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【考える技術・書く技術】を読んで、研究に役立てたい大学生の書評④

本編は【問題解決の技術】パートです。

 

 

8.問題を定義する

問題解決の基本的なフロー

まずは、問題解決(自分は単一の解がない状況に対して、同アプローチするか、だと思っている)の全体的な流れを説明したい。

 

文書を書くときに限らず、この点をフローに常に従って問題に取り組む習慣をつけることで、効率的に問題に取り組むことが出来るだろう。

導入

問題解決にあたり、聞き手に対して●●を改善すべきだ!、とアドバイスしても納得は出来ない。

まずは、相手と自分の情報格差をなくす、言い換えると前提を共有する必要がある。

さらに、その前提から共通の疑問点を導き出すことで、初めてその解として、●●を改善すべきだ!、と言えるのである。

 

この導入部は、前回述べた現状-複雑化-疑問の流れにのっとればいい。

既にまとめている内容であるので、深くは突っ込まないようにする。

 

現状と理想の定義

次に、今の現状/理想を定義する。

ここでいう現状は、その通り【現在置かれている、何か問題が起こっている状況】である。

前述の複雑化によって想起される疑問、問題とリンクしていることがMustである。

 

次に理想を定義する。

この理想とは、現在の問題を解決してどうなっていたいか、である。

言い換えると、現状の問題を解決した先にあるゴールである。

 

この2つは、言葉の意味をただ説明しただけなので、あまり参考にならないかもしれない。

 

問題定義

最後に、R1-R2の構造のどこに問題があるかを定義する。

これは前述のプロセスを経れば、自然と想起される。

 

たとえば、

・R1-R2の間が分からない(どうすればR2にいけるか)

・R2が分からない(何を目標にすればいいのか)

・R1が分からない(現状分析が出来ていない)

・解決策はいくつかあるが、失敗した(なぜ失敗したのか)

といったものである。

 

このように問題をしっかりセットしたうえで、本論のTop-Messageとして議論を展開すればいい。

 

 

 

 最後に、この一連の考え方についての例を示す。

ちょうど今、サイゼリヤでこの記事を書いているので、なんとなくこの店舗について思った課題感を勝手に書かせてもらう。

 

このサイゼリヤA店は一般的なサイゼリヤと同じく毎日営業をしていて、ランチ・ディナータイムの客数は70人程度であろう。入学時からではあるが、この店舗の人手不足やスタッフへの教育不足は客である僕にも散見できるレベルであった。

しかしここ最近、このサイゼリヤの人員不足が急激に加速しているように感じる。具体的には、従来はすぐに来た料理が来ない/走ってオーダーを取りに行く従業員の方/会計時の致命的なミスが多くみられるようになった。

人員不足と前述の問題が関係しているとして、どのようにすれば人員不足を解消できるのであろうか。

 

現状: 十分に活躍できるバイトが5人程度足りていない

理想: 現状の人員不足を解消し、各シフトを5名程度で回す。

 

問題の構造としては、R1を正しく認識しており、R2も定義できているので、あとは解決策がないということになる。

つまり、この文章の問題定義としては【どうすればバイトを雇い、人員不足を解消できるのか】である。

 

ここまでくれば、あとは前述のピラミッド方式でこの問題に取り組めばいい。

 

以上、8章のまとめとしては【どこに問題があるのか定義せよ】ということである。

 

 

 

9.問題分析を構造化する

調査から始まる問題解決は愚行である

この本に限らず’イシューから始めよ'でも紹介した通り、何か問題を解決しようとしたときに、まずリサーチから入ることは愚行である。

これは、以下の理由の通り、時間がかかりすぎて非効率だからだ。

・仮説なきリサーチは何を調べたいのか、が明らかにならない

・いきなり膨大な情報を集めることは時間的/労力的に無謀

・イエスかノーか分からない

・そもそも何をもって根拠とするのかを決めていないと終わりがない

 

とはいえ、教育に恵まれた超天才でもない限り、【リサーチから始める癖】が我々には根付いている。これには最大限の注意をしなければならない。

思考のクセ、をつけることが出来るかどうかが大事であるように感じる。

 

仮説設計のための構造化分析手法

ここではリサーチ前の仮説をどう定めればいいのか、ということについて考える。

これにはフレームワークやプロセス図を用いた、問題の構造化といった手法が推奨されている。問題を全体的に眺めることでMECEに考えたり、ボトルネックを推定することが比較的容易になるからだ。

以下では、様々な構造化の手法を紹介する。

 

プロセス図

これは、カスタマージャーニーやサプライチェーン等、初めから終わりまでの全体の流れを図式化するということである。

AIDMAなどは、これの典型例である。

 

因数分解手法

これは、大きな要素を細かく細かく区切っていく手法である。

例えば、

・純利益 = 売上 - コスト

・売り上げ = 客数 × 単価

・単価 = テイクアウト + 店内

というように、どんどん細かくしていく手法である。

 

これは突き詰めていくと、トーナメント票の様な状態になる。

 

以上の2つが、大きな構造化の手法であるように感じる。

正直、後者についてはさらに膨大なフレームワークがあるのだが、ここでは自分の役に立たないので割愛する。

 

課題深堀のためのロジック・ツリー

構造化ののち【ここがボトルネックだ!】というようなポイントを見つけたならば、さらにその仮説をシャープにする必要がある。

具体的には、リサーチでイエス/ノーに絞れるだけの粒度の仮説にする必要がある。

 

そこで有用な手段が、Whyを追求するロジックツリーである。

例えば、サイゼリヤの人員不足について解消する方法を検討したとして、オーダーから料理を配膳するまでのプロセス図を眺めていると、どうもキッチンの料理を作る段階にボトルネックがあり、キッチンを増やせばいいのでは、という仮説が生まれたとしよう。

もっともらしい仮説は生まれたが、まだリサーチできるレベルには落とし込めていない。

そこで、Whyのロジックツリーを作るわけだ。

サイゼリヤのオーダー解消のためにはキッチンを多く採用すべきだ

理由1:料理に対するオーダーが渋滞しているため

理由2:キッチンには十分な空きスペースがあるため

 

これなら、仮説の検討は十分にできる。

 

以上が問題解決に対する一連のプロセスである。

まず、全体を構造化してMECEに眺める、その中からボトルネックでありそうな部分を決める(この決定の精度は知識に依存するはず)

次に、その仮説をロジックツリーで深堀する。

最後に仮説の検討を行う。

 

 

以上が問題解決のパートである。

正直、イシューから始めよに似ていたので、そこまで詳しくは書かなかった。

 

自分にとって大事であるのは、この思考のクセをつけることができるかどうかである。

 

 

本記事は以上となります。

長文をお読みいただき、ありがとうございます。

【考える技術・書く技術】を読んで、研究に役立てたい大学生の書評③

6章 帰納的な論理構成を正しく並び変える

前章では、ピラミッドがいかにして成り立っているか、について説明した。

論理の縦横関係や、導入部の設計についてだ。

 

