厄介な問題は、解決する前に形にしなければならないのです。そのプロセスを開始し、斬新な思考を刺激するために、リーダーは複数のレンズを通して見るべきです。
カナダの鉱山グループ、ゴールドコープの会長兼最高経営責任者（CEO）であるロブ・マキューエンは、レッドレイクの鉱山が金になることを知っていました。 地形はアクセスが悪く、操業コストは高く、労働組合に加入している従業員はすでにストライキを起こしていました。要するに、マキュウエンは「金鉱」ではない「金鉱」を抱えていたのです。
そんなとき、ひらめきました。IT業界の最近の動向に関する会議に出席したマキューエンは、オープンソース革命に魅了されました。社内の激しい抵抗を押し切り、彼は「ゴールドコープ・チャレンジ」を創設しました。レッドレイクの厳重に管理された地形データをオンラインに公開し、豊富なドリルスポットを特定できた者に57万5,000ドルの賞金を提供したのです。鉱業関係者を驚かせたのは、50数カ国にいる1,400人以上の技術専門家がこの問題に取り組んだことです。 結果は？オーストラリアの2チームが協力し、レッドレイクは世界で最も豊かな金鉱のひとつとなりました。「受賞者たちは、遠隔地からデータベースを分析し、その土地に一度も足を運ぶことなくターゲットを見つけることができました。これが未来の一部であることは明らかです」*1。
マキューエンは、困難な問題を解決するために、さまざまなアプローチを同時に行うことの価値を直感的に理解していました。技術革新や、先進国からベンチャー国への世界経済活動の歴史的なリバランスなどの力によって、問題はますます複雑化し、テンポは速くなり、市場はより不安定になり、賭け金はより高くなりました。そして、自由に行き交う情報が競争を促し、革新的でユニークなソリューションを開発することがますます重要視されるようになっています。
この記事では、まさにそのためのアプローチを紹介します。どのように？ 斬新なソリューションを生み出すための柔軟なオブジェクト、つまりフレクソンと呼ばれるものを使うことで、困難な問題を形作る方法を提供し、そうでなければ隠れたままになっていた革新的なソリューションを明らかにします。このアプローチは、個人からグループ、組織、産業まで、幅広い状況やあらゆるレベルの分析に役立つます。確かに、これはどんな問題でも解決できる特効薬ではないのです。しかし、曖昧で複雑な問題を構造化された方法で表現し、より良い革新的なソリューションを生み出すための新鮮なメカニズムなのです。
フレクソンアプローチ
革新的なソリューションを見つけるのは難しいのです。前例や経験が私たちを慣れ親しんだものの見方に向かわせますが、それはシニア・リーダーが直面する本当に困難な課題には不十分な場合があります。結局のところ、問題がC-suiteにエスカレートする前に解決できるのであれば、通常はそうします。*2ゲーム理論家から経済学者、心理学者まで、多様な専門家が交わることで、問題に対するアプローチは個人とは異なるものになります。ソリューションの空間が広がり、より革新的な答えが見つかる可能性が高まります。
もちろん、さまざまなアプローチの訓練を受けた博士からなるシンクタンクが常に自由に使えるわけではないのです。幸いなことに、問題に対する多様なソリューションを生み出すには、多様な問題解決者のグループは必要ないのです。そこで登場するのがフレクソンです。従来の問題解決フレームワークは、例えば報酬制度の構築や垂直統合型ビジネスのバリューチェーン分析など、特定の条件下で特定の問題に対処するものであったが、その適用範囲は限られていました。 言ってみれば、特化したレンズです。フレクソンは問題を形成するための言語を提供するものであり、これらの言語はより広範な課題に適応することができます。要するに、フレクソンは、多様で高度な教育を受けた専門家集団の知恵と経験の代わりになるのです。
