シナリオプランニングの進め方はさまざまな考え方がありますが、私たちは7つのステップで進めています。
この7つのステップのうち「悩んではいけない」ステップがあるのですが、それはどこだと思いますか？
そう問いかけると「何かを考えるのに悩むことは誰でもあるはずだから、悩んではいけないステップなんてあるはずないだろう」と思われるかもしれません。
「悩む」と「考える」の違い
実は、ここで言っている「悩む」というのは、『イシューからはじめよ』という本の中で出てくる「悩む」と「考える」は違うという話を元にしています。同書の中では、「悩む」と「考える」を次のように区別しています。
- 「悩む」:「答えが出ない」という前提のもとに、「考えるフリ」をするこ
- 「考える」:「答えが出る」という前提のもとに、建設的に考えを組み立てること
この違いは拙著『実践 シナリオ・プランニング』でも紹介したほど、私自身とても大切だと考えているものです（182ページで紹介しています）。
この定義を元にもう少し噛み砕いて言うと、シナリオプランニングに取り組んでいるときに「悩んでいる」状態とは、明確な根拠がないまま検討を行っていて、判断に迷っている状態のことを想定しています。
グループワークで取り組んでいる場合、「これはどうしようか？」などと言いながら、それぞれが思い思いの考えを言葉にしているものの、明確な判断基準がなく、方向性が決まらないまま時間が過ぎていっている状況です。
私の『実践 シナリオ・プランニング』の最初の方、たとえば60ページに書いてあるものを参考にすると、シナリオプランニングとは「将来における不確実な可能性を考える」ことだと位置づけられています。
「悩んではいけない」ステップとは？
そのような状態を思い浮かべていただき、そのような状態にはなってはいけない、つまり「悩んではいけない」ステップはどれなのか、改めて考えてみてください。
もちろん、どのステップも明確な根拠なくなんとなく「考えるフリ」をしてはいけないのですが、一番「悩んではいけない」のはステップ3「重要な環境要因の抽出」です。
このステップでは「不確実性マトリクス」というシナリオプランニングに特徴的なマトリクスを活用します（下図参照）。
図：不確実性マトリクス
この「不確実性マトリクス」の使い方を詳しく知りたい方は拙著などをお読みいただきたいのですが、簡単に解説をすると、横軸の「不確実性」の高低は設定した期間の状態を1つに特定できるかどうかを基準に不確実性が高いか、低いかどうかで分類し、縦軸の「影響度」の大小はシナリオテーマに対する影響度を想定し、大小を判断します。
では、なぜ、ステップ3「重要な環境要因の抽出」、言い換えれば、「不確実性マトリクス」を使う場面で「悩んではいけない」のでしょうか？
ある外部環境要因が「不確実性マトリクス」のどの象限に当てはまるのかは、リサーチをして得られた事実に基づいて判断することが原則です。そのため、重要な環境要因の抽出のステップで悩んでいるということは、リサーチが十分にできていないのです。
そのため、このステップで悩み始めた場合、悩み続けても満足できる結果が得られないと早々に判断して、リサーチに時間をかけるべきなのです。
不確実性マトリクスで迷った時にまず取り組むべきこと
私がこれまでさまざまなプロジェクトにかかわってきた経験上、ステップ3「重要な環境要因の抽出」で悩んでいる人やグループの多くが、単純なリサーチ不足です。
例えば「人工知能（AI）」という外部環境要因を出したものの、この外部環境要因を「いろいろなものが自動化されて、人間の仕事が置き換えられる」くらいの理解で判断しようとしている場合が、ここで言う「単純なリサーチ不足」に相当します。
こういう場合、例えば総務省が毎年発行している「情報通信白書」のうち平成28年度発行分には人工知能（AI）を扱った章があるので、このあたりから読み始めてみるのが良いかもしれません。
この白書は平成28年（2016年）のものなので、当然、情報としては古いものです。
ただし、上に書いたような曖昧な理解で判断しようとするくらいなら、古い情報であっても、まずはこのように整理された情報を元にして理解のための下地をつくった上で、最新の情報にあたる方が良いでしょう。
技術に関する情報に限らず、「テレビやオンラインメディアで簡潔に紹介されている程度の理解」だけで判断しようとしている場合は、もう一段階理解を深めてから、現状や設定した期間に関するリサーチに取り組むことをお薦めしています。
不確実性マトリクスで迷った時に次に進めるリサーチのコツ
ここまで書いたように理解を深めた上でも、判断する際に悩む場合があります。
例えば先ほどの「人工知能（AI）」の場合、理解を深めたとしても、このままでは「不確実性」や「影響度」の判断が難しいという場合があります。
そういう場合、判断しようとしている外部環境要因を具体化することができないか考えてみましょう。
例えば「人工知能（AI）」という抽象度のまま判断しようとしても、ここには大学などでの研究レベルから、企業での研究開発レベル、製品化のレベルまでさまざまなものが含まれます。また製品化のレベルだけをとっても、B2Cでの製品化の話か、B2Bでの製品化の話なのかでも、状況は変わってくるでしょう。
そのように考えて、例えば「人材育成の場面におけるAI活用」や「医療現場におけるAI活用」というように具体化してみます。そうするとリサーチもやりやすくなりますし、その結果を元にした「不確実性」や「影響度」の判断もしやすくなるでしょう。
大切なのは「悩む」のではなく「考える」こと
今回はシナリオプランニングの実践ステップの3番目「重要な環境要因の抽出」を例にして「悩んではいけない」という話をご紹介しました。
しかし、実際には、ステップ3に限らず、あるいはシナリオプランニングに限らず、「悩む」ことは避けた方が良いのです。
そのため、個人で取り組んでいる場合でも、グループで取り組んでいる場合でも、時には何かを検討している状況を客観的に見つめてみて、その状況は「悩んでいるのか」、あるいは「考えているのか」、判断してみてください。
その上で、もし「悩んでいる」状況にあるのだとしたら、今回のメールマガジンで紹介したように、その状況を解決していくための手段を考えることに目を向けてみると良いでしょう。