本節では、さらにその論理の縦横関係についてまとめていく。

具体的には、横論理の関係を帰納法のみに限り、以下について説明する。

・上段論理と下段論理の正しい関係性とはなにか

・下段論理の並び順は、どのように設計すべきか

 

ということで、さっそく本題に入っていく。

 

上段論理と下段論理の正しい関係性について

まずは、上下の関係について説明する。

ここでは、既に述べている原則を自問することが重要だ。

 

つまり、

・上段グループが、下段グループを正しく要約しているか

である。

 

このルールが正しく適用されていない事例は、そうそうないと思われるが、著者はよくある間違えをいくつか挙げているので、紹介したい。

また、その様なミスがあることを認識しておけば、自分がそれを犯すことは少なくなるだろう。

 

Ex1. 要約が下段グループに混ざっている場合

上段:サッカーチームを強くするために、以下の行動を起こすべきだ。

①走り込みを増やす

②筋トレメニューを増やす

③フィジカルコンタクトでの勝率を上げる

 

これは、③が上段をサポートする要素ではなく、むしろ上段ライクな要素となっていしまっている。

具体的には、上段で達成したい理想状態を定義し、下段でアクションを明示する、といった構造のはずが、③についても理想状態を述べてしまっている。

 

この文章を違和感がないものとするためには、以下のように修正すればよい。

上段:フィジカルコンタクトを強化し、サッカーチームを強くするために、以下のアクションを取るべきだ

①走り込みを増やす

②筋トレメニューを増やす

 

Ex2 意味のない上段

これは、上段が下段の要約ではなく、なんとなくタイトルになっている場合だ。

具体的には、【わが人材部門における3つの課題】, 【私が筋トレをすべきだと考える7つの理由】といった具合だ。

 

これでは、上段にメッセージ性がない。言い換えると、クエスチョンを生み出すことが出来ない。

 

 

 

帰納的論理の正しい並べ方について

上段をサポートする3つの帰納的な論を設計したとして、その後、ただ並べればよいというわけでは断じてない。

帰納法は、その3つが≒な種類なものであることが前提であるが、それでも順序を工夫しなければならない。それは、単にわかりやすくするためだ。

 

本書では、これらの論の並び方は3種類あると説明している。

・時間の順序

・構造の順序

・重要度の順序

 

これらについて、それぞれの特徴と、活用すべき事例について説明したい。

 

時間の順序

まず最も考えやすいのは、時系列順に並べるということだ。

プロセスごとに物事を説明する場合は、このプロセス順を用いたほうが、主張が分かりやすいものになることは、容易に想像できる。

 

以下に、プロセス順に並べ替えられた、例を示す。

上段: 某転職エージェントは、事務員雇うべきだ。

①求職者がエントリーした段階で、SF資料をまとめるのは、面倒

②面談日程調整等、誰でもできる業務に正社員を割きたくない

③面談後クレーム処理について、形式的に対応できる人材が求められる

 

といった風に、プロセス順で並び替えることで、聞く側はイメージがしやすい。

また、話し手が具体的にイメージすることが出来ることも利点の一つである。

 

 

構造の順序

先によろしくないが、これは別に推奨される順序が定まっているわけではない。

 

構造の順序とは、MECEに分けられたものに対して、それぞれの要素に対する論を展開するということである。

ゆえに、MECEであれば、どの要素から紹介しても良い。言い換えると、特段、順序が決まっているわけではない。

 

 

度合いの順序

度合いの順序とは、重要度の高いものから順に並べていく方式のことである。

ドラマチックな展開にするのであれば、最終に重要度の高いものを置くこともあるが、ほとんどの場合は重要度の高いものを最初に並べていく。

なぜなら、最初に出てきたものが最も重要であると、脳が判断するためである。

脳の判断機構に合わせることで、主張をしっかりと伝えることが出来る。

 

 

 

他の人の文書の論理構成を考えよう

他の人の文書の論理構成をチェックし、論理順序の法則を定義することが出来れば、その文書を深く理解することが出来るし、おまけに論理的思考力が向上する可能性がある。

 

 

煩雑であったが、帰納的な論の順序に意味を持たせよう、という意味である。

 

 

 

7章 下位グループを正しく要約した上段設計の方法

先ほど、ちらっと述べたように、上位グループが下位グループを正しく要約していることは、ピラミッドの必須原則である。

 

本節では、正しく要約された上位グループを設計する方法について学んでいく。

 

先ほど述べたように、空白の上位論理を避けなければならない。

具体的には、

・私が○○と考える3つの理由

・弊社の人事部門における3つの課題

 

これでは、クエスチョンを想起させることもできなければ、何が言いたいのかも分からない。言い換えると、スタンスを取っていない。

このような、スタンス無しの上位理論は排除されなければならない。

 

では、良い上位理論とはなにか、と問われると以下の2パターンに大別できる。

・○○すべきだ、という主張

例えば、【大学受験合格のためには、駿台予備校に通うべきだ】という主張

 

・○○と考えられる、という下位グループからの推論

例えば、【わが社において、人材能力の低下がみられ、それは改善すべき事態だ】

という主張 

 

以下では、その2つについてそれぞれ説明したい。

 

行動の結果を述べる

○○すべきだ、と主張する上位理論のまとめかたについて説明したい。

 ここで、著者らは3つのポイントを上げている。

・具体的な言葉を使うこと

・グループを明確な因果関係でまとめる

・結果の記述は、一連の行動から直接得られるものを占めす

 

具体的な言葉を使う

第一に、具体的な言葉を使うことで、不明瞭な主張を避けることが出来る。

白紙の主張を避けるためには、できるだけ具体的な言葉で表現することが重要だ。

 

例えば、【弊社の会計システムは改良されるべきだ】という主張では、まだ具体的でない。得られる結果がどのようなものであるか、あまりイメージできないからだ。

そこで、具体性を持たせた主張としては【弊社の会計システムは、外部委託による大きすぎるコストを削減すべく、改善されるべきだ】の方が、得られる最終成果が何であるかわかりやすい。

 

このように、具体的な言葉を用いる利点としては【得られる最終結果が分かりやすい】ということである。

具体的には、下位グループの行動を起こすことによって得られる結果が明確になる、ということである。

これによって、起こすべき行動との因果関係について、批判的な思考も可能になる。

 

 

行動のレベルを階層化する

次に、上位グループと下位グループを上手くまとめるために大事なことは、行動のレベルで階層化することだ。

ここでいう階層とは、利点-目的-タスクの3段階に分けられる。

タスクはやるべきこと、目的はタスクを遂行する理由、利点は目的を達成したときに得られる利益、といった具合だ。

 

例えば、階層化されていない例は以下の通りだ。

【大学近くの飲食店は利益率向上のため、テイクアウトのメニューを改良すべきだ】

・学内で昼食を取る学生の人数規模を推定すべきだ

・適切な市場規模を概算することが大事だ

・改良によって、フードロスが減り、利益率の向上が見込める

 

これは上から順に、タスク/目的/利点がおり混ざってしまっている。

本来であれば、これらは利点-目的-タスクの順で上下関係を築くべきだ。

 

このように論を階層化することによって、横の関係が等価になり、ピラミッド構造がよりきれいに、分かりやすいものとなる。

 