ビジネス問題の世界に対応するために、私たちは5つのフレクソン（問題解決言語）を特定しました。社会科学や自然科学に由来するこれらの言語は、個人、チーム、グループ、企業、市場、制度、そして社会全体の行動を理解するのに役立ちます。私たちは、公式な文献と専門家の私的な知識体系の両方を統合する長いプロセスを経て、この5つにたどり着いました。私たちは、この5つのフレコンが網羅的であるとは言っていないのです。与えられた状況に合わせてフレクソンを調整するには真剣な頭脳労働が必要であり、それぞれの前提から生じる盲点もありますが、複数のフレクソンを同じ問題に適用することで、より豊かな洞察とより革新的なソリューションを生み出すことができます。
ネットワーク・フレクソン
あなたが知っているすべての人を、あなたに対する影響力によってランク付けしたマップを想像してみてください。そこには親しい友人や漠然とした知り合い、職場の同僚や大学のルームメイト、あなたのキャリアに劇的な影響を与える可能性のある人たちや、まったく関係のない人たちが表示されます。そのすべてが、信頼関係、友情、影響力、そして出会う確率でつながっています。このようなマップは、人々のグループから、相互作用するプロダクト部品、都市内の交通パターンまで、あらゆるものを表すことができるネットワークであり、したがって、あらゆるビジネス上の問題を形作ることができます。
例えば、特定の医師はオピニオンリーダーであり、どの薬を処方するかについて同僚に影響を与えることができます。医師間の関係を明らかにし、薬の使用に最も影響力のある医師を特定するために、製薬会社がプロダクトを発売する場合、科学論文の共著者である医師のネットワークマップを作成することができます。 同じ考えを共有し、緊密な交流を持つ（と推測されます）医師のクラスターをターゲットにすることで、従来のマス・マーケティング・アプローチよりも投資収益率を向上させることができるかもしれないのです。ネットワーク・フレクソンは、エンティティ間の関係を提示することで、状況を一連の予測問題（結びつきがどのように発展するか）と最適化問題（与えられたエージェントの関係上の優位性を最大化するにはどうすればよいか）に分解するのに役立つます。しかし、問題解決の基本的な要件である、明確な定義と構造化がなされています。
進化的フレクソン
進化的アルゴリズムは、チェスのゲームに勝利し、ほとんどの計算資源を圧倒する巨大な最適化問題を解いてきました。その成功は、探索手順にランダム性と並列性を導入することで多様性を生み出し、最適でない解を素早くフィルタリングする力にかかっています。 実体を、変動、選択、保持の対象となる親と子の集団として表現することは、ビジネスにおいて、多数の重要な変数を制御する能力が限られており、それらを変更した場合の影響を計算する能力が限られているような状況（それが人の集団であれ、プロダクトであれ、プロジェクトのアイデアであれ、技術であれ）で有用です。時には、経験に基づいた推測をし、テストし、学ばなければならないのです*3。 しかし、ランダム性を受け入れても、複雑な問題に対するより良いソリューションを生み出すために、それを活用することはできます。
すべての「推測戦略」が同じように作られているわけではないからです。より多くの推測（プロトタイプ、アイデア、ビジネスモデル）を生み出すか、それぞれの推測の開発に時間をかけるか、どの推測が生き残るかを決めるか。歯磨き粉の新ブランドがヒットするか、それとも高くつく失敗に終わるかを見極めようとしている消費者向けパッケージ商品会社を考えてみよいます。 消費者の習慣や行動から、所得、地理、きれいな水の有無に至るまで、無数の変数がさまざまな形で相互作用しています。進化論的フレクソンは、いくつかのよく選ばれた市場セグメント（たとえば、影響力が高く、新しいアイデアに懐疑的な一握りの代表的な顧客）に対して、プロダクトのバリエーションを提案する一連の低コストで小規模な実験を提案するかもしれないのです。進化選択のクランクを回すたびに、会社の予測は改善されます。
意思決定エージェント・フレクソン
経済理論家にとって、社会的行動は個人間の相互作用の結果であり、各個人は自分の目的を達成するための最良の手段を選択しようとします。 意思決定エージェント・フレクソンは、この基本的な論理を極限まで高め、チーム、企業、産業を、エージェント間の一連の競争的・協調的相互作用として表現する方法を提供します。基本的なアプローチは、適切な分析レベルを決めることです。 そして、あなたが知っています（と彼らが考えています）ことと一致する信念と動機を彼らに与え、彼らのペイオフが他者の行動によってどのように変化するかを検討し、彼らが集団で使う可能性のある戦略の組み合わせを決定し、どのエージェントも一方的に戦略から逸脱することなく、より悪い状況に陥ることのない均衡を求めるのです。
