AI時代を生きる現代人が持つべき7つのスキル~問題解決力編~

AI時代に必要なスキルってなんだろう?というテーマでやっておりますシリーズの続きです。

情報の蓄積や処理に関してはAIに軍配が上がるため、業務に必要な専門知識や技術などのハードスキルはAIに任せ、人間が担うべきは円滑な対人関係や仕事を進めるための特性であるソフトスキルを伸ばしていくことが大事だぞ、という話です。

しかし、一口にソフトスキルと言ってもその言葉が意味するところはめっちゃ幅広いため、中央大学が公開しているコンピテンシー定義の一覧(R)を参考に、以下の7つのスキルについて見ていっております。

  1. コミュニケーション力

  2. 問題解決力

  3. 知識獲得力

  4. 組織的行動能力

  5. 創造力

  6. 自己実現力

  7. 多様性創発力

このフレームワークは、就職活動における自己分析や面接対策、若手社員のスキル開発、プロジェクトチームにおける相互理解、さらには多文化・多様な価値観が交差するグローバルなビジネス現場など、あらゆる場面で自身の強みや課題を客観的に把握するための指標として活用できますので、参考になるのではないかと。

で、今回はその中の2つ目である「問題解決力」について見ていきたいと思います。

問題解決力の構成要素

で、まずは中央大学の問題解決力の定義はこんな感じ。

課題を正しく理解する。解決策を立て実行する。その結果を検証し、計画の見直しや次の計画への反映を行う

つまり問題解決力とは、単に目の前のトラブルを処理することではなく、課題の発見から分析、構造化、実行、そして振り返りまでを連続したサイクルとして回し続けるプロセスってことですね。

そして問題解決力は以下の5つの下位スキルによって構成されています。

  1. 課題発見

  2. 課題分析

  3. 論理的思考

  4. 計画実行

  5. 検証

ここからは、この5つのスキルの詳細と鍛え方を見ていきましょう。中央大学のコンピテンシーには、これらの評価軸が6段階のレベルで書かれているので、そちらも参考にしてみてください。

1. 課題発見:ギャップを見抜き優先順位を定める力

【定義】
現状と目標(あるべき姿)を把握し、その間にあるギャップの中から、解決すべき課題を見つけ出す

【レベル構造】

  • レベル5:絶えず変化し多様性を増す環境の中で現状と目標を把握し、その間にあるギャップの中から、随時解決すべき課題を見つけ出し優先順位付けができている

  • レベル4:現状と目標を把握し、その間にあるギャップの中から、解決すべき課題を見つけ出し優先順位付けができている

  • レベル3:現状と目標を把握し、その間にあるギャップの中から、解決すべき課題を見つけ出している

  • レベル2:現状と目標を把握し、その間にあるギャップの中に問題を見つけている

  • レベル1:与えられた課題を正しく理解できている

  • レベル0:与えられた課題を正しく理解できない

提示された指示に従うだけの状態から、自ら目標を設定して不確実な環境下でも優先順位を見極めるレベルまで、段階的な広がりがあります。

課題発見の精度が成果に与える影響については、経営科学や問題解決理論の分野で盛んに研究されていまして、ハーバード・ビジネス・スクールなどの研究によると、失敗に終わるプロジェクトの多くは解決策の質ではなく、解くべき問題の設定自体を誤っていることが明示されています。

人間には現状維持バイアスが存在するため、意識しないと目に見える表面的な不具合ばかりに気を取られ、あるべき姿とのギャップという本質的な課題を見落としてしまいがちです。

また、認知心理学の研究では、目標(あるべき姿)と現状の差分を意識することで初めて人間の脳は解決に向けた探索行動を開始する「問題空間の形成」が行われることが示されています。レベル4やレベル5のように、多様な環境下で変化する目標を捉え直し、優先順位を付ける能力がなければ、限られたリソースを無駄な作業に投じることになります。

鍛え方1. ギャップ・アナリシス

現状の数値や状態を客観的に書き出し、その横に理想とする目標を具体的に記述するトレーニングです。現状と目標の差分を明確な数値や言葉として視覚化することで、脳が感性や思い込みではなく論理的に課題を認識できるようになります。

鍛え方2. ペイオフ・マトリクス

見つかった複数の課題を、影響度の高さと実行の容易さの2軸で整理するアプローチです。課題を書き並べるだけでなく、マトリクス上に配置して優先順位を可視化する習慣をつけることで、レベル4以上の優先順位付けの精度が格段に向上します。