直接的に得られる結果を上位理論に示す

下位グループから要約される上位理論は、常にその直接的な要約でなければならない。

しかしこれは、今までの2つの点である具体的に書く・階層化するを行っていれば、難しいことではない。

 

とにかく、上位と下位の因果関係がしっかりとつながるように気を付ければよいのだ。

 

 

各論点より推定された上位グループを設計する

良い上位理論の種類として挙げた

・~すべきだ、という主張

・~と考えられる、という推論

のうち、これより先は推論について扱う。

 

これらの推論において、下位グループから上位グループを要約するための手段として、著者らは以下の3ステップを上げている。

・考えを結びつける構造上の類似点を見出す

・類似点の中により深い関連性を見出す

・要約のポイントレベルまで、帰納的なジャンプをする

 

これより先では、以下の3つについて詳細に論じていこうと考える。

 

step1: 構造上の類似点を見出す

まずは3つの下位グループに対して、それぞれの類似性を検証する。

そして、そこから導かれる結論が、上位グループを正しくサポートしているかについて考えるのだ。

 

この考えによって、得られる利点は2つだ。

ひとつが、白紙の上位グループを構築しないマインドセットが得られること。

 

二つ目が、自身が論文を読む際に、帰納的な下位グループから上位理論を推定し、批判的な思考が出来る事、である。

具体的には、ただ話を聞いているだけでは納得してしまうところを、帰納的な下位グループから推論できることと、上位理論との乖離を発見できるというわけだ。

 

例えば、以下の人材系事業会社における事例を考える。

【弊社は人件費に3つの課題を抱えている】

・給与計算は社員の手計算によって行われミスが多い

・給与支給日と締め日の間が短いため、月末は多忙になる

 ・人件費が一覧表示されていないため、相対評価が出来ない

 

これらについて、3つは給与支給システムの点で類似性を見出せる。

ゆえに、人件費ではなく、給与支給のオペレーションを改善せよ、がより正しくてクリアな推論である。

 

 

より深い関連性を見出す

上述の例では、帰納的なグループのそれぞれから関連性を見つけやすかった。

しかし、実際の文章は美辞麗句でおおわれており、それぞれの論点が見えてこないことが多い。

 

そこで、その様な事例の対処法としては、長い文章を端的に述べて、その後関連性を見出していくことだ。

それによって、普通に文章を眺めているだけでは見えてこなかった、下位グループの共通点が見えてくるだろう。

 

 

帰納的なジャンプをする

稀に、これはよくない文書であるのだが、帰納的な下位グループから上位グループを導けない事例が存在する。

具体的には、白紙の上位グループの後に、帰納的な下位グループが存在しているのだが、そこから何が主張されているのか分からない事例だ。

 

この様な事例は、全体の文脈から、自己的に帰納的なジャンプをして、上位理論を推定するほかない。(帰納的ジャンプ)

 

もちろん、これは最終手段である。

自分が文章を書くときはこの様なことが起こらないよう、しっかりと順序と関連性を持った帰納的グループを構成すべきである。

 

 

まとめ

何やら煩雑なものとなってしまったが、最後に全体のまとめをしたい。

 

まず、この6, 7章を通じて文章を書くときには、以下の2点に気を付けてほしい。

・全てのグループ化は、全体で上位理論を正しく示唆するものでなければならない

・グループ化する際は、同粒度で、意味のある並びが必要である

 

次に、これら帰納的グループは2つに大別できる。

・すべて共通の特性をもち、その特性によって関連付けられる推論

・利点、目的、結果の3層構造となっている主張

 

以下のいずれにも当てはまらない場合、正しくグループ化できていないため注意だ。

 

最後に、適当にグループ分けしても、読み手が理解してくれるだろう、という甘いマインドセットは捨てるべきだ。

こちらの意図を相手に完ぺきに伝えることが、ピラミッド構造最大の利点であるためである。

【考える技術・書く技術】を読んで、研究に役立てたい大学生の書評②

4.導入部の構成方法について

ストーリ形式それぞれの因子

なぜストーリ形式を取る必要があるのか

導入部においてストーリ形式をとる目的は、聞き手に興味を持ってもらうためである。

言い換えると、聞く価値のある話であると、相手に理解してもらうためである。

 

いかなる内容であれ、聞き手は意味がありそうなもの、しか頭に入ってこないと仮定すべきだ。

例えば、私立の理系大学を受験する生徒に対して、まったく同レベルの日本史の授業と数学の授業を行った場合、理解度は数学が圧倒的に高いだろう。

これは、受験生にとって数学しか、意味のある、具体的には勉強する価値のあるものではないからだ。

 

聞き手と共通の事項を話、そこから生じる問題を共有したのちに、その解決策を示すことで、聞き手に期待を生み出すことが出来る。

 

 

状況の記述は、どこまでの知識をカバーするか

導入部における状況記述は、必ず、聞き手が既に知っていて議論の余地がないものとしなければいけない。

なぜなら、ここで無駄な疑問が生まれてしまうと、先に続く論理展開に支障をきたすためである。(ミスリードを起こす)

 

しかしここで、どこまで詳細に状況を説明すべきなのか、という疑問が生じる。

これに対する答えは、聞き手の規模に依存するので、それに合わせてカスタマイズするしかない、というものである。

 

聞き手がラボのボスであれば、その分野の常識的な事項は、高度に専門的であっても状況記述に含めても問題ないだろう。

逆に、聞き手がマスであれば、そのボトム層に合わせて、用語の注釈から、基本的なトレンドなど、状況記述に含めるべき事項が増えていく。

 

 

複雑化とは何か

複雑化とは、前提に対する問題意識を想起させる起爆剤のようなものだ。

前提事項に対して、話し手と同じように疑問を持ってもらうことを目的としている。

 

例えば、『あなたの体重は50kgである』という前提だけでは、痩せていることが問題なのか、太っているのか分からない。

そこで、【同年代の平均値に対して+30%ほど乖離している】という複雑化をもたらすことで、痩せるにはどうすればいいのか、という疑問を共有することが出来る。

 

導入部全体の留意事項

1. 導入部の長さについて

基本的に、導入部の長さについての制約は述べられていない。

長さの基準としては、聞き手と話し手が同じ目線に立つために十分な量であるかどうか

である。

 

2. キーライン(サブイシュー)についての導入も必要か

状況によるが、文章が長い場合は、ここまでの状況整理をすることや、なぜそのサブイシューに応える必要があるのか、については述べても良いだろう。

 

3. 導入部の順番は固定すべきか

これについては、順番を入れ替えても良いと著者は述べている。

状況を入れ替えることによって、情報の伝わり方は異なる。

 

しかし、3要素をそろえることはマストである。

これが失われると、同じ目線で立てなくなるからだ。

 

 

5.演繹法帰納法

まずはじめに、演繹法帰納法とは、それぞれ横につながる論理グループの構造を示している。

この章では、それぞれについて定義と、その特徴について述べていきたい。

 

演繹的理由付け

定義

演繹的理由付けは、次の3つの要素からなる。

・大前提

・小前提(大前提の主部、または述部について述べる)

・推論(大前提と小前提から論理的に導かれる)

 

例えば、以下の例が演繹的理由付けに当たる。

・勝率の高いJリーグクラブは、外国籍選手が4人以上いる

横浜Fマリノスには、6人の外国籍選手が加入している

・ゆえに、マリノスは勝率が高いチームである

 

このように、推論の部分が、上位理論で生じた疑問に対する答えとなる。

 

活用すべきシチュエーション

まず前提として、演繹法は機能法に比べて好まれない。

理由は、以下の2つである。

 

1つ目に、ごくごく単純な論を省略できないことだ。

2つ目に、聞き手が理解しづらいことだ。

A2⇒B2⇒C2という演繹的な論理が展開される場合、A2に対して下の論理を理解したのちに、B2に対して下の論理を理解して、やっとC2にたどり着く。

これでは、冒頭に述べた自動的に論理構成を行う脳のシステムと逆行している。

ビジュアル的には、ピラミッドを上下にジグザグ進むことになってしまう。

 

では、どのような事例で演繹法は有効であろうか?

