📚イシューからはじめよ - 安宅和人(2010)

Biblio

• title: イシューからはじめよ
• authors: 安宅和人
• date: 2010-11-24
• publisher: 英治出版
• url: http://www.amazon.co.jp/dp/B00MTL340G/
• descs.
  • オーディオブックと書籍の両方で購入.
  • 書籍はメルカリで売った.
  • <2022-06-07 火 16:07>Kindleにて再度購入(３つ目w).

🐥安宅用語

この書籍は良書でありこれを読んているひとが多いため, 書籍内の言葉が書籍を飛び出て使われていることもある. たとえば, イシュードリブン, 仮説ドリブン, 犬の道などなど. これらは独自の用語だが, 犬の道の比喩など, 他ソースでも見かけたりする.

たぶん犬の道がとても有名.

イシュー(issue)

issue とは, 以下の両方を備えるものを言う.

• a matter that is in dispute between two or more parties
  • 2 つ以上の集団の間で決着のついていない問題
• a vital or unsettled matter
  • 根本に関わる, もしくは白黒がはっきりしていない問題

一言でいうとケリつけるべき白黒の問題.

イシュー度(issue level)

How critical you answer the question in your content.

自分の置かれた局面でこの問題に答えを出す必要性の高さ.

仮説が正しかったときのインパクト. 課題の質.

解の質(answer quality)

How clearly you answered the question.

そのイシューに対してどこまで明確に答えを出せているかの度合い.

仮説が正しいかどうかの確度.

価値(value)

解の質とイシュー度の掛け算.

= インパクト x 確度.

No-value ゾーン

No-value zone. イシュー度の低い仕事はそもそもなんの価値もない.

🐕犬の道

一心不乱に思いつくことをガムシャラにやる.

イシュー度の低いことを根性と努力によって量をこなして価値を積み重ねる. しかし100円の利益をいくら積み重ねても1億には届かない.

脱・犬の道=根性に逃げないこと. 徒労感が残るだけ.

そして犬の道を進み続けると駄目な人になる(クソ野郎の仕事術).

🏎イシュードリブン

issue-driven. 課題の質を高める. いわゆる📝論点思考のこと.

自分が今取り組もうとしている課題が本当に解くべき課題なのかを再度確認して, 最終的なアウトプットのインパクトを強める.

ref. イシューからはじめよ-知的生産の「シンプルな本質」 - THINK CIRCUIT

素早く何度でも回転させることが肝要.

書籍の４つの工程の中のひとつのだが, 4つをまとめた抽象概念としてつかってもいいかも(書籍では言葉は定義してないかな).

仮説ドリブン

解の質を高める. いわゆる📝仮説思考のこと.

📝イシュー分析をすることで, イシューを分解する. イシューをサブイシューに砕いて, 内部構造を明確にする.

📝ストーリーラインつくりをすることでイシューの優先順位をつける.

絵コンテつくりをすることで分析前に, ほしい分析や検証のイメージを明確にする.

🎨絵コンテ

書籍の独自用語, 分析イメージ.

よいイシューの3つの条件

1. 本質的な選択肢である: イシューの答えが出ることによって事態が先に進むようなイシュー
2. 深い仮説がある: a.常識を否定する、或いは、b.新しい構造で物事を説明している
3. 答えが出る

イシュー仮説構文

• クライアントは●●と考えていると思うけど/気づいていないと思うけど、実は▲▲
• ▲▲であるということは、クライアントの■■(重要事項)が大きく悪化する/改善する可能性を秘めているということ
• 従って、▲▲ということを踏まえて、○○を検討・実行すべき

ref. イシューからはじめられない人に捧ぐ：「構文化」「妄想」「お散歩」のススメ｜おもち@経営企画の参謀を目指し中

Literature Notes

💡労働(labor)の語源は奴隷(slave)

labor=労働の語源はslave.

働いたからとか努力したからとかはイシュードリブンの世界では関係ない. バリューを出したかが重要.

限界まで働く、 労働時間で勝負するというのはレイバラーの思想.

