発想法（KJ法）への数量化理論の適用

縦営科学(日本オベレーショ γ ズ・リサーチ学会邦文機関誌) 第14場第 8 号 0970年12月〉

発想法 (K] 法〉への数量化理論の適用 T

中村弘* 沢崎俊幸* 吉}r[ 語京 近藤恭* 小池将貴* 立花希す子*

1

.

豆 Z 法の紹介 1 ・ 1

K

J 法とは KJ 法とは，文化人類学の )11 喜四二郎氏が始めた発想法であり，

K

J 法の名前の由来は創始者 の霊長文字からである. もともとは，野外科学の研究方法として出発したものである.剖えば，あらかじめ調査計画に 従って現地で、調査記録を採ったとしよう.その後，研究室に帰って整理してゆくうちに関連事項 が調査もれになっていて残念な思いをすることは誰でも経験のあることであろう.そこで一見関， 遠のなさそうなこともできるだけ調査記録するようにしたところ，今度はその多数の記録データ をどのようにまとめたらよいかとし、う問題に藍面した.この照題を解決するひとつの方法として 生まれたのが KJ 法である. つまり，

K

J 法とは一見まとまりそうにないバラバラの多数のデータを総合する技術である. 一群のデータを一括して向詩的に考患にのせるとヒントが投げかけられるさいわばデータが語ザ かけてくる.この一群のデータからのささやきを捕えることが KJ 法の本賞である. 1 ・ 2 KJ 法の実施手順 KJ 法の実施は，大きく分けて 4 つのステ γ プから成る.すなわち，与えられた問題に対して，. ω 関係のある構報はもちろん，関係のありそうなものまで含め，内外のあらゆる糠報を集め る. (2) 情報をカード化して，互いに親近感を覚えるカード同士をひとまとめにしながらグループ 編成してゆく. 綿 このグルーピングを基礎として図解する. 掛 密解をもとにして文章fとする. 上に述べた方法論の本質を，後に参照して使える程度に詳しく展開したものを図 1 ・ 1 に示し ておく.

t

1970年 4 J:l 17B 受理. 本三菱電機株式会社.

1

6

8

(1) (2) 発想、法 (K] 法〕への数量化理論の適用 -一見関連のなさそうなことも無視しない. ・多くの人勾からプレーンストーミングによって情報・知識を集める とよい. (3)I 足;ァひとつの情報ごとにその内容の本質を要約した 1 行見出しのカードを (4) I カードをバラバラにひろげて，親近感を覚えるカード同士で小グループを作る. ・空間把握きれるべきものを，頭の中で時系列的に追って考えるのを やめるために，机の上にひろげるのである. ・カードを読むよりは虚心坦懐に眺めまわす. <5)I ひとつひとつの小グループごとに表札をつける.

I

・小グループ内のカードをまとめて，その上に簡にして要を得た見出 しを書いた表札をつける.各小グループは，輪ゴムでくくって.以 後は，これを最小単位とみなす. 体) I 小グループ→中グループ→大グループの順に手順(4) と (5) とをくり返す. -情報の中には，レベルの高いものと低いものとが混っている. どう してもグルーピングできに〈い情報は無理に小グループに入れない こと.それは，中グループに入るかもしれないし.大グループで初 めてその占めるべき所を見つけるかもしれない. (7)I 各グループ聞の相互関係を考え，グループの空間配置をすわりのよいように 『定める. (8) -各グループは輪でかこみ，グループ聞の関係は棒線，矢線など種々 の記号を使って図示する. ・これにより，今まで混沌としていたことも.一目で全体構造が分る ようになる. (9)I 図解を踏まえて文章にする. ・適当なグループを出発点として，グループからグループへと文章化 して rr<. ・図解では浮かんでこなかった関係が，この段階ではっきりして来て， 新たな発想がつけ加えられる. 図 1 ・ 1 K] 法の実施手順

:

2

.

