観察、仮説、実行、検証、計画、提案を一年で3000回トレーニングする方法/3000 Thinking Loops in 365 Days

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生成AI の性能が上がってるのに自分がおバカ ! 観察､仮説､実行､検証､計画､提案を一年で3000 回トレーニングする方法 V1.0 2026/08/01 V1.01 2026/08/05 Scrum Fest Osaka 2026 witch&wizards inc. 森雄哉

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どんなセッション ? 生成AIの性能は数か月単位で向上しているにも関わらず、自分自身の能力が追いつかず、生成AIに振り回されていると感じている方に向けた、高頻度で練習できる認知的言語トレーニングを解説するセッションです。

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どんなセッション ? 生成AIの性能は数か月単位で向上しているにも関わらず、自分自身の能力が追いつかず、生成AIに振り回されていると感じている方に向けた、高頻度で練習できる認知的言語トレーニングを解説するセッションです。 AI に振り回されてる提案ってどうすればいいのか分からないなんとなくやってる

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どんなセッション ? 状況、状況の目的、手段、仮説に焦点を当てて言語として状況を整理することが特徴です。よくある言語化の書籍や論理思考トレーニングとは異なり、少なくとも年間 3000 回以上の練習が実務の中で可能になります。練習しやすいと上達しやすい !!

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どんなセッション ? 実務で行う高頻度な練習を通して、生成 AIとの言語的なやり取りが認知的にコントロールできるようになります。具体的には生成AIに依頼するときには状況、目的、手段を明確に表現でき、生成 AIの出力が期待したものでなかったときには、言葉のどこが原因だったか分析できるようになります。以下の2 つの悩みを一度に解決します。 1. 生成AIとのやり取りを言語的にコントロールする 2. 事業活動に関わる観察、仮説、実行、検証、計画、提案のスキルを身につける

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とあるプロダクト開発の現場提案のスライド資料を作ろう 11

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これなんて説明すればいいんだろう 12

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これなんて説明すればいいんだろう AI にやってもらおう 13

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これなんて説明すればいいんだろう AI にやってもらおう AI うまいことやって～ﾜｶﾘﾏｼﾀ 14

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こういうことですか ? 15

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こういうことですか ? 惜しいけどそうじゃない 16

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ではこういうことですか ? 17

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ではこういうことですか ? うーんちょっと違う 18

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ではこちらはいかがでしょう 19

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ではこちらはいかがでしょうまあそんな感じかなあこれでいいかな … 20

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よい回答が出るまでずっとガチャを回しているみたい 21

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AI に「うまいことやって」と言ったけれどうまいことって自分でも言葉にできない 22

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AI に「うまいことやって」と言ったけれどうまいことって自分でも言葉にできない自分が仕事で何がしたいのかどうしたら言葉にできるかな … 23

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今私たちに起きていること

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今私たちに起きていること技術と原理に鈍感

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1950 年戦後の日本技術力が乏しい状況で開発していたときのエンジン開発 27

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そもそも日本の自動車工業は、欧米車の模倣からはじまっている。ねらいをつけた乗用車を入手し、分解して調査する。それをモデルに設計し、部品をつくり、完成させる。『初代クラウン開発物語』

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“学ぶ”という日本語は “まねる ”が語源である。技術的蓄積の少ない日本の技術者にとって、模倣であったにしても、自動車をつくることは大いなる挑戦であった。戦中は中島飛行機で、戦後はプリンス自動車で内燃機関開発にたずさわった岡本和理氏 * によれば、 ( 自動車エンジンは ) 技術に対して鈍感であるのがその特徴であるという。 * おかもとかずただ『初代クラウン開発物語』

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技術に対して鈍感

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つまり、その原理理論を知らなくとも、現にあるものをそのまま模倣してつくれば、それに近い性能を引き出すことが容易にできる。少しでも良いものにしようと、部分的に手本となるものと異なることをすると、必ずといってよいほどそれがトラブルの原因となったという。これはエンジンに限らず、自動車全般についていえることであろう。トヨタに限らず、日本の自動車メーカーの技術者が等しく経験したことである。『初代クラウン開発物語』

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技術と原理に対する鈍感性理解せずに仕事を進められるようになるツールや仕組みがいっそう私たちの仕事に入りこむようになってきています。 34

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技術と原理に対する鈍感性理解せずに仕事を進められるようになるツールや仕組みがいっそう私たちの仕事に入りこむようになってきています。誰かが作った優れたAI… 誰かが作った話題のskill… 誰かが作った仕事の進め方… 35

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技術と原理に対する鈍感性理解せずに仕事を進められるようになるツールや仕組みがいっそう私たちの仕事に入りこむようになってきています。誰かが作った優れたAI… 誰かが作った話題のskill… 誰かが作った仕事の進め方… 技術や原理を知らずに使っていては、目先の仕事はこなせても、作り方や原理そのものを理解できるようにはなりません。私たちの理解は永遠に初心者のままに閉じ込められてしまいますが、それが前提となりつつあります。 36

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技術と原理に対する鈍感性たとえばマルチタスク、マルチプロジェクトの問題は 15 年前は基礎知識で、マルチタスクのワークショップは定番でした。今は知らない人がだいぶ増えました。スクラムをしていても、プロダクトバックログの仕組みによって、マルチプロジェクトの問題を理解しなくても、シングルプロジェクト状態で回せるようになります。ところが、なぜそのようにする必要があるのかを理解する機会が減りました。そして、もっと開発スピードを上げようとして、プロダクトバックログを独自に改造しようとし、同時着手を増やしてチームを混乱させることがあります。「手本から離れるとトラブルに」なるのです。 38

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技術と原理に対する鈍感性 AIにしてもスクラムにしても、そこで働いている技術や原理を理解せずにやっているといえます。 AIを使うと私たちの理解は深まるのでしょうか ? スクラムは私たちの理解に深みを与えているでしょうか ? 39

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技術と原理に対する鈍感性 AIにしてもスクラムにしても、そこで働いている技術や原理を理解せずにやっているといえます。 AIを使うと私たちの理解は深まるのでしょうか ? スクラムは私たちの理解に深みを与えているでしょうか ? 雰囲気で仕事してる感じがする ! 40

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まねれば機能することとなぜ機能するかを学ぶことは異なる一方でじっくり考える時間も取れない

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AGENTS.md A社急げ～急げ～急げ～ B社 C社 43

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DESIGN.md 急げ～急げ～ A社 B社急げ～ C社 44

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SCRUM.md A社急げ～急げ～急げ～ B社 C社 45

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原理を知らない技術で私たちは仕事するさらに急かされ急がされ仕事のやりかたはますますブラックボックス化する

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自分の仕事の理解を深め自信と安心をもって進めるための原理に透明な方法が必要