2. 課題分析:因果関係を解き明かし真因に迫る分析力

【定義】
課題の因果関係を理解し、真の原因(本質)を見出す

【レベル構造】

  • レベル5:絶えず変化し多様性を増す環境の中で課題の因果関係を理解し、かつ、本質を見出した上で、解決の方向性を随時認識している

  • レベル4:課題の因果関係を理解し、かつ、本質を見出した上で、解決の方向性を認識している

  • レベル3:課題の因果関係を理解し、本質を見出している

  • レベル2:課題の因果関係を理解し、そこから本質を見出そうと努力している

  • レベル1:課題の因果関係や本質を理解しようと見出す努力をしている

  • レベル0:課題の因果関係や本質を理解できない、または、見出せない

表面的な事象の発生に狼狽する段階から、複数の要素が複雑に絡み合う因果関係を解きほぐし、根本原因と解決のベクトルを特定するレベルまでの差を示しています。

システム思考や認知心理学の領域では、事象の表面的な症状と根本原因を区別する能力が極めて重視されます。人間には、直近に起きた目立つ出来事を原因だと決めつけてしまう利用可能性ヒューリスティックという思考の偏りがありまして、レベル1やレベル2の段階では、このヒューリスティックに引きずられ、現象に対する対処療法に終始してしまい、同じトラブルを何度も再発させることになります。

スタンフォード大学などの研究でも、問題の原因を単一の要素ではなく因果ループとしてネットワーク状に捉えるトレーニングを受けたグループは、複雑なビジネス上の意思決定において再現性の高い成果を出すことがわかっています。環境が変化する現代においては、過去の成功体験に依存せず、因果関係をその都度解き明かす分析能力が必須となります。

鍛え方1. 5 Whys(なぜなぜ分析)

発生した事象に対して、なぜそれが起きたのかという問いを5回繰り返す、トヨタの生産方式から生まれたトレーニングです。

1回目に出てくる原因は表面的な現象に過ぎないことが多いため、問いを重ねることで個人の属性や注意不足ではなく、仕組みやプロセスの欠陥という真因にたどり着く思考回路が形成されます。

鍛え方2. ロジックツリー(原因追求ツリー)

課題を最左端に置き、その原因と考えられる要素を漏れなく重複なく右側へ枝分かれさせて分解していく手法です。全体像を俯瞰しながら因果関係を視覚的に整理することで、直感による偏りを排除し、本質的な原因を論理的に突き止めることができます。

3. 論理的思考:複雑な事象を分解し構造化する能力

【定義】
複雑な事象の本質を整理し、構造化(誰が見てもわかりやすく)できる。論理的に自分の意見や手順を構築・展開できる

【レベル構造】

  • レベル5:絶えず変化し多様性を増す環境の中で複雑な事象を整理し、随時構造化できる。意見や手順を論理的に展開し、相手を納得させることができる

  • レベル4:複雑な事象を整理し、構造化できる。意見や手順を論理的に展開し、相手を納得させることができる

  • レベル3:複雑な事象を整理し、構造化できる。自分の意見や手順を論理的に展開できる

  • レベル2:複雑な事象を整理し、構造化できる

  • レベル1:複雑な事象を整理し、構造化しようと努力している

  • レベル0:複雑な事象を整理し、構造化できない

頭の中にある混沌とした情報を整理するレベルから、他者が一目で理解できるよう体系化し、筋道の通った説得を行うレベルまでの構造となっています。

整理されていない複雑な情報は、聞き手や読み手の脳のワーキングメモリに極めて大きな負担をかけます。情報を適切にグループ分けして構造化して提示することで、受け手の脳内での情報処理コストが劇的に下がり、メッセージの理解と納得が得られやすくなります。

また、行動経済学の研究では、人間は一貫性のない論理展開に対して強い不信感を抱く認知傾向があることが示されています。レベル4やレベル5のように、自分の意見や手順を抜け漏れなく構造化して組み立てるスキルは、周囲の信頼を獲得し、多様な背景を持つ関係者を動かすための強力な基盤となります。

鍛え方1. MECE(ミーシー)を意識した分類

情報を整理する際、漏れがなく重複もない状態を目指してカテゴリー分けするトレーニングです。例えば、顧客層を年齢や地域などの軸で被りがないように分類する練習を重ねることで、複雑な事象をスッキリと整理する構造化の技術が向上します。

鍛え方2. ピラミッドストラクチャー

頂点に最も伝えたい主張を置き、その下に根拠となる複数の理由を配置し、さらにその下に具体的事実をぶら下げる階層構造の図を作成します。主観的な思いつきを排し、主張と根拠の接続関係を視覚的にチェックすることで、誰が見ても納得できる論理構成を組み立てる力が育まれます。

