問題を独立したパラメータに分解する
解決策を生み出す前に、問題空間を完全に記述する主要な次元を特定する。
Why it works
全体論的に解かれた問題は、最初に活性化した枠組みによって制約される。問題を別々の独立したパラメータに分解することは、それぞれの次元を他から解放する——「素材」の次元における解決策は、もはや「形」の次元における解決策と同時に選ばれる必要がなくなる。この分離は、創造的な仕事における最も一般的な組み合わせのエラーを防ぐ——空間全体を探索するのではなく、馴染みのある組み合わせの近くに集まる解決策を選んでしまうことだ。
How to do it
- 問題を一文で明確に述べる。
- 問いかける——「この問題へのあらゆる解決策を定義する独立した変数や次元は何か?」4〜7の次元を目指す。
- 各次元の独立性を検証する——一つを変えても、他が自動的に決まってはいけない。
エビデンス
問題を独立した構成要素に構造的に分解することは、システム思考とデザイン方法論の基礎的な原則だ。モルフォロジカル・アナリシスはこの原則を創造的な問題解決に適用しており、工学デザイン教育における標準的な実践だ。Jansson と Smith のデザイン固定化についての研究は、最初に活性化した枠組みがその後の生成を制約することを示している——これはまさに、問題を独立したパラメータに分解することが打破しようとしている罠だ。 (mechanistic)
分解のステップは方法論的な前提条件であり、独立して研究された介入ではない。分解の質が出力の質を大きく左右する。
出典
よくある間違い
実際には相関している次元を含めてしまうこと——一つで値を選ぶと自動的にもう一つが制約されるなら、それらは同じ次元に属するか、独立した軸ではなく依存関係として扱われるべきだ。
IX Coach でこれを実践する
More practices for 実践できるモルフォロジカル・アナリシス(形態分析法)
- モルフォロジカル・ボックス(Zwickyボックス)を構築する
各次元のすべての可能な値をマッピングし、完全な解決策の風景を作る。
- クロス・コンシステンシー評価でマトリックスをフィルタリングする
どの値の組み合わせが不可能または矛盾しているかを特定し、空間を実行可能な解決策に縮小する。
- 最もありそうもない組み合わせを意図的に探索する
直感が飛ばしてしまう組み合わせこそが、まさにこの方法が見つけるよう設計されているものだ。
- 多くの相互依存性を持つ厄介な問題にモルフォロジカル・アナリシスを使う
この方法は、ブレインストーミングでは十分に扱えないほど複雑な問題で真価を発揮する。
- 構造化されたチームのモルフォロジカル・セッションを実施する
この方法は複数の視点が次元と値を埋めるとき最も強力になる。
- 解決策が不十分に見えるときにマトリックスを反復する
すべての組み合わせが平凡に見えるなら、次元が間違っているのかもしれない——さらに生成する前にそれらを再構成する。