イシューからはじめよ (英治出版) 安宅和人

レビュー

本書は、価値のある仕事をするために、まずイシュー、つまり「なぜそれをやるのか」「何について答えを出すべきなのか」について考えることの大切さを教えてくれる本です。自分のやっていることの意味や目的について深く考えることの大切さと、その方法にを知り、タイトルにもなっているイシューからはじめる習慣を身につけましょう。それが、短時間で周りの驚くようなアウトプットを出せる生産性の高い仕事術を身につけることになるのですから。
生産性の高い人は仕事をする速度が速いわけではありません。生産性の高い人と低い人の違いは、問題を解く前に、問題の「見極め」をしているかどうかです。彼らは問題解決の際に、まず最初に解くべき問題を見極めてそこに集中しているから、短時間でも素晴らしいアウトプットを出せるのです。

「イシュー」とは？

① 2つ以上の集団の間で決着のついていない問題
② 根本に関わる、もしくは白黒がはっきりしていない問題
イシューからはじめよ－知的生産の「シンプルな本質」－より抜粋

この2つを満たすものを「イシュー」と呼んでいます。イマイチ、ピンときませんが、要するにシンプルに「もっとも答えを出すべき問題」と捉えるといいと思います。そのイシューの先にあるのが、 価値のある仕事（バリューのある仕事） です。価値のある仕事（バリューのある仕事）とは「イシュー度」と「解の質」によって決まります。

「イシュー度」とは「自分のおかれた局面でこの問題に答えを出す必要性の高さ」、そして「解の質」とは「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」です。つまり、バリューのある仕事はイシュー度と解の質が高い仕事ということです。そしてこの本のタイトルの通り、まず考えるべきはイシュー度を高めることだと書かれています。なぜなら、いくら解の質が高くてもイシュー度が低いとほとんど意味がないからです。イシュー度の低い仕事はどんなにそれに対する解の質が高かろうと、受益者（顧客・クライアント・評価者）から見たときの価値はゼロに等しいからです。特に労働量で解の質を上げて左回りでバリューのある仕事に行きつこうとすることをこの本では「犬の道」と呼んでいます。いくら頑張っても成果が出ない、喜ばれないなどはイシュー度が低い可能性があると思います。だからこそ、効果的・効率的な仕事をするためにはまずはイシュー度について考えることが大切なのです。まさにイシューから始めるということですね。

●章ごとの要点
イシュードリブン	実は、世の中で問題だと言われているもの、調べてみようと思うことの大多数は、今、答えを出す必要がないものだ。そうした「なんちゃってイシュー」に惑わされないことが大切だ。イシューの見極めについては、仮説を立てることです。強引にでも前倒しで具体的な仮説を立てることが肝心だ。「やってみないとわからないよね」といったことは決して言わない。理由は3つある。一つ目は、仮説が単なる設問をイシューにするということだ。例えば「○○の市場規模はどうか?」という単なる設問ではなく、「○○の市場規模は縮小に入りつつあるのではないか?」と仮説を立てることで、答えを出し得るイシューとなる。二つ目は、仮説を立てて、はじめて本当に必要な情報や必要な分析がわかるということだ。三つ目は、答えを出すべきイシューを仮説を含めて明確にすることで、分析結果の解釈が明確になり、無駄な作業が大きく減ることだ。
仮説ドリブン	仮説を立てるプロセス ①イシューを分解する多くの場合、イシューは大きな問いなので、いきなり答えを出すことは難しい。そのため、おおもとのイシューを「答えの出せるサイズ」まで分解していく。分解したイシューを「サブイシュー」という。イシューを分解するときは「ダブりもモレもなく」砕くこと、そして「本質的に意味のある固まりで」砕くことが大切だ。 ②ストーリーラインを組み立てるイシューを分解し、そのサブイシューに仮説が見えれば、自分が最終的に何を言わんとするのかが明確になる。ここまでくればあと一歩だ。次のステップは分解したイシューに基づいて、ストーリーラインを組み立てることだ。人に何かを理解してもらおうとすれば、必ずストーリーが必要となる。それが研究であれば論文の流れであり、ビジネスであればプレゼンの流れだ。 ③ストーリーを絵コンテにするイシューが見え、それを検証するためのストーリーラインもできれば、次は分析イメージ(個々のグラフや図表のイメージ)をデザインしていく。ここでも「分析結果が出ないと考えようがない」とは言わない。基本はいつでも、「最終的に伝えるべきメッセージ(=イシューの仮説が証明されたもの)」を考えたとき、自分ならどういう分析結果があれば納得するか、そして相手を納得させられるかと考えることだ。
アウトプットドリブン	イシューが見え、ストーリーラインができ、それに合わせて絵コンテができれば、あとはその絵コンテを本物の分析に変えていく。そこで大切なことは「いきなり分析や検証の活動をはじめない」ことだ。最終的に同じイシューを検証するための分析であっても、それぞれには軽重がある。もっともバリューのあるサブイシューを見極め、そのための分析を行う。
メッセージドリブン	イシューに沿ったメッセージを人に力強く伝わるかたちでまとめる。これが、「メッセージドリブン」だ。仮説ドリブン、アウトプットドリブンに続く、イシューに対する解の質をグッと高める「三段ロケット」の最後にあたる。ここの踏ん張りで、同じネタでも見違えるほど力強いアウトプットになる。検討報告の最終アウトプットは、ビジネスではプレゼンテーション、研究では論文というかたちをとることが多いだろう。これを聞き終わったとき、あるいは読み終わったとき、受け手が語り手と同じように問題意識をもち、同じように納得し、同じように興奮してくれるのが理想だ。「イシューからはじめる」という当初から貫いてきたポリシーそのままに、「何に答えを出すのか」という意識をプレゼンの前面に満たす。シンプルに無駄をなくすことで、受け手の問題意識は高まり、理解度は大きく向上する。「本当にこれは面白い」「本当にこれは大切だ」というイシューだけがあればよい。まずは「ストーリーラインを磨き」そして「チャートを磨きこむ」必要がある。

