📖『完全無欠の問題解決』　読書メモ

最近Xで偶然見かけた、読書効率を桁違いに上げるための方法というものを参考にして本を１冊読んでみました。咀嚼しながらの読書は中々体力を使いますが、理解の深まりや反芻のしやすさという点でやって良かったと感じました！

桁違いに読書の質が上がる超簡単な読書法｜ふろむだ@分裂勘違い君劇場

note.com

今回は紙の本を読みながらPCでGoogle docsに気になった要点をまとめるというシンプルな方法をとりました。

完全無欠の問題解決

www.diamond.co.jp

↑読んだ本📖

下記に読書メモをそのまま貼り付けます。

自分用のメモ書きみたいなものなので、他人から見て見やすいかは保証しないので悪しからず。。

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✨完全無欠の問題解決　読書メモ

【序文】

多くのデータが利用可能に　→　思考の質の基準も高まっている

意思決定におけるバイアスに抗うための方法論

世界中のマッキンゼー事務所から最も閲覧要求を集めた専門能力開発文章の１つ

【はじめに】

”物事を成し遂げる力”を重視する時代は、不確実性の高まりによって戦略的な正しさという前提が担保できなくなったことにより”アジャイルで創造的な問題解決”をする時代へと移り変わった。

機械学習によるパターン認識能力の拡張により、外部からの難題に”素早く組織的に対応”する。

非ルーティーンの作業と認知能力が交差する領域が、複雑な問題解決の中心地。

「何を知っているか」ではなく「自分が知っていることを使って何ができるのか」が重要。

【問題解決において決定的に重要な７つの問い】

１．どのように問題を的確に定義するか

２．どのように問題を分解し、検討すべき仮説を立てるか

３．どのように やる,やらないの優先順位をつけるか

４．どのように作業計画を策定し、分析作業を割り当てるか

５．認知バイアスを避けつつ、どのように事実収集と分析を行うか

６．洞察を引き出すため、どのように調査結果を統合するか

７．どのように説得力のある伝え方をするか

・肥満や環境破壊が「厄介な問題」である理由

複数の原因、外部性の影響、人の行動変容が必要、解決策のもたらす結果が思いがけない場合がある

→本書のメソッドはこういった問題にも通用するよ

【問題解決でよくある７つの失敗】

１．問題定義が曖昧

２．過去の経験のみに基づいて解決策を断言

３．問題を細かく分解しない

４．チームの構造や規範を軽視する

５．分析ツールが不完全

６．分析結果と行動を促すストーリーの結びつけが甘い

７．問題解決のプロセスを反復しない

本書では９０の図表を用いながら３０の問題解決の実例を紹介する

→「問題解決辞典として使ってね」

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【第一章　「完全無欠の問題解決」をマスターする】

・１人で問題解決に取り組む場合は、家族や同僚と一緒に使えるレビュープロセスを組み込むことで客観性を保ち、その他のバイアスから身を守ることができる。

・ロジックツリーの威力を学べ

・影響を及ぼせる変数に着目してロジックツリーを掘り下げる

・プロセスの各部分にどのようなリスクがあるかを考え、それを軽減する因子についても考える

・投資を今すぐした場合に年間で得られる利益と、投資を待った場合にコストに起こり得る変動率を比較

▶極端な例：（今やれば年１０００万のプラス ⇔ ３年待てばコストが３０００万下がる）

・ツリーの枝を、具体性を欠かすことなくに纏めたり代替できる場合はそうする（剪定）

・各枝の重み付けと正規化（０〜１スコアリング）を行いチーム間の合意形成に役立てる

・最も重要なステップは問題を論理的な方法で構成要素に分解すること。

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【第２章　問題を定義する】

優れた問題定義文の６つの特徴

・最終的な成果に焦点を当てている

・具体的で測定可能である

・明確な時間的制約の設定

・意思決定者の価値観や求められる精度に明確に対処するよう設計されている

・創造性や不確実な結果に対し余地を許容するよう構造化されている

