逐次近似モデル (SAM) の究極のガイド

絶えず進化するビジネスの世界では、適応性はプロジェクトを成功させるための重要な要素です。したがって、逐次近似モデルのような動的なアプローチを採用することは、効率を高めるための手段というよりは、むしろ必要であることがわかります。

Standish Groupの調査によると、プロジェクトの31.1％がユーザーの意見が不足していること、要件が不完全または変更されていることが原因で失敗しています。これは、利害関係者の目標に沿った質の高いソリューションを推進するために、ユーザー重視の方法論が重要である理由を示しています。

したがって、連続近似モデル (SAM) は、継続的なコラボレーション、定期的なプロトタイプ作成、フォローアップの改善という原則に基づいて、開発プロセスを完全に変革する効果的なフレームワークを提供します。それでは早速見ていきましょう。

逐次近似モデルとは

逐次近似モデルは、ラピッドプロトタイピング、フィードバック、フィードバックに基づく反復的な改善に基づく、アジャイルな開発方法論です。従来のインストラクショナル・デザイン・モデルと比較して、SAMではステークホルダーやユーザーからのフィードバックに基づいて進化し続ける迅速なソリューションを実現できます。これにより、ビジネス要件に合った高品質な結果が得られます。

ソース:LinkedIn

従来の管理手法とSAMのようなアジャイル管理方法を比較したケーススタディでは、次のようなことが示されています。 58.5% の成功率。この反復モデルにより、潜在的な問題を早期に発見し、利害関係者のフィードバックを取り入れ、会社のビジョンと緊密に連携させることができるため、アウトプットが向上します。

逐次近似心理学は、初期段階で完璧を達成するのではなく、基本的にテスト、実装、改良、再実装で成功します。逐次近似モデルを使用すれば、プロジェクトの後半でコストと時間のかかる修正作業が発生する可能性を減らすことができます。SAMは、プロジェクトのライフサイクル全体を通じてオープンコラボレーションとユーザー入力に重点を置くことで、記録的な速さで目覚ましい成果を上げています。

サム対アディ:どちらが良いですか?

逐次近似モデル (SAM) は、主に ADDIE モデルのバリエーションです。 ADDIE トレーニングモデル （分析、設計、開発、実装、評価）は、プログラムを展開する前に完成させることが重要であると信じており、SAMはその過程で調整を行うことを強調しています。

この 2 つを並べて比較してみましょう。

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[ソース]: ウォーターベアラーニング

ADDIE インストラクショナルデザインモデル

ADDIEモデルの主な欠点は時間の消費です。従来のeラーニングモデルでは、実装する前にソリューションを完成させることが前提となっているため、これは理解できます。あるステップを完了してから次のステップに進むことを目的とする「ウォーターフォールアプローチ」を採用しています。

このアプローチには何の問題もありませんが、プログラムを調整する余地はわずかです。したがって、チームが体系的なアプローチを好むのであれば、ADDIE の方が適しています。要件が変わる可能性が低い、大規模で予測可能なプロジェクトには非常に効果的です。

インストラクショナルデザインのSAMモデル

一方、連続近似モデルでは、アジャイル手法を使用してフィードバックに基づいて各ステップを繰り返し、変更を加えます。反復型のフレームワークに基づく、柔軟でユーザー主導型のプロジェクトには最適な選択肢です。SAMは、実践的なプロトタイプを通して学び、フィードバックに基づいてプログラムを改良する機会を提供します。

ただし、リソースを大量に消費するため、柔軟性、予算、リソースが限られているプロジェクトには適していません。また、常に利害関係者からの積極的な関与とフィードバックが必要であり、それなしではプロセスが遅れる可能性があります。

だから、 どちらが良い選択ですか?

どちらのモデルも、サイズとダイナミクスに基づいて、さまざまなタイプのプロジェクトに適しています。したがって、どちらを選択するかはプロジェクトの目標と目的によって異なります。ADDIE と SAM のどちらを選択する場合でも、デューデリジェンスを実施し、両モデルの仕組みを理解するようにしてください。成功をおさめましょう。 インストラクショナルデザインの例理解を深めるために概念を明確にします。

ソース:インフォダイアグラム

SAM モデルのフェーズ

逐次近似モデルは、準備、反復設計、反復開発という3つのフェーズで構成されています。各フェーズは開発中いつでも見直して、ユーザーからのフィードバックに基づいて必要な変更を加えることができます。