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エピソード 2 「それで進めて」今日もお仕事がんばろう ! 51

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AI ～提案して～ 52

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AI ～提案して～ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟこちらはどうでしょう 53

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AI ～提案して～ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟこちらはどうでしょうそれで進めて～ 54

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AI ～ここにあるデータを提案に盛り込んで～ 56

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AI ～ここにあるデータを提案に盛り込んで～ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟこちらはどうでしょう 57

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AI ～ここにあるデータを提案に盛り込んで～ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟこちらはどうでしょうそれで進めて～ 58

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AI ～提案を僕に分かるように解説して～ 59

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AI ～提案を僕に分かるように解説して～ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟこちらはどうでしょう 60

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AI ～提案を僕に分かるように解説して～ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟこちらはどうでしょうなるほどな～それで進めて～ 61

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うーんと … ぼくは何をすればいいんだろう ? 62

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ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟ会議で提案する前に上司に確認を取りましょう 63

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ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟ会議で提案する前に上司に確認を取りましょうなるほどな～上司に説明してくる～ 64

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ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟ会議で提案する前に上司に確認を取りましょうなるほどな～上司に説明してくる～ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟそれで進めてください 65

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うーんと … ぼくは何をすればいいんだろう ? 66

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ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟ会議の前に思いつくことはありますか ? 67

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ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟ会議の前に思いつくことはありますか ? 提案の練習をするといいかも 68

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ﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟ会議の前に思いつくことはありますか ? 提案の練習をするといいかもﾋﾟﾋﾟﾋﾟﾋﾟそれで進めてください 69

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「それで進めて～」かあ 71

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「それで進めて～」かあぼくが考えて AI が作業するよりも AI が考えて僕が作業することが増えてきた気がする 72

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「それで進めて～」かあぼくが考えて AI が作業するよりも AI が考えて僕が作業することが増えてきた気がするこのままでいいのかな～ 73

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生成AI の能力は高まり続け私たちは自分で考えながら自分の仕事を組み立て仕事を進める方法よりも AI の提案を承認し AI に次に何をやればいいかを聞く割合が増えている

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自分たちの手で仕事を組み立てることを取り戻す必要があるその練習と習得方法もますます重要になっていく

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「学習はしたほうがいい」から「学習は不可欠」

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森雄哉 MoriYuya プロダクトマネジメント大全 Booth で発売中上巻 1on1 大全上下巻 Booth で発売中 PO やプロダクトマネジメントのコーチをしていますプロダクト作りを通して、いきいきとしたチームやユーザーに貢献する活動をしてます ! ! 79

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仕事はプロダクトチームとの伴走と育成・今あるプロダクトで大ヒットを作る・事業としてのプロダクトの強みと弱みを明らかにし、組織とチームが注力できるようにする新規事業、既存事業の拡販、プロダクトマネージャーの育成、プロダクト組織を作りしています。会社見学が大好きなので見学させてくださーい !! 80

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目次・技術と原理に鈍感なこと・生成 AIの性能向上・生成 AIとのやりとりは言語が中心・言葉とその構造と頻度から練習する・仕事の基本は ONY -YOW ・観察 /仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作・年 3000 回する・アドバンスド ONY -YOW ・言葉の明確さ、事実の確からしさ・因果関係 (原因/結果/交絡) ・必要条件 /十分条件/最小十分条件・因果推論 (前向き推論/後ろ向き推論) ・企業の全体構造を把握する 81

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生成AI の性能向上 82

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生成AI の性能向上とユーザーの私たち生成AIは今はまだまだ使えないと思っても、三ヶ月後のモデルでは使えるようになる …そんな変化が続いています。以下は各社のフラッグシップモデルのリリース日です。 2022/11/30 OpenAI GPT -3.5 2023/03/14 OpenAI GPT -4 2024/05/13 OpenAI GPT -4o 2024/09/12 OpenAI o1 -preview 2024/12/05 OpenAI o1(PRO) 2025/02/05 Google Gemini 2.0 2025/04/16 OpenAI o3 2025/05/22 Anthropic Claude Opus 4 2025/08/07 OpenAI GPT -5 2025/11/18 Google Gemini 3 2025/11/24 Anthropic Claude Opus 4.5 2026/06/09 Anthropic Fable 5 2026/07/09 OpenAI GPT -5.6 83

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生成AI の性能向上とユーザーの私たちこの 3.5 年で生成AIは最初はガラクタだったものが、おもちゃになり、仕事ですこし使えるようになり、いつのまにか人よりもうまくこなせる領域が増えました。 86

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生成AI の性能向上とユーザーの私たちこの 3.5 年で生成AIは最初はガラクタだったものが、おもちゃになり、仕事ですこし使えるようになり、いつのまにか人よりもうまくこなせる領域が増えました。 AI ってガラクタ ! 2022 年 AI ってすごくできる ! 2026 年 87

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生成AI の性能向上とユーザーの私たちこの 3.5 年で生成AIは最初はガラクタだったものが、おもちゃになり、仕事ですこし使えるようになり、いつのまにか人よりもうまくこなせる領域が増えました。 AI ってガラクタ ! 2022 年 AI ってすごくできる ! 2026 年今後もこのペースで性能向上が続くならば、私たちは「生成 AIの性能が足りなくて使えない」という状況から「 AIを使い倒すための自分の能力が足りなくなりつつある …」と悩むことも増えます。 88

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生成AI の性能向上とユーザーの私たちたとえば「生成 AIにつくってもらったからになった )」という表現を聞くと思います。 (クオリティの低い資料ところが AIの性能は十分になり、もはや「自分の能力が足りないから生成AIが推論しても、この程度の資料になってしまった」というユーザー側の能力が問題になりつつあります。 89

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生成AI とのやりとりは言語が中心 92

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生成AI とのやりとりは言語が中心性能向上を続けるAIを使いこなすためには、どのような能力が重要になるのでしょう。人と生成AIとのやりとりは言語が中心です。自分の主張を的確に言葉にする能力や、魅力的なコンセプトを言葉として形作る能力、現実の様々な事実から価値のある洞察を言葉にする能力によって、生成AIからの応答の質は左右されるといえます。 93

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生成AI とのやりとりは言語が中心なんとなくいいかんじによろ ! なんとなくおけ！ 95

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生成AI とのやりとりは言語が中心なんとなくいいかんじによろ ! なんとなくおけ！なんか違う～ 96

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生成AI とのやりとりは言語が中心なんとなくいいかんじによろ ! 状況はこれで目的はこれ方法はこうなんとなくおけ！状況、目的、方法に合わせて進めますなんか違う～ 97

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生成AI とのやりとりは言語が中心なんとなくいいかんじによろ ! 状況はこれで目的はこれ方法はこうなんとなくおけ！状況、目的、方法に合わせて進めますなんか違う～思ったとおりにできた 98

