こんばんは，ゴドーです。
何か思いついたアイデアを実装し，試してみた後は，その結果をしっかり分析することが大切。
仕事のなかでも，モデルを作って実験した後のデータを様々可視化して，気付いたことは全て書き残すように気をつけています。
また，観察できた現象について，なぜそうなっているのか突き詰めておくことも重要だと思います。
ちょうどプログラムのデバッグ作業のようなもので，テストコードが通らないという結果に対して，コードの中を追いながら原因究明していく感じですね。
PDCAサイクルでいうところの"C"，チェックに当たる部分だと思いますが，ここにはかなり時間を割きます。
そもそも実験をする上で目的があり，まずはその目的が達成されているかどうかを確認しますが，これは大抵すぐに終わります。
より時間をかけるのは次で，結果を多角的に見ながら，目的外としていた部分に課題がないかどうかを探します。
そうして見つけた複数の課題について，できるだけ詳しい発生要因の分析を付け，次はどの課題に取り組むのか優先順位を付けます。
これが次のPDCAサイクルにおける"P"プランの部分でしょうか。
この優先順位の付け方はその時々の状況に依りますが，中長期的な目標を達成するのに最短となる方からなるべく選ぶようにしています。
自然科学でもなんでも，まずは対象をじっくり観察することから始まります。
観察の結果からモデルを作って実験したら，その結果を目を皿のようにして分析することも重要です。
土台，実際に手を動かして作業すること自体は，実は思っているほど重要じゃないというか，頭を使わなくてもできてしまう面があります。
むしろ，最初の計画と結果の分析・考察にこそしっかり時間を割くべきですね。
PDCAはPCが大切ということで。
それでは，また。
/ゴドー