応えは、ピラミッドの最下層である。

 

演繹法は厳密に理論を紹介する分、それ単体であれば理解がしやすい。

また、最下層であれば、上記のジグザグも起こらない。

 

 

帰納付け理由付け

定義

帰納的な理由付けとは、上位グループをサポートする3つの理由を下位グループで説明する方法である。

例えば、就活のGDなどでよくいる、【私がAと考える理由は3つです。一つ目は~】みたいな論理展開は帰納的である。

 

活用すべき事例

帰納的な論理展開は、演繹法に比べて、多くの事例で用いられるべきである。

その理由は、帰納的な論理展開の方が、演繹的なものより、理解がスムーズであるからである。

帰納的な論理展開ならば、トップダウン的に理解することが出来、脳の理解プロセスとマッチングする分、分かりやすくなるということだ。

 

 

以上が、演繹法帰納法の違いである。

自分としては、原則帰納法を用いながら、どうしても論理構造を丁寧に説明したいときのみ、演繹法を使おうと思う。

 

 

本記事はこれで以上となります。

 

 

 

 

時間効率を上げるために、大学生が【イシューから始めよ】読んでみた⑥

本記事は前回の続きとなります。

 

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前回までの内容で、

・イシューを定める事

・イシューに基づき、ストーリーラインと絵コンテを組むこと

・上記に基づいた、実際の分析を行い、アウトプットを生み出すこと

を示した。

 

そこで今回は、それらのアウトプットを最終的にどう伝えるか、というメッセージドリブンな考えについて説明をしていきたい。

この、メッセージドリブンという内容は、ビジネスであればプレゼンテーション、研究であれば論文に当たる部分であり、知的生産の最終的な部分だ。

 

当然、良い完成物なしには、これまでの努力が水の泡となってしまうので、本省も重要な部分である。

 

メッセージドリブンの前提事項

まず、知的生産の最終的な目的はなんだろうか?

それは、こちらの意図を理解し、同じように問題意識を感じてもらうことだ。

 

例えば、ビジネスにおけるプレゼンであれば、こちらの課題を相手にも感じてもらい、その解決手法について納得してもらうことである。

もう一つ、研究の例で言えば、論文の有用性と信頼性を理解してもらうことにある。

 

では、その様な状態を達成するためにはどのようなプロセスが必要なのであろうか。

著者らは、3つの条件が必要であると述べている。

・課題に意味があることを理解してもらうこと

・最終的なメッセージを理解してもらうこと

・行動に値するものであると感じてもらうこと 

上記の3条件を満たすことで、プレゼンテーションや論文発表を'成功'させることが出来ると考えている。

 

 ここまでの話では、全て話をする側の話であった。

では、話の聞き手側は、どの様な人たちなのであろうか?

ここを抑えることは、メッセージを作るマインドセットとして非常に有用であると感じた。

 

著者らは、話の聞き手を無知で賢いものであると想定する、と述べている。

具体的には、以下の二点を前提においている。

1.聞き手は無知であると仮定する

2.聞き手は高度な知性を持ち合わせていることを仮定する

 

要は、前提知識や論理的思考力の様な高い知性は持ち合わせているが、発表するメッセージの内容については、無知であることを仮定しろということだ。

つまり、理解してもらうことは、メッセージ次第では可能であるということだ。

 

以上の点を踏まえ、次節より詳しい内容に入る。

 

メッセージを見直す

本節より、ストーリーラインとチャートのブラッシュアップをする。

これらを見直す際に、常に意識すべき点は以下の2つだ。

・本質的であること

・シンプルであること

 

この2つを念頭に、メッセージのブラッシュアップを行っていく。

 

ストーリーラインを見直す

まずは、イシューに沿ったメッセージが伝わっているかを念頭に置きながら、次の手順で、ストーリーラインを見直していく。

1.論理構造を確認する

2.流れを磨く

3.エレベーターテストに備える

 

Step1: 論理構造を確認する

ここまでの分析と、それにより変化したストーリーラインを確認し、どの様な論理構造を取っているか確認する。

 

具体的には、

・論理構造が帰納的なのか演繹的なのか

・空雨傘方式のものであるのか

・論理的に見たときに、上層のメッセージをサポートしているか

といったことである。

 

これらの確認の際に、論理的な面で不備がある場合は(本当は分析の中でストーリーラインを組むことでこれらは起こらないはずだが)早急な修正が必要である。

また、論拠として弱い部分、蛇足に思われる部分は、思い切って除いてしまうことも考えなければならない。

 

最後に、これらの論理構造を包括して示す際には、オリジナルの名前を付けることを推奨する。

これは、既存のフレームワークを用いると、聞き手のバイアスに縛られてしまうこと、さらには、オリジナルの要素によって、冒頭で聞き手の心をつかめること、が理由として挙げられる。

 

 

Step2: 流れを磨く

論理的に不備がないプレゼンテーションであっても、相手に伝わるかというと、それは必要条件の一つでしかない。もちろん、十分条件があるわけではないとは思うが

 

良いメッセージは全体の説明に心理的なつまりがなく、なめらかに脳に入っていき、退屈することなく終わるものであると思う。

少し抽象的な表現をすることが難しかったので、具体的な例を示す。

 

例えば、特定の金属触媒を用いることで窒素からアンモニアを生産することが出来るものを例にとり、その論理構造を以下とする。

1.我々は優れた金属触媒を開発した

2.この金属触媒によって、ピリジニウムイオンを生成できる

3.その生成されたイオンは、さらに金属触媒上で二量体化し、気体になる

4.ピリジニウムイオンは、窒素から触媒量のピロールと反応することで生成する

5.気体になったピリジニウムイオンは、アンモニアに変わる

 

 どうだろうか?