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生成AI とのやりとりは言語が中心なんとなくいいかんじによろ ! 状況はこれで目的はこれ方法はこうなんか違う～思ったとおりにできた言語化の質が状況、目的、なんとなく方法に合わせおけ！結果の質の決定的なて進めます違いになる 99

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生成AI を使いこなすためには言語能力の向上が不可欠効果的な言語能力のためのトレーニングが必要

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生成AI とのやりとりは言語が中心一方で短期間で言語能力を高めることは簡単ではありません。どうやって自分自身の言葉を捉えればいいのか分からなかったり、言葉をどうやって修正すればいいのか分からなかったりします。言葉がずっと苦手だった私は下記にフォーカスを当ててきました。 1. 使う言葉に時間をかける 2. 言葉の構造を判断しやすくする 3. 全体の質を左右する少数の要素に集中する 4. 言葉を練習する頻度を高める 101

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言葉とその構造に時間をかけ少数に集中して多頻度で練習する 102

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1. 使う言葉に時間をかける

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1. 使う言葉に時間をかける物事を理解するための基本は、そこで起きていることに関する有用な情報を増やすことです。たとえば、 1 秒を30 秒に引き延ばし、スローモーションにすれば、一瞬の出来事に何が起きていたのかを理解しやすくなります。同じように言葉に時間をかけやすくする工夫をします。 Before 何気なく言葉を使う After 言葉に時間をかける Photo by César Couto 104

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2. 言葉の構造を判断しやすくする

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2. 言葉の構造を判断しやすくする目に見えない1mm も 100mm に拡大すれば何があるのかを理解しやすくなります。顕微鏡を使って拡大してどこに何があるのかという位置の情報を増やすということです。顕微鏡は、手元の小さなものが大きく見える望遠鏡は、遠くに小さく写るものが大きく見える像が大きくなれば、それだけ要素と要素の関係が理解できる Before 何気なく言葉を使う After 言葉の構造を判断する Photo by Zdeněk Macháček 106

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107 Photo by Zdeněk Macháček

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3. 全体の質を左右する少数の要素に集中する 109

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ところで仕事に関わる言葉ってたくさんありますよね 110

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状況、状態、現状、場面、事態、様子、環境、文脈、背景、兆候、目的、ねらい、趣旨、意図、意義、ビジョン、方針、目標、動機、信念、行動、活動、実行、実践、施策、打ち手、対応、決定、判断、選択、理解、仮説、仮定、推測、推

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状況、状態、現状、場面、事態、様子、環境、文脈、背景、兆候、目的、ねらい、趣旨、ひとつずつ意図、意義、ビジョン、方針、目標、動機、信念、行動、活学ぶ時間動、実行、実践、施策、打ちなんてない手、対応、決定、判断、選択、理解、仮説、仮定、推測、推

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3. 全体の質を左右する少数の要素に集中する私たちの生活でも仕事でも、何かを決めたり、行動したり、分析する様々な言葉があります。一つ一つ理解しようとしていては時間がかかりすぎます。少数に集中する必要があります。 113

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3. 全体の質を左右する少数の要素に集中する私たちの生活でも仕事でも、何かを決めたり、行動したり、分析する様々な言葉があります。一つ一つ理解しようとしていては時間がかかりすぎます。少数に集中する必要があります。状況、状態、現状、場面、事態、様子、環境、文脈、背景、兆候 …起きていることの言葉目的、ねらい、趣旨、意図、意義、ビジョン、方針、目標、動機、関心 …望みに関する言葉 Before 全ての概念を学ぶ行動、活動、実行、実践、施策、打ち手、対応、決定、判断、選択 …やることの言葉 After 少数の要素を学べ仮説、仮定、推測、推論、予測、見立て、帰納、演繹、アブダクション、洞察 …理解の言葉ば全体に役立つ 114

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4. 言葉を練習する頻度を高める 115

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4. 言葉を練習する頻度を高める素晴らしい言語化の方法があったとしても、数か月に一回しか使わないのであれば身につけることは難しくなります。練習と本番に分けるのではなく、普段の日々のどのような仕事でも練習でき、学習と同時に成果に繋がる方法なら身につけやすくなります。 116

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4. 言葉を練習する頻度を高める素晴らしい言語化の方法があったとしても、数か月に一回しか使わないのであれば身につけることは難しくなります。練習と本番に分けるのではなく、普段の日々のどのような仕事でも練習でき、学習と同時に成果に繋がる方法なら身につけやすくなります。たまに練習日々、練習練習頻度が少なく身につきにくい毎回初心者から再開練習頻度が多く身につきやすい 117

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1. 言葉に時間をかける 2. 言葉の構造を判断しやすくする 3. より少数の要素に集中する 4. 言葉を練習する頻度が高い

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1. 言葉に時間をかける 2. 言葉の構造を判断しやすくする 3. より少数の要素に集中する 4. 言葉を練習する頻度が高い条件を満たす欲張りセットがあればいいのに !!

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言葉とその構造に時間をかけ少数に集中して多頻度で練習する 123

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言葉とその構造に時間をかけ少数に集中して多頻度で練習する ONY -YOW O: 起きていること N: 望んでいること Y: やってみること Y: やったこと O: 起きたこと W: 分かったこと 124

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ONY -YOW 言葉の構造に時間をかけ、多頻度で練習と成果を実現する方法としてONY -YOW という考え方で仕事してます。これを解説します。 ONY と YOW は以下の頭文字です。・ O: 起きていること・ N: 望んでいること・ Y: やってみること・ Y: やったこと・ O: 起きたこと・ W: 分かったこと 128

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ONY -YOW を組み立てる 129

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ONY -YOW を組み立てる ONY -YOW を組み立てる方法は、そのまま問いかけるだけです。・ O: 起きていることは何か ? ・ N: 望んでいることは何か ? ・ Y: やってみることは何か ? 130

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ONY -YOW を組み立てる ONY -YOW を組み立てる方法は、そのまま問いかけるだけです。・ O: 起きていることは何か ? ・ N: 望んでいることは何か ? ・ Y: やってみることは何か ? ONY に答えると計画になる 131

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ONY -YOW を組み立てる ONY -YOW を組み立てる方法は、そのまま問いかけるだけです。・ O: 起きていることは何か ? ・ N: 望んでいることは何か ? ・ Y: やってみることは何か ? ONY に答えると計画になる・ Y: やったことは何か ? ・ O: 起きたことは何か ? ・ W: 分かったことは何か ? 132

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ONY -YOW を組み立てる ONY -YOW を組み立てる方法は、そのまま問いかけるだけです。・ O: 起きていることは何か ? ・ N: 望んでいることは何か ? ・ Y: やってみることは何か ? ONY に答えると計画になる・ Y: やったことは何か ? ・ O: 起きたことは何か ? ・ W: 分かったことは何か ? YOW に答えると実行結果の検証になる 133

