仕事で難題に直面したとき、何かしら課題解決フレームワークを知っていると便利です。

何をすべきか分からない状態から、少し解放されます。

特に、「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを活用することで、表層課題から深層課題までを的確に捉え、データ駆動の手法でこれらの課題を見える化し、解決に繋げるステップを探ることができます。

本記事では、このフレームワークとデータの役割、及びそれを最大限に活用するための手法やツールに焦点を当てて解説します。

課題解決のためのソラ・アメ・カサフレームワークの紹介

現代のビジネス環境は複雑で変化が激しい。このような環境での課題解決には、明確なフレームワークが求められます。

課題解決のためのフレームワークの1つに、「ソラ・アメ・カサ」フレームワークというものがあります。

• 1．ソラ（空）：表層課題を合意するステージ。表面に見える課題を明確にし、関係者の間で現在の状況の認識を統一することを目指します。
• 2．アメ（雨）：深層課題を特定するステージ。データや専門的な知見を用いて、真の原因を特定します。
• 3．カサ（傘）：打ち手へと導くステージ。特定された深層課題に対する解決策を策定し、実行に移す段階です。

第354話｜ソラ・アメ・カサとデータサイエンスによる課題解決

「ソラ」はこのフレームワークの最初のステップであり、表面に見える課題、すなわち表層課題を明確にするステージです。

このステージの目的は、関係者間での課題に対する共通認識を築くこと。表層課題が明確になると、次の「アメ」ステージでの深層課題の特定や「カサ」ステージでの具体的な解決策の策定がスムーズに進行します。

ソラのステージでは、関係者の意見や感じている不具合、データや情報を基に課題を明確化します。

そして、その課題が事実として正しいのか、どの程度の影響があるのかを検証する作業が行われます。

表層課題の特性とその重要性

課題解決の初めのステップ「ソラ」において中心的な役割を果たすのが「表層課題」です。しかし、この表層課題が具体的に何を指すのか、また深層課題との違いや関連性について理解していないと、適切な解決策を導き出すことが難しくなります。表層課題の特性とその重要性について掘り下げていきます。

　表層課題とは何か

表層課題は、文字通り「表面に見える課題」を指します。

日常の業務やプロジェクト進行中に顕在化するトラブルや課題、関係者からのフィードバックや苦情など、目の前に現れる具体的な問題点がこれに該当します。

しかし、これらの課題背後には、さらに深く隠れた原因や要因が存在することが多いため、これだけを解消するだけでは根本的な解決にはつながりません。

　表層課題と深層課題の違いと関連性

表層課題は、事象の「現れ」や「結果」として捉えられます。一方、深層課題はその背後に潜む「原因」や「根本的な問題」を指します。

例えば、業務効率の低下（表層課題）の背後には、不適切な業務フローの設計やツールの不備（深層課題）が存在する可能性があります。

この2つの課題は、密接な関連性を持ちます。表層課題を解消するためには、深層課題の特定と解決が必要となります。

しかし、深層課題を特定するためには、まず表層課題を正確に理解することが前提となります。

　表層課題を明確にすることの意義

表層課題を明確にすることで、以下のようなメリットが得られます。

• 関係者との共通認識の築きやすさ
• 深層課題を特定するための手掛かりの提供
• 早期の改善策の導入や対処方法の選定

さらに、表層課題を明確にすることで、問題の実態や緊急性、影響範囲を評価することが可能となり、課題解決の方向性を効果的に決定することができます。

データの役割

現代のビジネス環境では、データは課題解決の鍵となる情報源として不可欠です。表層課題の明確化と見える化において、データがどのような役割を果たすのかを見ていきます。

　データが持つ情報の価値

データは、事象や状態を数値やカテゴリーとして具体的に表現した情報です。そのため、データを適切に解析・評価することで、以下のような価値を得ることができます。

• 客観性: データは事実ベースであり、主観や偏見が入り込む余地が少ないため、客観的な判断が可能です。
• 再現性: 同じ条件で同じデータを収集すれば、同じ結果が得られるため、再現性が高いです。
• 詳細性: データは細かな情報を提供してくれるため、具体的な問題点や状況を詳しく把握することができます。