・局所最適化ではなく、可能であれば組織レベルで最適化すること

　SMARTの法則

SMARTの法則とは？コンサルが使う目標設定法でゴールへの近道を [コンサルタントで働く] All About

allabout.co.jp

・問題への理解を深め、問題定義文を進化させる

▶切り口に対し、良い点と批評を洗い出し改善していく

▶問題を高いレベルで再定義し直すことで大きな恩恵を受けられる

（解決までの時間は局所的な問題解決のほうが早いが、それで良いのか？）

・リフレーミングの活用

014.ITコンサル的リフレーミングの活用法！｜ナレッジシステムズ公式アカウント

note.com

・デザイン思考でみられる「潜在的な顧客のニーズは何か」というという問いは特に消費者・製品領域における問題定義プロセスで威力を発揮する。

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【第３章　問題を分解し、優先順位をつける】

ロジックツリーは「問題のメンタルモデル（認知モデル）」

優れたツリーは包括的で重複が無い 

  ▶MECE

MECE（ミーシー）とは？意味や活用方法を解説！ | 給与計算ソフト マネーフォワード クラウド

biz.moneyforward.com

・ツリーにも種類があり、それらを最適なタイミングで使用する。

・最初のツリーは、さらなる調査のガイドとして機能させるために手早く作成する

　▶この段階では各レバーの影響力などは分かっていない

・演繹的ロジックツリー（≒資本収益率ツリー）で競合比較

　▶総資産回転率

総資産回転率(総資本回転率)の目安は？ 計算方法をわかりやすく解説 | クラウド会計ソフト マネーフォワード

biz.moneyforward.com

・帰納的ロジックツリーは確率的な関係を示すのであって因果関係を示すのではない。

　▶演繹的ロジックツリーと併用することで本質的な問題定義まで素早くたどりつく

・着手するアクションに対する適切な優先順位付けのためのマトリクス

　▶問題に対する影響の潜在的規模（高,低）✕　自分たちが影響を及ぼせる力（高,低）

　▶問題定義文の成約を緩和することで剪定する枝に違いが生じるかを確認するのも効果的

※参考書籍

意思決定アプローチ 分析と決断

honto.jp

・「分割フレーム」で問題の中のトレードオフな属性を明確にする（本書に具体例多数）

・個人が問題の最初の切り口に執着してしまうことは珍しくない

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【第４章　作業計画を立てる】

問題解決のプロジェクトマネジメントに相当する

・仮説がない分析はしない。分析プロセスに関する以下をそれぞれ明確にする。

▶分析の成果物をダミーで視覚化▶ノックアウトできる分析を明確に▶誰が何をいつまでに

・人工知能技術が発達したことで、問題の根本的な構造について考え抜く前に早まってデータに手を出してしまう衝動が以前よりも強くなっている。これは避けるべき。

・バイアスを軽減するための７つのアプローチ

　▶チームメンバーの多様性を確保する

　▶常に複数のツリーや分割フレームを試す

　▶仮説には疑問符を追加する

　▶バイアスを排除するブレーンストーミングを行う

　　→異議を唱える義務の文化 / ロールプレイング / 弁証法の基準 / 遠近法を取る/ 建設的な対立 / チームによる分散投票 / 外の意見を求める

　▶下振れシナリオの明示的なモデリングと死亡前死因分析

　▶優れた分析手法

　▶データソースの拡大

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【第５章　「経験則」で問題をざっくりと分析する】

ヒューリスティックス　≒　経験則　≒　ショートカット

・前提となる仮定が最も少ない仮説を選択せよ（オッカムの剃刀）

・レバーが最大限改善された場合の影響力は相対的にどの程度のものか？

・８０：２０の法則（パレートの法則）▶制約下での問題のスコーピング

・７２の法則（７２を成長率で割り、元本が２倍になる期間を推定できる）

　▶注意：成長率が常に一定という前提がある

・期待値を使用する際は確率分布の形状に気をつける（平均値と中央値の乖離は？）