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ONY -YOW で説明する 137

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ONY -YOW で説明する ONY と YOW は要素も限られているため、タスク単位に使うだけでなく、会話の中でもリアルタイムに使っています。たとえば計画を人に伝えることは難しいことですが、 ONY と YOW の要素を並べて話すとポイントを押さえた表現になります。 O起きている○○ という状況で、 N 望んでいる○○という目的のために、 Yやってみる○○という行動をします。すると O2 起きそうな○○ という結果が期待できます。 W 分かっている○○が働くためです 138

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話題のイベントがあるみたいなのでいってみたいっす ! 139

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話題のイベントがあるみたいなのでいってみたいっす ! ( なんでいくの ?) 140

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話題のイベントがあるみたいなのでいってみたいっす ! ( なんでいくの ?) After O: 自社で生成AIの利用者が伸び悩む状況です。 N:AI を活用できる組織に向けて Y: 生成AI関連の勉強会でリサーチします ! O2: 現在のベストプラクティスの把握が期待できます ! W: 勉強会では失敗と成功事例が共有されるからです! N:AI が活用できる組織に近づけられます ! 141

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YOW の事前と最中、事後 YOW は事前・最中・事後の言葉に変えると仮説立案、実行過程、仮説検証になります。疑問形にすれば問いかけになります。 145

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YOW の事前と最中、事後 YOW は事前・最中・事後の言葉に変えると仮説立案、実行過程、仮説検証になります。疑問形にすれば問いかけになります。事前のYOW Y: やってみること O: 起きそうなこと W: 分かりそうなこと問いに答えると仮説立案 146

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YOW の事前と最中、事後 YOW は事前・最中・事後の言葉に変えると仮説立案、実行過程、仮説検証になります。疑問形にすれば問いかけになります。事前のYOW 最中のYOW Y: やってみること O: 起きそうなこと W: 分かりそうなこと Y: やっていること O: 起きていること W: 分かりつつあること問いに答えると仮説立案問いに答えると過程の説明 147

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YOW の事前と最中、事後 YOW は事前・最中・事後の言葉に変えると仮説立案、実行過程、仮説検証になります。疑問形にすれば問いかけになります。事前のYOW 最中のYOW 事後のYOW Y: やってみること O: 起きそうなこと W: 分かりそうなこと Y: やっていること O: 起きていること W: 分かりつつあること Y: やったこと O: 起きたこと W: 分かったこと問いに答えると仮説立案問いに答えると過程の説明問いに答えると仮説の検証 148

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いろいろな要素が出てきたのでまとめ ONY -YOW の全体 156

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ONY -YOW の全体事前 O ( 観察した ) 起きていること N ( 起きている状況で ) 望んでいること Y ( 望みに向けて ) やってみること O ( やってみる結果 ) 起こりそうなこと W ( 行動と結果から ) 分かりそうなこと最中事後

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ONY -YOW の全体事前最中 O ( 観察した ) 起きていること N ( 起きている状況で ) 望んでいること Y ( 望みに向けて ) やってみること ( 望みに向けて ) やっていること O ( やってみる結果 ) 起こりそうなこと ( やっている結果 ) 起きていること W ( 行動と結果から ) 分かりそうなこと ( 行動と結果から ) 分かりつつあること事後

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ONY -YOW の全体事前最中事後 O ( 観察した ) 起きていること N ( 起きている状況で ) 望んでいること Y ( 望みに向けて ) やってみること ( 望みに向けて ) やっていること ( 望みに向けて ) やったこと O ( やってみる結果 ) 起こりそうなこと ( やっている結果 ) 起きていること ( やった結果 ) 起きたこと W ( 行動と結果から ) 分かりそうなこと ( 行動と結果から ) 分かりつつあること ( 行動と結果から ) 分かったこと

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要素の組合せ 160

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状況、状態、現状、場面、事ひとつずつ態、様子、環境、文脈、背景、学ぶ時間兆候、目的、ねらい、趣旨、なんてない意図、意義、ビジョン、方針、目標、動機、信念、行動、活動、実行、実践、施策、打ち手、対応、決定、判断、選択、理解、仮説、仮定、推測、推

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状況、状態、現状、場面、事ひとつずつ態、様子、環境、文脈、背景、学ぶ時間兆候、目的、ねらい、趣旨、なんてない意図、意義、ビジョン、方針、目標、動機、信念、行動、活動、実行、実践、施策、打ち仕事で用いる概念はおおよそ ONYW のどれか手、対応、決定、判断、選択、理解、仮説、仮定、推測、推

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要素の組合せ ONY-YOW はONYW4 つの組合せです。様々ある専門用語をひとつひとつ理解することも有効ですが、概念と概念の組合せがより重要です。 164

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要素の組合せ ONY-YOW はONYW4 つの組合せです。様々ある専門用語をひとつひとつ理解することも有効ですが、概念と概念の組合せがより重要です。 O：起きていることカテゴリ (判断に影響する観察された事実 ) 状況、状態、現状、場面、事態、様子、環境、文脈、背景、兆候 165

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要素の組合せ ONY-YOW はONYW4 つの組合せです。様々ある専門用語をひとつひとつ理解することも有効ですが、概念と概念の組合せがより重要です。 O：起きていることカテゴリ (判断に影響する観察された事実 ) 状況、状態、現状、場面、事態、様子、環境、文脈、背景、兆候 N：望んでいることカテゴリ (実現したい状態) 目的、ねらい、趣旨、意図、意義、ビジョン、方針、目標、動機、関心 Y：やってみることカテゴリ (自分たちが実行可能な行動 ) 行動、活動、実行、実践、施策、打ち手、対応、決定、判断、選択 W ：分かったことカテゴリ (原因が結果を引き起こすメカニズムの説明 ) 理論、仮説、仮定、推測、推論、予測、見立て、帰納、演繹、アブダクション、洞察 168

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組合せ重要

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仮説検証だけを単体でやっても価値がない自分たちの状況と望ましい目的において仮説立案と検証をすることではじめて役に立つこの当たり前のことを明確に言語表現する

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は ONYW4 要素の操作 173

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作これらは異なる独立した個別のスキルのように思いますが、成り立たせる要素は4 つといえます。計画 O認識された状況 + N 望ましい目的 + Y実現する方法の組合せ提案組合せについて、相手のON に基づいて同意を得ること 174

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作これらは異なる独立した個別のスキルのように思いますが、成り立たせる要素は4 つといえます。計画 O認識された状況 + N 望ましい目的 + Y実現する方法の組合せ提案組合せについて、相手のON に基づいて同意を得ること計画作り今の状況は… 目的は… 方法は… 提案状況は… 目的は… 同意されるかな 175

