私たちは問題に直面するとすぐに解決策を探そうとします。ホームページから問い合わせが来ない、売上が伸びない、採用がうまくいかないなど、このような状況になると多くの人はホームページをリニューアルしよう、広告を出そう、SNSを始めようといった施策を考えます。しかし、本当に解決すべきなのは、その施策なのでしょうか？問題を正しく解決するためにはまず問題を正しく理解する必要があります。今回はそのために欠かせない問題を分解するという考え方について紹介しようと思います。

問題だと思っているものは本当に問題なのか？

目の前に見えている問題が本当に解決すべき課題とは限りません。多くの場合、それは何らかの原因によって生じた結果や現象です。例えば問い合わせが来ない、採用応募が少ない、売上が伸びないといった状況は問題そのものではなくさまざまな要因が積み重なって現れた結果です。その背景には認知不足、ターゲットとのずれ、提供価値が伝わっていないこと、信頼性の不足、導線設計の課題など複数の原因が存在している可能性があります。表面的な現象だけを見て解決策を考えてしまうと本当の原因に手が届かず期待した成果につながらないことがあります。重要なのは現象ではなくその背景にある課題を見極めることです。

複雑な問題をそのまま扱わない

現実の課題は一つの原因だけで発生することはほとんどなく、複数の要素が影響し合い一つの結果として表れています。そのため問題を一つの塊として捉えるのではなく要素ごとに分解しそれぞれの関係性を整理することが重要です。問題の構造を理解することで原因と結果を切り分けどの要素が全体に影響を与えているのかを把握できます。複雑な問題ほどいきなり解決策を考えるのではなくまずは構造を整理することが重要です。

要素分解は判断の精度を高めるための手段

また、要素分解の目的は物事を細かく分析することではありません。整理された情報をもとに何から着手すべきかを判断し最適な解決策を選択することにあります。課題を分解していくと当初想定していた解決策が最適ではないことも少なくありません。複数ある課題の中から影響の大きいものを優先し本当に成果につながる施策へと判断を修正できるようになります。要素分解は問題を理解するためだけではなく意思決定の質を高めるための思考法でもあるのです。

デザインは課題を整理することから始まる

ホームページのリニューアルではデザインを新しくしたいという要望をいただくことがあります。しかし、詳しく現状を整理していくと課題はデザインではないケースも少なくありません。例えば事業の強みが整理されていなかったり、ターゲットが曖昧だったり、提供する価値が十分に伝わっていなかったりすることがあります。このような状態ではデザインだけを変更しても期待する成果にはつながりにくく、デザインに着手する前に目的や現状を整理し解決すべき課題を明確にすることが重要です。課題に合った施策を選択することで見た目を変えるだけではなく成果につながる改善を実現することができます。

AI時代だからこそ重要になる思考

生成AIの普及によって文章や画像、アイデアを短時間で作り出せる時代になりました。しかし、AIは答えをつくることは得意でも、何を解決すべきかを考えることは得意ではありません。そのため、まず人が課題を整理し本当に解決すべき問いを設定する必要があります。曖昧な依頼からは曖昧な答えしか生まれません。一方で、目的やターゲット、制約条件、優先順位まで整理された問いを与えることでAIのアウトプットは大きく向上します。AIを使いこなす力とはプロンプトを書く技術だけではなく、事前に問題を整理し、要素に分解し、本質的な問いを設計する力です。こうした思考力はデザインやマーケティングだけでなくこれからのあらゆる仕事で求められる重要な能力になっていくでしょう。

まとめ

私たちは答えを探すことに意識を向けがちですが答えの質は問題の捉え方によって大きく変わります。問題をそのまま解こうとするのではなく一度立ち止まり、何が原因でどの要素が影響しどこから着手すべきなのかを考えることで、本質的な課題を見つけ、より良い解決策へとつながると思います。良い解決策は正しい問題設定から始まるのではないでしょうか？