🔖奴隷

🔦圧倒的に生産性の高い人の特徴は仮説思考をしている

仮説思考とはすなわち

• イシュードリブン
  • まずはじめにイシューありき, イシューから始める.
  • 答えを出すべきイシューを見極める.
• 仮説ドリブン
  • イシューを小さく砕き、ストーリーの流れを整理する.
  • ストーリーを検証するために必要なアウトプットのイメージを描く, 分析する.
• アウトプットドリブン
  • 骨格を踏まえつつ段取り良く検証する.
• メッセージドリブン
  • 論拠と構造を磨きつつ、報告書や論文をまとめる

🔦悩むとは答えがないことを考えることで考えるとは答えが出るという前提の元に建設的に考えを組み立てること

悩むとは, 答えがでないという前提を元に考えるフリをすること. 考えるとは, 答えが出るという前提の元に, 建設的に考えを組み立てること.

人生の価値観のような, 答えが出る出ないよりも向かい合い続けることに価値があるたぐいの悩みもある. しかし大抵の悩みには価値はない.

特に仕事とは価値を生み出すものであり, 変化を産まない悩みはムダである.

ref. 悩まない。悩んでいる暇があれば考える - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing

イシューはなにはともあれ言葉にする

イシューの言語化. 人間は言葉にしないかぎり概念をまとめることができない.

言葉にすることを徹底しよう.

言葉に落とすことに病的なまでにこだわろう.

常識を捨てる

• 問題を解くより, 問題を見極める
• 解の質を上げるより, イシューの質を上げる
• 知れば知るほど知恵が湧くより, 知りすぎるとバカになる
• １つひとつのことを速くやるより, やることを削る.
• 数字の桁数にこだわるより, 答えが出せるかにこだわる.

productivity = output/input

Issue-driven: Kazuto Ataka at TEDxUTokyo - YouTube

TED動画がある. 書籍の前にこれを読んでもいい.

• productivity = 生産性とは
  • output / input
  • generated value / invested time and effort
    • 成果/投下した時間と労力

生産性とはどれだけインプットしてアウトプットするか.

価値とは, 解の質(answer quality) x イシュー度(issue-level)

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用語について頻繁に, 英語ではxxxと表現すると言っているがこの考えは英語圏からの輸入なのか？だとしたら原著が読みたいw

🔦イシュー度の低い仕事の価値はない - 安宅和人

確実にそれを達成できたとしてもそれを達成したところでリターンが小さいと意味がない.

宝くじだって300円が当たる可能性は1億が当たる可能性よりもずっと高いが300円があたったところで… というカンジだ.

しかし世の中の多くの人は解の質のほうをイシュー度よりよも重要視する. いかなる難しい問題が解けたところでそれによる価値がなければご苦労さんである.

🔦解く前に見極める - 安宅和人

世の中にある「問題かもしれない」と言われていることのほとんどは, 実はビジネス・研究上で本当に取り組む必要のある問題ではない.

世の中で「問題かもしれない」と言われていることの総数を 100 とすれば, 今, この局面で本当に白黒をはっきりさせるべき問題はせいぜい 2 つか 3 つくらい

「イシュー度」の高い問題を絞り込み, 時間を浮かせることが不可欠

仮説設定・問題分析 = ストーリーライン×絵コンテ

イシューの構造を明らかにし, そのなかに潜むサブイシューを洗い出すとともに, それに沿った分析のイメージ作りを行う過程.

• 📝ストーリーライン
  • ブログ記事を書くときのアウトラインの見出しツリー.
• 絵コンテ
  • グラフ. 分析表現. データ分析結果.
  • 比較, 構成, 変化の３つの型.

大まかなアウトラインをつくれば, それを検証するための工数が見積もれる.

スタンスを取ることが重要

「こんな感じのことを決めないとね」程度のテーマ整理ではだめ, 全く不足. 検討を始めてからイシューははなんだろうと考えているようでは遅い.

強引に, 前倒しで, 具体的な仮説を立てる, これが肝要.

• see also.
  • 気持ちが悪くても結論から考える
  • イシューはなにはともあれ言葉にする

ストーリーラインづくりは脚本づくり

ストーリーラインづくりは映画やアニメーションの脚本づくり.

Insights

感想

仮説思考の鉄板本, ベストセラー. いろんな書籍はそれぞれの著者がそれぞれの属するコミュニティの用語での仮説思考の写像.

もちろんこの本も独特の用語は存在する. これをまず読んでおけばハズレはない.

科学的手法からの理解

安宅さんの元ネタは科学的手法という歴史あるものの延長にある. ということで, 科学的手法であるアブダクションについての知識は理解を深める.

