データサイエンティストの備忘録

外資系コンサルティングファームでデータサイエンティストとして働く筆者がコンサルティング関連の知見やデータ解析技術を活用するために学んだ内容の備忘録

【読書メモ】問題解決プロフェッショナル「思考と技術」

読んだ目的

  1. クライアントの課題解決に貢献するための思考方法と技術が十分に身についていないと実感したため
  2. いくつか類似書籍は読んだが古典的な書籍から学ぶため

得られた学び

本書には、2つの思考法、2つの技術、1つのプロセスを通じて問題解決する方法論が書かれている。それぞれベーシックな内容を理解するため、改めて各方法論を要約して理解してみる。

思考:ゼロベース思考

「既成の枠」を取り外して考えることであり、ポイントは次の2つである。

  1. 自分の狭い枠の中で否定に走らない:ビジネスでは全体像が定義できない場合が多く、従来の枠の外の可能性にチャレンジするポジティブメンタリティを持つ
  2. 顧客にとっての価値を考える

思考:仮説思考

限られた時間、限られた情報しかなくとも、必ずその時点での結論を持ち、実行に移すことである。とにかく早く結論を出し、早く実行に移す。ポイントは次の3つある。

  1. アクションに結び付く結論を常に持つ:結論の仮説
  2. 結論に導く背後の理由やメカニズムを考える:理由の仮説
  3. 「ベスト」を考えるよりも「ベター」を実行する:スピードを重視する

1の結論の仮説や2の理由の仮説を考える時は、「So what」を繰り返すことでアクションに結び付く結論を出す。3はどの時点を結論として具体的実行に移していけば良いのかについては、今よりベターな状況が想定されれば、とにかく実行する。

技術:MECE

Mutually Exclusive Collectively Exhaustiveの略で、「それぞれが重複することなく、全体集合としてモレがない」意味である。活用することでのポイントは次の3点ある。

  1. モレによって的を外していないか?
  2. ダブりによって効率を阻害していないか?
  3. MECEでとらえ、最後に優先順位をつけているか?

1のモレの問題は、モレによって消費者ニーズの構造変化を根本的に見落としたり、外していないかを考える。2のダブりの問題は、営業担当が同じ顧客に別々にアプローチするといったダブりが発生し、非効率が発生する。3については、戦略の方向性をMECEに考えたら、資源配分を優先順位付ける必要がある。

MECEフレームワークで学ぶこともできる。例えば、3C+1C、ビジネスシステム(研究開発から販売、アフターフォローまでのバリューチェーン)、マーケティング4Pなど、様々な種類がある。

技術:ロジックツリー

問題の原因を深掘りしたり、解決策を具体化する時に、限られた時間の中で広がりと深さを追求するのに役立つ技術である。次の3つの点が優れている。

  1. モレやダブりを未然にチェックする
  2. 原因・解決策を具体的に落とし込める
  3. 各内容の因果関係を明らかにできる

ロジックツリーで原因を追求する場合は、何度も「Why?」を繰り返して、根っこの原因を突き止める解決策具体化のツリーの要件は①的を外さないこと、②すぐにアクションに結びつくような具体性があることの2点ある。深掘りする場合は「So what」を繰り返して、深掘りする。

ロジックツリーの作り方のコツは次の3つある。

  1. 各レベルができるだけMECE
  2. ツリーの右側が具体的な原因や解決策になっているか
  3. 具体的な原因や解決策がロジックの因果関係で主要課題にリンクしているか

この3つを念頭に置いて何度もトライアンドエラーを繰り返してみることである。

プロセス:ソリューション・システム

ソリューションシステムの進め方は、次の3ステップで実行できる。

  1. 課題の設定:「問題」となる現象を解決すべき「課題」として捉える
  2. 解決策の仮説:課題に対する解決策の仮説を作る
  3. 解決策の検証・評価:解決策の仮説を検証・評価する

主要課題の設定(何かと比較してSo whatを考える)したら、個別課題にブレークダウンして根本原因を明らかにする。次に2の解決策の仮説を立て、ロジックツリーで深掘りする。例えば、利益が下がっている主要課題を設定したら、価格、コスト、販売量のどの個別課題が問題なのかを明らかにし、各個別課題に対する解決策の仮説を立てる。

解決策の仮説を作り、各根本課題に対する個別解決策を検討し、個別解決策と取りまとめた総合解決策を策定する。個別解決策はコントロール可能なものになっているかをゼロベース思考・仮説思考で考え抜く。その後、主要課題に対する総合解決策を取りまとめる。全体資源配分を考え、経営資源の観点や会社のビジョン等も含め総合的に判断する。

個別解決策をファクトベースで検証する。検証では価格分析等含めデータサイエンスの知見が大いに活用できる余地がある。総合解決策の評価は、①期待成果、②投入資源、③リスク、④展開スピードの4つの基準から評価する。

今後のToDo

  1. 基本的に知っているかつ使っている内容ではあったが、毎週これらの内容を見直して常に意識して仕事に取り組む