確かにこれらは並べ替えることで、ある程度筋の通っている論理構造とすることが出来るが、番号順に聞くと、頭が行ったり来たりとなり、理解が出来ない。

 

これらを改善し、流れの滑らかなメッセージにブラッシュアップするのが、本節の内容である。

この方法として、著者らは2つの方法を述べている。

 

ひとつ目の方法は、粗い紙芝居を用いるものだ。

ある程度雑であって構わないので、用いるチャートやメッセージを並べ替えて、それらをパラパラとめくってみる。

すると、論理的に詰まる部分が出てくるので、その都度並べ替えたりすることで修正するというものだ。

 

2つめの方法は、無知で賢い人に対してリハーサルをすることだ。

これによって、知識がある状態の自分では気づけなかった論理的なつまりが見つかるであろう。

 

これらの方法を通じて、なめらかで整った情報が可能となる。

 

Step3: エレベーターテストをする

エレベーターテストとは、会議室に向かうエレベーターでCEOと鉢合わせた際に、到着する20秒間の間にPJの概要を説明することが出来るか、というテストである。

これにより、伝えたいメインメッセージを、より明確にすることが出来る。

 

ただし、この作業は既に済んでいるといっても過言ではない。

なぜなら、既にストーリーラインの最上部に立っている内容を話せばよいからだ。

 

 

 

チャートを磨きこむ

メッセージラインを磨きこんだら、次はチャートを磨きこむ。

チャートとは、Chartと書き、和約は図、グラフといったものである。

 

こちらのチャートも3つのStepで磨きこんでいくが、その前にチャートの内容を3分割していきたい。

 

チャートの3要素は、以下の3つだ。

・メッセージ:チャートが示したい内容

・タイトル:図の全体像を示す名前

・サポート:メッセージを裏付けるデータ

 

意味の分からないチャートを書かないためにも、これらの3要素を磨きこむ必要がある。

尚、良いチャートの3条件として、著者らは次の3つを挙げている。

・イシューに沿ったメッセージがある

・サポートの軸に意味がある

・サポートがメッセージを支えている

 

これらの条件を満たすために、次から3Stepsに分けて説明していく。

 

Step1: チャートに対してOne Messageを徹底する

チャートのメッセージは一つに絞らなければならない。

ひとつのチャートの中に、言いたいことが2つある場合は、似たような図にならないように注意しながら、別のチャートを作成することを推奨する。

 

また、それに付随することであるが、メッセージ性のないチャートは避けなければならない。

例えば、地方ごとのコロナウイルスの感染者数、といったメッセージでは、何が言いたいのか不明である。それであれば、地方でのコロナウイルス感染者数は、東京に比べて少ない、といったメッセージに変更するべきである。

結局何が言いたいのか、、、、という状況に陥れば、聞き手は発表者を無能と評価して、自分の有限である時間を使いたいとは微塵も思わないだろう。

 

教授が自分の発表中に他の資料を見だしても、他責になってはいけないのだ。

話を聞いてもらえないのは、教授の人間性が悪いからではなく、自分の発表が退屈であるからなのだ。

 

追記になるが、この例を書いているときに、授業を聞くことを強制して予備校の内職の封じこめにかかる高校教員を思い出した。高校卒業から3年近くたった今も、彼らは他責思考であったなと思うし、やはり責任を取れるのは自分だけだなと思う。

 

 

Step2: タテヨコの軸比較を明確にする

メッセージがサブイシューと合致していても、サポート部分の軸選定が間違っていれば、そのチャートは意味を持たない。

具体的には、メッセージをサポートする明確で意味のある比較が必要であるということだ。

 

本来その様なエラーは、絵コンテ作りのタイミングで取り除かれるはずであるが、実際の分析を進めてみて絵コンテは変わるものである。

 

その様な場合の対処方法を示したい。

具体的な軸を見直す方法として、著者らはいくつかを上げている。

・フェアで恣意のない軸選択

良い例が見つからなかったのであるが、要は聞き手が【プレゼンターは自分をだまそうとしているのではないか】という疑念を持つことを避けるということである。

 

・軸の順序に意味を持たせる

例えば、都道府県のあいうえお順にコロナウイルスの感染者数を並べているのであれば、ボコボコのグラフになるだろう。

それであれば、人口密度順当に変更して、一定の相関がみられる(一目でわかる)チャートに作り直すべきだ

 

・軸をMECEにする

例えば、新旧の生産オペレーションの変化を示したいのであれば、共通の部分は新旧で2つ書くのではなく、1つのチャートに統合してしまうべきである。

 

・軸を見直す

これらの手法を用いても、それぞれのセグメントで、明確な比較が出来ない場合がある。そのようなときは、軸の切り方が原因である場合が多い。

例えば、洋服1着にかけるお金を年齢別に比較しても、平均値では大きな違いは出ないだろう。なぜなら、40代でも1着30万のスーツを着たがる人はいるし、20代でもしまむらの服で済ませる人もいるためである。

この場合、年齢というのは服にお金をかける理由にはならない。

むしろ、交際人数や職業、年収等でセグメンテーションしたほうが、明確な違いが出るだろう。

 

以上で、軸のブラッシュアップは終了となる。

 

 

Step3: メッセージと分析表現をそろえる

最後のステップとして、サポート部分を最適化する。

例えば、新型コロナウイルスの新規感染者数がピークアウトしているというメッセージをサポートする分析として、差分表現はよろしくなく、割合での表現に変更するべきだ。

具体的には、新規感染者数が150人というよりも、昨日からの感染者比は102%である。

と表現したほうが、『150人?!めちゃ増えてるやん!!!』というミスリードを避けることが出来る。

これはFACTFULLNESSのSize Instinctで説明されていたが、人間は単一の数字に惑わされやすい。メディアが死者数を致死率ではなく絶対数で報道するのは、その方が注目が集まるからだ。(僕自身は、現状のコロナ対策に文句があってこの例を取り上げているわけではありませんが)

 

 

この考え方をマスターするには

最後に、これまでの考え方をマスターする方法についてだが、実践し週間化するしかない。

ボレーシュートのけり方を隅から隅まで言語で学んでも、体は自然に動かないのと同様に、思考のクセ、さらには自分の思考のルーティンとして組み込むために、この考え方を実践する以外に道はない、と思う。

 

 

以上、6部にわたる記事を読んでいただき、ありがとうございました。

 

過去記事はこちらとなります。

 

 

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時間効率を上げるべく、大学生が【イシューから始めよ】読んでみた⑤

本記事は過去記事の続きとなります。

 

 

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前回までの段階で、

イシュー特定、ストーリーライン作り、絵コンテ作りを紹介した。

 

本記事では、その様な段階に達したのちに、実際にアウトプットを生み出す方法について紹介していきたい。

 

アウトプットを生むときのポイント

本書の最終目標は、生産性を向上させることであり、ストーリーラインや、絵コンテはその手段であり、分析の前段階だ。

ここで適当に分析を行っては、なんとなく優秀そうだが、解の質は微妙な奴、要は結果が出ない人になってしまう。

 

そこでまずは、実際にアウトプットを出していくときの心得について、説明していきたい。

分析の優先順位をつける

得られたストーリーラインについて、実際に分析を行う順序をつけることを激しくお勧めする。

この際の具体的な優先順位とは、すなわち重要なサブイシューから検証していくべきだということだ。重要なサブイシューとは、【これが偽であると、そのほかの仮説が意味を持たなくなる】というレベルのものを指す。

