問題解決のデータ収集は仮説に基づいて行うべきロジカル・シンキングTwitterFacebookはてブPocketLINE2016.12.13スポンサーリンクある問題を担当しているとして、役員や部門長から「そういえばあの件はどうなっている?」と経過報告を求められることはよくあります。間違っても「今現状を把握するためにデータを集めています。」とか回答してはいけません。「データが揃うまで対策は検討できない。」と言っていると永遠に対策が出せないことがあります。やみくもにデータを集めていたのでは時間だけが過ぎていきますので、データを集めるにも戦略が必要です。この戦略は仮説に基づいて立てます。出荷している製品がある時期を境に急に不具合が多発しているという問題を担当していて上司に進捗を聞かれたとします。その場合「パーツのばらつきというよりも、そもそもの設計に問題があったと考えています。現時点では、気温10度以下の環境で不具合の再現性が上がることが分かってます。材料を変えてデータを取っていますので後ほど報告します。」のように回答を行うべきです。仮説は一つだけではない仮説を検証する仮説検証のデータはラフで良いスポンサーリンク仮説は一つだけではない仮説は、断片的な事実から問題が起きる仕組みの推理を行うことです。仮説は必ずしも正しくはありませんので、複数個候補があってもよいです。仮説を考える際には、消去法的に候補から外せるところはどこかを考えることも有効です。あるデータから候補から外せるところを調べます。仮説は間違ってもよいので、自分の経験に基づいて立てても構いません。仮説は検証を行わなくてはいけません。仮説を検証する仮説をもとにデータを取ってその仮説が正しいか、または正しくないのかを検証します。データが仮説と反していても、このデータが新たな仮説をつくるきっかけになります。データが多少ずれている場合は、元の仮説を多少修正するということもあります。仮説検証のデータはラフで良いビジネスでの判断材料としての仮説検証はかなりラフで良いというのはわかりやすいですが、技術系においても仮説検証での調査や測定はある程度ラフで構いません。仮説が正しいか、間違っているのかを素早く判断することを優先する必要があります。仮説が正しそうであれば、追加で検証を実施して精度を出せばよいでしょう。ロジカル・シンキングビジネス文書には起承転結は向かない文章を書くときは起承転結で構成するようにと学校で習いましたが、ビジネスの世界では起承転結はご法度です。起承転結がダメな理由としては、何を言いたいのか最後まで聞かないとわからないこと、論理構成と文書が一致しないこと、話が長くなることの3つある...クリティカル・シンキング論理的思考などの思考法は問題解決のためのツールだけでしかないこのブログでも紹介しているロジカル・シンキング(論理的思考)、ラテラル・シンキングやクリティカル・シンキングなど思考法は、あくまでも問題解決を目的としたツールでしかありません。ミッシーではなくミーシーです。ミッシーは日本だとまだ通じますが、海外では通じません。直訳すれ...ロジカル・シンキングゼロベース思考で最短距離で課題解決するアイデアを出すゼロベース思考とは、前例やしがらみにとらわれることなく、今までの延長線上で考えるのではなく、そもそもどうあるべきかということを白紙の状態から考えることから始める方法です。今あるプロセスもきちんと考えられたも...ラテラル・シンキング商品ライフサイクルに応じた商品設計の思考方法スマートフォンのような成長途上にあってこれからも拡大が考えらえるような市場では定期的に新モデルが計画され最先端の技術が次々と導入されていて開発しているエンジニアたちはきっと忙しいながらも充実して設計ができているのではないでしょうか。演繹法は一般的に正しいとされている理論から、ある事柄の正しさを推論する方法です。代表的なものに三段論法があります。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。問題解決プロフェッショナルダイヤモンド社Amazonの商品レビュー・口コミを見るAmazon楽天Yahoo!ショッピング。