K

J 法の問題点

1

6

9

KJ 法が， 日本的な，そしてきわめて秀れた発想法であることは多くの人が認め，われわれも またその通りであると確信している.しかし，

K

J 法に問題が全くないわけではない. 例えば，

(

1

)

カード枚数が増えると，これをグルーピングしてまとめ上げるのがむずかしく，時間もか かる (200-400枚ぐらいが一般的な限界と言われている). (2) グループ編成ができてからも，グループ聞の空間配置を決めるのに苦労する. このあたりの手順を，もう少しやりやすくできないものであろうか.これは，

K

J 法に少しで も触れた者が一度は考えることであろう. たまたま，創造工学関係者，消費者行動の研究者，数学出身の OR マンが集まって KJ 法につ いて論じ合った時，上記の問題点の改善に役立ちそうな着想を得た.これは，創造工学で言う， 異質の人間の組合せによる発想の例であろう.

170

中村弘，沢崎俊幸，古川浩，近藤恭，小池将貴，立花希デ子 で、は，これについて以下に述べよう.

3

.

KJ 法への数量化理論の適用 前章で問題にした図 1 ・ 1 の手順 (4) と (7) とは，次の 2 つの手続きで置き換えられると考えた、 (乱) 情報 i と J 相互の親近度内を定める.そのとき，与えられた問題を解決するという観点 から眺めて，情報 i と J との関連が強ければ向の値を大きく，弱ければ小さく定める. (b) 親近度の大きい情報同士は近くにくるように，親近度の小さい情報同士は遠く離れるよう に，情報の全体

S=

{l,

2

, …… ,

i

, ……,},…… ,

n

}

を配置する. なお，与えられた問題に対して集まった情報の総数を n で、表わしている. 手続き (a)をどのように定めるにせよ eij に値を与えるには，同時には唯ふたつの情報を考慮 すればよい.従って，情報の全体を同時的に眺めまわすよりは，見落しをする危険は，はるかに 少なくなろう. ところが，ひとたび親近度の全体

E={e

,

j;

i

,

j=

1,2, …… , n ， キj} が与えられると，手続き (b) は数量化理論第百類に基づくコンピユータ・プログラムによって実行 できるのである.

4

.

数量化理論による空間配置 数量化理論は，周知のとおり，全部で 4 種あるが，その第 IV 類宅ピ適用した[

2

J

‘ 親近度の全体

E

=

{

e

'

j

i

,

j=

1, 2,…… , n ， キj} が与えられたとき，任意の情報 i に未知数 c を対応させる.そして，それらの未知数 ぉ1， 2 ，……， π を eij が大のときめと Xj との距離が小となり ， eij が小のときほど，逆に . X， と X>" との距離 が大となるように定めることを考える. そのために，第 IV 類では， n n

Q = -

L; L;

e

,

j (X

,

-Xj)2

というものを評価基準にとり， .1:の分散一定のもとに， Q を最大ならしめるような

x

"

ì=! ， 2 ， ……， π を求めるのである . eii は任意とする. ここで X の平均を O と仮定し ， eij eji という対称性に注意して，問題を簡潔に表現し直す

と次のようになる. すなわち， x' x =

1

とし、う制約条件のもとで， Q = 2x' B x 発想、法 (KJ 法)への数量化理論の適用

1

7

1

を最大にする未知ベクトル X を求めよということになる.ここに，印は転置操作を表わす. ただし x と B は，それぞれ，次のような η 次の列ベクトルと n 行 η 列のマトリッグスで ある. x= (xj> X2'…… ,Xi, …… , Xn ),

(

e

i

j

(i キj)

B

=

(

b

ij) ;

b

ij

=

~ n [ei; -

L

:

e

,

k (i=j) k二 l さて，上述の条件付き最大問題の解は，周知のように B x = .(x とし、う固有方程式を解いて得られる. なお，このときの最大固有値ぇ ω に対応する固有ベクトル X山の要素 X; (1)

i

=

1, 2,…… ,

n

は， 情報を l 次元上に並べたときの最適な情報の位置を表わす座標である. 2 番目に大きい固 有値 Aω に対応する固有ベクトルを xω とすると (X，(1), x/2_{)) は 2 次元上の情報聞の距離} を考えたときに最適になるような情報 i の位置を示す座標である[