●メソッド解説

●仮説立案のための情報収集メソッド
「よいイシューとは何か」と「(強引にでも)仮説を立てることの重要性」がわかったところで、次にそれを発見するための「材料」をどのように仕入れるか、情報収集のコツのようなものはあるのだろうか。
第一のコツは、「一次情報」に触れることだ。一次情報というのは、誰のフィルターも通っていない情報のことで、具体的には、モノづくりの場合は生産ライン、商品開発の場合は商品が使われている現場に出向く、データの場合は加工されていない生データに触れるということだ。現場で何が起こっているのかを見て、肌で感じない限り理解できないことは多い。よって、数日間は集中的に一次情報に触れることをお薦めしたい。
第二のコツは、一次情報から得た感覚をもちつつ、世の中の常識・基本的なことをある程度の固まりとしてダブりもモレもなく、そして素早くスキャンする(調べる)ことだ。通常、ビジネスでの事業環境を検討する場合であれば、①業界内部における競争関係、②新規参入者、③代替品、④事業の下流(顧客・買い手)、⑤事業の上流(サプライヤー・供給企業)、⑥技術・イノベーション、⑦法制・規制の7つのひろがりについて、それぞれの数字、問題意識、考え方のフレームワークをスキャンすればよいだろう。
第三のコツは、意図的にざっくりとやる、つまり「やり過ぎない」ということだ。情報収集にかけた努力・手間とその結果得られる情報量にはあるところまでは正の相関があるが、そこを過ぎると途端に新しい取り込みのスピードが鈍ってくる。これが「集め過ぎ」だ。「知り過ぎ」はもっと深刻な問題だ。ある量を超すと急速に生み出される知恵が減り、もっとも大切な「自分ならではの観点」がゼロに近づいていくのだ。

●ストーリーライン立案メソッド
ストーリーラインには2つの型がある。一つ目は「WHYの並び立て」、二つ目は「空・雨・傘」というものだ。前者に関してはシンプルな方法だ。最終的に言いたいメッセージについて、理由や具体的なやり方を「並列的に立てる」ことでメッセージをサポートする。「第一に、第二に、第三に、というタイプの説明」と言えば理解しやすいかもしれない。ここでも「あの論点はどうなっているんだ」と意思決定者や評価者から攻撃されることを防ぐために、重要な要素を「ダブりもモレもなく」選ぶようにする。後者の考えは多くの人にとって馴染みやすいのではないかと思う。「西の空が良く晴れているな(空)。今の空の様子では、当面雨は降ることはなさそうだ(雨)。だとすると、今日傘を持っていく必要はない(傘)。」という流れだ。多くは、「雨」の部分で見えてきた課題の深掘りがどこまでできるかが勝負どころとなる。

本書の目次

はじめに優れた知的生産に共通すること
■序章この本の考え方―脱「犬の道」
■第1章イシュードリブン―「解く」前に「見極める」
■第2章仮説ドリブン(1)―イシューを分解し、ストーリーラインを組み立てる
■第3章仮説ドリブン(2)―ストーリーを絵コンテにする
■第4章アウトプットドリブン―実際の分析を進める
■第5章メッセージドリブン―「伝えるもの」をまとめる
おわりに「毎日の小さな成功」からはじめよう

著者・出版

著者： 安宅和人

慶應義塾大学環境情報学部教授
ヤフー株式会社 CSO（チーフストラテジーオフィサー）

1968年、富山県生まれ。東京大学大学院生物化学専攻にて修士課程修了後、マッキンゼー入社。4年半の勤務後、イェール大学脳神経科学プログラムに入学。2001年春、学位取得（Ph.D.）。ポスドクを経て2001年末マッキンゼー復帰に伴い帰国。マーケティング研究グループのアジア太平洋地域中心メンバーの一人として幅広い商品・事業開発、ブランド再生に関わる。
2008年よりヤフー。
2012年7月よりCSO（現兼務）。全社横断的な戦略課題の解決、事業開発に加え、途中データ及び研究開発部門も統括。
2016年春より慶應義塾大学SFCにてデータドリブン時代の基礎教養について教える。
2018年9月より現職。