標準化による最適化？

��このグラフはKmPlotで書いたものである。初めて使ってみた。
��＃KmPlotのファイルフォーマットはxmlなんだな。
��グラフの式はNormal-distribute-20050925.fktである。

このグラフのX軸はアウトプットの良さを表している。X>0が合格ラインとする。
Y軸は出現確率(発生頻度)である。絶対値に意味はない。

赤の線で示した分布は、あるがままの姿でのアウトプットのばらつきのつもりである。
良いアウトプットが出ることもあるが、X<0の不合格もかなりの確率で発生する。

それに対して、緑の線で示した分布は、何らかの標準・基準・ルールを適用した場合を想定している。

赤から緑で、何が変わって、何が変わっていないのだろうか？


Aの部分は、標準化・ルール適用により、個人毎のばらつきが無くなり、底上げが図られることによる不合格発生確率の低減が図られていることを示している。
しかしながら、Bにあるように、緑の状態になっても不合格の発生が0になるわけではない。
ルール破りをする者もいるだろうし、不確定要素もあるだろう。
もう一つ特徴的なのは、Cの部分である。
若干ながら赤の方が最優秀なアウトプットの発生確率が高いように見える。
これは、標準や規則に従うことによる、自発性・自律性・独自性は失われることを示しているような気がする。
別の言い方をすると、トップランナーは自分なりの規律を持ち、周りがどうであれ、優秀な成果を出せると言うことだと思う。
ばらつきをなくすことは良いことであり、全体としては最適化されているのだと思うが、標準・規則だらけになると、「悪い官僚制」に陥るのだろう。
��悪い官僚制：ルールさえ守れば良いという思考停止状態。
��官僚制全体がダメだという意味ではない。