　表層課題の特定におけるデータの活用方法

表層課題を明確にするために、データを以下のように活用することができます。

• 現状の定量化: ビジネスの現状を数値で把握することで、問題の規模や影響範囲を具体的に知ることができます。
• 変動の追跡（モニタリング）: 時間経過とともに変わるデータの変動を追跡することで、問題の悪化や改善の状況を確認することができます。
• 関連性の検証: 2つ以上のデータセット間の関連性を検証することで、原因と結果の関係や影響を相互に及ぼす要因を特定することができます。

例えば、業務効率の低下という表層課題がある場合、各ステップの所要時間や作業ミスの発生率といったデータを収集・分析することで、どの部分に時間がかかっているのか、どのプロセスでミスが多発しているのかを特定することができます。

データの収集方法

データを効果的に活用するためには、適切なデータの収集が欠かせません。データ収集の方法、その際の注意点、及び表層課題に関連するデータソースについて詳しく解説します。

　どのようなデータを収集すべきか

データ収集を行う前に、以下のポイントを明確にしておくと良いでしょう。

1. 目的の明確化: 何を知りたいのか、どのような課題や疑問を解決したいのかを具体的に定義します。
2. 期間の設定: データ収集の期間を定め、その期間で得られる情報の範囲を理解します。
3. 品質の確保: 精度や信頼性が高いデータを収集することを心掛けます。

　表層課題に関連するデータソース

表層課題を解明するためのデータソースは多岐にわたります。

以下は、一般的なデータソースの例です。

• 社内データ: 売上データ、業務ログ、顧客データベースなど、企業内部で既に保有しているデータ。
• 市場調査: 業界のトレンドや顧客のニーズを把握するための調査データ。
• ソーシャルメディア: 顧客の意見やフィードバック、市場の動向をキャッチするためのデータ。
• センサーデータ: IoTデバイスから得られる実世界の情報や、製造ラインのセンサからのデータ。

　データ収集の際の注意点

データ収集を行う際の主な注意点は以下の通りです。

• プライバシーの確保: 個人情報や機密情報の取り扱いには十分な注意が必要です。法的な規定や企業のポリシーを守りながらデータ収集を行います。
• 収集データの整合性: 異なるソースからのデータを統合する際には、データの整合性を確保することが重要です。
• 収集方法の選定: データの種類や目的に応じて、最適な収集方法を選定します。例えば、リアルタイムの情報が必要な場合はストリーミングデータの収集を、定期的な報告が必要な場合はバッチ処理を選ぶなど、状況に合わせて方法を選びます。

データ分析とビジュアル化

データを効果的に活用するためには、収集したデータを適切に分析し、その結果をわかりやすく可視化することが必要です。データの分析ツール、ビジュアル化の方法、及びそのベストプラクティスについて解説します。

　データ分析ツールや手法の紹介

データ解析のためのツールや手法は多岐にわたりますが、以下は一般的なものです。

• Excel: シンプルなデータ解析やグラフ作成に適しています。
• Python/R: より複雑なデータ分析や機械学習に使用されるプログラミング言語。
• SQL: データベースからの情報抽出や集計に使用。
• BIツール: Tableau, PowerBI など、データの可視化やダッシュボード作成に特化しています。

　ビジュアル化の方法とその効果

• 棒グラフや円グラフ: シンプルなデータの比較や割合の表示に適しています。
• ヒートマップ: 多量のデータやパターンを色で表現し、特定の傾向を見つけるのに有効です。
• 時系列グラフ: 時間の経過とともにデータの変化を表現します。

ビジュアル化の効果は明白で、複雑なデータや情報を一目で理解できる形にすることで、意思決定の速度や精度を高めることができます。

　ダッシュボードやグラフの作成ポイント

• 目的を明確に: ビジュアル化の目的やターゲットオーディエンスを明確に定義します。
• シンプルに保つ: 不要な情報やデコレーションは省き、本質的なデータのみを表示します。
• 色の利用: 色は情報の強調や差別化に有効ですが、過度な使用は避けるよう心掛けます。
• 定期的な更新: ダッシュボードやグラフは定期的に更新することで、最新の情報を反映させます。

データを通したコミュニケーション

データの分析やビジュアル化が完了した後、次のステップは関係者との認識を統一することです。データを活用した説得の方法や、データの提示・共有の最適な手法、そして認識統一のためのワークショップやセッションの提案について見ていきます。

　データを用いた説得の方法

• データストーリーテリング: データだけではなく、その背後にあるストーリーや背景を伝えることで、関係者の理解や共感を得られます。
• 具体的な例示: 抽象的なデータを具体的な事例やシナリオで示すことで、関係者の理解を深めることができます。
• 比較や対照: 他のデータや過去のデータと比較することで、現在の状況や課題の重要性を強調できます。

