この記事のポイント！
- 項目分けで強弱を明確化せよ
- 誤答動向抽出で対策検討せよ
- MECE活用で分類の精度高めよ
数値は何を示す？
日々、売上データや研修テスト成績のローデータを確認していますが、ただ眺めているだけでは具体的な課題や改善点が浮かび上がりませんでした。項目ごとに分け、平均や合計を算出することで、個々の強みや弱点が明確になり、そこから戦略を立てる流れが実感できました。特に、項目分けをする際は、MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識する必要があると感じました。また、研修テスト成績については、単に点数で判断するのではなく、どの問題で多くの誤答が見られるのか、どの傾向の問題で苦戦しているのかを明らかにし、今後の研修内容にどのように活かすかを考える重要性を実感しました。
テスト成績で分かる？
私は、製薬会社に派遣されたMRとして、同社で研修や人材育成に携わっています。今週は、研修中のテスト成績の分析に多くの学びがありました。ローデータの平均や合格点以下の数値だけでなく、「どの部分で間違いが生じやすいのか」「合否にかかわらず苦戦している問題、不合格者に特有の傾向はどこか」といった点を抽出し、研修内容の改善や補講の検討、さらには合格者によるメンタリングといった対策の幅を広げることができると感じました。同時に、MRとしての経験年数やその製品に対する経験など、さまざまな視点で項目分けができる可能性にも気づかされました。
MECEで突破できる？
今後もMECEを意識し、漏れや重複がない分類方法を追求していきたいと思います。
会議で迷う理由は？
今回の課題を通じて、「どのような項目分けがMECEに適っているのか」「他にどのような分類方法が考えられるのか」をじっくり検討する機会となりました。しかし、実務で会議中に提示されるデータを前に、瞬時に「この分類方法は適切か？」「他の方法はないか？」「前提自体は正しいか？」と判断し意見を求めるのは非常に難しいものです。そのため、データを確認しながらも、もやもやとした不明瞭な状態に陥ることが少なくありません。今後、訓練を重ねる中で、初めて目にするデータからも適切な項目分けの問題点を即座に把握できるようになることを期待しています。
これまで何となく話が伝わらない、仕事がスムーズに進まないといった抽象的なモヤモヤした感覚が、研修を受けることで原因が明確になりました。
原因が明確になることで、対策が具体化され、実践すれば成長すると確信を得るキッカケになったと考えます。
何となく停滞している方、もっとスピードを上げたい方に受講を強くオススメします。