効率性について詳しく知るためにパレート分析を試してみた

実は、パレート分析を日常業務に取り入れることに不安がありました。 興味をそそられなかったわけではありません — 興味をそそられたので、試してみることにしました — しかし、経済用語や専門用語を調べるという考えは、私をやや不安にさせました。

この不可解な原理の根底にたどり着くには、いくつかの経済的パラドックスと、長い間忘れられていた業界の秘密を克服しなければならないと考えました。

このトピックについて詳細な調査を行い、職場で友好的なチャットを数回行った後、パレートの原理は、さまざまな分野で簡単に習得、利用、適用できる時間管理手法であることに気付きました.

すべての作家と同じように、私はしばしばメンタルブロックとインスピレーションの欠如に苦しんでいます.

• 職場の問題を特定し、
• 問題の根源を追跡し、
• ワークロードをより適切に整理します。

それで、私はパレートの原理をテストしました。これが、すべてがどのように展開したかの説明です。

このブログ投稿では、次の内容について説明します。

• パレート分析とは
• なぜ私はそれをしようと決めたのですか？
• 分析がどのように展開されたかについての私の説明。
• 長所と短所、そして
• パレート分析の総合評価。

パレート分析とは

パレート分析を初めて聞いたときは戸惑いました。 一見したところ、この定義は非常に単純に思えました。「重大な問題の原因を特定し、注意を喚起するために一般的に使用される統計的意思決定分析」です。

さて、キャッチは何ですか？

さらに、パレート分析では、プロジェクト内の問題の大部分は、多くの場合、原因の 20% にまでさかのぼることができると述べています。

つまり、問題の原因の重要な20%に焦点を当てることで、その後、それらに起因する問題の80%に対処できるようになります。

パレート分析の起源

イタリアの経済学者で哲学者のヴィルフレド・パレートは、19 世紀末にこの原則を初めて観察し、 80/20 ルールと名付けました。

つまり、パレートは、イタリア全土の土地の80%が人口の20%によって所有されていることに気付きました。

詳細な調査の後、パレートは、経済学の分野では、「少なくとも 1 つの個人または選好基準を悪化させることなくして、個人をより良くすることはできない」という前提の下で、 80/20 分布を観察できることに気付きました。

彼の研究と業績が経営コンサルタントのジョセフ・M・ジュランによって採用された後、パレートの原理と分析が生まれました。

パレート分析は何に使われるの？

では、パレート分析は何に使われるのでしょうか。

さて、この質問に対する一般的な答えは、意思決定です。 それでも、それだけではありません。

より簡潔な答えは、重要な問題を特定し、それらに対処する方法を学習する段階的なプロセスで構成されます。 あなたが対処するのは、プロジェクトの利益の 80% につながる 20% です。

80/20ルールの主な手順は次のとおりです。

• 一般的な問題のリストを作成し、発生の多い順に X 軸に配置します。
• それらの発生頻度をカウントし、y 軸の対応するパーセンテージで表示します。
• 図全体に累積パーセンテージ曲線を追加します — この曲線は (発生頻度) / (合計発生数) * 100 に等しくなります。
• 曲線と交差するまで、80% マークから始まる右側から線を引きます。
• 左側はすべて重大な問題であり、右側は些細な原因の 80% を表しています。

このプロセスを理解するのに苦労している場合でも、心配しないでください。すべてを紙に書いて試してみるまではそうでした. 私の例を見てみると、すべてがより明確になります。

なぜパレート分析をしようと思ったのですか?

執筆中は、プロセスのすべての複雑さについて考えることはできません。

実際には、インスピレーションが得られると、ライターは巨大なテキスト ブロックを問題なく書くことができます。

ただし、テキストを確認して校正すると、次のようなすべての詳細が明らかになります。

• スペルミス、
• 発疹、
• 構造ミス、
• 句読点の不適切な使用、および
• インスピレーションの最初のラッシュでは必ずしも考えていない他の多くの詳細.

したがって、より効率的にしようとして、重大なエラーを特定し、それらを排除して文章を改善する方法をインターネットで検索しました. そんな時、パレート分析に出会い、やってみることにしました。

私が自分の文章パターンを分析し始めたとき、プロセス全体がどのようにダウンしたかを次に示します。

パレート分析を試す: 個人のアカウント

記事の山を読み、大量の経済的巨大ジャンボを解読した後、私はパレート分析を始めるために必要なすべてを書き留めることにしました。

しかし、最初の問題が発生するまでにそれほど時間はかかりませんでした —この手法をどのようにテストしますか?

ライターとして、私が犯したすべての間違いを文書化する方法はありませんでした。 すべての間違いや問題を文書化することにストレスを感じすぎると、執筆の妨げになります。

さらに、プロセス全体を書くには少なくとも1 週間はかかります。

そこで、いつものようにブログ記事を書くことにし、編集者と校正者にテキストを読んでもらい、間違いを見つけてもらいました。 このようにして、段階的なパレート分析を行うために必要なすべての情報を事実上入手できます。

それで、私はそれを行い、結果を取り戻し、重要な情報を書き留め始めました.

ステップ #1: 問題を収集し、その頻度をカウントする

前述したように、分析を実行するための最初のステップは、直面している最も一般的な問題のリストを作成することです。

私の場合、編集者が以前に書いたテキストを細心の注意を払って破壊するのを待ち、校正結果を使用して分析を行いました。

自分の間違いに目を通すという恥ずかしさを乗り越えたら、間違いを分類し、分析に使用する7つの異なるグループに分類しました.