📹科学における仮説とはなにか - ガリレオch

イシュードリブンと仮説ドリブンの違いは？

イシューからはじめよTopics

イシューからはじめよって当たり前じゃない?

仮説について - フリーアジェンダ.

ref. #56 仮説について - YouTube

けっこう当たり前のこと, 基礎みたい.

イシューから始めるの当たり前じゃない？

この書籍で書かれていることは, 科学者やコンサルタントについては当たり前のことなのかもしれないが, そもそもその業界で閉じていた科学的手法をコンサルと科学の両方の道を進んだ安宅さんだからこそ一般向けに知識を共有したところにこの本の人気の理由があるのかも.

イシュードリブンぶっちゃけみんなできない

ref. 大前研一BBT大学高松康平x元McK尾原「事業リーダー向け仮説・問題解決法がなぜひつようなのか？」ＩＴビジネスの原理実践編 - YouTube

肌感覚で, マッキンゼー社員すらIssue Analysisちゃんとやっているひとは1/3くらいで半分くらいのひとは上手くできないけれども, 実際にそれでもお客さんから感謝されてお金をもらっている…

確かに安宅さんのいうようなレベルでやればものすごい破壊力がある. まあ犬の道を回避する程度で十分かも. 筋の悪いところにハマるのがいけない.

Active Recalls

悩むことと考えることの違いは何ですか？

悩むとは, 答えがでないという前提を元に考えるフリをすること.

考えるとは, 答えが出るという前提の元に, ロジカルに仮説を組み立てること.

イシューとはなんですか？

白黒の答えを出すべき問題.

バリューのある仕事とはなんですか？

イシュー度と解の質の両方が高い仕事.

言い換えると, それを達成したときのインパクトが大きくかつ達成できる可能性が高い仕事.

解の質を上げるよりイシューの質を上げるとはどういうことですか？

達成できる可能性が難しい問題を努力して達成可能性をあげるよりもそれを達成できたときのリターンが大きい課題を選ぶということ.

🔦Opinions

🔦AI時代の知的生産は課題解決よりは課題発見、Willが重要でHowはAIがやってくれる - 安宅和人

🔦努力と結果の間に何の相関もないことに大混乱し苛立ちを覚えた - 安宅和人

背景には不毛な時間を過ごすことち対する巨大な苛立ちがある.

当時臨死体験するぐらい働いていたんです。朝8時から夜中の2時ぐらいまで、毎日。1年に360日くらいは。これは正しい人生の使い方ではないと。不毛だった。ただ、そうやって働いた仕事の結果としては悪くなかったというか、大きな仕事で成果を度々出すことができていました。それなのに、無駄労力と結果が全く相関していないんです。

入社して間もない頃、努力と結果との間にあまりに何の相関もないということが僕を大混乱させました。力を込めたものが結果を産まない思いつきみたいな仕事がすごい成果を出す。結果が出てさえいれば誰からも文句は言われない。

この経験をどこかに書き残して置かねばという思いでこの本ができた.

ref. 安宅和人＋糸井重里 『イシューからはじめよ』 のまわりで考える。 - YouTube

🙏努力信仰

🔦フラフラになるまで仕事しても自己満足、根性論でも成果がでなければ成長しない- 安宅和人

根性論が才能を潰す。フラフラになるまで仕事をしても自己満足にすぎない。成長は意味あるアウトプットをきっちりと出すことからしか得られないからだ。バリューのある仕事をし続け、その質を保てるのであれば、仕事に手を抜くことも全く問題ではない。

人に聞けば済むことはそうすれば良いし、今よりも簡単な方法でできるのであればそうするべきだ。

p36

🔗References

• https://eijionline.com/n/nf8c9337a6761

安宅さんのブログ

知的生産のアウトプットの一つがブログ執筆ならばここにある記事はイシュードリブンの具体的な生産物の例かもしれない.

ref. ニューロサイエンスとマーケティングの間

とくに, この記事がバズったことによってイシューからはじめよが生まれた.

ref. 圧倒的に生産性の高い人（サイエンティスト）の研究スタイル - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing

生産性とはここでは研究室の論文の数と質.

アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。

2017年に深堀論文がハーバードビビネスレビューに載ったとか.

ref. DIAMONDハーバード･ビジネス･レビュー 2017年5月号 ［雑誌］