3

]

このようにして，次々と固有値の大きい順に対応する固有ベクトルを求めていけば，情報を多 次元ユーグリッド空間に位置づけることができる.われわれは，次に示すように 3 次元空間に 情報を位置つ守けてみた(図 5.2 参照). このように数量化理論によって構造を与えられた情報の空間配置に対して・ 2 のステップ (3), (引を実行するのである.

5

.

具体例に基づく方法論の展開 問題として I新商品開発システムはいかにあるべきか」を採りあげ，これをまず従来の KJ 法によって図解してみた.次に数量化理論を適用して解いて，両者を比較検討した. 5 ・ 1 従来の KJ 法の適用 研究者数名が集まって I 新商品開発システムはいかにあるべきか」としづ問題に対する解決 アイデアをブレーンストーミングによって出した.この場合，便宜的にアイデアの数を約 40 に押 えた.それを表 5 ・ Hこ列記した. このアイデアをひとつひとつカードに書きとって，机の上にバラパラにひろげて KJ 法によっ てまとめた一例を図 5 ・ 1 に示しである.

新商品を開発するには

図 5 ・ 1 KJ 法によるまとめ例 同吋 N 斗 μ 主山ト・充恵蒋凶戸時と一裕叩・出回柵品開・今醤お滞・ MM 詩珠山中ポ

発想法 (K] 法〉への数量化理論の適用

1

7

3

表 5 ・ 1 新商品開発システムのためのアイデア・リスト

番号|

内 容

番号|

内 向廿』 1 マーケッティ γ グ部門を強化せよ. 22 住宅機器の総合化に着目せよ. 2 家庭生活での不具合点を探せ. 23 国際的感覚を身につけよう. 3 他社品のまねをせよ. 24 働かなくとも楽しく暮せる製品を作ろう. 4 研究予算増額. 25 職業別のニードも調べよう. 5 技術者大量投入. 26 発明家，アイデアマンを高給で雇え. 6 古い特許・新案を見直そう. 27 工場から研究所への社内留学を大幅増員せ 7 事業部に開発部を新設せよ. よ. 8 研究室はピジョンを持て. 28 研究部門の出動自由化. 9 5 年先の未来学を研究せよ. 29 レジャー産業をシステム的に考えよ. 10 事業部のプレーンとなれ. 30 教育産業をシステム的に考えよ. 11 材料研究室拡充. 31 細かいことに口出すな. 12 デザイン部門強化. 32 発明報奨金を増額せよ. 13 商品試験室を検討せよ. 33 技術情報をドンドン集めよ. 14 原低研究の充実強化. 34 技術者教育を系統的，組織的に. 15 従来いなかった種類の専門家を置け. 35 科学原理，科学効果などを再検討. 16 技術・営業は協力して新製品予測に取り組 36 海外情報を積極的に集めよう. め. 37 商品感覚を身につけよう. 17 営業部門は新製品販売に意、欲的であれ. 38 社外の研究機関も活用しよう. 18 ユーザ{の身になって新商品開発をせよ. 39 責任と権限の明確化. 19 ワンマン・サーベイをやれ. 40 研究所増築. 20 工場のマ{ケッティング・リサーチ部門の 41 製品ごとにプロダクト・プランニング課を データを活用せよ. 置け. 21 各事業部の企画担当と研究所とは連絡を密 42 特機部門を設けよ. にせよ. 43 需要分野から製品系列を見直せ. 5 ・ 2 数量化理論の適用 カードを机の上にひろげて眺める KJ 法の代りに，数量化理論を適用するため，われわれは 3. の手続き (a) を具体的に次のように定めた. まず，与えられた問題に理解をもっている人々をなるべく多く集める.今回は， 2. で述べた 3 の系統の者が 5 名集まった. 次に，各人はそれぞれ独立に表 5 ・ 2 のような形式の用紙に以下に述べるような方法で記入す る.すなわち，表 5 ・ l に示した合計 43 個のアイデアについて，その任意のふたつのアイデア i と j の組合せごとに，そのアイデア z と j 相互に親近感を覚えるならば l を，そうでなければ O を与えるのである. アイデアの組合せば，全部で 43 X (43 ー 1)+ 2 =903 あり，その記入に 1 人約 1 時間 30分を要した. 記入が済んでから，アイデアのすべての組合せについて，その組合せに l を与えた人に挙手さ せて，その度数を数え，この度数を以て，そのアイデアの組合せに対する親近度と定めた.わざ わざ記入表に記入させてから挙手させたのは，他の人々に影響されて挙手することを避けたかっ たからである.

