商談の席で、相手が話の途中からスマホを触りはじめる。失礼な人だと感じて、それで話は終わりにしてしまう。その一瞬に、見落としている変化が一つあるかもしれません。
『問題発見力を鍛える』の著者、細谷功さんは、出題された問いを巧みに片づける力よりも、何を解くかを自分で決める力が、先の時代の武器になると説きます。
土台は、新型コロナの緊急事態宣言が出ていた2020年8月のWeb連載です。常識がいったん崩れた直後の文章だから、読者の側にも受け皿があったのでしょう、と編集部は想像します。
本書が教えるのは、日常の小さな違和感を、考える価値のある問いに育てる手順です。
解く思考と見つける思考は、向きが逆になる
問題発見と問題解決は、正反対の思考回路です。
本書の主張は、この一文に収まります。
問題解決とは、枠が決まった状態で「どう解くか」を考え、一つの答えに絞り込む営みです。問題発見は逆向きに進みます。枠を疑い、「そもそも何のためか」と問い、問いの数を増やしていきます。
出発点も違い、前者は知っていることから、後者は知らないことから始まります。著者はこの差を、頭の中のOSの違いと呼びます。
ここから導かれる逆説が、本書でもっとも鋭いところです。優等生の落とし穴があります。解く力に慣れた人ほど、見つける力が育ちにくいのです。渡された問題へ即座に取りかかる習慣が、その問題を疑う場面を消してしまうからです。
著者はこの構図をAIの話に重ねます。問題がはっきり定義され、データも十分にある場面なら、AIは人間を上回ります。アルファ碁ゼロが、人間の教えていない手筋を見つけた例が引かれます。残る人間の仕事は、AIに何を解かせるかという問題そのものを考えることだ、という流れになります。
編集部は、この主張を全面的に受け入れるより、仕事の中で定義済みの問題が占める割合を、一度見積もってみる読み方を勧めたいです。本書は問題発見の価値を強く押し出しますが、解く力が不要だとは書いていません。両方の回路を使い分ける前提で読むと、誤読を避けられます。
全体は5章に分かれ、時代背景から個人の頭の使い方へと視点が下りていきます。
第1章は、いま問題発見力が求められる理由をVUCAとAIの二方向から論じます。VUCAは、変化が速く、先が読めず、要因が絡み合い、意味もはっきりしない状況を指す略語です。
常識がおおむね正しい安定期と、常識が裏目に出るVUCAの時代では、必要な思考が反転する、というのが議論の出発点です。
第2章は姿勢の話で、中心にソクラテスの「無知の知」が置かれます。見えていない領域が自分にはあると認めるところが、出発点とされます。第3章は、問題を変数の集まりと捉え直し、新しい変数を見つけることを問題発見と定義します。
第4章では、問題の正体としてギャップと偏在が整理され、第5章は具体と抽象、線引き、メタ認知という哲学的な領域に入ります。
読み進めるほど、外の世界の話が自分の思考の癖へ近づいてきます。章を追うごとに、ズレていたのは自分の側だったと気づく仕掛けになっています。
問題を「変数の集まり」と見る
問題を変数の集まりとみなすと、まだ誰も使っていない変数を持ち込むことが問題発見になります。
編集部がもっとも独自だと感じたのは、この見方です。
自動車を例に取ります。長く競われてきたのは馬力や燃費、見た目といった、誰もが知る項目でした。そこへテスラが自動運転を、Uberが共有という軸を持ち込み、土俵そのものが組み替わりました。
既存の変数の中で最適解を探すのが問題解決で、まだ誰も使っていない変数を持ち込むのが問題発見だと、著者は二つをきっぱり切り分けます。
この見方が威力を発揮するのは、時間がない、予算がない、と諦めかけたときです。変数は本当に時間やお金なのかと問い直してみます。本当の変数が、優先順位や費用対効果、あるいは相場観だったと気づけば、同じ問題が別物に見えてきます。
表に出ている変数を疑うことが、本書のいう「変数を疑う」です。
問いの型が変わると、視界の広さも変わります。たとえば上司から自動運転の最新動向を調べるよう頼まれたとします。Howで考える人は、調べ方の効率を練りはじめます。Whyで考える人は、調査を頼んだ理由と、その先の目的を探ります。
探った結果、狙いが顧客への新しい提案だったと分かれば、資料集めに留まらない成果を出せます。著者が何度も持ち出す場面です。
Whyには向きが二つあります。過去へ向かう「なぜ」を5度繰り返すと、トラブルの根っこに行き着きます。トヨタ式として知られる手法がこれにあたります。未来へ向かう「なぜ」は、最上位の目的、つまり顧客の本当のニーズを見せてくれます。
深く潜るWhyと、高く登るWhyを使い分けると、思考の柱が縦に伸びます。
ただしWhyには副作用があります。会議でいきなり「そもそもなぜ」と言えば、議論が止まります。万能薬とは違い、結論へ収束するモードと切り替えて使う道具だと、著者自身が釘を刺しています。
事実の中にではなく、認識の中に問題がある
問題は事実そのものではなく、それを認識する私たちの頭の中にあります。
著者は問題の正体を二種類に整理します。一つは現状とあるべき姿の差であるギャップで、これは標準的な定義です。もう一つが偏在、つまり、あるところにはあり、ないところにはないという偏りです。後者が本書の個性になっています。
