問題発見におけるイシューとは？データ分析から課題を特定する3つの視点

まだ少し私の中でまとまりきっていない部分があるのですが、問題発見に関する研修を企画・開発中の方の参考になれば幸いです。

先日、同業(研修会社)の取締役の方(知り合いです)から相談を受けて、カフェでMTGさせて頂く機会がありました。

詳細は書けませんが「とある商品について壁打ちをして欲しい」ということで少しでも力になれるなら、と思い、引き受けました。

その商品が「悪くはないが、もう少し何かが足りない気がする」というお話でした。

私にはその商品の分野についての専門知識が無かったものですので専門的なフィードバックはできませんでしたが、思ったことを少しお話させて頂きました。

カフェからの帰り道、その時の自分の思考プロセスがどのようなものだったかを考えていました。

まず、「もう少し何かが足りない気がする」というのは問題の発見ができていない状態だと思いました。

つまり、私の役割としては問題発見のきっかけを提供することだと考えました。

問題とは一般的に「現状と、あるべき姿のギャップ」と定義されますが、実際には既に顕在化している「目で見えている問題」だけでなく、頭ではなんとなくわかっているもののピンときていない脳で見えている問題も存在します。失敗や不具合のように目に見えるものと、違和感として脳で捉えているものの双方が問題の本質であり、あるべき姿を描くことでそのギャップや境界線が見えてきます。

一般的に、問題とは「現状と、あるべき姿のギャップ」と言われます。
逆に言えば、あるべき姿が描ければ、そこに現実とのギャップが生じ、同時に問題も発見できるということになります。

というのは良く研修で教えられることですが、私はその時、そんな風には考えていませんでした。

これはあとから考えて思ったことなのですが、問題には既に顕在化しているものと、そうでないものがあると考えています。
違う言い方をすれば「目で見えている問題」と「脳で見えている問題」とでもいいましょうか。

その境界線はまだ曖昧なのですが、「失敗」や「不具合」など目に見える問題に対して「脳で見えている問題」とは「なんか違うんだよなー」という頭ではなんとなくわかっているけどピンときていいない問題です。

データによる見える化を行うことは、扱いが難しい問題に対して問題発見への一歩を踏み出すために重要です。相談で様々なデータを見せてもらえるようなケースはレアですが、まずはデータの測定による見える化を行うことが問題発見において極めて重要なプロセスとなります。

もちろん後者の方が扱いが難しいでしょう。
しかし、後者のような問題はまずは「データによる見える化」を行うことで問題発見への一歩を踏み出せると考えています。

幸いなことに先の相談では様々なデータがあり、それを見せて頂けました。
これはレアなケースだったと思いますが、まずは「データの測定による見える化」が重要だと思います。

次はデータから分析を行い問題を発見していくわけですが、イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」という本の中で「定量分析の３つの型」というものが紹介されており、それを思い出しました。

イシューからはじめよ

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安宅　和人 英治出版 2010年12月

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また、同書の中で分析とは次の３つを見つけることだというような記述がありました。

そこで私はデータを拝見し、分析をはじめました。すると確かにパターンがあることがわかったのです。

それは、「データに差がない」ということでした。どのデータを見ても同じように見える（パターンになっている）が、本来、差がないとおかしい。

差があるべきなのに、差がないというのが問題だと感じ、それをお伝えすると「確かに！」と仰って頂けました。

問題の大枠が発見できたところでここからは真因探し、問題解決のフェーズに移っていきますが、ここで話は一旦終了となりました。

つまり、私は以下のように考えていたのです。

A.これはまだ目に見えていない問題だ、と判断
B.「見える化」するためにデータを見る（データがない場合は測定から始める）
C.分析を行う

弊社ではまだ問題発見の研修を開発していないため、理論に照らし合わせてこのプロセスがどうなのか？はわかりませんが、実地ではこのように考えていたのだということが分かり、今後の開発に役に立ちそうです。

とてもシンプルなプロセスですので、社内の問題発見の研修を企画されている方などの参考になれば幸いです。