4. 計画実行:複数の選択肢から最善を選び抜く推進力

【定義】
目的と目標を設定し、順序立てて計画して確実に実行する

【レベル構造】

  • レベル5:絶えず変化し多様性を増す環境の中で目的と目標を設定し、複数の方法から最善の方法を随時選択し、計画を立て実行している

  • レベル4:目的と目標を設定し、複数の方法から最善の方法を選択し、計画を立て実行している

  • レベル3:目的と目標を設定し、計画を立て、その計画通りに実行している

  • レベル2:目的と目標を設定し、計画を立ててそれを実行している

  • レベル1:目的と目標を設定し、計画を立てているが、計画倒れで実行イメージが伴わない

  • レベル0:場当たり的な行動をしている

単に計画表を作成して満足する状態から、不測の事態や環境の変化に応じてフレキシブルに代替手段を選択し、ゴールまでやり切るレベルまでの違いがあります。

目標設定と実行に関する心理学研究では、単に目標を掲げるだけでは実行に至らない計画の不謬性が指摘されています。ニューヨーク大学の心理学研究によると、目標に対して「いつ、どこで、どのように実行するか」という具体的な行動計画をセットで設定する手法を取り入れることで、目標の達成率が2倍から3倍に跳ね上がることが実験から示されています。

さらに、状況が刻一刻と変わるビジネス環境においては、一つのやり方に固執すると計画破綻に陥りやすくなります。レベル5のように複数の実行手段をあらかじめ準備し、環境変化に合わせて最善ルートに切り替える柔軟性が、確実に成果を出すためには不可欠です。

鍛え方1. IF-THENプランニング(もし〜なら〜する)

計画を立てる際、もしスケジュールが遅延したらこのタスクを優先する、もしトラブルが起きたらルートBに切り替える、というように条件と行動をセットで事前定義します。あらかじめ行動ルールを自動化しておくことで、実行時の迷いや判断遅れを防ぐことができます。

鍛え方2. バックキャスティング(逆算スケジュール)

最終ゴールから逆算してマイルストーンを設定する手法です。締め切り日から本日まで時間をさかのぼりながら必要なタスクと依存関係を割り出すことで、実現可能性の低い計画倒れを防ぎ、着実な実行イメージを持った計画を作成できます。

5. 検証:多角的な評価で学びを次に活かすサイクル力

【定義】
計画して実行した結果を正しく評価し、計画の見直しや次期計画への反映を行う

【レベル構造】

  • レベル5:絶えず変化し多様性を増す環境の中で結果を正しく多面的に評価し、計画の見直しや次期計画への反映を随時行なっている

  • レベル4:結果を正しく多面的に評価し、計画の見直しや次期計画への反映を行なっている

  • レベル3:結果を正しく評価し、計画の見直しや次期計画への反映を行なっている

  • レベル2:結果を正しく評価している

  • レベル1:結果を一通り検証している

  • レベル0:結果を検証していない

やりっぱなしで終わる状態から、得られた結果を多角的に分析し、即座に次の計画へとフィードバックして進化させ続けるレベルまでの差異を示しています。

経験学習の理論によれば、人間は単に業務を経験するだけでは成長せず、その結果を深く省察(リフレクション)し、抽象化して次の行動に活かすサイクルを回して初めてスキルが定着します。

また、人間には自分の成功を実力と考え、失敗を外因のせいにする自己奉仕バイアスが存在します。レベル1やレベル2の検証ではこのバイアスが働き、都合の良い評価に終わってしまいますので、レベル4やレベル5のように多面的な視点で結果を正しく評価することが、同じ失敗を繰り返さず、環境変化に適応し続けるための必要条件となります。

鍛え方1. AAR(アフター・アクション・レビュー)

プロジェクトやタスクの終了直後に、何を目指していたのか、実際には何が起きたのか、なぜギャップが生じたのか、次回はどうするか、の4つの問いで振り返るフレームワークです。事実に基づいた客観的な検証を行うことで、感情論を排したフィードバックが得られます。

鍛え方2. KPT法によるプロセス改善

Keep(良かったので続けること)、Problem(課題・悪かったこと)、Try(次に挑戦すること)の3領域に分けて整理するアプローチです。良かった点と悪かった点を出した上で、必ず具体的なTryに落とし込むことで、検証結果を確実に次期の計画へと反映させることができます。

おわり

正しくギャップを特定する課題発見と、真因を解き明かす課題分析があって初めて、筋道の通った論理的思考で説得力のある構造が作られます。そして、その論理に基づいて立てられた計画実行がなされ、得られた成果を検証することで、新たな課題発見へとつながる螺旋状の成長サイクルが完成します。

つまりは科学者のように、問いをたて、仮説を検証し、得られたデータから新たな問いを探すというプロセスが大事になるわけです。

この問題解決力は、特別なセンスや直感によるものではありません。今回紹介した認知科学や行動科学のエビデンスが示す通り、思考と行動のフレームワークを理解し、適切なステップを踏んでトレーニングを行えば、誰でも着実にレベルを高めていくことができる後天的な技術ですんで、どうぞ「この世界はでっかい実験場じゃ!」という姿勢で望んでいただければと思います。