヤーが限られた リソースである時間とシュートを いかにうまく使ったかが分かるのです。 では、ベストプレイヤーは誰でしょう。 先ほどより確信をもって、 プレイヤー B だと答えるかもしれません。 でもそれが間違いだったとしたら、 どうですか。 何が欠けているのでしょうか。 選手達に、優れた成績を続けたら、 大きな報酬を出すと伝えると、 報酬のためにどんな不正を すると思いますか。 プレイヤー A は大学の試合で、 チームが 20 点差で負けていた 最後の数分だけ出場しました。 プレイヤー B は 18 歳の青年で、 得点数は９歳の少年が相手の試合でした。 プレイヤー C は NBA チームの新米です。 これらは適応性の評価基準です。 これを基に数値が記録された環境を 把握することができます。 あなたの会社には有効性や効率性、適応性を 計る指標システムがありますか。 ないなら、会社は重要な情報を見落として、 マネージャーを悪い決定に 導いているかもしれません。 少数の中から誤ったベストプレイヤーを 選んだように、組織も重要なデータを 見落としているかもしれません。 特定の従業員は指標システムの 欠陥が分かると、 それを悪用しようとするでしょう。 結果、見た目だけは プラスの成果が表れますが、 時間とリソースを無駄遣いしています。 恐らく最も大きな損害は、…