問題を「センター」から解くか？　「サブ」から解くか？

「なぜ、転職の思考法は売れてるんですか？」

先日、WeeklyOCHIAIという番組に出させてもらった。その中で、NewsPicksの佐々木紀彦CCOからこんな質問をもらった。

そのとき、僕は「消費者から見た理由」を答えたのだけど、いまいち、しっくりこなかった。ずっとモヤモヤしていた。なので、もう一度考えてみた。そうすると、理由がわかった。

あの本が売れた理由は

・経済のセンターピンである「雇用」という問題に、ど正面から立ち向かったから

だと思うのだ。

問題を「センターの問題」から解くか？　「サブの問題」から解くか？

人が物事を解くとき、大きく二つの方向性がある。

１つは「センターの問題」をとくこと。つまり、一番でかくて本質的な問いに立ち向かうことだ。いきなり「本質をつく」方法だ。

もう一つは「サブの問題」をとく方法。つまり、「メインではないけれど、解きやすい問い」から解いていくことだ。この違いは、テストをイメージするとわかりやすい。一番、難しくて点数の大きい問題から解くか、解ける問題から解くか、ということだ。

そして、転職の思考法はこの両方、つまり「経済のセンターピン」である雇用というテーマを、「転職という具体的な方法」から解こうとしたのかもしれない。

そもそも、物事や課題には「センターピン」が存在している。センターピンとは何かというと、世の中の関心が「最も集まるテーマ」だ。世の中には、必ず、システムと日常生活の関心がクロスするポイントがある。図に書くと、こんな感じだ。

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そして、「経済のセンターピン」はなにかというと

・「雇用」

だと思うのだ。

振り返ってみると、経済のセンターピンは常に、雇用だ。日常に溢れているニュースや、大企業の給与や大量解雇の問題、トランプ大統領の選挙など、ほぼ全ての経済は「雇用」を軸に語ることができる。

これはなぜかというと「雇用」というのは、参加できる人の人数が極めて多いテーマだからだ。サプライヤーと、ユーザー。雇用を提供する「投資・経営者サイド」と、雇用を享受する「労働者サイド」の双方がクロスする。

だからこそ、「雇用」は経済のセンターピンになりえる。雇用は、一部の経営者や、天才だけに関係があるテーマではない。全ての人の「日常生活」に密接している。

世の中に「たくさんの雇用」を生み出している起業家や経営者は尊敬されるし、「たくさんの雇用を消した」経営者はバッシングを受ける。トランプが大統領になれたのも「雇用の不安」を煽ったからだ。反対に言えば「テクノロジー」や「アート」単体では経済のセンターピンになりえないのだ。

そして今、僕はこの「雇用」に猛烈に興味を持っているということになる。

物事の構造を捉えるときに「その問題のセンターピンはどこにあるのか？」を考える

最近、物事の構造を捉えるときまず「その問題のセンターピンはどこにあるのか？」ばかり考える。

そしてこの「センターピン」をセットしたら、あとは、そのセンターピンを取り巻く環境を「個人」と「システム」で観測し、その問題を解決する手法を見出す。こうやって問題をとく。

これは「理論モデル(アブダクション）」と呼ばれる問題解決手法だ。

そもそも、人が物事を構造的にとくとき、大きくいうと、２つの流派がある。（と僕は思っている）

一つは「因数分解」である。これはコンサルタントが得意とする手法であり、よく使われている。ものごとを、X=A×(B＋C)というように分けていく手法だ。MECEという単語も有名だろう。

だが、この因数分解モデルというのは限界がある。それは「見えている現象の範囲」でしか、問題を捉えることができないことにある。

これは当たり前の話で、「因数分解する」ということは、「ロジックツリーの一番トップの問題」が最もマクロなテーマになる。そして「根拠を求められる」限り、ロジックツリーの上位点は、既存の見える範囲しか、対象になりえない。
（もともと、コンサルだったこともあり、因数分解することは、ハッキリ言って楽である。）

そして、もう一つが「理論モデル」を作って、解く方法である。
これは先に公理を立て、その公理に基づいて「問題を予測し、解く」方法だ。
（ちなみにこれは演繹法と帰納法というものとはまた違うものらしい）

この「理論モデル」の良さは「まだ見えていない物を解くことができる」という点だ。
加えて、一度構築した理論をもとに、次の理論を立てていくことで、次から次へと問題を解くことができる。加えて、強い理論は適応できる範囲が広い。

究極的にいうと、「適応できないテーマがない」のだと思う。

もちろん、デメリットもある。それは「完全に事実を100%証明しきること」ができないことだ。そもそも、理論というのは「最小で最大を説明すること」であるので、事象の漏れがどうしてもでる。これが弱点だと思う。