イントロダクション

どのような環境でも、ある人が同じタスクを割り当てられた場合、一定期間後にはパフォーマンスが向上します。一定期間にわたってデータポイントを収集すると、グラフ上に描かれる曲線は、反復作業における単位あたりの労力の減少を示します。この曲線は、コスト分析、コスト見積もり、効率性調査において非常に重要です。この曲線は学習曲線と呼ばれます。 学習曲線は、タスクを何度も繰り返し実行すると、各反復に必要な時間が短くなることを示しています。歴史的に、生産量が倍増する事例が発生するたびに、必要な労働時間が 10 ～ 15 パーセント以上減少したことが報告されています。

学習曲線は経験曲線、コスト曲線、効率曲線、生産性曲線とも呼ばれます。これらの曲線は、従業員の経験の増加に伴い、生産単位あたりのコストが時間の経過とともに減少することを示すのに役立ちます。学習曲線と経験曲線は、生産計画、コスト予測、納期設定など、組織において広く利用されています。

グラフの学習曲線

学習曲線は、一定期間にわたって生産性が向上するものの、生産量が増加するにつれて生産性の低下率は減少することを示しています。したがって、生産性の低下率が20%の場合、学習曲線は80%学習曲線と呼ばれます。研究によると、一定期間にわたって生産量が倍増すると、直近の生産ユニットの平均所要時間は20%短縮されます。

学習曲線は次の決定を下す際に関係します。

• 将来のコストの見積もりに基づいた価格決定。
• 将来の要件に基づいた労働力のスケジュール。
• 資本要件予測
• インセンティブ構造の構築

単一ユニットデータからの学習曲線

単一ユニットの生産に費やされた労力のデータが利用可能であり、そのデータを使用して、単位曲線、累計曲線、累計平均曲線という 3 つの便利な曲線をプロットできます。

単位曲線とは、単位当たりの生産労力に関する利用可能なデータセットを用いて描画される曲線です。この曲線は通常、両対数紙に描画され、最適な線が描かれます。

累積合計曲線は、累積工数合計を用いてプロットされる曲線です。この曲線は正の傾きを持ちます。

累積平均曲線は、各ユニットの累積労力平均を使用してプロットされる曲線です。

アシスタンススコアの学習曲線

名前が示すように、アシスタンススコアとは、特定のタスクにおいて、特定の機会に記録されたヘルプ、ヒント、誤った試行の回数です。詳細な調査と分析の結果、最初の機会では平均1.3回のエラーが発生することが確認されています。

エラー学習曲線

エラー学習曲線は、回答者が最初の機会に求めた支援の割合を示します。

予測される学習曲線

予測学習曲線は、学習因子分析から導き出されます。学習因子分析は、学生の習熟度、知識構成要素の難易度、知識構成要素の学習率を測定できる機能を備えています。この分析は、学習プロセスを定量化するのに役立ちます。

経験曲線に対する批判

経験曲線は単独で捉えるべきではないことが観察されています。学習曲線と経験曲線は、観察対象となる個人に大きく依存します。個人の態度が肯定的であれば、結果として得られる曲線は学習曲線に似たものになりますが、個人の態度が否定的であれば、結果として得られる曲線は当てはまりません。