ソース:スケッチバブル

1。準備フェーズ

準備段階では、背景情報を収集してプロジェクトの基礎を築きます。これには現在のものも含まれます。 従業員研修資料、 従業員の強みと弱み、利用可能なコンテンツ、予算、目標、および目的。ただし、これは万能のアプローチではありません。ビジネス要件によって異なります。

従来のインストラクショナルデザインモデルと比較して、SAMの準備段階は比較的短いです。とにかくプロトタイプを作成して調整することになるので、数週間や数か月を要する徹底的な調査は必要ありません。

準備段階には、共同でブレーンストーミングを行うイベント「Savvy Start」も含まれます。利害関係者、設計チーム、プロジェクトマネージャー、中小企業を含むプロジェクトのメンバー全員が集まり、アイデアをブレインストーミングし、大まかなプロトタイプを作成することができます。これにより、プロジェクトを開始する前に、チーム全体が同じ認識を持ち、貴重な情報を加えることができます。

2。反復設計フェーズ

反復設計フェーズでは、主に設計、プロトタイプ作成、および完成したアイデアを熟知した段階から検討します。フィードバックを考慮しながら、最初のプロトタイプを改良して利害関係者や中小企業に提示し、さらに建設的なフィードバックを得ます。

ザの ハーバード・ビジネス・レビュー ラピッドプロトタイピングは、クライアントが見て信頼できるデータを生成すると述べています。利害関係者や中小企業と協力し、繰り返しフィードバックを受けることで、変更が遅れる可能性が低くなり、プロジェクトのコストも大幅に削減されます。

このフェーズでは、プロジェクトマネージャーはそれぞれのチームメンバーにタスクを割り当て、期限を設定します。SAM の重要な要素はイテレーションなので、何回かイテレーションを繰り返して戻ってくる準備をしておいてください。逐次近似モデルは、プロトタイプの設計を複数回行うことを奨励します。これにより、チームの創造の自由度が高まり、関係者が結果を視覚化しやすくなります。

3。反復開発フェーズ

逐次近似モデルの最後のステップは、完成したプロトタイプを開発して実装する反復開発です。最終製品の 3 つのフル機能バージョンは、アルファバージョン、ベータバージョン、ゴールドバージョンとして開発されています。

• アルファ: アルファ版は、完全に機能する最初のバージョンです。最終的なプログラムを視覚化し、必要に応じてスタイルガイド、コンテンツ、グラフィックに変更を加えることができます。
• ベータ: ベータ版は、フィードバックに基づいて必要な変更を加えたアルファリリースの修正版です。ベータリリースで修正すべき問題がなければ、ゴールドバージョンと見なすことができます。ただし、わずかな誤植があった場合でも、ベータ版は別の開発段階を経なければなりません。
• ゴールド: これは開発の最終段階であり、プログラムが完全に機能するようになり、これ以上の機能強化は必要ありません。

逐次近似モデルの利点

SAMは、ラピッドプロトタイピング、フィードバック、継続的な改善に重点を置くことで、企業がより良い結果を達成できるよう支援します。学習と改善を重視するユーザー中心のアプローチのおかげで、逐次近似モデルはビジネスの世界で大きな成果を上げています。

出典：ジェラドリエル

1。時間枠の短縮

ラピッドプロトタイピングは、チームがソリューションを継続的にテストして磨くことを奨励することで、開発期間を短縮します。これにより、トレーニングコースを早期に市場に投入できるため、ビジネスに競争力を与えることができます。フィードバックを繰り返し受けることで、成果が出る場合と得られない場合がある長いリサーチプロセスに時間を費やすことなく、ニーズに合わせたコースを設計できます。

2。ユーザー満足度の向上

ある調査によると、以下を使用するプロジェクト アジャイルインストラクショナルデザイン、逐次近似モデルのように、次のようになります 20% 増加 顧客満足度において。これは、反復的なフィードバックを通じてステークホルダーやユーザーとの継続的な関わり合いがいかにユーザビリティを高め、最終的には満足度を高めるかを示しています。

3。創造性の強化

SAMの最大の利点は、完璧さを強調しないことです。その代わり、反復によって完成できる不完全なソリューションが奨励されます。これにより、創造性の扉が開かれ、プロセスをスピードアップするだけでなく、全体的なアウトプットも向上します。複数のプロトタイプを手元に置いて継続的にテストすることで、失敗のリスクを軽減することもできます。

