})();エンジニアリング組織論への招待:第1章(プレゼン)書籍執筆時にアウトラインを決めるために作成したプレゼンテーション。Slideエンジニアリングとは何か?エンジニアリングとは何か?エンジニアリングとは、日本語でいうと「工学」のことである。対比して物理学や数学といった「理学」という言葉がある。理学は「なぜそうなるのかを説明する」分野である。工学は「役立つものをどう実現するか?」という分野である。Slide「はじめ」と「終わり」を考えてみるエンジニアリングとは何か?何かを実現する流れの「はじめ」を考えるのはむずかしいのですが、実現される前というのは得てして「曖昧」な状態です。目的も曖昧であれば、どのように実現するのかも曖昧で、非常に不確実性の高い状態だと言えます。はじめは曖昧な状態それに対して、何かが実現されたあとというのは、「はっきり」としています。ソフトウェアであれば、プログラミング言語で解釈のブレのない形で記述され、そのとおりに動作しています。終わりには具体的で確実性の高い状態だと言えます。Slideプロジェクトにおける不確実性コーンエンジニアリングとは何か?よくプロジェクトマネジメントでは、不確実性コーンという図が使われます。プロジェクト初期においては曖昧で、不確実な範囲が広く、この場合は納期が想定の4倍から1/4までの幅があります。プロジェクトが進むにつれて、徐々に不確実性が下がっていき、いつごろには完成するのかがはっきりとしてきます。このような不確実性が徐々にさがっていく様を表した図が不確実性コーンです。不確実な状態から確実な状態に推移させていく過程だと理解することができます。逆に現場に行くほど、指示や行動が具体的になってきます。会社という組織を通じて、何かを実現するために、より曖昧な状態から具体的な状態に変化させるということを行なっています。曖昧な指示が可能な組織ほど、具体化能力の高い組織だということになります。そのことを「権限が委譲されている」組織だということができます。Slide権限と情報処理能力エンジニアリングとは何か?具体的で細かい指示が必要な組織というのは、仕事を具体化する処理を上司に依存した組織と言い換えることができます。情報処理能力は上司に依存していきます。このような状態をマイクロマネジメントと言います。それに対して、目標の共有や権限の委譲などを通じて、抽象的な指示が機能する組織というのは情報処理能力が高い組織と言い換えることができます。このような状態を「自己組織化した」チームと表現されることがあります。造をまねた設計を生み出してしまう。Slide不確実性と情報の関係エンジニアリングとは何か?情報が少ない情報量というのは、確率の偏りによって決まります。上のような例では、株式の購入をするか売却をするかが決まりません。偏りのない状態は情報量が低いといえます。情報が多い逆に8割の確率で株が上がるというのは、情報量が多いです。値が高いと判断できるからです。ソフトウェアを作る際、ある程度はっきりとした要求がある方が、簡単に作ることができます。それは、当たり前で、要求に不確実性が低いからです。つまるところそれは、不確実性の削減を「要求を作る人」に委ねているからです。的に目を背けることができます。ところが、現実のソフトウェア開発を取り巻く状況は不確実性に溢れています。実性を下げるか」という思考様式を取り入れる必要があります。それを中学高校などで行なっていた学力テストとの差を示す形で紹介します。Slide仕事と学力テストの3つの違い仕事と学力テストの違い仕事と学力テストの違い学力テストは1人で行いますが、仕事は複数人で行います。報が書かれていることが期待されます。答えを出すのに必要な情報がすでにある仕事上の問題は、正解を定めるところから始めます。立場の違う複数人によって、問題解決を目指して仕事を行います。その結果、コミュニケーションコストが発生します。それだけでなく、どんな人でも自分の立場を攻撃されたと感じれば、防御的になったり、怒りを覚えたりします。様々な人間の認知能力の限界や、自分でない人の情報を全て手に入れることが不可能であるという現実があります。このことから、事実を正しく認識することが難しくなります。そのため、仕事での問題解決を行うために必要な論理的思考力は、制限されてしまいます。どんなに自分が正論だと思っていることも、その人自身の世界の中で認識できる範囲の中で正論に過ぎず、正解ではないということです。仕事は複数人で行います。そのため、人間関係や他人との共同作業をしていく上で、感情的になることがままあります。これを乗り越えて、問題の正しく認知する必要があります。問題を解くの必要な情報が、目の前にないのであれば、それを入手しなければ問題は解決できません。