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作スキル観察仮説立案実行要素の結びつけの操作要素 N 望んでいることに照らして O 事実を選び認識する O: 起きていること N: 望んでいること Y行動が、 O 結果を引き起こす W 説明を組み立てる Y: やってみること O: 起きそうなこと W: 分かりそうなこと N 目的と W 行動の理解を把握しながら、 O 現状と比べて Y行動する O: 起きていること N: 望んでいること Y: やっていること W: 分かっていること

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作スキル要素の結びつけの操作 Yやったことと、 O2 実際に起き仮説の検証たことを突き合わせて、 W 分かったことを更新する要素 Y: やったこと O2: 実際に起きたこと W: 分かったこと計画 O 現状と N 望みを明らかにしそのギャップを埋める Y行動を選ぶこと O: 起きていること N: 望んでいること Y: やってみること提案相手のO 現状認識と N 望みに合わせて自分のONY 提案を組み立て要素ごとに同意を得ること自分と相手の ONY の同意 O: 起きていること *2 N: 望んでいること *2 Y: やってみること *2 一つ一つの要素を練習する ! 要素と要素の組合せかたを練習する !

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作提案の例を見てみましょう。 O ○○という状況が起きていますたしかにそれが起きてる (O に同意) 178

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作提案の例を見てみましょう。 O N ○○という状況が起きていますたしかにそれが起きてる (O に同意) ○○が望まれていると思いますたしかにそれを望んでる (N に同意) 179

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作提案の例を見てみましょう。 O ○○という状況が起きていますたしかにそれが起きてる (O に同意) N ○○が望まれていると思いますたしかにそれを望んでる (N に同意) Y ○○という方法で近づけられると考えていますそれで進めよう ( Y に同意) 180

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作スキルから要素を減らし、結びつきを弱めると、より単純な行為になります。観察ON から、目的 N を除く仮説立案YOW から、理解 W を除く実行Yから、理解W を除く計画ONY から、状況 Oを除く提案ONY から、相手の状況 Oと目的N を除く提案ONY から、自分の計画 ONY を除く → → → → → → 見ただけただの予測作業をこなすだけ机上の空論押し売り御用聞き 181

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作スキルから要素を減らし、結びつきを弱めると、より単純な行為になります。観察ON から、目的N を除く仮説立案YOW から、理解W を除く実行Yから、理解W を除く計画ONY から、状況 Oを除く提案ONY から、相手の状況 Oと目的N を除く提案ONY から、自分の計画 ONY を除く → → → → → → 見ただけただの予測作業をこなすだけ机上の空論押し売り御用聞き自分の用いているスキルが、どのような要素と相互作用によって構築されているのかを確認し、構造の理解を深める 182

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観察/仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作やりかたが期待外れだったときは、 ONYW のどれかを足すと良くなるかを試します。要素が多すぎて行動が重くなったときは要素を外すことを試します。ミスをしたとしても単に反省するのではなく、要素を足したり、外したりして、「スキルの性質を変える」ということを試します。机上っぽくなったら、 O 起きていることを確認する方向性が見えないなら、 N 望ましいことを見出すごちゃごちゃしたら減らしてみる 183

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高い専門性を理解する企業決算って難しそう ? ONY で解釈が簡単に 184

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ONY で企業決算を理解する上場企業は年に一回、決算説明資料を公開します。書かれていることは難しく感じるかもしれません。しかし O起きていること、 N 望ましいこと、 Yやろうとしていることの解説です。決算説明資料では貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書が提示されますが、これは企業で起きていることの説明として、客観的なツールの財務三表を用いて解説しているといえます。 185

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ONYW で専門的な方法を理解するプラクティスもフレームワークも、理解することができます。 ONYW で構造を解きほぐし、 O: その方法は現状をどのように説明するのか? N: その方法はどのような目的があるのか Y: どのような手順を行うのか ?どう介入するのか ? W: その方法は、どのようなメカニズムによって現状から目的に近づけるのかそのプラクティスやフレームワークが ONYW としてどのような操作をしているのかに着目すると理解を深めることができる 187

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3000 回練習する 191

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3000 回練習するスキルやプラクティスは使うほど上手になり、使わないほど下手になります。これをプラクティスエフェクトと呼んでいます。この効果を左右する2 つの性質が機会頻度と実行時間です。機会頻度とは実施の機会のことです。 1 年に一回しかやらないものはうまくなりません。確定申告、年末調整は得意にはなりづらいです。いつまでも初心者のままです。実施時間がかかるほど実践の機会も少なくなり、身につきにくくなります。一回当たり 1 時間かかるスキルは多頻度でできますが、一回当たり 8 時間かかるスキルは試すこともなかなかできません。 ※プラクティスエフェクトは SF作家デイヴィッド・ブリンのが元ネタ。世界 SF大会で本人にもお会いしました。『プラクティス・エフェクト』 192

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練習は機会頻度と実行時間

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3000 回練習する日々の中で実行でき、また短期間でたくさん練習ができることはすぐに上達します。具体的には次のやり方をしていました。 1 日の仕事を30 分のタスクで区切ると、 1 日8 時間で16 回。年間営業日200 日で年3200 回の機会があります。朝にONY で1 日の計画を立て、夕方に YOW で仕事の結果を検証しました。短期間で仕事の内容を理解できました。さらに定例会議の最初の1 分をONY で趣旨説明、チャットを送る前の30 秒で検証、生成AIへの依頼といった 1 -2 分でも実行でき、練習量をさらに増やすことができます。 196

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3000 回練習する ONY と YOW は機会を選ばず使っています。たとえば定期 MTG です。定期的に行うとしても、状況も目的も毎回異なるはずです。会議の始め方の例現在、 O起きている○○という状況で、 N 望んでいる○○という目的に向けて、今回の定例MTG ではY ○○をやってみます。把握～ 197

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どれくらい当たり前に使うか 198

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今回のプレゼンも ONY 199

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今回のプレゼンも ONY ・技術と原理に鈍感なこと・生成 AIの性能向上・生成 AIとのやりとりは言語が中心・言葉とその構造と頻度から練習する・仕事の基本は ONY -YOW ・観察 /仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作・年 3000 回する・アドバンスド ONY -YOW ・言葉の明確さ、事実の確からしさ・因果関係 (原因/結果/交絡) ・必要条件 /十分条件/最小十分条件・因果推論 (前向き推論/後ろ向き推論) ・企業の全体構造を把握する 200

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今回のプレゼンも ONY ・技術と原理に鈍感なこと・生成 AIの性能向上・生成 AIとのやりとりは言語が中心・言葉とその構造と頻度から練習する O -100 ページ N -20 ページ・仕事の基本は ONY -YOW ・観察 /仮説/実行/検証/計画/提案は4 要素の操作・年 3000 回する・アドバンスド ONY -YOW ・言葉の明確さ、事実の確からしさ・因果関係 (原因/結果/交絡) ・必要条件 /十分条件/最小十分条件・因果推論 (前向き推論/後ろ向き推論) ・企業の全体構造を把握する Y -150 ページ 201