4。柔軟性

逐次近似モデルの特長は、要件の変化に柔軟に対応できることです。これにより、どのフェーズにも戻って必要な変更を加えることができるため、ソリューションの関連性が保たれます。これにより、企業はコストと時間を節約でき、注意が必要な他の分野に費やすことができます。

5。早期フィードバック

反復型のアプローチにより、チームはプロセスの早い段階で問題を特定して選択することができます。プロトタイプは、開発と実装が完了するまで何ヶ月も待たずに結果を把握するのにも役立ちます。

逐次近似モデルの欠点

SAMには数多くの利点がありますが、欠点もいくつかあります。次のプロジェクトで逐次近似モデル (SAM) の使用を検討している場合、潜在的な欠点を知っておくことが重要です。

ソース:アポスト

1。リソースを大量に消費する

絶え間ないイテレーションには、プロトタイピング、テスト、改良、実装を繰り返す必要があります。このような継続的な反復サイクルでは、タイムラインに遅れずについていくためにより多くの時間、人力、リソースが必要になります。リソースが限られている企業では、予算不足により導入が難しい場合があります。

2。重複フェーズ

従来の開発モデルとは異なり、SAMは直線的なアプローチには従いません。つまり、反復が必要なときはいつでもフェーズが重複する可能性があるということです。これによりモデルに柔軟性がもたらされる一方で、チームメンバー間で混乱が生じ、プロジェクトが適切に計画されていないと遅延の原因にもなります。

3。スコープクリープ

絶え間ないフィードバックと反復的な変更により、プロジェクトでスコープクリープが発生する可能性があります。スコープクリープとは、簡単に言えば、時間、コスト、リソースへの影響に対処せずにプロジェクトに機能を追加することを意味します。これを効果的に管理しなければ、スケジュールが長くなり、プロジェクトコストが増加する可能性があります。 マッキンゼーレポート は、期間が長い公共部門のITプロジェクトは、平均コスト超過が最も多いことを示しています。

結論

今日のペースの速いプロフェッショナル環境では、賢明な選択をして一歩先を行くことが重要です。逐次近似モデルの採用はその一例です。SAMの動的で反復的な方法論は、一貫したコラボレーションと柔軟性を通じて、時間効率、ユーザー満足度、従業員の創造性などの主要な課題に対処します。

SAMは、変化する要件に合わせて、チームがユーザー中心のソリューションを開発できるようにします。Courseboxのおかげで、SAMの原則に基づいて従業員を体系的にトレーニングする、AIを活用したプロフェッショナルなコースを設計できるようになりました。

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よくある質問

サムはアディーとどう違うの？

SAMとADDIEは開発へのアプローチが異なります。SAM は、プロジェクトを改善するためのラピッドプロトタイピングと継続的なフィードバックに重点を置いた反復モデルです。

一方、ADDIEは、分析、設計、開発、実装、評価という一連のアプローチに従う線形モデルです。どちらにもメリットがあり、どちらを選択するかはプロジェクトの要件によって異なります。

逐次近似法とはどういう意味ですか?

逐次的近似アプローチは、定期的なフィードバックとラピッドプロトタイピングによる反復的な改善に焦点を当てたeラーニング開発モデルです。これには、ステークホルダーやユーザーからの継続的なフィードバックと、それに伴うプロトタイプの改善が含まれ、その結果、会社の目標と密接に一致するソリューションが生まれます。

従来のeラーニングの有益な設計モデルとは異なり、逐次近似では、完璧を目指すのではなく、複数の反復に基づいてソリューションを完成させることが強調されます。

逐次近似法の利点は何か？

逐次近似モデルは、ラピッドプロトタイピングとテストに重点を置くことで、プロジェクト開発のスケジュールを短縮します。また、開発プロセス全体を通して利害関係者やユーザーからのフィードバックを優先することで、満足度も高まります。

反復的なアプローチは、プロジェクトの早い段階で問題を特定するのに役立ち、コストと時間の節約につながります。このアジャイル手法により、チームは要件やフィードバックの変化に応じて変更を加えることができます。

SAM プロセスとは何ですか?

SAMプロセスは、準備段階、反復設計段階、反復開発段階の3つの主要なフェーズに分かれています。

• 準備フェーズ 背景情報の収集、アイデアのブレインストーミング、大まかなプロトタイプの作成が含まれます。
• 反復設計フェーズ プロトタイプの改良、フィードバックの収集、フィードバックに基づく複数サイクルにわたる設計の改善に焦点を当てています。
• 反復開発フェーズ はSAMプロセスの最後のステップで、完成した機能的な製品の開発と実装を行います。