1

7

4

中村弘，沢崎俊主幹，吉J!I浩，近藤恭，小池将実，立花希ヂ子 こうして， アイデ、ア ， j の組合せに対して， 全員が挙手した場合にめ j= 5 とし、ぅ最高の親 近授が与えられ人も挙手しなかった場合には e， j= 0 という最低の親近度が与えられること になった.その具体的な変数が表 5 ・ 2 の右上半分に示してある. このように，アイデアを集めるのにブレーンスト…ミングで多くの人々の知恵、を結集するだけ でなく，親近度内を定めるにも多くの人々の判断力を活用するのが，今回のわれわれの方法論 のひとつの特色である. こうしてできあがった

{

e

i

j

;

í , j =

1

,

2

, … … ,

43;

i

<

j } セインプット・データとして，数量化理論第N 類のコンピュータ・プログラムで計算した 表 5 ・ 2 r新商品開発システム J デ{タ記入表 516

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号 1234567890123456789012 一。 番1111111111222 一泊 x 0.8 3.8 -6.3 -4.4 -6.1 -9.8 -5.0 -5.6 -4.8 -5.7 y -3.6 -4.9 -4.9 1.0 -2.8 -7.1 -4.2 2.1 -3.7 1.7 発想法 CK] 法〉への数量化理論の適用

1

7

5

-7.1 -4.4 -4.2 5.4 6.3 9.1 180.0 1.0 1.0 -3.5 n w U 7anJ9μAtηioonUQdpbtA 9-quqdnunuqdnuqυ1AA 三 一一一一一一一一一 表 5 ・ 3 3 つの固有ベクトル

一!竺空-l

-M7￨￨23 -0.03 24 -0. 001j 25 0.57 !! 26 0.08 27 0.08 28 -0.06 29 -0.09 30 -0.02 -0.08

z

x y

z

0.007 I -0.07 -0.07 -0.04 -0.06 -3.1 -0.04 0.03 -4.5 -5.4 -2.7 -7.9 -6.2 -23.9 4.6 -4.8 -3.4 -6.8 -4.7 4.5 -1.9 42.5 -4.0 -3.9 078924929706 一 ooa 生ハ U ハ U ハ ununU 宅_iA 生 'i ハリ 1A ハ U 一 ハ HUFKU ハ HV ハ HU ハ HvnHV ハ川 U ハ HvnHU ハ HV ハHvn 什 U ハ UU 一一一一一一一 6 3 3 2 6 9 6 7 3 5 4 8 5 ハ Hvn 同dq 、u ハ HvdAτqtU4 』ム司 l ム勺、 υ 勺九 υnp 臼 aA2aA2 32 一一一一一一 l 一一一一 q o Qν9-A 官 QMFbFbnuaUFOηtqdAulpb 一 ワ臼 4 ‘ FO只unuA 宮内 UPDQdQUA 生 pbqd­

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昭… lil-Illi--Illi---一参 1234567890123

