今回は、問題設定についてです。
この記事でわかること
- 問題設定の順番は Where から Why へ
- 定量データの使い方
- 定性情報の活用
- 定量と定性を補完して使おう
今回は、問題解決の前にやる問題設定の方法を掘り下げます。具体的には、定量と定性の両方から問題特定をして、問題の原因を掘り下げていくやり方です。
ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。
問題設定の順番
5W1H の中から問題設定の流れで大事なのは Where と Why です。
Where
- 問題箇所を特定する
- 切り口で分解し、掘り下げる領域を絞る
- ｢問題はどこか？｣
Why
- 問題の原因を突き止める
- 特定した問題箇所を深掘りし、奥にある問題の真因を見極める
- ｢問題の本質は何か？｣ ｢なぜ問題は起こったのか？｣
問題設定の順番は、問題箇所を特定し、その後に原因を掘り下げます。
定量と定性の見方
ここまで見た Where と Why の両方で、定量と定性を使います。
定量データの見方
定量データを見るのは数字での規模感や変化、比較による相対化をするためです。
定量データの注意点は、一般的には数字として表れるのは後からの結果としてです。今見ている数字が先行指標で使えるのか、それとも結果で出てくる遅行指標なのかを区別することが大事です。
定性情報の見方
次に定性情報を見ていきましょう。
問題箇所の特定や問題の原因を突き止めるために、現場担当者や顧客ヒアリング、現場の観察をします。大事なのは自分から足を運ぶ姿勢で、なるべく一次情報を取りに行きます。
定性情報は定量データに比べて、変化の兆しをより早く見い出すことができます。注意点はその定性情報は一般的なのか、それとも特殊な状況下に限定したものなのかの見極めです。
定量と定性の補完
定量データと定性情報はうまく使えば補完関係にできます。
定量データから見えてきた要因を定性で確かめます。
例えば数字の解釈を現場担当者に聞きに行く、数字の増減の実態や原因を現場に見に行ったり、聞きに行きます。顧客に直接、ヒアリングをすることも有効です。
もう一方の定性から定量では、定性情報での発見を定量の数字で検証をします。定性で見出した兆候が、データにも反映されているのかどうかです。また、現場の声や定性的な実態が、数字によってどれぐらいの多さや少なさ (規模や頻度など) 、客観性があるかを検証します。
定性で見つけた実態が全て定量からも出るわけではありませんが、定性から定量へのチェックは常に意識しておくといいです。
まとめ
今回は、問題設定の方法について取り上げました。
いかがだったでしょうか？
最後に今回の記事のまとめです。
問題設定の流れで大事なのは Where から Why
- Where: 問題箇所を特定する。切り口で分解し、掘り下げる領域を絞る
- Why: 特定した問題箇所を深掘りし、奥にある問題の真因を見極める
定量と定性の見方
- 定量データを見るのは数字での規模感や変化、比較による相対化をする
- 問題箇所の特定や問題の原因を突き止めるために、現場担当者や顧客ヒアリング、現場の観察をする
定量と定性の補完
- 定量データから見えてきた要因を定性で確かめる
- 定性情報での発見を定量の数字で検証する