例えば、暗記に時間をかけることで東工大に合格できるという事例を考えるときに、【東工大の入試問題の多くが暗記のみで解ける】というのが最大に重要なサブイシューとなる。

この論点を検証せずに終盤を迎え、やっぱり暗記だけでは無理でしたでは、これまでの時間が失われてしまい、生産性も著しく下がるということだ。

 

要は、重要度の高いものから取り組むべきだということである。

 

 

確定バイアスを避ける

イシューから始めるアプローチで、分析をする際に気を付けるべきことは、確定バイアスを避けることだ。

言い換えると、仮説をサポートする情報のみを集めてしまうことを避けるべきだということである。

 

例えば、服に金を使っている奴はモテるという仮説を検証する際に、WEARのモデルが発信している情報を参考にしてしまうことは、中立的な分析とは言えないだろう。

彼らは服を売ることで、そのブランドから収益を得ているわけで、どう考えても中立的な情報は得られない。

これは極端な例だが、確定バイアスにより正しい分析が出来ないことは、良く起こりうることだと思う。

 

この様な確定バイアスに対する対策としては、その仮説を肯定する理由と否定する理由の2つの立場に立って検証することが有効であると考えている。

 

以上が、アウトプットの心得である。

・優先順位の高いものから取り組む

・確定バイアスを避ける

この2つを意識し、研究に取り組んでいきたい。

 

 

分析中のトラブルを裁く

ストーリーラインをたて、絵コンテをつくり、その分析手法まで設計したとしても、全てが予定通りにいくわけではない。

実際の分析では、様々なトラブルが発生する。

本節では、その様なトラブルの対処方法について説明していきたい。

 

トラブル1:ほしい数字が存在しない

実際に分析を進める際に、鉤となるデータが存在していない事例が存在する。

これは、先ほどの確定バイアスに基づく、仮説を肯定するデータが得られない、といったことではなく、そもそも検証するためのデータ得られないことを示す。

例えば、ある廃品回収業者が、今後はマットレスの回収に力を入れるとして、マットレスの市場規模が拡大していることを、示したいとしよう。

この際、マットレスの市場規模など、Webで情報を漁っても見つからないだろう。このようなトラブルが、本記事で取り扱う事例である。

 

この様なトラブルにぶち当たってしまった際のアプローチ方法は以下の3つである。

・構造化して推算する

・足で情報を得る

・複数のアプローチから帰納的に推算する

 

構造化して推定

いわゆるフェルミ推定によって、数字を算出する方法である。

フェルミ推定については、情報が溢れているので、そちらを参考にしていただきたい。

 

足で情報を得る

ある程度情報が粗くても良い場合は、自分の足で情報を得ることが可能である。

例えば、飲食店の出店地域を決定する際に、交通量に重きを置いているのであれば、自分で街中に立ち、情報を得ることは可能である。

 

複数のアプローチより機能的に分析

上述のフェルミ推定では、概算ということもあり、不確実性が大きい。

そこで、複数のアプローチを用意して、その正確性を担保することが出来る。

 

例えば、先ほどの布団の市場規模であれば

・世帯ベース

・店舗ベース

といった2つのアプローチ方法が考えられる。

 

この2つのアプローチから導かれる値が近ければ、ある程度信用できるものとなるだろう。

 

 

トラブル2:自分の技術ではらちが明かない

新規性の高い問題や、なじみのない問題に取り組む際、どうしても分析がうまくいかないことがあるだろう。

その様なときは、まず他力を活用する。

具体的には、研究であればその第一線である教授、ビジネスであれば経験豊富な先輩にアドバイスを聞く、といったことである。

これによって、かなりの高確率で新しい示唆や良い分析手法が得られるだろう。

 

どうしても、自分だけの力で成果を残したいというエゴに縛られてしまうことはある。

しかし、それでは結果は出ないのだ。

プライドをある程度捨て、結果にコミットすることが重要なのである。

 

また、その様なアプローチ方法をとっても上手くいかないことがある。

その様なときは、固執せずにデットラインを定めてしまうことが有効であると考えられる。

要は、2週間やって結果が出なければ、別のアプローチ方法にシフトするのだ。

これも、心理的障壁の大きいアプローチであるが、乗り越えるべきポイントである。

 

 

軽快に答えを出す

いくつもの手法を持つ

分析を進める際に求められる能力として、著者らは2つを挙げている

・持っている手札の数

・自分が熟達している手法の数

 

前者は頼ることが出来る人の人数、後者は自分がマスターしている手法の数である。

この2つをそろえることで、効率の良いアウトプットが出来る。

 

その為にはまず、多くの人に対して経緯をもって接すること。

そして、日々の勉強によって、1つ1つの手法をマスターしていくほかない。

 

回転数とスピードを重要視する

分析を進める際に、やりすぎには注意しなくてはならない。

ひとつの分析にこだわるより、検証のサイクルを何度も回した方が、結果的に解の質とスピードが向上すると述べている。

 

よく聞く事例ではあるが、0~60%と60~70%は同じ時間がかかるといわれている。

その様な事例に対してやるべきことは、同サイクルを繰り返すことだ。

 

これによって、より少ない時間で、質の高いアウトプットが出来る。

 

 

以上が、アウトプットドリブンの考え方である。

長文をお読みいただき、ありがとうございます。

 

過去記事はこちらから。

 

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時間効率を上げるべく、大学生が【イシューから始めよ】読んでみた④

本記事は、前回の続きとなります。

 

 

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前回までの段階で、イシューを分解してストーリーラインに落とし込むところまで行きました。

今回は仮説ドリブンの後半である、絵コンテ作りについて説明していきます。

 

絵コンテとは何か(定義)

著者らはストーリーラインを組み立てた後に、次なるステップとして絵コンテ作りを上げている。

この絵コンテとは、ストーリーラインを裏付けるファクトを設計するものである。

具体的には、サブイシューごとにその検証には、どの様なデータが必要なのかを設計していく手段のことを指示している。

これによって、論理構成のみであったものに仮想的なデータが加わり、アウトプットのイメージが急速にわいてくる。

 

ここで一つ、自分の理解を促すために具体的な例を挙げたい。

例えば、大学のテストを楽に乗り切るためには、友人から過去問を貰うことに時間を費やしたほうが、普通に勉強するよりもROIが高い、というイシューがあったとして、これに伴う必要なデータを逆算していく。

この例だと、テストにおける過去出題問題の割合や、教授が過去3年にわたって問題を回収している率や、テストで90点取るための勉強時間を用意できればいいだろう。

 

といったように、【どのようなデータが欲しいのか】を逆算することで、絵コンテを作成していく。

 

絵コンテ作りの3Steps

Step1: 軸を整理する

分析の本質とは何か

絵コンテとは、要は分析手法をあらかじめ設計しておくことなのだが、その根底となる分析の手法について、述べていきたい。

 

良い分析とは、【比較して比べること】であると著者は述べている。

例えば、彼は得点を取ることにたけているというよりも、彼は昨年の得点王に比べて15得点多い数字をマークしており、得点力が高い、と表現したほうが、そのデータの意図するものが伝わりやすい。