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3000 回練習する AIにどう伝えたらいいのか分からないまずONY で整理する・起きていること・自分が望んでいること・やろうとしていることやってもらうことを ONY で整理してから伝える 202

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Before After なんとなくいいかんじによろ ! 状況はこれで目的はこれ方法はこうなんとなくおけ！状況、目的、方法に合わせて進めますなんか違う～思ったとおりにできた 203

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3000 回練習する AIからの大量の情報をどう受け止めたらいいのか分からないまずONY で整理する・起きていること・自分が望んでいること・やろうとしていること 0010101010101010101010 1111011000010011001110 0101110011110101011101 たくさん情報が出てきたけど ONY に絞って整理しよう 204

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自分たちの仕事の理解を深め自信と安心をもって進めるための原理に透明な方法を習慣化しよう

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自分が学ぶことができると信じられる方法を徹底的にやろう

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アドバンスド ONY -YOW もっと言葉に時間をかけもっと構造を理解しよう Photo by César Couto Photo by Zdeněk Macháček 208

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仕事で用いる言葉の基礎言葉の明確さと事実の確からしさ 210

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明確さと事実の確からしさと事前 ONY -YOW 最中事後 O ( 観察した ) 起きていること N ( 起きている状況で ) 望んでいること Y ( 望みに向けて ) やってみること ( 望みに向けて ) やっていること ( 望みに向けて ) やったこと O ( やってみる結果 ) 起こりそうなこと ( やっている結果 ) 起きていること ( やった結果 ) 起きたこと W ( 行動と結果から ) 分かりそうなこと ( 行動と結果から ) 分かりつつあること ( 行動と結果から ) 分かったこと

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言葉の明確さ、事実の確からしさ ONY と YOW に限らず、言葉の明瞭さと、言葉が示す事実の確からしさは仕事において意思決定の基礎になります。一方で混乱した言葉を話せば混乱が広がります。 213

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言葉の明確さ、事実の確からしさ ONY と YOW に限らず、言葉の明瞭さと、言葉が示す事実の確からしさは仕事において意思決定の基礎になります。一方で混乱した言葉を話せば混乱が広がります。ｴ… ﾜｧ… ﾀｽｸ… 何言ってるか分からないです 214

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言葉の明確さ、事実の確からしさ・チームで仕事をする、ステークホルダーと仕事をする・社外の人と仕事をする、他の業界の人と仕事をするプロダクトが社会に受け入れられるほど、自分たちとは異なる状況で働く人とやりとりする機会が増えます。内輪の言葉で済ませていてはプロダクトも内輪に留まることになってしまいます。言葉が明瞭で、確かな事実に基づくならば、より少ない混乱で物事を進められます。言葉を見直していきましょう。新プロダクト『カゼナオール』できた ! お店ですぐ見つかって助かったー 215

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言葉の明確さ、事実の確からしさ言葉の見直しは第一に明瞭さ、第二に事実の確かさの順に行います。不明瞭な文章では、事実かどうかも確かめられないからです。多くの意思決定の質は、言葉の明瞭さと事実の確かさを確認するだけで大きく高まります。明瞭さと事実は、どちらも言葉を読んだ瞬間に確認でき、いつでもすぐにできます。 216

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言葉の明確さクイズ Two Zero Two Six は数字にするといくつ ? 219

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言葉の明確さクイズ Two Zero Two Six は数字にするといくつ ? 2026? 0066? 0026? 2066? 220

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言葉の明確さクイズ Two Zero Two Six は数字にするといくつ ? 2026? 0066? 0026? 2066? 言葉の明確さ重要 221

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言葉の明確さ 222

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言葉の明確さ明瞭さとは文が適切な場面で一つの意味になっていることです。注意として、明瞭であることと事実であることは別です。はっきりと書かれた誤情報もあれば、事実でも曖昧な文もあります。他に異なる解釈のしようがなくなっていれば一つの意味になっているといえます。完全文で表現しましょう。完全文とは文章に必要な要素が揃っていることです。 223

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事実の確からしさ 229

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事実の確からしさ事実を知る方法はいくつもあります。測った /撮った /自分で見た/人から聞いた/推測/妄想… この順で確からしさは弱くなります。 230

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事実の確からしさ事実を知る方法はいくつもあります。測った /撮った /自分で見た/人から聞いた/推測/妄想… この順で確からしさは弱くなります。明日、生成 AI の新しいモデルが出るんだって ! ふむふむ ( 公式情報? ゴシップ ?) 231

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事実の確からしさ事実を知る方法はいくつもあります。測った /撮った /自分で見た/人から聞いた/推測/妄想… この順で確からしさは弱くなります。明日、生成 AI の新しいモデルが出るんだって ! ふむふむ ( 公式情報? ゴシップ ?) 事実の確かさを踏まえた上で表現する必要があります。出所はここ ! おお～私も確認します 232

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翌日、翌週になって自分で書いた文章がよく分からなくなっていたら言葉の表現を見直すチャンス

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「分かればいい」は早いが分かる人までにしか伝わらない

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自分たちの仕事、プロダクトが自分たちの手から離れて社会で活躍するようにしたいならより多くの人に誤解なく伝わるように日頃から言葉を表現する必要がある

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因果関係原因/結果/交絡 238

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因果関係と ONY -YOW 事前最中事後 O ( 観察した ) 起きていること N ( 起きている状況で ) 望んでいること Y ( 望みに向けて ) やってみること ( 望みに向けて ) やっていること ( 望みに向けて ) やったこと O ( やってみる結果 ) 起こりそうなこと ( やっている結果 ) 起きていること ( やった結果 ) 起きたこと W ( 行動と結果から ) 分かりそうなこと ( 行動と結果から ) 分かりつつあること ( 行動と結果から ) 分かったこと

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因果関係( 原因/結果/交絡) 原因が結果を引き起こす関係を因果関係といいます。私たちが自信を持って何かを決めたり、こうすればよくなるだろうと工夫するのは、物事の因果関係の理解に基づいています。ここでは因果関係に重要な、原因、結果、交絡について解説します。理解を深めることで ONYW を結びつける質を高められます。 241

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因果関係( 原因/結果/交絡) 原因とは結果を引き起こす現象です。結果とは原因が引き起こす現象です。蛇口をひねると原因 242

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因果関係( 原因/結果/交絡) 原因とは結果を引き起こす現象です。結果とは原因が引き起こす現象です。蛇口をひねると原因水が流れる結果 243

