Christine Anderson-Cook explains how the DMRCS process can help avoid the pitfalls of group decision making.Christine Anderson-Cook explains how the DMRCS process can help avoid the pitfalls of group decision making.Christine Anderson-Cook explains how the DMRCS process can help avoid the pitfalls of group decision making.Christine Anderson-Cook は、DMRCS プロセスがグループ意思決定の落とし穴を回避するのにどのように役立つかを説明します。
さまざまな選択肢の中から正しい道を選択することは、私たち全員が毎日直面する課題です。 ほとんどの場合、私たちはそれをうまくやります。 私たちは多くの場合、変数に精通しており、選択肢 A と選択肢 B または C の結果を確実に予測できます。
しかし、圧倒的な数の選択肢と馴染みのない決定基準に直面した場合はどうなるでしょうか? それぞれ独自の視点を持つ複数の人々が決定に同意しなければならない場合はどうなるでしょうか? そして、賭け金が本当に高い場合はどうなるでしょうか?
これらは、ロス アラモス国立研究所の研究科学者であるクリスティーン アンダーソン クック氏が、米国時間での全体プレゼンテーションで取り組んだ疑問の一部です。ディスカバリーサミット2017セントルイスで。
アンダーソンクック氏は、「データの活用: 意思決定における味方」と題した講演で、特に複数の人々が関与する場合に、複雑な意思決定が困難になる多くの理由のいくつかを強調しました。
集団での意思決定は難しい！
1 つは、決定の理想的な結果について、完全に合意することではありません。 グループのメンバーは同じ優先順位を共有していない可能性があり、大きく異なる経験や個性を持ち込む可能性があります。
この「認知的多様性」は実際にはより良い意思決定をもたらす可能性を秘めていますが、適切な意思決定の枠組みがなければ、合意に達して最適な結果を達成することが困難になる可能性があるとアンダーソンクック氏は主張しました。 その他の落とし穴には、隠れた偏見、不健全な権力関係、集団思考などがあります。
では、チームが常に正しい意思決定を行えるようにする能力を向上させるための戦略にはどのようなものがあるでしょうか? アンダーソンクック氏によれば、鍵となるのは、防御可能で再現可能な意思決定を促進するように設計された、データを基盤とした構造化されたプロセスです。
成功の鍵: データと構造
Anderson-Cook は、5 段階のプロセス – 定義、測定、削減、結合、選択 (DMRCS) を提唱しています。
定義
チームの各メンバーはオプションのどの特性を最も重視していますか?またその理由は何ですか? (例: コスト、品質、速度、実装の容易さなど)
測定
各オプションの重要な属性を測定するために、どのような基準、つまりデータが使用されるのでしょうか?
減らす
データ主導の基準を適用して、いくつかの候補を排除し、より管理しやすい選択肢のリストに到達するにはどうすればよいでしょうか?
混ぜる
基準のさまざまな重み付けを検討するとき、トレードオフのバランスを最もよくとれると思われる少数の選択肢を特定できるでしょうか?
選択する
定義段階で特定した優先順位を考慮すると、どのソリューションが最適ですか?
なぜ効果があるのか
このプロセスの価値は、チーム全体の優先事項に透明性をもたらすだけでなく、各オプションのパフォーマンスを評価するための相互に合意された指標も提供できることです。 結合ステップでは、基準ごとに異なる重み付けを使用して各オプションを評価する方法も提供され、それにより、プレーヤーが異なれば物事の評価も異なる可能性が高いという事実が認識されます。
測定、削減、結合のフェーズは最もデータに依存します。 ここでは、次のような視覚的なデータ分析テクニックが使用されます。 JMP 、隠された洞察を発見する最大の可能性を持っています。 アンダーソン・クックは、 JMPアドインパレート フロントを使用してトレードオフを視覚化したり、さまざまな基準の重み付けの効果を比較したりするために使用できます。
DMRCS のような構造化されたプロセスの主な利点の 1 つは、チームが一か八かの意思決定に忍び込みやすい感情を和らげることができることです。 「定義」と「測定」のステップでは焦点を確立し、最初からデータによって会話を推進できるようにします。
DMRCS アプローチのもう 1 つの利点は、各チーム メンバーに自分にとって最も重要なこととその理由を明確にする機会が与えられることです。 これにより、チームは評価において主観的な要素を分離できるようになり、それらの要素が意思決定にどのような影響を与えるかを全員が明確に確認できるようになります。
構造化されたデータ主導型の意思決定アプローチは、正しく実行されれば、チームが認知的多様性を乗り越えるだけでなく、複数の視点に固有の知恵と創造性を解き放つのに役立ちます。
アンダーソンクック氏は、DMRCS プロセスを経験したチームメンバーからの言葉を引用してそれを次のように要約しました。 それは正しい選択をするということでした。」
視聴できますクリスティーン・アンダーソン＝クック氏の講演の録音ここJMPユーザーコミュニティにあります。
