なんでもそうですが、論理的思考も意識的に使っていかないと使えるようになりません。
とくに論理的思考は日常でいくらでも練習する機会はあるわけで、いくらでも上達できます。
練習中に困ってしまうのは、「どの手法を使えば良いんだっけ?」という場合です。
今回は PA (問題分析) と DA (決定分析) の使い所を解説します。
読み飛ばしリンク
- PA (問題分析) と DA (決定分析) の違いを知りたい → PA と DA の違い
- PA (問題分析) の使いどころを知りたい → PA (問題分析) をつかうとき
- DA (決定分析) の使いどころを知りたい → DA (決定分析) をつかうとき
PA (問題分析) と DA (決定分析) の違い
PA (問題分析、Problem Analysis、以下 PA) と DA (決定分析、Decision Analysis、以下 DA) は使い所は違います。
PA (問題分析)を使うケースは次のような場合です。
正しい状態があったけれどもおかしくなった
修正して、正常に戻す
ぞれに対し、DA (決定分析) は次のような場合です
いくつかの選択肢があって
どれを採用するか決定する
私は問題解決を仕事にしているので、PA をよく使います。
でも日常では DA を使うことが多いですね。
たぶん普通のビジネスでも DA のほうが多いのでは、とおもいます。
PA (問題分析) と DA (決定分析) の特徴を理解して、この2つを使いこなせるようになるだけで、可能性は広がっていくと思います。
それぞれの手法については下を参照してください。
PA (問題分析) をつかうとき
PA (問題分析) の概要
PA は
- すでに正しい姿 (状態)があって、
- それと現状との違いを探し
- いつからその違いがあるのか、を調査して
- そのときに何が発生したのか、を調査することで
- 原因を特定する
手法です。
- 機器に故障が発生したとき
- システムに異常が発生したとき
- 身体に異常が起こったとき
そういった場合に目に見えない原因を探り当てていくときに使用します。
ある意味、ミステリーの謎解きに近いものがあります。
なのでエンジニアや病理学の医師などが仕事で使うことが多い方法になります。
とにかく原因となる可能性をリストアップしながら、一つ一つ検証していき、特定するという
比較的地味な作業になります。
でも見つかったときのカタルシスは特別なものがあります。
目標達成プランにも使える
少し特殊な使い方として、
- 目標となるマスターと自分の違いを分析していき、
- 自分の成長プランに組み込んでいく
こういう目標達成のプランの作成にも使えます。
基本的に PA は理想形や、あるべき姿があるときに使えるので、
その理想の姿をモデルとして
現在の自分の異常(?)な姿の分析、比較していくことで
理想の姿に近づいていける、というわけです。
これについては、次の記事でまとめています。
DA (決定分析) をつかうとき
DA (決定分析) の概要
DA (決定分析)は基本的に方針に迷ったときに使います。
DA の手順は、次のとおりです。
① 目的 (Purpose) を達成するための具体的な小目標 (Objectives) をリストアップして、
② それらを MUST の小目標 (MUST Objectives) と WANT の小目標 (WANT Objective) に分類
③ 迷っていること (Alternatives) と WANT Objectives で表を作って、どれくらい効果があるかの効果のスコアをつけ、
④ リスク表も作ってリスクのスコアをつけ、
⑤ 決める、
ただ普通は、
どれにしようか迷ってる時点から始まることが多いでしょうし、
目的が先にある場合もあるでしょう。(断る理由を考えるとか(笑))
スタート地点はいろいろとあるでしょうが、それでも上記の要点 (太字で書いた部分です)を埋めていけばなんとかなります。
T字テーブルについて(クリックすると開きます)
時々、決定するときはT字の表で良い点悪い点を比較するだけでいい、という人もいますが、それも上の「効果のスコア」と「リスクのスコア」の簡易版ですね。それでも良いと思います。
どういうときに使うか
PA (問題分析) より汎用性があり、使える機会は多いと思います。
あまり深く考える必要はなく、これからのことでなにか迷ったら使えばいいです。
どれを選べばよいか迷ったときに使うケース
これは一番スタンダードな使い方です。
例はすでに書いてありますので、参照してください。
YES/NO を判断するときに使うケース
選択肢が YES or NO の2択でも DA を使用することができます。
例えば、ある工場を閉鎖する必要があると思われるとき、閉鎖すべきか否かの検討に使えます。
