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。

Why it works

個人のモルフォロジカル・アナリシスは、各次元にどんな値が存在するかについての一人の知識によって制約される。チームのセッションは参加者全体にドメイン知識を分散させ、マトリックスがより豊かな可能性の風景を捉えるようにする。構造化されたフォーマットはまた、構造化されていないブレインストーミングを損なうアンカリングと社会的影響の効果を防ぐ——各参加者は収束の前に独立して次元を埋める。

How to do it

1. セッションの前に問題設定と次元を参加者と共有する。各自に各次元の値を独立して生成するよう依頼する。
2. すべての値を、帰属なしにマトリックスに集約し、それから全員で網羅性と一貫性を集団でレビューする。
3. クロス・コンシステンシー・フィルタリングを協働で実施し、ドメインの専門家に自分の領域における非互換性にフラグを立てさせる。

エビデンス

個人の生成をグループの評価から分離する構造化されたグループのアイデア生成方法は、アイデアの量と多様性において、構造化されていないブレインストーミングを一貫して上回る。ノミナル・グループ・テクニックとデルファイ法はこのアーキテクチャを共有している。Diehl と Stroebe、そして後のMullen、Johnson、Salasによるメタ分析は、リアルタイムのグループ・ブレインストーミングの「生産性損失」を定量化している——これはまさに、収束前に独立して次元を埋めることが避けようとしているアンカリングとブロッキング効果だ。 (observational)

引用された研究は構造化されたアイデア生成一般についてのものだ。特定のフォーマットとしてのモルフォロジカル・アナリシスには、あまり直接的な実験比較のエビデンスがない。

出典

• Delbecq, Van de Ven & Gustafson (1975), Group Techniques for Program Planning — nominal group technique vs brainstorming
• Diehl, M., & Stroebe, W. (1987). Productivity loss in brainstorming groups: Toward the solution of a riddle. Journal of Personality and Social Psychology, 53(3), 497–509.
• Mullen, B., Johnson, C., & Salas, E. (1991). Productivity loss in brainstorming groups: A meta-analytic integration. Basic and Applied Social Psychology, 12(1), 3–23.

よくある間違い

個人の生成をグループの評価から分離せずに、リアルタイムでグループとしてマトリックスを埋めてしまうこと——これはアンカリングを許してしまう(各次元の最初の提案がその後のものに強く影響を与える)。