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一一デ

J S ア く.ただし，各ベクトルは，その要素の数値に適当な共通の係数を乗じて見やすいようにした. 表 5 ・ 3 をグラフ化したものが図 5 ・ 2 である.グラフ用紙では 3 次元空間を表わせないので， z 軸の値がプラスのときは丸印の中にプラス記号を入れ z 軸の{直がマイナスのときは丸印の中 にマイナス記号を書きこんで，だいたいの位置が判るようにした.符号がプラスやマイナスでそ の絶対値が非常に大きいときは，符号を二重にしてその感じを出すようにしである z 軸の{直が ゼロのときは 単に丸印で示した.また，グラフ用紙からはみだすものは，そのはみだすべき方 向に矢印をつけて示した.もちろん，図 5 ・ 2 中の丸印の傍につけた番号は，表 5 ・ 1 中のアイデ ア番号に対応している. 5 ・ 4 数量化理論による結果の分析 数量化理論第百類によれば，アイデア相互の内容が似ていれば，それらは近くに位置している はずである. 従って，図 5 ・ 2 のアイデア全体の配置図を使い， 距離的に近接しているものをま とめることによってク、ルーピングができるはずである. しかし，それは，あくまでも，対象として採りあげたアイデアとそれに親近度を与える人々に 依存する. 今回の問題に対しては， 図 5 ・ 2 の配置図に基づいて一応妥当と思われるグルーピン グ例を図 5 ・ 3 として得られたので示しておく. 例えば，アイデア 3 ，

6

,

3

5

cr他社品のまねをせよ J ， I古い特許・新案を見直そう J ， r科学

176 中村弘，沢崎俊幸，吉JII浩，近藤恭，小池将貴，立花希予子

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UGG 43 25 1 @ -18 ₁₆ 2 24 e 図 5 ・ 2 アイデアの配置構造 @ 40 原理や法則を再検討しよう J) は，

K

J 法によるまとめをする前では，他のアイデア 1

-

43 の中 に紛れこんでいたわけだが，数量化理論によって図 5 ・ 3 の左下隅に互いに近接した位置にもっ て来られている.これを見れぽ，誰でも I既存知識も活用しよう」とし、う一層まとまった概念 を得ることができるだろう.このまとめの過程は一種の発想と言えなくもない.さらに得られた 概念と概念との関係の暗示を，グルーピングされた配置図から読みとるならば，本来の意味での 発想を得たことになる. 5 ・ 4 ・ 1 結果の妥当性 図 5 ・ 3 と本来の KJ 法による図 5 ・ 1 とを比較してみると，互いに共通したグルーピングを行 なっているところが多い. 例えば，両者に共通してできたグルーピングを拾うと， (1) アイデア 23 と 36 の小グル{プ「国際的にものを見ょう」 (2) アイデア 1 と 19 の「マ{ケッティングあっての開発」を示す小ク。ループ (3) アイデア 22， 29

