イシューから始めよ （研究課題の特定に絡めて）

まず一番重要なメッセージ．毎日繰り返し言う．

生産性 = アウトプット / （時間×お金）
価値＝イシュー度×解の質
悩やむ時間があれば考えろ

良い「イシュー」（課題）とは

1. 本質的な選択肢

• 大きな分岐点を見つけよう
  • 例）店舗数減 vs. 売上減/店舗 どちらか？
• 落とし穴
  • 1.1 なんちゃってイシュー
  • 1.2 イシューは動く
    • 「これがイシューだ」と思ったら，そのイシューの主語を確認

2. 深い仮説

2.1 常識を否定
直感に反したものを探す→エキスパートに聞こう
2.2 「新しい構造」で説明する
- 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 →　数式とか重力とか

3. 答えを出せる

イシュー特定のための情報収集

1. 一次情報

• 論文
• 著者本人にメール
• 学会などで話す
• 自分で実装

  2. 基本情報をスキャン

• 数字
• 問題意識
  • コレらを知らないとその分野の人との会話が成り立たない」ということを一通りカバー
• フレームワーク
  • 教科書・書籍・雑誌・レビューに載っている大まかな手法を理解する

    3. 集めすぎない

イシュー特定の5つのアプローチ

1. 変数を削る

【研究】例えば研究の理想像（応用先）がいくつかあるとして，それらに共通する課題をグルーピングする．
ロボットの場合：新しい動作の生成など

2. 視覚化する

問題を絵にする．
想定状況・構造・特徴

3. 最終形からたどる

最後に何が欲しいのか
では，「目指すべき姿」は今，「何がわかれば決められるのか」と更に考える
例）ある特定の遺伝子の変異が50代以降でアルツハイマー病を引き起こす確率を大幅に高める
1. 50代以降で特定の遺伝子の変異を持つ人は，持たない人に比べて大幅にアルツハイマーにかかりやすい
2. その差は50代以前では顕著ではない
という２つを検証しなければいけないイシューとなる． このように見極めなければならないイシューを再集計から逆算的に考える

4. So What?を繰り返す

「地球温暖化は間違い」とイシューを設定しても何を間違いとしているのかが曖昧．
答え出せない． 【研究】ロボットは汎用的な動作を獲得することはできない
So what is 汎用的・・・？which robot?

5. 極端な事例を考える

変数が多い場合は，どれかを極端な値に振ってみるとどの要素の動きが鍵になるのかが見えてくる．

イシュー分析

イシュー分解する

基本姿勢：MECEに分解せよ

型

新規事業コンセプトを考える場合：
- Where: どのような領域を狙うか
- What: 具体的にどのような勝ち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か
研究の場合（脳科学神経）：
- 生理学的（機能）
- 解剖学的（形態）
- 分子細胞生物学的（仕組み）

型がない場合

「最後に欲しいもの」から逆算する （工学の場合この手法が一番一般的ではないか）
例えば，ロボットを自動化しなければならない場合

※なぜ分解すると嬉しいか
1. 課題の全体像が見やすい
2. サビイシューのうち優先順位の高いものが見えやすくなる