課題解決はビジネスの核心であり、その手法やアプローチは絶えず磨き続けられています。その中で、「課題解決のためのフレームワーク」は組織やチームが直面する課題を段階的に、かつ効果的に取り組むための指南書となり得るツールです。前々回のソラ・アメ・カサとデータサイエンスによる課題解決：データ分析講座（その337）にある「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを活用することで、表層課題から深層課題までを的確に捉え、データ駆動の手法でこれらの課題を見える化し、解決に繋げるステップを探ることができます。

【記事要約】

課題解決のためのフレームワークである「ソラ」「アメ」「カサ」の「アメ（雨）」ステージに焦点をあてました。「アメ（雨）」ステージのキーは、表層的な情報から背後に潜む深層の真実へとアプローチすることです。深層課題の特定の際には、複数のデータ源の組み合わせ、バイアスの回避、そしてコミュニケーションが重要です。このステージでデータを活用することによって、事実ベースでの意思決定が可能となり、さらには表面的ではない新しい視点や洞察を獲得することができます。「アメ（雨）」ステージは「カサ（傘）」ステージの質を左右する重要なステージです。

1.「アメ（雨）」ステージのポイント

「アメ（雨）」ステージは、表層的な課題の背後に潜む、真の原因を特定するステージです。このステージでは、データや専門的な知見を駆使して深堀りを行います。しかし、単にデータを収集するだけでは十分ではありません。そのデータをどのように解析し、どのような視点で考えるかがキーとなります。特に、このステージでのデータの活用は、直感や経験だけでは捉えきれない情報や視点をもたらすため、非常に価値があります。

2. 洞察の取り出し：データから何を学び、どのように解釈するか

分析結果をもとに、課題解決に繋がる洞察を導き出すことが重要です。

• 結果の整理：分析結果を整理し、主要なポイントを明確にします。
• 因果関係の検討：データ間の関連性や因果関係を検討し、真の原因を探求します。
• アクションへの落とし込み：洞察から具体的な行動計画を立案し、次のステップへと繋げます。

結果の整理とは、課題解決の初めのステップ「ソラ」において抽出された「表層課題」を含めた、データの集計や分析結果などを整理することです。その後、因果関係の検討で真の原因を探求します。

3. 表層課題から深層課題を特定する方法

表層課題は我々が最初に直面する明らかな問題や事象ですが、それが生じる背後には深層課題が隠れていることが多いです。深層課題を特定することで、真の原因を理解し、持続的な解決策を策定することが可能となります。以下に、表層課題から深層課題を特定する方法を、幾つか示します。

（１）事象の深堀り

表層課題を具体的に詳細に記述します。その状況や結果に至る背景、関連する要素などを明確にすることで、深層課題に迫る手がかりを得ることができます。「5回のなぜ」分析: 表層課題に対して「なぜ？」と質問し、その答えにさらに「なぜ？」と質問することを繰り返します。この過程で、真の原因や背後にある課題に辿りつくことができます。フィッシュボーンダイアグラム（特性要因図）の利用: 原因と結果の関係を明確にするためのツールとして利用します。このダイアグラムを使うことで、多くの要因がどのようにして表層課題を引き起こしているのかを理解することができます。

（２）関係者との対話

表層課題に関与する人々の視点や感じている痛みを深く理解するために、対話やインタビューを行います。これにより、深層課題のヒントや新しい洞察を得ることができます。

• データ分析: 表層課題に関連するデータを収集し、それを深堀分析することで、課題の背後にあるパターンや傾向を明らかにすることができます。
• 外部の視点の導入: 組織やチーム内だけでなく、外部の専門家や他の関係者の意見や視点を取り入れることで、盲点となっていた深層課題を発見することができます。
• システム思考の導入: 問題を単独の事象として捉えるのではなく、それが組織やシステム全体とどのように関連しているのかを考えることで、深層課題の特定が容易となります。

これらの方法を組み合わせることで、表層課題だけでなく、それを引き起こしている深層課題を特定し、より根本的な問題解決に取り組むことができます。

4. 深層課題の特定の際のポイント

データを活用して課題の深層を特定する際、ただ単にデータを集めて分析するだけでは不十分です。深層課題を正確に特定するためのポイントを幾つか説明します。

（１）複数のデータ源を組み合わせる重要性

一つのデータソースだけを頼りにするのはリスキーです。異なる角度からの情報を組み合わせることで、より正確な洞察や全体像をつかむことができます。

• 補完性：一つのデータにはない情報を別のデータから補完する。
• 相互性：異なるソースから得られた情報で相互に結果を確認する。
• 多角的分析：複数のデータを用いることで、様々な角度からの分析が可能となる。

（２）バイアスを避けるための注意点

データの収集や分析には様々なバイアスが潜んでいます。これを避けるためには以下の点に注意する必要があります。

• サンプリングバイアス：データ収集の段階での偏りを防ぐため、ランダムなサンプリングや適切な対象群の選定が必要です。
• 確証バイアス：すでに持っている信念や仮説を確認するためのデータのみに注目してしまうことを避ける。
• 分析手法などの選定：使用する解析ツールや手法によっても結果にバイアスが生じる可能性があるため、目的に合わせた適切なツールを選定します。

ちなみに「確証バイアス」（Confirmation Bias）とは、人々が自分の既存の信念や仮説を確認する情報に無意識的に注目し、それと矛盾する情報を無視または軽視する傾向を指します。

（３）データ活用におけるチームワーク

深層課題の特定において、データ分析の専門家だけではなく、業務知識を持つメンバーや他部門のメンバーとの連携が重要です。

• 共有セッションの設定：定期的にデータの結果を共有し、フィードバックを取り入れる。
• スキルの補完：データ分析のスキルと業務知識を組み合わせることで、より深い洞察を得ることができます。
• コミュニケーションの重要性：データの解釈や洞察についての議論を深めることで、チーム全体の理解が深まります。

5. 次のステップ「カサ（傘）」へ

「アメ（雨）」ステージは、次のステップ「カサ（傘）」への繋ぎとして非常に重要なステージです。

• 打ち手の策定：データを基にした深層課題の特定により、具体的な解決策やアクションを策定する土台を築くことができる。
• リスクの低減：データを基にした深層課題の特定により、策定される解決策が失敗するリスクが低減する。
• 関係者の共有：データを活用して得られた深層課題は、関係者とのコミュニケーションや合意形成の材料として活用でき、チーム全体での認識の統一を実現する。

次回に続きます。

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