失敗だけでなく最良の日を分析し、何が成功を左右するかを特定する

成果が目標を上回ったとき、何がそれをもたらしたかを調べる。ピークを再現することは、谷を防ぐのと同じくらい重要である。

Why it works

フィードバックループは通常、不足を検出し修正するように設計されます。ポジティブ・デビエーション分析――ピーク・パフォーマンスを生み出した条件を研究すること――は、フィードバックシグナルの反対方向を活用します。ポジティブ・デビエンス研究は、同じ制約された環境の中で成功している人々の実践を特定し広めることが、持続可能な改善を生み出すことを示しています。個人レベルでも同じ論理が当てはまります――自分自身の最良の日は、自分にとって何が機能するかについての、自然な実験を含んでいます。

How to do it

1. 自分の行動追跡データを見直し、成果が最も高かった3〜5日、または週を特定する。
2. それぞれについて、その前に何があったかを再構築する――睡眠、エネルギー、スケジュール、環境、感情状態、きっかけ。
3. 最良の期間に共通する要因を特定する。
4. 偶然それが起こるのを待つのではなく、その要因をデフォルトの環境により確実に組み込む。

エビデンス

ポジティブ・デビエンス方法論は公衆衛生や組織改善で使われています。個人内でのパフォーマンスのピークの分析には、メカニズム的な裏づけとコーチング実務の知見はありますが、統制された試験は限られています。公衆衛生分野で記録されているポジティブ・デビエンスのアプローチは、同じ制約のもとですでに成功している人々を研究し、その実践を広めることが持続的な改善を生むことを示しています――これは自分自身の最良の日を研究することの、集団レベルでの類似物です。 (anecdotal)

自己報告による遡及的な分析は、想起や帰属のバイアスの影響を受けます。最良の日の条件が因果的な要因ではないかもしれませんが、このアプローチは成功をまったく分析しないよりは優れています。

出典

• Marsh, D. R., Schroeder, D. G., Dearden, K. A., Sternin, J., & Sternin, M. (2004). The power of positive deviance. BMJ, 329(7475), 1177–1179.

よくある間違い

追跡データを失敗の検出と自己批判のトリガーとしてのみ使い、成功の条件を理解し再現するために対称的に使わないこと。