・類推は構造タイプを正しく認識してこそ活かすことができる

　▶ハロー効果（halo effect）とは、ある対象を評価するとき、その一部の特徴的な印象に引きずられて全体の評価をしてしまう効果のこと。

・損益分岐点（特に固定費の段階的な増加に意識を向ける）

　▶ホテルとレンタカー会社の例：ホテルがキャンセル料を請求する（できる）理由

・適切なヒューリスティックスを用いた「３つの問い」を問題定義に投げかける

トヨタ人の合言葉｢なぜなぜ5回｣の威力

toyokeizai.net

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【第６章　「奥の手」で問題を深く分析する】

・機械学習モデルを構築する前に正しい問い立てや、基礎統計値の分析、散布図による相関関係の視覚化やスキュー（正規分布との差）を見てみる。

・因果関係の方向が知りたいのか、意思決定のための予測がしたいのか

　▶そもそも良いデータを入手できるのか。

・注意：重回帰分析の章では多重共線性についての注意喚起がされていなかった

・ベイズ統計学は不完全なデータ環境下で特に複雑な状況における条件付き確率を評価する方法として役に立つ

　▶未知の状況下でのリスクに対処できることもある（例：チャレンジャー号のOリング）

・根拠を持って処置群と対照群の比較が可能な場合、自然実験をデザインできる余地がある

・競合役を立てて互いが利益の最大化を図る振る舞いをシミュレート（ゲーム理論）

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【第７章　結果をまとめ、ストーリーで伝える】

・調査結果を視覚化する

・最も指摘したい事の裏付けとなる図は用意できるか？

・意思決定者によって設定された問題の制約を緩めると判断した場合は、その判断に至った正当な理由を説明できるよう準備しておく

・「私は何をすべきなのか？に対する答え」▶「状況の要約」▶「根拠」の順序が最も多い

・ドラフトストーリーラインをピラミッド構造で１枚に示し、それを９つのボックスに分割し物語を完成させる。

・聞き手に都合の悪い結論を伝える際は、意思決定ツリー構造を用い議論のプロセスに焦点を当てたストーリーラインを描く。（１つの結論ありきのピラミッド構造でのプレゼン

は避け、選択しなかった結論がなぜ選ばれなかったのかを理解してもらう）

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【第８章　不確実性に対処する】

・不確実性には５つのレベルがある

　▶解消されるまでの年月や認知可能性などで分類

　▶分析的な優位性があれば不確実性はむしろ好材料になり得る

・不確実性に対処するための６つの行動

　▶情報の購入

　▶ヘッジ（下振れイベントへの予防措置）

　▶低コストの戦略オプション（競合する新興技術への初期投資と情報収集）

　▶保険の購入

　▶悔いのない手段

　▶大きな賭け

・対処する期間のリードタイムの長さとリスク許容度で選ぶ選択肢を変える

　▶60歳時点でグロースファンドへ投資することも非現実的ではない

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【第９章　「厄介な問題」を解決する】

２つのケーススタディ

・肥満の問題は非常に厄介な問題

　▶費用曲線　（縦軸：平均費用/日 , 横軸：推定される影響(人)/日）

　▶低コストで影響力の大きい施策から優先的に施工する

・共有地での資源乱獲を減らす

　▶ちょっと難しくてよくわからん

・厄介すぎる４種類の問題

　▶介入の結果、問題の形が変わってしまう場合（生活保護：介入が依存につながるおそれ）

　▶問題に対する唯一の答えがない場合（意見が大きく対立する問い。最悪のシナリオとのトレードオフを強調する）

　▶価値観が重要な役割を果たす場合（死刑に関する法律の問題など）

　▶実際の問題が、より明白な他の問題の入れ子になっている場合（食料を寄付する人間は、ホームレスの空腹を満たしたいわけではなく実際は貧困や格差そのものに対処したいはずだ）

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【第１０章　優れた問題解決者になる】

ただの振り返りと筆者の励ましの章