「イシューからはじめよ」要約メモ

生産性向上とは＝投資した時間や労力から得るアウトプットの質,量を上げる

■イシューを見極める
・「何をすればよいか」というイシューを理解する為には、頼りになる人に相談するのが手っ取り早い
・仮説を立てる。疑問に思った領域の分析だけでなく、予め目的ごとに細かく割る事で最短経路で到達出来る
・イシューを言葉で表現したら、自分やチームに対して都度イシューについて確認できる
・ビジュアル思考型の人は言語思考型の人に対して徹底的に文書化しないといけない

◎イシューの落とし込み(文書化)は
Where「どちらか？」「どこを目指すべきか？」
What「何を行うべきか？」「何を避けるべきか？」
HOW「どう行うべきか」「どう進めるべきか」

◼よいイシューの条件1. 本質的な選択肢
・解決しないと行けない問題に、的確な、役に立つ仮設を立てられているか
・本質的なイシューを選択する事で、誤った道で労力を浪費することが無くなる

◼よいイシューの条件2. 深い仮設がある
・その業界で常識とされてることを理解し、反証されれば大きなインパクトがある。
・自分で理解するには、共通性の発見、関係性の発見、グルーピングの発見、ルールの発見をする必要がある。

◼よいイシューの条件3. 答えを出せる
・例えばプランシングなど、はっきりとした定義がない、そこに時間が費やせるのか問う
◎理想は他の人が無い視点で、自分だけが「死角的なイシューを出せるか」

○イシュー特定のための情報収集
・二次情報は断片的な物なので、一次情報に積極的に触れに行く
・基本情報(業界内部における競争関係,新規参入者,代替品,事業の下流,事業の上流,技術/イノベーション,法制/規制)を立ち上げ時に理解する
・業界の事業の"数字"を大局的に理解する
・業界の常識(歴史的背景,通念)を理解する
・業界のフレームワークを理解する。書籍なら基本的.原則を綴ったのを古いのと新しいので比較するのもいい

・情報を集めすぎない。知りすぎない
◎情報を集めても、途中から実効的な情報的は横ばいになっていく。
◎知り過ぎは危ない。序盤は知恵が湧くが、ある量を超えると「自分ならではの視点」がゼロになっていく。一般的な考えになる。

○イシューが見つからない時のアプローチ
・変数を削って本当のイシューを見つける
・後頭葉の性質的に、目でかたちを見ると急に本質的なことが見える事がある。絵や付箋やカードを使って視覚化する
・最終形からたどる。
・So What?を繰り返す。課題に対して問いを更に重ねる(5回)事で本質に近付く
・極端な事例を考える。収益向上で詰まったら、市場が10倍になったら、シェアが3倍になったら、という要素を極端に変えて、どこでハネるかというのを検証する。

■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
・イシューは大きな問いなので、細かく分解して"サブイシュー"を出す
・新規事業をやる場合、1.狙うべき市場ニーズ、2.事業モデルの要素を作り、そこから更に分解する

◎この時役立つ型がWHERE / WHAT / HOW
🔻WHERE - どのような領域を狙うべきか
🔻WHAT - 具体的にどのような価値パターンを築くべきか
🔻HOW - 具体的な取り組みをどのように実現していくべきか

・何より強力なのがこの型に「自分の視点を加えた型」を付け加えること
◎「最後に何がほしいのか」から考え、そこから必要となる要素を何度も仮想的にシュミレーションすることが、ダブりもモレもないイシューの分解の基本となる。
・イシューを分解して文字に起こすと、取り組む優先順位の高いものが見えやすくなる。

・ストーリーラインの組み立て
→イシュー分解して問題を定義→固まりごとにサブイシューに答えを出す→統合して意味合いを整理

■仮説ドリブン②ストーリーを絵コンテにする
◎分析イメージ(絵コンテ)＝個々のグラフや図表のイメージで表現,説得
・これは取れそうだ！というデータは無意味なので、「どんなデータがあれば、サブイシューの検証を出来るのか」という視点でデータを取ってくる。

・分析とは比較、すなわち比べること
◎定量分析の型は3つ。比較、構成、変化
🔻比較 → 何らかの値の共通軸の比較
🔻構成 → 市場シェアなど
🔻変化 → 時間軸上の変化
3つのパターンを掛け合わせ多様な表現も出来る
・数字入りのグラフを作る場合、比べた結果違いがあるかどうかの「意味合い」が必要になる

○そもそも定量分析や定性分析をするにあたり、調査手法を知らないと絵に描いた餅なので、自分の"道具箱"を鍛える事を意識しよう
◎「目線が高いと成長が早い」というのは、逆算して何の道具箱を使えばいいかというのが分かってるから。メンターを作ろう

○人は変化の薄い差分が続くと認識が薄くなっていくので、分析のグラフを並べる際、それぞれ違う種類のグラフにする

◎心理的な壁が無くても理解されない時は、既知の情報と繋ぎようのない情報を提供してしまっているから。(なるほど！と思わせる情報の重ね合わせをしないといけない)
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この情報の繋ぎの実感はマーケティング訴求,広告でも活用できる

■アウトプットドリブン
・いきなり分析や検証に飛び込まない。事業のスタートラインで判断,選択ミスの確認
→基本となる前提と、鍵となる洞察
・分析では「木を見て森を見ず」を避ける。自分に不利なデータも、むしろアンチテーゼとして使う

○欲しい数値が出ない場合
🔻構造化して推定する(フェルミ推定)
🔻足で稼ぐ(通行量調査など)
🔻複数のアプローチ,角度,要素から推定する

・どうしても数値が出せない場合は人に聞く
・「その手法以外は考えられない」という状況に陥ってないか俯瞰して見る。ある程度で見切りをつける

□軽快に答えを出す
・道具箱が充実してる方が仕事が早い
◎70%のクオリティを80%に上げるよりも、60%を2回繰り返す方がクオリティの解に近づくスピードは早い。＝生産性が上がる
・インパクトのあるアプローチを行っても、イシューに刺さらなければ意味がない。
・完成度よりも回転数、を意識することで価値あるアウトプットを軽快に生み出せる。