ゲーム理論が典型的な例だが、意思決定エージェントのフレクソンには、衝動性、固定観念のような認知的ショートカット、系統的バイアスなど、合理性からの系統的な逸脱も組み込むことができることは注目に値します。全体として、このフレクソンは、最も基本的な変数がエージェント（個人、グループ、組織）とその信念、ペイオフ、戦略で構成される自己完結型の問題解決言語で、合理的であるかどうかにかかわらず、あらゆる種類の行動を記述することができます。
例えば、大企業の製造フットプリントを最適化するための財務モデルは、通常、工場の生産能力や投入コストなど、比較的容易に定量化可能な変数に焦点を当てます。意思決定エージェントのアプローチでは、顧客、組合、政府を含む複数の利害関係者のペイオフや工場閉鎖の場合の戦略を評価します。すべての利害関係者のインセン ティブ、信念、および戦略を分析に加えることで、困難な意思決定に内在するトレードオフのバラン スを、より効果的にとることができます。
システムダイナミクスフレクソン
複雑なビジネスに対する意思決定の連鎖的な影響を評価することは、しばしば難題です。システムの変数間の関係を、意思決定の原因と影響とともに、より明 確にすることで、時間の経過とともに起こりうる影響を理解することができます。システム・ダイナミクスのレンズは、資金、物質（原材料やプロダクトなど）、エネルギー（電流、熱、高周波など）、あるいは情報の流れや蓄積という観点から世界を映し出す。チーム、企業、業界の内部か外部か、主観的か客観的に測定可能か、影響が瞬間的か遅延的か、といった主要な変数間の因果関係のマップを作成することで、複雑なシステムに光を当てます。
たとえば、深海油流出事故の場合を考えてみよいます。発生源（油井）は、一連のパイプ（流れを絞り、インダクタとして表現できます）と中間封じ込め容器（流れを蓄積し、コンデンサとしてモデル化できます）を通して、大量の原油を放出します。 最終的に、油はシンク（この場合は残念ながら海）に流れ込む。圧力勾配が、油井から海への油の流量を増加させます。おおよそのモデルであっても、油井に蓋をすることなしに流出の影響を緩和する方法を直ちに特定することができます。 これらの取り組みには、原油の流れを促進する圧力勾配の低減、パイプに沿った原油の損失の低減、封じ込め容器の容量の増加、または流出ラインのインダクタンスの増減などが含まれります。この場合、原油流出のような緩く定義された現象は、正確に提起された問題の集合となり、順次対処可能で、累積的な結果をもたらす。
情報処理フレクソン
誰かが頭の中で割り算をするとき、CEOが経営陣の不完全な情報を集約して戦略的決定を下すとき、あるいはグーグル・サーバーがウェブサイトのデータを解析するとき、情報はインテリジェントに変換されています。この最後のフレクソンは、ビジネスのさまざまな部分を情報処理タスクとして見るためのレンズを提供します。どのような情報が使われるか、計算にかかるコスト、計算装置がある種の問題をいかに効率的に解決するかに注目するのです。組織では、その装置は人々の集まりであり、その人々の熟慮と決定のプロセスが意思決定の有効性を説明する最も重要な変数となります*4。
リスクを管理しようとするプライベート・エクイティ企業のケースを考えてみよいます。投資委員会による意思決定を遡及的に分析した結果、過去の賭けが主席の想定よりもはるかにリスキーであったことが判明しました。その理由を理解するため、同社は、どのような情報が委員会に伝達されたのか、また、同社の標準的な業務手順を踏まえると、個人の意思決定が委員会の意思決定とどのように異なっていた可能性があるのかを調査します。 インタビューと分析の結果、同社にはリスクの高い投資先への偏りがあり、それは委員会が適用しているほぼ全員一致のルールに起因していることがわかりました。全会一致に近いという主張は、議論を抑制するため逆効果です。委員会のメンバー（そのうち2人だけがどんな案件でも潰す可能性があります）は、最初に発言することを嫌がり、案件スポンサーから「敵」と認識されます。また、スポンサーが上級であればあるほど、リスクの高い案件が承認される可能性が高くなります。ディールを潰すために必要な投票数を引き上げることは、明らかに直感に反するが、より豊かな対話を刺激するでしょう。