　データの提示や共有の最適な方法

• ダッシュボード: 定期的に更新されるデータをリアルタイムで共有する場合に適しています。
• プレゼンテーション: ミーティングやセミナーでのデータの提示に適しています。視覚的な要素を多用することで、関係者の注意を引き付けやすくなります。
• レポート: 詳細な分析結果や提案を文書としてまとめる場合に使用します。

　認識統一のためのワークショップやセッションの提案

• データ解釈のワークショップ: 関係者が集まり、共同でデータを解釈し、その意味を討議するセッションを開催します。
• フィードバックセッション: データの提示後、関係者からのフィードバックや質問を受け付け、それに応じてデータの見直しや再分析を行います。
• ロールプレイ: 複数の視点からデータを考えるため、関係者が異なる役割を担当してデータについてディスカッションするアクティビティを実施します。

ケーススタディ

実際にデータを使ってどのように表層課題を明確にし、見える化してきたのか。具体的な事例をもとに、幾つか紹介します。

　事例1: 飲食業界における客足の減少

とある飲食店が、客足の減少を懸念していた。月間の客数が前年同月比で10%の減少を示していた。

データの活用
POSシステムからのデータや、近隣のイベントや天気などの外部データを収集。これらのデータをもとに、来店のピークや減少のパターンを分析。

見える化の結果
週末や天気の良い日に客足が増える傾向が見られた一方、近隣での大規模なイベントが影響して客足が減少していることが明らかとなった。

学び
データにより、単なる直感や予感ではなく、具体的な影響要因を明確にすることができた。イベントスケジュールを事前にチェックし、プロモーション活動を計画することで対策を講じることが可能となった。

　事例2: 製造業における製品の欠陥率の増加

製品の最終検査において、欠陥率が徐々に上昇しているとの報告があった。

データの活用
製造ラインのセンサーデータや、従業員の作業ログ、部品の購入データなどを分析。

見える化の結果
特定の部品の供給元が変わってから欠陥率が上昇していることが判明。さらに、その部品の取り扱いに関する作業ログにも問題が見られた。

学び
外部の要因だけでなく、内部の作業プロセスにも注意を払う必要があることが分かった。部品の購入先の見直しや、作業の標準化を行うことで欠陥率を下げる取り組みを開始。

今回のまとめ

課題解決の旅路を進める中で、データの力を借りて表層課題の特定と見える化のプロセスを学びました。それまでのお話しをまとめ、より実践的な次のアクションへのつなげ方について触れます。

以下、今回のお話しの要約です。

• 「ソラ・アメ・カサ」フレームワーク: 課題解決のステップを体系的に捉えるフレームワーク。今回はソラ×データ活用に焦点をあてました。
• 表層課題と深層課題: 表層課題は即座に認識できるものの、真の解決策を見つけるには、背後に隠れる深層課題を探る必要があります。
• データの役割: 表層課題の特定や可視化には、データの力が不可欠。情報の価値を最大限に引き出す方法を学びました。
• データ収集と分析: 適切なデータの収集、分析ツールの選択、そしてビジュアル化のベストプラクティスを確認しました。
• 関係者との認識統一: データを活用したコミュニケーションの方法や、有効なワークショップの実施方法を学びました。
• ケーススタディ: 実際の事例を通じて、データを活用した表層課題の特定と見える化の成功事例を確認しました。

課題解決に向けての、より実践的な次のアクションへのつなげ方です。

• 自組織の課題を再評価する: 今一度、自組織の直面している課題をリストアップし、それが表層課題なのか、それとも深層課題なのかを検討してみましょう。
• データを活用する習慣を培う: 日常業務の中でデータの収集・分析を組み込むことで、より的確な判断ができるようになります。
• 関係者との連携を強化する: データだけでは解決できない課題もあります。関係者とのコミュニケーションを頻繁にとり、共通の認識を持つことが重要です。
• 継続的な学びを: データ技術や分析手法は日々進化しています。最新のトレンドやツールを学び続けることで、より効果的な課題解決が可能になります。

データは課題解決の強力な味方ですが、その活用方法や解釈が鍵となります。今回のお話しが、読者の皆様の課題解決の手助けとなることを心より願っております。