私が作成したグループは次のとおりです。

• 長文、
• リンクの問題、
• 曖昧な言葉、
• わかりにくい見出し、
• 不十分なソース、
• 句読点、
• 構造上の誤り、および
• ビジュアルの問題。

目の前の箇条書きリストに誤りがあると、その頻度のカウントに移る時が来ました (さらに気分が悪くなりました)。

たくさんの数字をふるいにかける詳細を省くために、問題の核心に迫ります。

間違いを数えて降順に並べると、箇条書きリストは次のようになります。

• 句読点、
• 長文、
• 曖昧な言葉、
• リンクの問題、
• 不十分なソース、
• わかりにくい見出し、
• 構造上の誤り、および
• 視覚的な間違い。

簡単にするために、エラーの数をパーセンテージに変換し、グラフを使用して視覚化することにしました。

ステップ #2: パレート曲線を作成する

ここからが難しい部分です。つまり、分析の要点です。

パレート曲線は、問題の総数とその頻度の間の関係を視覚的に表すために使用されます。

正確な式は次のようになります。

{発生頻度} / {合計発生数} * 100

スプレッドシートでの変換は次のようになります。

幸いなことに、私が犯した間違いの合計は 99 に達し、パーセンテージを計算しているので、頻度と大きな差はありませんでした。

ご覧のとおり、間違いを修正する際に直面した問題の大部分は句読点でした。多くのライターにとっては悪夢でした。

ステップ 3: パレート図の完成

ここで、右側に y 軸を作成し、左側に向かってまっすぐな水平線を引いて、ダイアグラムを完成させます。 ラインは80%マークから始まり、カーブに到達するポイントに到達するまで伸びました。

次に、y 軸に平行な直線を描きました。これにより、左辺と右辺が分けられました。つまり、結果です。

パレート分析によると、左側のすべてが重大な問題の合計の 20% を表しています。

一方、右側は重要でないと見なされた 80% を表しています。

最終的な表現は次のようになりました。

ステップ #4: 結果の分析

私の頭に浮かんだ最初の考えは—それは予想されていたと同時に予想外でもありました。

執筆中に句読点がしばしば問題になることは知っていました。 でも、長い文章や紛らわしい言い回しが、自分の作品にこれほど強い存在感を持っているとは思いもしませんでした。

これにより、以前のテキストのいくつかと、校正者がそれらに残したコメントに目を通すようになりました. 当然のことながら、私のパレート分析と一致するパターンがありました。

もう 1 つの興味深い点は、小さくて取るに足らない問題のほとんどは、重大な問題 (上位 20%) にまでさかのぼることができるということです。

たとえば、急いで書いていると、構造的な間違いを犯し、それが SEO の間違いにつながり、仕事の質にさらに影響を与えます。

全体として、確かに改善の余地があり、パレート図が出発点でした。

パレート分析の長所

すぐに頭に浮かぶ長所は、20% を確立した後に仕事を遂行できる効率です。 パレート分析は、数値を計算し、日常的に作業を遅らせる問題を見つけることに基づいています。

たとえば、この種の分析から本当に恩恵を受けることができる人々は、毎週多くのタスクに取り組んでおり、最適なレベルでの実行を妨げるエラーに遭遇することがよくあります.

パレート分析と聞いて真っ先に思い浮かぶのは、コーダー、開発者、プロジェクト マネージャーです。 しかし、明らかに、作家は自分の仕事や過ちをそのように分析することから多くの利益を得ることができます.

さらに、一度コツをつかめば、パレート分析は、特に生物学的に重要な時期に、どこにもっと力を注ぐべきかを認識するのに役立つ優れたツールです。

パレート分析の短所

この原則を理解するのにかかった時間を除けば、図を作成するために必要なすべての間違いと計算の完全なリストを作成できるようになるまで、まだ数時間かかりました.

パレート分析はやや時間のかかる手法であり、毎日同じようなタスクやプロジェクトを実行しないと、パレート分析に頼っても意味がありません。

それでも、結果は統計に基づいているため、より良い意思決定を行うことができ、時間をより有効に活用できます。

個人的には、週単位でそれほど多くの異なるタスクを抱えているわけではありませんが、さまざまなプロジェクトでも Pareto を試してみることは間違いありません。

パレート分析の総合評価

それを理解するのに骨の折れる時間がかかりましたが、このテクニックが本当にうまくいくことを認めなければなりません.

作家は自分の作品に関して議論をする傾向がありますが、数字は嘘をつきません。 振り返ってみると、パレートが指摘した問題の重要な 20% が、私が一般的に最も苦労した問題であることに気付きました。

一方、パレート分析にはもう少し時間と労力がかかる可能性があるため、この手法に対する私の評価は次のとおりです。

最終評価:

結論: パレート分析に関する最終的な考え

Pareto は素晴らしく、効果的で、本当に驚きます —なぜ私はこれにもっと早く気付かなかったのでしょうか?

同僚や、仕事を難しくしている原因を突き止めるのに苦労しているすべての人に、ぜひお勧めします。

パレート分析はよく構造化され、組織化されており、間違いなく、効率を改善するための独自の方法です。

️ Clockify の私たちのチームは、多くの時間管理手法を探求しており、それについて自分自身で試し、率直な意見を述べています。 ご意見やご提案がありましたら、[email protected] までお知らせください。次回のブログ投稿のいずれかにあなたの意見を掲載することがあります。 この記事を楽しんで読んだ場合は、役に立ちそうな人と共有してください。