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因果関係( 原因/結果/交絡) 原因とは結果を引き起こす現象です。結果とは原因が引き起こす現象です。蛇口をひねると原因水が流れる結果この因果関係の理解は思ったより簡単ではありません。たとえば、ある行動Yの後に、ある状況 Oが起きても「行動 Yが状況Oを引き起こした」と言いきることはできません。別の原因や交絡があり得るからです。 244

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因果関係クイズ ! 245

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因果関係クイズ原因: 熱がある → 結果: 風邪をひいた 246

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因果関係クイズ原因: 熱がある → 結果: 風邪をひいた ×熱が風邪を引き起こしたわけではない ○原因: 風邪をひいた → 結果: 熱が出た 247

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因果関係クイズ原因: 熱がある → 結果: 風邪をひいた ×熱が風邪を引き起こしたわけではない ○原因: 風邪をひいた → 結果: 熱が出た原因: 家の窓から煙が出ている → 結果: 火事が起きている 248

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因果関係クイズ原因: 熱がある → 結果: 風邪をひいた ×熱が風邪を引き起こしたわけではない ○原因: 風邪をひいた → 結果: 熱が出た原因: 家の窓から煙が出ている → 結果: 火事が起きている ×因果は逆。煙が火事を引き起こすわけではない。 ○原因: 火事が起きている→結果: 家の窓から煙が出る 249

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因果関係クイズ原因: 熱がある → 結果: 風邪をひいた ×熱が風邪を引き起こしたわけではない ○原因: 風邪をひいた → 結果: 熱が出た原因: 家の窓から煙が出ている → 結果: 火事が起きている ×因果は逆。煙が火事を引き起こすわけではない。 ○原因: 火事が起きている→結果: 家の窓から煙が出る煙から火事を推測することは適切な推論の順序です。誤りは推論の順序をそのまま因果として認識したことです。 250

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交絡とは因果の絡まり交絡とは、 2 つの事象に共通の原因があるために、2 つの事象に因果があるように見えてしまい、原因を取り違えることです。 251

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交絡とは因果の絡まり交絡とは、 2 つの事象に共通の原因があるために、2 つの事象に因果があるように見えてしまい、原因を取り違えることです。 ×アイスクリームの売上が増えると熱中症が増える ○気温がアイスクリームの売上と熱中症を引き起こす ※アイスクリームの売上と熱中症のあいだに因果関係はない 252

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交絡とは因果の絡まり交絡とは、 2 つの事象に共通の原因があるために、2 つの事象に因果があるように見えてしまい、原因を取り違えることです。 ×アイスクリームの売り上げが増えると熱中症が増える ○気温がアイスクリームの売上と熱中症を引き起こす ※アイスクリームの売上と熱中症のあいだに因果関係はない無関係結果: 熱中症の増加因果? 原因?: アイスの売上増アイスの売上増因果熱中症の増加因果共通の原因: 気温が上がる 253

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私たちが見た聞いた考えたという順序と実際の因果関係は関係がない推論過程と因果関係の混同に注意

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必要条件/十分条件最小十分条件 256

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必要、十分、最小十分条件と ONY -YOW 事前最中事後 O ( 観察した ) 起きていること N ( 起きている状況で ) 望んでいること Y ( 望みに向けて ) やってみること ( 望みに向けて ) やっていること ( 望みに向けて ) やったこと O ( やってみる結果 ) 起こりそうなこと ( やっている結果 ) 起きていること ( やった結果 ) 起きたこと W ( 行動と結果から ) 分かりそうなこと ( 行動と結果から ) 分かりつつあること ( 行動と結果から ) 分かったこと

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必要条件/十分条件/最小十分条件計画と実行の質を左右する条件ロジックが必要条件、十分条件、最小十分条件です。耳慣れない言葉ですが、ここでは誰もがこの 3 つを日常的に使っていることを解説します。 259

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必要条件/十分条件/最小十分条件計画と実行の質を左右する条件ロジックが必要条件、十分条件、最小十分条件です。耳慣れない言葉ですが、ここでは誰もがこの 3 つを日常的に使っていることを解説します。次は電車に間に合うように駅に向かう場面です。必要条件電車に乗るために駅に向かう必要がある十分条件駅に1 時間前に到着すれば電車に乗れる。しかし 1 時間前の到着は時間をもてあます。最小十分条件電車の出発時刻の10 分前に駅に到着さえすれば電車に乗れる。 260

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必要条件「○○には必要」必要条件とは、目的の成立に欠かせず、外すと全体が成り立たなくなるものです。必要ですが、それだけでは目的を満たせません。 262

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必要条件「○○には必要」必要条件とは、目的の成立に欠かせず、外すと全体が成り立たなくなるものです。必要ですが、それだけでは目的を満たせません。・人には水が必要だが、水だけで生きられない。他の栄養も必要・ホットケーキを作るためにはホットケーキミックスは必要だが、それだけではできない。フライパンや熱源も必要。・プロジェクトは目標が決まらなければ始められないが、目標だけでは始められない。メンバーも予算も必要。 263

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必要条件「○○には必要」プロダクト開発における必要性の誤解いくら要素を追加しても、目的を実現できるとは限りません。プロダクトに、この機能もあの機能も必要だと主張することはあるかもしれません。本当に顧客にとって必要不可欠でしょうか。本当に必要なのか、それともあった方がいい程度なのかを判断しましょう。 265

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必要条件「○○には必要」プロダクト開発における必要性の誤解いくら要素を追加しても、目的を実現できるとは限りません。プロダクトに、この機能もあの機能も必要だと主張することはあるかもしれません。本当に顧客にとって必要不可欠でしょうか。本当に必要なのか、それともあった方がいい程度なのかを判断しましょう。あの機能もその機能も入れて欲しい !! 必要! 絶対必要!! ( あれもこれも入れたらコストがどんどん増える …) 266

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十分条件「○○があれば成立」十分条件とは、そろえば目的が達成されるものです。それがあれば実現できますが、全てが必要とは限らないと理解しましょう。過剰が含まれています。 267

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十分条件「○○があれば成立」十分条件とは、そろえば目的が達成されるものです。それがあれば実現できますが、全てが必要とは限らないと理解しましょう。過剰が含まれています。・人は水分、栄養、娯楽、やりがいのある仕事、信頼できる仲間、無償のランチ、 10Gbps のWi -Fi、 5000 兆円があれば生きていけるが、生きるだけなら無償のランチも 5000 兆円もいらない・ホットケーキミックス、卵、牛乳、フライパン、コンロ、バター、メープルシロップが 10kg ずつと料理の腕前があれば、カフェのようなホットケーキが確実にできる。ところが、バターもシロップもクリームもいちごも、ホットケーキを焼くことそのものには必要ない。牛乳と卵も水で代用できる 269