もしくは、イベント企画を続行すべきか、取りやめるべきか。
複雑にいろいろな要素が絡んでくるケースでも、DA を使ってシステマティックに検討できれば、決定も速く、的確にできます。
YES / NO ケースの事例 (クリックすると開きます)
この例は、市政管理部門にて排水問題に関する決定で DA を使用されたものです。
Decision Statement : Y 市の施設から排水を X 川に放出することを受容すべきか否か
そのうちの、
Objective : X 川の水質コントロールする戦略を採用することについて
この目的について、DA (決定分析) を行います。
この Objective を複数に分解し、MUST Objectives と WANT Objectives に分けます。
WANT Objective にはスコア付けをします。
MUST Objectives |
---|
1. X 川の現在ある水質基準を満たすこと |
2. X 川への全てのタイプの放出が正当であること |
3. X 川の酸素需要の最低保守基準の許容度 15% を維持すること |
WANT Objectives | Weight |
---|---|
1. 下流への流出を防御すること | 10 |
2. X 川の水質を最大化すること | 8 |
3. 水質コントロールシステムの維持率を最大化すること | 8 |
4. 水質処理コントロールシステムの稼働を最小化すること | 8 |
5. 川や貯水池に有機物が増えることを最小化すること | 7 |
6. 栄養素 (窒素やリン) が貯水池に増えることを最小化すること | 7 |
7. 水質処理コントコロールシステムの排水基準の強制力を最大化すること | 4 |
8. 酸素需要のための保持許容度を増やすこと | 4 |
9. 建築助成金プロセスを促進すること | 4 |
10. X 川の水同化作用の許容度の使用を最適化する | 3 |
次にリスク評価です。
悪影響について、YES (採用) の場合と NO (不採用) の場合それぞれについて、可能性 (Probability) を [P]、深刻度 (Seriousness) を [S] でスコアをつけます。
Adverse Consequences | Yes P | _ S | No P | _ S |
---|---|---|---|---|
1. 施設への助成金プロセスの遅れ | 10 | 9 | 8 | 3 |
2. 勢いの喪失 | 7 | 8 | 3 | 8 |
3. 排水基準の徹底の難しさ | 9 | 3 | 4 | 3 |
4. Z 貯水池への悪影響 | 5 | 7 | 3 | 3 |
5. G 市が受け入れない可能性 | 1 | 7 | 6 | 7 |
6. 他の市政が受け入れない可能性 | 8 | 8 | 1 | 8 |
7. 環境省が受け入れない可能性 | 9 | 10 | 1 | 10 |
8. 環境団体が受け入れない可能性 | 9 | 9 | 1 | 9 |
丁寧にするのなら、効果についての検討も行っていいと思います。
ですが、この例は次に説明する「断るときに使うケース」でもありました。
そのための資料のなので割愛されているのだと思います。
最後にもし仲間内で反論が出てくるようなら、MUST や WANT に不足はないか、正しく分類したか、など見直して、再検討します。
ところで、スコア付けの基準、ルールというものはありません。
これは DA をする仲間内で決めればよいです。
断るときに使うケース
例えばクレームやリクエストがあって、それを断るとき。
なんの理由もなく断るより、「ちゃんと検討したけれど、不採用になった」ということを示したほうが相手も納得しやすくなります。
そのときに DA (決定分析) を使うと、なにをどう考えたのか、検討内容を詳しく説明することができます。
また、トピックに興味がある他の人達にも説得力があります。
なので、とくに公共事業や官公庁などの多数の人々の生活に影響がある組織が使うべきなのだと思います。
まとめ
- PA (問題分析) は、正常な状態と比較して分析し、みえない原因を見つける
- DA (決定分析) は、方針に迷ったときに汎用的に使える
- DA (決定分析) は、決定するまでの検討内容も明らかにすることができ、他の人と共有することができる
KT法の参考文献
KT法の教科書である The New Rational Manager の日本語訳になります。
こちらはオリジナル(英語)です。
The New Rational Manager: Effective Action Begins With Clear Thinking (English Edition) Kindle版
最後まで読んでいただいて、ありがとうございます。
ではまた~。