情報を入手するために、行動を起こして問題解決を行う考え方を経験主義と言います。体像を想定し、それを確かめることで少ない情報から問題解決に向かう思考様式を仮説思考と言います。この2つがなければ、行動が止まってしまったり、答えに近づくことが難しくなってしまいます。仕事では、その場にある情報だけでなく必要な情報を得るために行動することができます。それによって問題を明晰化する必要があります。仕事において、正解が常に用意されているわけではありません。学力テストのように限定された範囲では正解を1つにすることができますが、仕事においては、全体像を見極めて、正解を設定する必要があります。考という思考様式が必要不可欠です。仕事においては、正解は1つではありません。時間と資源の制約の中で、より正解に近づく一手を打続けることが重要です。問題が複雑になってしまっているのだと考えられます。「仕事の問題」を「学力テストの問題」に書き換えられるのであれば、多くの社会人は学生時代に培った十分な知的能力がありますので、解決できるはずです。かかわらず、「問題が解けない」のであれば、それは「問題が正しく明晰に記述できていない」と考えると何をすべきがが見えてくるはずです。アメリカはソフトウェア産業の中心地です。さまざまな手法や理論が日本にも輸入されて来ますが、その背後には、現代アメリカの思想的教養というべきものが見え隠れしています。これらを理解することで、よりクリアにソフトウェアエンジニアリングを巡る言説を体得することができます。前提条件から演繹し、結論を導く思考です。前提を正しく捉えられる正しく演繹できる事実を正しく認知できる事実を正しく認知することは難しいです。人の認知は歪んでしまうからです。どんな人間であれ、正しく事実を認知することはできないため、いつ、どのように歪むのか知る必要があります。感情に囚われず判断することができるある前提からスタートしても、人はすばやく結論へと思考を進めてしまいます。この時に発生しているのは、論理的思考というよりも感情による短絡が発生します。それを排除して、演繹しなければ正しく問題を解決できません。「非論理的に考えてしまう」瞬間を知ることが重要です。考える論理的に考える論理的に考える非論理的に考えるエンジニアは論理的に考えることが得意だと一般には思われています。それは、論理的な不整合があるとプログラムが動作しないから、論理的な思考を進めることが得意だという類推です。これは一面的には正しいです。考能力は、多くの人が持ち得ており、巷のロジカルシンキング講座も、どのように論理的に考えるかということばかりが注目されています。「自分や人はいつ非論理的になるのか」を知らない人は、論理的思考力が限定されてしまう環境でワークすることができません。Slide人は正しく、事実を認知できない。事実はありのまま、ただあるだけです。「雨が降った」は事実です。断はなく、「雨が降った」という出来事があっただけです。雨が降ったのであれば、憂鬱な思いがしたり、いらだったりと嫌なイメージを受け取る人も多いでしょう。伝統や権威を無批判に受け入れて、誤った考えであっても信じてしまうことから生じる偏見。例:偉い人の言っていることは正しいだろうと思うこと。例:自分がそうだから、他の人もそうだと思う例:自分の家では目玉焼きにマヨネーズだからみんなそうだ。人間が本来持っている性質から生じる錯覚や偏見。例:遠くにあるものが小さく見える例:暗い場所ではものがはっきりと見えない。言葉の不適切な使用から生じる誤解や偏見。噂話があったときに、ありえないことを本当のことだと思い込むことで生じる。例:噂話やデマを信じてしまう。物事をゼロかイチ(すべて)かで考えてしまう。物事にはグラデーションがあり、バランスが重要。実際には、二、三回あっただけの出来事に対して、「常に」「いつも」というように問題を一般化して捉えて決めつけてしまう。「〜すべき」とばかり考えてしまう認知のバイアス。本来はあなた自身が「〜したい」と思ったことをすればいい。レッテル貼りどんな出来事も「悪いのは自分」だと直接関係のないことまで責任を感じて、自分を責めてしまう。実際には、そういった情報ばかり探してしまっている。怖と感情を司る扁桃体が発火します。これによって、人間は自分自身を守るために、「怒り」を発生させ、相手に対する攻撃と防御を無意識に起こそうとします。衛・退避を起こそうとすると怒りに変わります。怒っている人はよく喋るのは、知的な能力を使っているからです。アイデンティティの範囲が狭い人は、自分自身のアイデンティティだと思っている範囲を攻撃されると怒りを感じます。怒りを感じた時、それはあなたの大事なものが何かを教えているわけです。自分自身の範囲が狭い人は、怒りを感じにくいです。それが攻撃だと思わないから、恐怖を覚えないのです。