 

また、それに加えて重要となるのが、何と何を比較対象とするかだ。

2つの軸を適切に設計することで、そのデータが支えたいサブイシューを明確に伝えることが出来る。

 

次説では、その分析の軸設計の方法について述べていきたい。

 

 

定量分析の3つの型

良い分析とは、比較し手比べることであると述べたが、その方法には大きく3つある。

・比較

・構成

・変化

の3つだ。

 

比較とは、上記の通り、AとBを比べることである。

構成とは、全体に対する割合を示すことで、市場シェアや組成生成物比などが例に上がる。

変化とは、横軸に対する縦軸の変化を示すものだ。具体的には、コロナ感染者数の日時変化や、濃度変化に対する伝導性なども挙げられるだろう。

 

分析は上記の3つにカテゴライズできるとしても、その表現方法は多様である。

エクセルのグラフテンプレートが3つを優に超えていることからも言えるし、上記の3種類をそれぞれ組み合わせて、3*3で9通りが少なくとも存在しているだろう。

 

軸設計の基本

分析をするにあたり、縦軸と横軸を決めなければいけないわけだが、それにはセオリーがある。

横軸は原因で、縦軸は結果にすることだ。

例えば、睡眠時間とIQの相関を調べたいとすれば、睡眠時間を横に、IQを縦にすることができる。

 

この様な軸設計は、ボトムアップ的に考えていくことが可能だ。

例えば、週に一回、自転車に乗る人の多くは健康であるというときは、自転車に乗る場面をたくさん出してみて、それらのうち、似ているものをグルーピングしていけばいい。

・本屋に行くとき

・通学

・遊びに行くとき

・サイクリングをするとき

という風に出していき、

・プライベート(娯楽の移動手段、サイクリング、)

・オフィシャル(通学, 通勤)

という風に抽象化したのちに、

それらの全体に占める構成比と、それらの平均乗車時間との健康診断の結果との相関が見られれば、自転車に乗る人の多くが健康であることが示せるだろう。

これは、厳密には自転車を乗ることで健康効果があるわけではない。

 

例が長くなったが、要はボトムアップ的に軸を出せるということだ。

 

Step2: イメージを具現化する

分析の軸を出して終わりではない。

次にするべきことは、その数字をイメージすることだ。

 

規模感をイメージ

グラフから得られるであろう、データの目安をイメージすることが大事だ。

忘れられがちだが、数字は細かく取ればいいというものではない。

大雑把で良いところは適当にとり、重要なところは細かく取る。

 

例えば、塩化水素と水酸化ナトリウムの酸塩基滴定をしているとして、pHが2~4のところなど、どうせ平坦なグラフが出るのだから、適当にとればいい。逆に中和店の理論値では、非常に細かくデータを取る。

この様なイメージが出来ていれば、データを集めすぎることなく、効率的にリサーチを進めることが出来る。

 

もう一つの例を挙げるとすれば、都道府県当たりの平均年収を見る際に、1万円単位で比べる必要はない。これらは、軸を設計した時点で50~100万円程度差が存在していると仮定しているからだ。

 

意味合いを表現する

もう一つ、数字の規模感に加えて、グラフの形をイメージする必要がある。

具体的には、仮説を肯定するデータはどのようなものなのか、である。

これをイメージすることで、仮説なきリサーチを避け、なぜこのリサーチを行うのかが明確になる。

 

例えば、世帯年収と学歴の相関を見るときに、右肩上がりのグラフになることをイメージすることは必須だ。

これによって、なぜ平均年収を取るのか明確になるし、分析していて訳が分からなくなることもなくなる。

 

 

Step3: 方法を明示する

軸を決めた、得られるデータのイメージもついている。

しかし、実際の分析手法がなければどうしようもない。

 

ニホニウムが錯体形成に非常に有用である。得られるデータは、他の金属触媒に対する、カップリング収率を見れば、大きなものを示すだろう。

という絵コンテを作っても、ニホニウムを実際に単離し、反応系に組み込むことは出来ない。少なくとも現実世界では、実験が出来ないのだ。

 

この様な事例に後で気づかないためにも、あらかじめ分析の手法をイメージする。

例えば子の例であれば、計算化学の力を借りることで、サブイシューを実証することが出来るかもしれない。

この様に、あらかじめ分析の手法を決め打つことが大事である。

 

とはいえ、これらの分析手法は自分のイメージ、言い換えると熟練度の中に絞られる。

優れた問題解決手法をもっていれば、どの分野でも早く一流になれるわけではない。そのためには、業界の基礎的な知識を習得しなければならないからだ。

僕がいきなり、物流業界における新規ビジネスを考えろといわれても、知識がないので、どの様なデータが得られるのか分からない。

 

これは、非エンジニアでもデータサイエンスを学ぶ人が増えている理由の一つでもあると考えられる。具体的には、データサイエンスで何が分かるのかを知らないまま、AIを導入して業績を上げようなど、不可能だからである。(と思う)

 

 

 

以上が仮説ドリブンの後半である、絵コンテ作りについてだ。

この章と前章で、イシューを定めたのちの分解作業について述べた。

 

次章では、アウトプットドリブンの考え方をまとめていきたい。

 

長文をお読みいただき、ありがとうございました。

以下は、これまでの過去記事です。

 

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時間効率を上げるために、大学生が【イシューから始めよ】読んでみた③

本記事は、前回の続編となります。

 

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前回は、どうイシューを特定するのか、についての内容でした。

今回からは、2記事にまたがって仮説ドリブンという考え方についてまとめていきます。

 

そもそもの生産性の定義に戻るが、良いイシューを定めてもそこで仕事が終わったとは言えない。イシュー度×解の質で示される通り、解の質を高めていく必要がある。

解の質を上げる方法、著者は仮説ドリブンと名付ける考え方について説明していく。

 

この仮説ドリブンで解の質を高める方法としては2Stepsである。

1つ目が、ストーリーラインをつくること

2つ目が、絵コンテを作ることだ。

前半ではストーリーライン作りをあつかう。

 

仮説ドリブン①

定義:仮説ドリブンとは何か

まずは、ここでいう仮説ドリブンな考え方について定義したい。

この考え方は、イシューから導かれる仮説に基づいて分析を行うというものだ。

言い換えると、イシューがすべて正しいと仮定し、そのためには何がデータとして必要か、を逆算してアプローチするものである。

 

ここで対局となるのが、多くの人間が慣習的に取り組む問題解決の手法である。

具体的には以下の通りだ。

①とりあえずデータを集めまくる

②データの意味合いを考える

③ストーリーを組む

 

これが従来のアプローチであり、本で紹介されている仮説ドリブンは、これとは逆の考え方となる。

ではさっそく、このアプローチについて深く説明していく。

 

Step1: イシューを分解する

いきなりイシューを起点に答えを出そうとしても、解の抽象度が大きく応えることが難しい。例えば、店の売り上げを上げようとしても、じゃあ度のパラメーターを見るの?となりかねない。

そこで、イシューを細かく分解する必要がある。

以下では、その分解方法について示していく。

 

