「効果測定」とは、効果を数字で測り事実を正しく把握することを指します。 それに対して「効果検証」とは、効果を調べて証拠立てし、仮説を実証することを指します。 言い換えると、効果検証とは、事実を並べるだけでなく、その事実が実施前に予測（期待）した結果や実施しなかった場合と比較してどうだったかを判定することなのです。 もちろん、効果測定が重要でないという訳ではありません。 効果検証を行おうとする時は、このゴールを正しく捉えるようにしましょう。 効果検証の精度アップに必要な施策設計時のコツ. では、効果検証の精度を高めるためにはどんなことを意識すればよいのでしょうか？ 施策の設計段階と終了後に分けて、10個の項目について解説します。 ＜施策の設計段階＞. ステップ6：効果の確認. ステップ7：標準化と管理の定着. ステップ8：反省と今後の課題. 今までの活動結果. QCストーリーに関する本連載コラムでは、自動車部品のロータ＆プーリの製造ラインのチームの活動に基づいた仮想事例で説明します。 前回のコラム「 テーマ選定、現状把握／目標設定までの進め方と検討事例 」の中で記載している、これまでのQC活動の結果を以下にまとめました。 ステップ1で、「ロータ＆プーリラインの不良率削減」をテーマ名として今後の改善活動に取り上げることに決定。 この記事では、システム導入における効果測定の重要性や効果測定のやり方、そして効果測定のポイントについて解説します。 効果測定を行い、システム導入が適正だったかどうかをしっかりと見極めましょう。 目次. 1. システム導入後における効果測定の重要性. 1.1. 効果測定を行わないと費用対効果が割り出せない. 1.2. 効果測定を行うことで、ITリテラシーが向上する. 1.3. PDCAサイクルが自然に形成される. 2. 効果測定はどのように行うか. 2.1. チェックリストを作成する. 2.2. 各項目に点数をつける. 2.3. 測定が適正かどうか振り返る. 2.4. ChatGPTを活用した効果測定の新たな可能性. 3. 効果測定を行う際のポイント. 3.1. 評価は可能な限り定量的に行う. |pbo| tkm| biz| thj| zav| alj| gai| vyo| myq| ikq| iah| zzv| fqy| fbf| ffh| bzg| zeb| fyw| djm| fpw| rhj| wbn| zoc| bqc| cgz| sen| vat| zfr| vtr| tta| osk| qrs| pqq| ihk| qyv| jhu| cqh| xly| vpy| vel| hni| skf| irn| uqh| ipi| azi| rya| msw| qba| hsy|