タバコを嫌いな人の認知タバコを吸う人は、タバコが体に悪いということは認知しています。自分自身がタバコを吸うという行動をとっていて、矛盾してしまいます。その整合性が取れない状態から、「タバコは体に悪くない」「他の原因で死ぬ人の方が多い」など別の情報を選択的にと取り入れ、不整合を避けます。逆にタバコを嫌いな人は、タバコの匂いがしただけで健康に悪いと思ったり、必要以上にタバコを吸う人を責め立てたりします。問題解決お膳立ての整った形での問題解決は、簡単にできるはずです。問題が難しいと感じるのは、それが他人のことは決して完全には知り得ないという事実から生まれます。知範囲で問題を解決できると思うのは思い上がりです。難しいのは、問題を正しく認知することです。識に避けてしまい、正しい情報を認知できません。自分は間違っているかもしれないが、それに早く気付くほうがいいと思考のパターンを変える必要があります。裏面に裏返された3枚のカードがある。そのうち、1枚はハートのエースであとは別のカードである。このとき、ハートのエースがどれであるのか、どのようにしたら見つけ出すことができるだろうか。ヨーロッパの哲学的態度。人間の理性の中に存在するという考え方。何かの法則や原則から出発して、演繹的に世の中を捉える考え方。知識の源泉を「経験」に求める。実験を行ったり、行動を行うことで、知識を積み上げていく。近代科学的な思考態度は、ここから生まれた。経験主義的な問題解決わからなかったので、もう一度考えてみよう!わからなかったので、次に何をしたらわかるのか考えよう。「わからなかった」という事実から、次の行動への一手が浮かび上がってきません。一度同じことを繰り返して、何かミスがなかったかと考えるしかなく、袋小路に陥ってしまいます。「わからなかった」あるいは「正解ではなかった」ということが重大なヒントになり、次の行動を生み出します。問題に取り組んでいるのであれば、答えを求めて考えることに意味があります。学力テストと違って、答えに至るために必要な情報が目の前にないことの方が多いのです。かかわらず答えを探すと、大抵もんもんと考え込むだけで、問題は解決できません。それに対して、全ての情報が揃っていないのだから、より問題をはっきりさせるためにはどのような「次の一手」を打てばいいのか考えるのであれば、思い悩むことが少なくなります。今わからないということ自体が、次の一手への重大なヒントだからです。一発で正解に至る必要はない。正解に近づいていけばよい。自由研究や苦手な教科の宿題のように、どのくらいでおわるか読みづらいものは、不確実性の高い宿題と言えます。時間が読みづらいものは、やってみるとどのくらいで終わるのか見えて来ます。実際に行動を取ることで、スケジュールの精度があがるのです。逆に、不確実性の低い宿題。科のドリルなどを先に手がける場合、不確実性の高い宿題だけが手元に残ります。量は少なくなっているのに、不確実性は高いままなので、いつまでに終わるのか読みにくく、夏休みを楽しむ時間が減ってしまいます。問題は解決されず、悩みになる。観測できないもの観測できないものは、修正したこともわからない。観測でき、コントロールできる観測できないがコントロールできる観測できないし、コントロールできない観測できるが、コントロールできない。「コントロールできるもの」をつかって、間接的に制御するしかない。法のことを指している。帰納法は、ケースと結果の組み合わせのリストから、このような仮説があるのではないかと推論する思考法。確証性の原理や、自然の斉一性原理によって支えられる。ソクラテスは人間である。結論このカラスは黒い。応するというサイクル。広く流通している語であるが、多くの場合正しくPDCAを回すことができていない。現在ある情報から、改善のための仮説を立て行動計画を決める。PLAN:仮説を立て、行動計画を決めるDO:実行するCHECK:検証と反省を行うそれを実行する。仮説が正しいのか検証し、反省を行う。ACTION:検証結果に基づき行動する検証結果から、次の仮説構築・行動を行う。データから仮説を立てるデータ駆動な意思決定について、多く誤解がある。十分なデータが存在すればそこから、次にとるべき正しい行動がわかるとする考え方だ。際は、常にデータは不完全である。数少ないデータから大胆に顧客のインサイトや仮説を推論し、それが正しいのかという不確実性を検証するための行動をとるというのがデータによる意思決定である。不確実性が大きい段階で、大きな予算をつけて大きなプロジェクトを走らせると、失敗した場合にその投資の全てが失敗になってしまいます。株の購入権をオプションと言います。株が上がったらその時の値段で買い、下がっていれば買いません。これをプロジェクトの投資判断で行う手法をリアルオプション戦略と言います。