UberとAirbnbは、偏在を事業に変えた例として出てきます。車に乗りたい人と空いた車、泊まりたい人と平日に余る部屋。偏りは誰の目にも映っていましたが、課題として名前を与えた人がいませんでした。
彼らはそこに名前を与えました。ソフトバンクの孫正義さんが唱えたタイムマシン経営も、国や地域のあいだの時間差という偏在を使った発想だと位置づけられます。
見落とせないのは、ギャップも偏在も、観察者の頭が作り出す区分だという点です。
問題というのは事実そのものではなく、それを認識する私たちの頭の中にある
認識が変われば、見える問題も変わります。そのため、期待値や相場観を動かすことが、品質を磨くのと同じ重さを持つ打ち手になりうる、と本書は述べます。
留保も添えておきます。紹介される事例は、UberやAirbnb、テスラなど、新しい変数を持ち込めた成功例に寄っています。変数を足せない業界や、規制が強い領域で同じ発想がどこまで使えるかは、本書だけでは見えません。
成功例の裏にある失敗や、見つけた偏在が事業にならなかった場合の話は、ほとんど出てきません。
第5章は、本書でもっとも哲学的です。人間は抽象化、つまり線引きで世界を整理し、そこから具体へ降ろして問題を解きます。ところが線引きそのものが、新しい問題を生みます。
見通しのよい道での1キロ超過と、住宅街での30キロ超過が、同じ違反として扱われます。軽減税率の線をどこに引くかで、業界がもめます。
意思疎通の行き違いも、大半は具体と抽象の食い違いから来ると著者は見ます。人は他者を「あの手の人」と括るのに、自分の話は個別の事情として語ります。逆に括られると、不快に感じます。
総論賛成、各論反対が起きるのは、抽象的な話は誰もが得をする顔をできるのに、具体になると損をする人が見えてくるからです。
こうした歪みから抜けるには、メタ認知が要ります。著者は、魂を幽体離脱させて上空から自分を眺める状態にたとえます。視点を一段上げるとは、細部から全体へ、手段から目的へ、事例から一般論へと目線を移すことです。
ダニング・クルーガー効果、つまり知識の乏しい人ほど強気で、詳しい人ほど慎重になる現象も、メタ認知が働いていない状態の例として登場します。無知の知とメタ認知は、本書の中で対になって響きます。
アナロジーで、遠い場所からアイデアを借りる
新しい変数は、遠い業界や歴史から発想を借りるアナロジー思考で探せます。
本書が最も力を込めて勧める方法で、著者はこれを心の五感と呼びます。
目に見える具体のレベルで真似れば、ただのパクリになり、誰でも気づくためすぐ同質化します。抽象のレベルで共通点を見出し、遠い業界や歴史から発想を移すのがアナロジーです。
身近な実例が共有経済で、図書館の貸出やレンタカーという昔からある仕組みを、ネット上の引き合わせで作り直したものと見ることができます。
いったん抽象度を上げてから別の具体に降ろすので、表面だけを真似されにくいです。そのため著者は、畑違いの本やニュースを読むたびに、自分の仕事に当てはめたらどうなるかを考えるよう促します。発想の種は自分の業界の外にある、という立場です。
明日から試す四つの動き
一度に全部やると続かないので、まず一つ目と二つ目を1週間だけ続けてみましょう。
本書から抜き出せる動きを、四つに絞ります。
一つ目は、頼まれごとの直後に5秒だけ立ち止まること。
この仕事は何のためか、その先の目的は何か、を1行書いてから手を動かします。それだけで、依頼への逆提案が自然に生まれやすくなります。
二つ目は、苛立ったときに相手の合理性を三つ想像すること。
常識がないと切り捨てる前に、どんな事情があればその行動が理屈に合うかを三つ挙げます。スマホを触っているのは検索中かもしれないし、返事が遅いのは別の重要案件を抱えているからかもしれません。無知の知を体に入れる訓練になります。
三つ目は、自分の仕事の変数を書き出すこと。
価格や速さ、機能など、すぐ思いつく変数を紙に5つほど並べます。そのうえで、業界がまだ重視していない変数を一つ足してみます。体験、物語、待ち時間のように、新しい変数が新しい問題の入口になります。
四つ目は、不満を「こうすればよくなる」に書き換えること。
文句を言うのは得意でも、それを前向きな課題へ言い換える練習が足りないのが、著者の見立てです。
読み終えて残るのは、問題を解く速度を競う世界から降りる感覚です。知識やスキルを積めば優秀になれるという前提は、AIの台頭で揺らいでいます。人間が問いを立て、枠を組み直す側に回るしかない、という著者の主張は、脅しというより冷静な現状認識として響きます。
それは、これまで「変わり者」「問題児」と呼ばれてきた人が必要とされる側へ回る話でもあります。空気を読まず、当たり前を疑い、遠くから発想を持ってくる人を、組織がどう許容し活かすか。その問いが、個人と組織の双方に残ります。
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『論点を研ぐ』則武譲二さん｜前提を疑う力で問題の核心を掴む3つの質問 変数を見つけよと説く本書に対し、こちらは論点を研げと促し、同じ山を別の道から登ります。理由を問う技を、コンサルタントの現場の言葉で学び直したい人に向きます。
