成果はフィードバックです。 ただし、良い結果は悪いプロセスを覆い隠すことができ、悪い結果は健全なプロセスから生まれる可能性があります。 ここで、大数と統計的有意性の法則が登場します。健全な観測値を抽出するのに十分なデータポイントで十分な時間行う必要があります。 最終的には、「システムのレベルに落ちる」のです。 これが、プロセス指向であることが重要である理由です。 結果は、プロセスが正しい方向を指しているかどうかを示します。 結果は、十分な期間にわたって、またはシステムを改良するのに十分なデータポイントでフィードバックとして使用できますが、短期的な結果が健全なプロセスの規律と再現性を上書きしないようにしてください。 Thinking in Betsからの抜粋