意味のある分解とは

ここでイシューを分解する前に、良い分解について考えたい。

ここでの良い分解とは、イシューの分析を助けるものを指す。

 

良い分解とは、

・本質的に意味のある塊で砕くこと

MECEであること

の2つが挙げられる。

 

本質的に意味のある塊とは、塊ごとにその特徴が顕著に表れる事であると私は捉えている。

例えば、レストラン、ここではサイゼリアを例にとるが、その売り上げを年齢別に分けることはあまり意味がないだろう。なぜなら、サイゼリアは幅広い客層に親しまれており、20代であろうと50代であろうと客単価や客数に大きな違いはないだろう。

それであれば、ランチとディナーで分ける、デザートとご飯の様に分けたほうが、まだ両者に差が出るであろう。

このように、セグメンテーションした時に、その特徴が如実に現れることが非常に大事である。

 

MECEは、就活したことがあるものなら聞いたことがあると思う。

要は、モレなくダブりなく、ということである。こちらは、詳しく説明しない。

 

 

具体例:事業コンセプトの分解

良い分解の条件を学んだところで、一つの具体例をとってみたい。

 

例えば、新規事業開発においてシニア向けのサービスが有用ではないか、というイシューがあったとして、このままでは大きすぎる。

そこでイシューを分解する。

 

事業コンセプト = 事業モデル × 参入市場

この様にすることで、サブイシューを具体的に提示することが出来る。

 

事業モデル

・収益はシニア側からではなく、企業側からの方が大きいのではないか

・要素AにUSPを持ってくることで、多くの顧客を集められるのではないか

 

参入市場

・セグメントAは市場縮小に逆行し、成長しているのではないか

・セグメントBに対する競合は少なく、ブルーオーシャンではないか

 

とまぁ、具体例なのでサブイシューの質は低いのだが

要は、分解することで仮説の粒度が大きくなるということを示している。

 

 

イシュー分解をする型

実際、イシューを効果的に分解することは難しい。

どの様にセグメンテーションを行うことで、効果的な切り分けがなされるのか、自分で考えることは、非常に困難であろう。

 

しかし悲観する必要はなく、世の中にはイシュー分解の型、いわゆるフレームワークというものが存在している。

ビジネスであれば

・WHERE: どの市場を狙うのか

・WHAT: 具体的にどのような勝ちパターンを気づくべきか

・HOW: 具体的にはどのような取り組みをするべきか

 

スポーツであれば

・WHERE: どのポジションを狙うべきか

・WHAT: 何をすることで、優位性を気づくか

・HOW: 優位性獲得のためには、何をすべきか

 

といった具合に、多くの事例において先駆者が築いた方が存在する。

その方に頼るのが、非常に有効であろう。

 

と同時に、自分なりの型を作れるようになると、問題解決のスキルは飛躍的に上昇する、とも述べられている。

 

 

逆算により、型を導く

上記の様に、新規性の高い課題の場合は、そのフレームワークが存在していない可能性がある。ここでは、その様な事例に対応する方法について述べていきたい。

 

新規性が高い場合、逆算をすることが有効だ。

具体的には、イシュー分解の頂点である最後に欲しいものから逆算する。

 

例えば、インターン生の人材募集を効率的に行いたいとして

その為には、内定に至るロードマップを作り、要素分けすることが出来る。

具体的には、

●学生サイド

・採用媒体で求人を見てもらう(認知)

・求人閲覧後に、応募したいという意欲を出してもらう(欲求)

●企業サイド

・学生の書類選考通過率(学生の質)

・内定後の辞退率

 

など、様々な要素に分解することができ、そこから利用すべき媒体や狙うべきターゲット層が見えてくるだろう。

 

この様に、型が見つからない場合でも、自分で逆算することが出来ると良い。

 

イシューを分解するメリット

ここまで、イシューの分解の仕方を説明したが、このメリットは2つある

・課題の全体像が見える

・サブイシューのうち、優先順位が分かる

 

1つ目については、先ほどから述べているように、大きすぎるイシューでは課題の精度が低いので、分解によって、粒度の高い仮説の基リサーチが出来る。

 

2つ目については、例えばであるが事業モデルを組むとして、参入市場が分からなければ、HOWもWHATもない

先にWHEREの仮説を検証しておけば、調べていたことが台無しになるパターンを回避することが出来る。

 

また、忘れてはいけないことが、サブイシューにも仮説を取る必要が大いにあることだ。サブイシューを検証するときも、まずは調べてみるアプローチをやめる必要がある。

 

 

Step2: ストーリーラインを組み立てる

個々のサブイシューに仮説を見出せれば、最終的に何を言おうとしているのかは明確になるであろう。次のステップとしては、それらのサブイシューを並べ替えることだ。

 

プレゼンを聞く側は、どの様な流れで、またどのようなファクトがあれば納得することが出来るのか、を考えながら、仮定に基づいてメッセージを組むことが、相手に何かを伝えるために重要である。

 

典型的な構成として、著者は次のように示している。

1.前提となる知識や問題点の共有化

2.カギとなるイシュー/サブイシューの明確化

3.それらの検討結果

4.結果から導かれる結論

 

これらに基づいて、今後のリサーチを進める事、すねわちストーリーラインを組むことは、以下の理由で役に立つ。

 

ストーリーラインを組むことの重要性

ストーリーラインを組むことで、PJの進行に大きな効果が期待できる。

また、その効果はPJの成熟度により異なるものである。

 

初期においては、仮説に基づいたリサーチを可能にし、なぜこのデータを集めているのか、が明確になる利点がある。

中期においては、仮説がどこまで検証されているのかが一目瞭然となり、進捗が見えやすい。また、新しい事実を肉付けしていくことで、臨機応変に対応できる。

末期においては、ストーリーラインがはっきりしているため、どの様にプレゼンを構築すればよいのかが明確となる。

 

ストーリーラインの型

ストーリーラインの構築の必要性は分かったが、どのようにしてストーリーラインを組み立てるべきかわからない、という人も多くいるであろう。

 

ここには大きく2つの型がある。

1つ目が、WHYの並べ立てである。

簡単に言い換えると、ある論Aに対する理由A, B, Cを並べていく方法だ。

ここでは、論点の抜けを防ぐためA, B, CがMECEである必要がある。

 

2つ目が空雨傘方式である。

・空:どこが問題であるか

・雨:この問題を解くためには、これを見極める必要がある

・傘:解決策はこれだ

 

具体的にサッカーチームで例えてみると、

・空:このチームは、DF面で失点が多すぎる

・雨:失点が多い原因は、DFではなくMF, FWに守備の意識が低いことが原因

・傘:守備がうまい、検診性の高いMF, FWをレギュラーに採用、練習メニュー変える

 

といった具合であろう。

余談ではあるが、これを書いていて自分はサッカーが好きだなと思った。

 

以上が、今回の仮説ドリブンの内容である。

 

要は、以下の2つのステップで解の質を高められるということだ。

・イシューを分解する

・分解したイシューに基づいてストーリーラインを組む

 

本記事は以上となります。

長文をお読みいただき、ありがとうございました。

 

 

 

 

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