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十分条件「○○があれば成立」十分条件を認識する問いかけ「○○があれば確実に実現できるか」プロダクト開発における十分条件の注意・過剰さはコストに悪影響をもたらします。顧客が求める水準以上の品質、性能、要件はプロダクトの価格に転嫁され、顧客との契約や自社の利益率に悪影響をもたらします。・賞味期限が 100 年の保存食はほとんどの人に過剰です。 5 年でも十分役立ちます 270

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十分条件「○○があれば成立」仕事における過剰さを見つけて修正しましょう。・過剰品質、過剰な多機能・調査や分析しすぎ、計画を詳細にしすぎ、確認しすぎ確認する問いかけは「ひとつ外すなら ?」・毎回使わなかった要素はどれだろう・外して結果が変わらなければ不要・外して結果がまずくなれば必要許容可能な失敗のために何倍ものコストをかけるのは収益性から見ると失敗です。 271

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最小十分条件「○○さえあれば成立」最小十分条件とは1 つも外せない集合です。過剰でも過小でもなく、ちょうど満たします。実務としては、十分条件に効率性の観点で調整したものが最小十分条件で、プロダクト開発が目指す意思決定の基本です。 272

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最小十分条件「○○さえあれば成立」最小十分条件とは1 つも外せない集合です。過剰でも過小でもなく、ちょうど満たします。実務としては、十分条件に効率性の観点で調整したものが最小十分条件で、プロダクト開発が目指す意思決定の基本です。過不足がなく、これだけで実現できて、 1 つも減らせない状態・ホットケーキは生地になるもの (粉と水分)、生地を乗せる加熱の面、熱源があれば焼けますが、 1 つでも減らすと焼けません。 273

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最小十分条件「○○さえあれば成立」最小十分条件を認識する言葉・ちょうど○○さえあれば実現できる十分条件から最小十分条件へ・十分条件からひとつずつ外して結果が出なくなる前で止めるオペレーション設計の基本で考えると … ・最小十分条件 + 不確実性に対応するためのバッファ初心者は過剰か過小になってしまいます。プロフェッショナルはちょうどよく実現します。 275

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ONY で必要、十分、最小十分条件を使いこなすおすすめの方法は 280

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ONY で必要、十分、最小十分条件を使いこなすおすすめの方法はホワイトボードに書くホワイトボードに手書きをしようとすると、限られた時間と書く労力によって、より少数の重要な情報へと絞り込むことになる。 281

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因果推論前向き推論 /後ろ向き推論 283

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因果推論と ONY -YOW 事前最中事後 O ( 観察した ) 起きていること N ( 起きている状況で ) 望んでいること Y ( 望みに向けて ) やってみること ( 望みに向けて ) やっていること ( 望みに向けて ) やったこと O ( やってみる結果 ) 起こりそうなこと ( やっている結果 ) 起きていること ( やった結果 ) 起きたこと W ( 行動と結果から ) 分かりそうなこと ( 行動と結果から ) 分かりつつあること ( 行動と結果から ) 分かったこと

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因果推論( 前向き推論 /後ろ向き推論 ) 原因と結果の関係を推測する考え方に前向き推論と後ろ向き推論があります。前向き推論とは、原因から結果の順序で考える推論です。予測推論ともいいます。原因 → 結果 → 結果 → 結果・風邪のウイルスにかかったらどうなる ? ・熱が出るとどうなる ? ・解熱剤を飲むとどうなる ? → 熱が出る → ぼーっとする → 熱が下がる「○○するとどうなる →結果として○○が起きる」という構造です。自分の経験から推測しやすく、普段行っている考え方です。日常でも使います。雨が降りそうだ →タクシーをみんなが使う →つかまりにくくなる。今、早めに呼んでおこう、という先読みです。 287

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因果推論( 前向き推論 /後ろ向き推論 ) 後ろ向き推論とは、結果から原因を考える推論です。診断推論とも言われます。「○○という結果を引き起こした原因はなに ?」という構造の推論です。結果 ← 原因 ← 原因 ← 原因・熱が出た原因は ? ・風邪をひいたから ? ・風邪を引いた原因は ? 288

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因果推論( 前向き推論 /後ろ向き推論 ) 後ろ向き推論とは、結果から原因を考える推論です。診断推論とも言われます。「○○という結果を引き起こした原因はなに ?」という構造の推論です。結果 ← 原因 ← 原因 ← 原因・熱が出た原因は ? ・風邪をひいたから ? ・風邪を引いた原因は ? 結果を引き起こすと考えられる複数の原因を推測し、その中からもっともらしい原因を選択するという点で難易度が高くなります。いつもの思考の枠を越えて、より広い集合を考えることが必要だからです。なぜなぜ 5 回が難しいのは、これを 5 回繰り返すからです。 289

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因果推論( 前向き推論 /後ろ向き推論 ) 後ろ向き推論が行われる場面・バグや故障の原因を特定する・医師が患者の症状から原因を特定する修理や診断に欠かせない推論です。難しい点・推論に適切な原因と結果の粒度で扱うこと・風邪ウイルスにかかるとどうなる ?→熱が出る・風邪ウイルスにかかるとどうなる ?→ウイルスが増殖する ※期待される結果の選択肢群を適切に扱えるかがポイント 290

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ONY で前向き推論と後ろ向き推論を使う前向き推論や後ろ向き推論は、仮説立案をしたり検証に使えます。行動と結果の予測と検証前向き推論で予測 Y→O やったら起きそうなことは何 ? 後ろ向き推論で検証 O←Y ○○が起きたのは○○をしたから ? 目的を実現するための選択と検証後ろ向き推論で選択 N ←Y 目的のために、様々な方法Yがある中でなにをするべき ? 前向き推論で検証 Y→N やると目的を実現できるのか「三ヶ月後プロジェクトは大失敗してしまった。何が原因だったのか」このプレモーテムも後ろ向き推論 O←Y 291

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企業の全体構造を把握する 294

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企業の全体構造を把握するこれまでは一つ一つの要素や、要素同士の結びつきの質を高めるための考え方でした。より大きな全体に向けた考え方を解説します。企業ではどの職位でも計画(ONY) とその検証(YOW) がセットになります。上位の行動 Yを実現するのに必要な状態が、下の目的N になります。企業のスケール構造もこのように捉えれば考えやすくなります。 ONY ⇄ YOW 年次～四半期 ONY ⇄ YOW 月次～週次 ONY ⇄ YOW 日次 295

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今私たちに起きていること技術と原理に鈍感

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原理を知らない技術で私たちは仕事するさらに急かされ急がされ仕事のやりかたはますますブラックボックス化する

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自分たちの手で仕事を組み立てることを取り戻す必要があるその練習と習得方法もますます重要になっていく

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自分たちの仕事の理解を深め自信と安心をもって進めるための原理に透明な方法を習慣化する