フレクソンの活用
私たちは、特に曖昧で複雑な課題を分析するために、経営陣や同僚とのワークショップで日常的にこの5つの問題解決レンズを使っています。参加者は、問題を再構築し、より革新的なソリューションを生み出すために、さまざまなアプローチについて基本的な知識を持つだけでよいのです。ここでは、複数のフレクソンを使用することで得られる洞察の種類について、まったく異なる2つの例を紹介します。
イノベーションのための組織再編
研究者の生産性を向上させたい大手バイオ燃料メーカーが、フレクソンを使って全く異なる角度から問題を照らし出すことができます。
ネットワーク：共同引用指標を通じて研究者同士のつながりをマッピングし、研究者間で送信された電子メールの数をカウントし、ネットワーク調査を用いて相互作用や共同作業のつながりの強さと密度を明らかにすることで、問題をより良いイノベーション・ネットワークを設計する必要性と捉えることができます。 異なる知識領域を調整することが企業のイノベーション生産性にとって重要であり、現在のネットワークがそれを効果的に行っていない場合、企業は、自分のアイデアを共同研究者に伝えた研究者に金銭的・地位的報酬が発生するような社内知識市場を作りたいと考えるかもしれないのです。あるいは、分野横断的な集まりや情報交換の場、ウィキ形式の問題解決サイトを立ち上げ、ソリューションに報酬を与えることで、異分野間の交流を促進することもできるでしょう。
進化：各研究室を、アイデアや技術の自己完結的な集団として記述することで、企業は、新しいアイデアがどの程度の頻度で生み出され、フィルタリングされているか、また、その選別プロセスがどの程度厳格なものであるかを調査することができます。この情報があれば、より多様なアイデアを生み出し、選択の仕組みを変えるための介入策を設計することができます。例えば、多くの研究活動がどこにもつながっていないようであれば、企業は、新しいアイデアがビジネス開発チームに頻繁に提示されるようにするための措置を講じることができます。
意思決定エージェント：研究者個人と組織の利害がどの程度一致しているか、詳細に調べることができます。検索を開始したり終了したり、既に進行中の検索を継続したりする個人には、金銭的・非金銭的にどのような利益が生じるのか？ある軌跡に沿って調査を開始、中止、または継続することで、組織にはどのような正味の利益があるのか。探索の罠や失敗は、タイプI（収益性の高いソリューションに到達しそうにない開発経路を追求します）か、タイプII（収益性の高いソリューションに到達しそうな経路を追求しません）のいずれかです。
経済学的な理解を深めるために、業界や社内のデータを使って、これらのエラーの確率にコストを掛けることができるかもしれないのです。このような経済学的な理解によって、企業は、タイプⅠのエラーを最小化するように（明らかな敗者をより早く拒否するように従業員のモチベーションを高めることによって）、あるいはタイプⅡのエラーを最小化するように（価値が不確実な経路を通常よりもわずかに長く進むように従業員のモチベーションを高めることによって）、個人に対するインセンティブを調整することができます。
将来の予測
ここで、世界各地で複数の主要なブロードバンド、ワイヤレス、固定、モバイルネットワークを運営し、（2Gや3Gなどの）さまざまなテクノロジーを利用している多国籍通信サービスプロバイダーのケースを考えてみよいます。同社は、人口動態の変化、ユーザー同士や自社のコアネットワーク（4G）をつなぐ技術の変化、提携関係の変化、さらにはアップルやクアルコムなど急速に進化するプレイヤーの動向を考慮した戦略的展望を立てたいと考えています。この問題は複雑で、さまざまな変数や力が作用しているため、大きな死角のある戦略を立てるのは簡単です。フレクソンズがお手伝いします。
