セイバーメトリクス

突然ですが、「セイバーメトリクス」という言葉を聞いたことがありますか?
野球好きの方や、ブラッド・ピッドが大好きな方は、なんとなく知っているのではないでしょうか。

セイバーメトリクスは、野球を統計学的見地から客観的に分析することです。
つまり、今までなんとなく良い選手だなぁとか、守備上手いなぁだったことが、データによって数値化できるということです。

私が意外だったのは、守備を数値化したデータを見たときでした。
UZRという指標は、簡単にいうと守備が上手いか下手かを数値化したものですが、ゴールデングラブ賞を受賞している選手の数値が低く一方、エラーが比較的多く、あまり上手くないと思っていた選手の数値が一番高いなんてこともありました。
このUZRは、守備範囲が広い選手が高い数値が出るようです(違っていたらすみません。)

つまり、守備範囲の広い選手は、普通の選手より打球に届くことが増え、さらにギリギリの打球も多くなるため、その結果としてエラーになってしまうこともあります。一方、エラーは少ないが守備範囲が狭い選手は、自分の周辺の打球を処理するのは上手だが、それ以上のものは、そもそも捕れないということになります。よって、見ている方としては、エラーのない選手の方が上手いなぁと思うことが多いようです。

私たちの仕事においても、目立つ仕事をしている人は、様々な評価をしてもらえますが、目立たない仕事だけど、非常に重要な仕事をしている人は、評価がされないかもしれません。仕事にもセイバーメトリクスのように、印象ではなく、しっかりと評価できる仕組みというのも必要なのかもしれません・・・。
また仕事には、ミスは必ず起こります。さらに、やることが多いほど、ミスは増えてきます。
それが果敢にチャレンジした結果ミスしたものだったのか、それともただのうっかりなのかその辺もしっかりと把握することも大切だと思います。


Nas

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by niwa_biz | 2018-02-05 11:11 | Comments(0)

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