書評

【仕事術】問題解決力を伸ばす! 解決プロセスを学ぶ本

 

こんな人にオススメ!

  • 問題解決能力を向上させたい人
  • 自分の仕事の目的が分からない人
結局、頭のいい人、良い大学を出ている人が仕事ができる人なんでしょ。

 

 

そんなことはありません!
学歴は”学習歴”で追い抜けます!
かえで

 

問題解決に向けての考え方・相手への伝え方を学ぶことができる一冊です。

 

”問題”と取り上げられるからには、必ず”原因”があります。

 

ですが、解決に向けて議論を交わしていくなかで、問題の本質(原因の解決法)からズレていく会議を目にすることがあります。

 

そうならないように、「何のための会議なのか」を共通認識として明示的にしておく必要があります。

 

そうすることで、話が逸れたとき、もしくは結論を出すときに、”原因の解決”になっているかを再確認することができます。

 

会議体での話に限らず、問題解決能力を向上させるために大切なことをご紹介します!

 

 

ポイント

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引用:amazon.jp

 

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解決プロセスを学ぶ!

”なぜ?”を考える

かえで
”なぜ”その問題が起きたのか、解決する必要があるのかを考えることから始めましょう。

 

課題に取り組む際は、何のために実施するのかを明確にすることが大切です。

 

そのためには、その問題に対して”なぜ?”と深掘って考えていきましょう。

 

”なぜ?”と問いかけることで、表面的な問題の背後にある深層の要因を明らかにすることができます。

 

問題が顕在化した場合、表面的な解決だけでは、同じ問題が再発します。

 

生じてしまった原因を解決しないことには、今後もその問題の対応に時間もお金を取られることになるでしょう。

 

たしかに、同じような問題が起こるたびに打ち合わせが開かれている気がする。

 

ここで注目すべきポイントがあります!

 

それは、、

 

重要ポイント!

人為的なミスが原因であっても、必ず仕組み(システム)を疑うこと!

 

「またこの人がミスをした、、」という現場は少なくないと思います。

 

ただ、これは他の人でもミスをする可能性があることを示唆しており、仕組み(システム)を改善するチャンスです!

 

「私なら絶対ミスしない!」なんて保証はないですからね。
かえで

 

また、その問題が微々たるものであり、解決することによるメリットが小さい場合は、その課題に取り組むことをやめるのも一つの手です!

 

”なぜ?”と深掘りするのと合わせて、期待リターンも考えるとなお良いです!

 

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仮説を立てて解決していく

問題に対して疑問を挙げるだけでは不十分です。

 

もちろん、疑問だけたくさん投げかけて何もしない人にはならないでくださいね(笑)
かえで

 

その疑問は何を根拠に考えられたのか。

その疑問を原因に結びつけるために、どのような検証を行い、どのような結果であれば、”原因”であると判明するのか。

そして、可能であればその検証の結果、どのようなデータが取れたのか。

 

ここまで行動できる人は、間違いなく会社で優秀と言われる人でしょう。

 

仮説を立てることは、問題を解決するための原因・アイデアを見つける手助けとなります。

 

多くの問題は複雑で難しいものですが、仮説を立てることで、どうしてその問題が起きているのか、どうやって解決できるのかについて考えることができます。

 

数学の問題で、”式変形していったら簡単な式になった”みたいな経験はありませんか?
かえで

 

どんなに複雑でも、1つ1つの要素に分解していけば、確実に解決に近づきます!

 

もし、仮説が間違っていても良いんです。

 

ポイント

仮説を立てて検証し、それが間違っていれば、”この仮説は間違っていた”ということが分かります。

 

やってみないと、間違いだったことにも気づけないわけですからね。

 

解決へ向かう仮説を立てて検証を繰り返す癖がある人は、課題解決能力が高いです。

 

根気強く、続ける力がある人は成功者によくある特徴だと思います。

 

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加工済のデータに気を付ける

どういうこと??

 

きれいに見やすくまとめられているデータに気を付けてね、ということです。
かえで

 

まとまっているデータやグラフ化されたデータって見やすいですよね?

 

逆に、プレゼンで生データ(まだ整理や処理されていないデータ)を見せられても「???」という状態になってしまいます。

 

ただ、誰かがまとめてくれたデータは、その人の手が加えられていることを忘れないでください。

 

ポイント

加工済のデータに慣れると視野狭窄に陥る危険性があります!

 

視野狭窄とは、言葉の通り視野が狭くなり、広い視点で見えなくなってしまうことです。

 

生データを見ることで、問題の本当の状況や全体像を知ることができます。

 

たとえば

小学生が勉強しない問題があるとします。

加工済みのデータでは、クラスの何%が勉強しない生徒で占めているかグラフで見やすくまとめられています。

しかし、各生徒がなぜ勉強しないのかの理由は分かりません。

生データを見てみると、具体的な理由や背景の詳細がわかります。

それによって、勉強しない生徒にどうやってアプローチしたらいいかが分かります。

 

立場が上になってくると、生データを見る機会が減るかもしれませんが、たまには目を向けてみましょう!

 

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”丁寧すぎる”と生産性が落ちる

丁寧っていいことじゃないの?

 

もちろん良いことです!
ただ、丁寧”すぎる”ことには注意してください。
かえで

 

”完璧主義はよくない”って聞いたことがありませんか?

 

これは、自分が納得いくまで完成度を高めることに時間を使いすぎてしまうからです。

 

そして、60%までの仕上がりにすることと60%から80%までの仕上がりにすることは同じくらい時間がかかるといいます。

 

細かいところが気になりだしたらキリがないですよね。

 

そして、時間をかけて100%の成果物を提出したら、認識の不一致により求められていないモノを作っていた。

 

こんな経験はありませんか?

 

私は過去一度経験したことがあり、骨身にしみた経験があります。
かえで

 

では、どうしたらいいのでしょうか。

 

それは、、

 

ポイント

  • 60%くらいの時点で方向性の再確認をする。
  • 受けた時点でアウトプットのイメージをすり合わせる
  • 自分の中の80%の完成度でいいと割り切る。

 

100%の成果物というものは、依頼者と作成者の認識が完璧に一致しているときに作成可能です。

 

ですが、100%の意思疎通なんて、親友や家族であっても難しいですよね。

 

であれば、そもそも依頼者の思う100%の成果物なんて作れない、と割り切るくらいが丁度いいかもしれません。

 

結果、こちらの考える80%の成果物が、依頼者の120%の成果物ということもよくある話です(笑)

 

”時間のかけすぎ”には注意しましょう。

 

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まとめ

どんな問題もそれが生じた原因を明確にしなければ、本当の解決には至りません。

 

問題の影響度や期待リターンを意識して仕事に取り組む癖がある人は、間違いなく”仕事ができる人”と評価を受けます。

 

大切なのは、

 

  • 原因を明確にすること
  • 仮説検証を繰り返すこと
  • チームメンバーと認識を合わせること
  • こだわりすぎないこと

 

この4点だと私は思っています!

 

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