以下に述べるそれぞれの世界観は、潜在的な戦略シナリオ、技術ロードマップ、キラーアプリの可能性など、貴重な思考の材料を提供してくれます。調査結果を首尾一貫した世界観にまとめるにはさらに大変な作業が必要だが、フレクソンによって提供されるさまざまな視点は、そうでなければ見逃してしまうかもしれない潜在的なソリューションを照らしてくれます。
意思決定エージェント：このように問題をとらえることで、業界のさまざまなプレーヤーが新しいテクノロジーやサービスレベルを受け入れるインセンティブが強調されます。顧客や競合他社の視点から、もっともらしいシナリオを列挙することで、ネットワーク・サービス・プロバイダーは、将来の価格設定、ボリューム・レベル、投資収益に関するベースライン評価を確立することができます。
ネットワーク：このレンズによって、企業やそのマネージャーは、有料顧客とサービス、機器、チップ、オペレーティングシステム、アプリケーションのプロバイダーとの交換関係のパターンとして業界を見ることができ、次に各交換ネットワークの特性を調べることができます。分析によって、すべてのイノベーションと新しいエンドユーザー・テクノロジーが等しいわけではないことが明らかになるかもしれないのです。ネットワークの重要なノードで差別化の機会を提供するものもあれば、そうでないものもあります。
システムダイナミクス：このフレクソンでは、電子メールや音声通話からビデオダウンロード、ゲーム、ソーシャルネットワーキング交流に至るまで、さまざまなアプリケーションにおけるデータフローのボトルネックに注目します*5。需要の変動に直面する（サービス・プロバイダーのような）年金ビジネスにとって、コスト構造は非常に重要であるため、結果として得られる分析は、企業が今後数年間に提供できると考えるサービスや提供できないと考えるサービスに根本的な影響を与える可能性があります。
フレクソンは、曖昧な状況や苦境を、明確に定義され、分析可能な予測と最適化の問題として表現することで、混沌を秩序に変える手助けをします。フレクソンは、さまざまな詳細レベルの間を上下に移動して、複雑な状況をすべて考慮することを可能にします。そして、おそらく最も重要なことは、フレクソンによって、問題解決者の頭の中に多様性をもたらすことができ、直感に反する洞察や革新的な選択肢、予期せぬ競争優位の源泉を発見する機会が増えるということです。
*1:Linda Tischler, 「彼はネットで（本当に）金鉱を掘り当てた」、fastcompany.com、2002年5月31日参照。
*2:Lu Hong and Scott Page, 「多様な問題解決者の集団は、高能力の問題解決者の集団を凌駕することができる」Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2004, Volume 101, pp.16385-89. オープンイノベーションの利点については、John Seely Brown and John Hagel III, "Creation nets： オープンイノベーションを最大限に活用するために」McKinsey Quarterly, May 2006.
*3:ネットワーク分析については、Robert L. Cross, Roger D. Martin, and Leigh M. Weiss, 「従業員コラボレーションの価値をマッピングする」、McKinsey Quarterly, August 2006を参照。 組織のギャップを埋めるブローカーの役割については、Ronald S. Burt, 構造的な穴： 競争社会構造」（初版、マサチューセッツ州ケンブリッジ：ハーバード大学出版局、1992年）を参照。
*4:Dan Lovallo and Olivier Sibony, 「行動戦略のケース」, McKinsey Quarterly, March 2010を参照。
*5:情報処理フレクソンは、ユーザーが確実なデータストリームにアクセスするために必要な計算タスクに注目するもので、ボトルネックの評価や、ネットワークやオペレーターが将来どうなるかの予測にも役立ちます。
