5W1Hと課題定義

課題を5W1Hで具体化し、Why思考で根本原因に迫る、課題定義の基本動作を学びます。

正確な課題定義はプロジェクトの半分の成功。5W1Hで漏れを防ぎます。

白峰 リリ(しょんぼり) 白峰 リリ

上司から『改善案を考えて』って言われたんだけど、対象が広すぎてどこから手をつけたらいいか分かんないよ…

神楽 モニカ 先生(笑顔) 神楽 モニカ 先生

その状況、まずは課題定義が曖昧なのが原因ね。
5W1Hで具体化しましょう。

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

5W1H=Who(誰が)・What(何を)・When(いつ)・Where(どこで)・Why(なぜ)・How(どのように)。
これに沿って課題を分解するの。

藍沢 しずく(普段) 藍沢 しずく

Why が一番大事って聞いたことありますぅ〜♪

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

そう、特に『Why(なぜそれが課題か)』を深掘りするWhy思考は重要よ。
トヨタの『なぜなぜ5回』が有名ね。

神楽 モニカ 先生(普段) 神楽 モニカ 先生

『売上が落ちた』を Why × 5 で深掘りすると、表層の『広告効果が落ちた』から、根本の『顧客の生活様式が変わった』まで辿り着けたりするの。

白峰 リリ(普段) 白峰 リリ

なるほどっ、表面的な原因で止まっちゃダメってことだね!

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

課題定義のもう1つの肝は真の問題と表面の症状の区別。
例えば『資料作成に時間がかかる』が問題のように見えても、真の問題は『情報共有のフォーマットが統一されていない』かもしれない。

藍沢 しずく(普段) 藍沢 しずく

症状だけ治しても、根っこが残ってたらまた出てきちゃう…ってことですねぇ。

神楽 モニカ 先生(笑顔) 神楽 モニカ 先生

そうなのよ。
データサイエンティストって、技術力よりも先に{kw('課題定義')}の正しさで成果が決まることが多いの。

白峰 リリ(笑い) 白峰 リリ

技術がすごくても、解く問題を間違えてたら意味ないってことか〜!

紅林 かえで(普段) 紅林 かえで

DS検定でも、課題定義の質を問う設問が出るので、5W1H+Why思考のフレームを意識して問題文を読みましょう。

藍沢 しずく(笑顔) 藍沢 しずく

5W1H、暗唱しますぅ♪ Who、What、When、Where、Why、How!

確認クイズ

課題定義の最初に最も意識すべきなのはどれか。

  1. 使える分析手法を先にリストアップする
  2. 5W1Hで課題の輪郭を明確にし、Whyを深掘りする
  3. 上司の指示通りの分析にすぐ着手する
  4. とにかく多くのデータを集める
こたえを見る

正解: 2. 5W1Hで課題の輪郭を明確にし、Whyを深掘りする

5W1Hで課題の輪郭を明確にし、Whyを深掘りするのが正しい順序です。技術選定やデータ収集は、課題定義が固まった後の話です。課題定義を飛ばすと、解いても意味のない問題に時間を費やすことになります。

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