,

30 の「未来産業」を示す小グループ 仙 アイデア 3 ， 6

,

33

,

36 の「既存知識の活用」を示す小グループ (5) アイデア 16， 17 の「営業との協力」を示す小グループ (6) アイデア 28， 31

,

32 の「創造活動しやすい雰囲気づくり」を示す小グループ などがある.このように独立に作成した 2 つの図の聞に共通性が多いことから，数量化理論の適

山師描路(関'明神附 )JAU 糊沖剛決脳部局〉嵐通

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_~ 繍究所と他部門とにパイプを) 7 事業部に開\ê郎そiJi"lせよ 8 研究主はビジヲン号持て 12デザイン部門強化 13 商品試験宝を検討せよ 1 !千七世部門企酬担叫i と研知苛との連t!門店 1: 加工場 MR 部門町デ 7 を活用せよ 41製品ごとにプロダクト・ブラ/ニング品5 42 特機部門を i置けよ 10 事業部内プレーンとなれ |幻工場かん研7l:mへの k巾 11 内留学を e 初 、一 26 発 I~J 家アイデ 77 ンを桜之 28研究部門の JIJ -，1J 白山化 31細かいことには 1I\ すな 325lljJ iij 喫金壱刑航せよ 39責任と権限の 191 確化 。 (ユーザーは王様〉 2 家嵯生活での不具合点を探せ 18ユーザーの身になって新商品開発を 24働かなくても楽しく暮せる商品開発を 25 職業別のニードも調べよう 43需要分析から拠品系列を見直せ 〈既存知識の活用) 3 他社品のまねをせよ 6 古い特許・新案を凡凶[そう 33 技術情報を集向上う 35 科学以理のj1f怜討 6

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回一 Y 吋 数量化理論によるまとめ例 図 5 ・ 3

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中村弘，沢崎俊幸，

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)11浩，近藤恭，小池将食，立花希予子 用の妥当性が一応認められるのではなし、かと思う. 5 ・ 4 ・ 2 配置函の中心部と思辺部 アイデア 13 の「商品試験室を検討せよ J に注目してみる.このアイデア 13 に対して親近度の高 いアイデアは非常に多いことが表 5 ・ 2 からわかる. すると，アイデア 13は， それら多くのアイ デアのすべてに対してその近くに位置しなければならないので， 図 5 ・ 3 において， 配置図の中 心部に位置するようになるはずであり，実際もそのとおりになっている. しかし，これは一般論であって，異常に遠い沼境にあるアイデア 17 r営業部門は新製品涯売に 意欲的であれ」に対して親近度の高いアイデアは，たとえ他の多くのアイデアとも親近度が高く とも.辺境 iこ引きずられてしまう.部えは，アイデア 16 r技術，営業は協力して新製品予測に取 り組め j :土，多くの他のアイデアと親近度が高いことが表 5 ・ 2 から読みとれるので図 5 ・ 3 の中 心部 Jこ位置しそうだが，アイデア 17 とも親近授が高いので，そちらに引きずられてしまっている. ところで，アイデア 17は， 表 5 ・ 2 から努らかのように， f患のアイデアとの毅近度がきわめて 小さいと評価されたので，中心をはずれた周辺部に位置しているのである. 結昆， ~5 ・ 3 の寵置関の中心部にあるアイデアは， 多くのアイデアに対して共通点の多い一 般的なものである.配置図の周辺にあるアイデアは他のアイデアと共通点の少なし、特殊なアイ デプである.創造的な問題解決を白指すならば，周辺部のアイデアに注目するのも良いと思われ る. 5 ・ 4 ・ 3 配置図の座標軸の解釈 額 5 ・ 3 の z 斡 y 事虫 z 事室は密有{這えの大きい績に採った最初の 3 つに対応している. 4. で 示したように，最大にしたい評価基準備 Q に対して， Q=2 え という関係式が成り立つので，閤有値の大きさは，集間構造の表現の正しさの程度を表わしてい ると考えられる.ここに，集団構造の IE しさとは，親近度の高いアイデア問士が近くにあり，親 近授の低いアイデア同士が離れていることである. 集団構造の正しい]1固に X ， y

,

z 軸を採っているので，それらの軸の表わす意味が判れば，問 題を解決する潜在的な根本要菌が判ったことになる. 間 5 ・ 3 の z 軸について考えてみよう x 軸を右から左に眺めてみる.右端に「営業j ， r マー ケッティングj ， r ユーザーは王様」があり，端に「科学原環j ， r特許・新案j ， r技術者教育 j ， 「研究所増築j がある.つまり「ユーザーの婆望を汲みとった研究開発の必要性J を z 軸が表わ していると思われる. 次に y 斡を上がら下 tこ詰めてみよう.上端に f研究部門の出動自由化j ， r額かし、ことに口出 ずな j ， r責任と権限の明確化j ， r報奨金増額j ， r発明家，アイデアマンを膳え」があり，下端に 「古い特許・新案を見直ぜ J ， r抱社品のまねをせよ J がある.つまり y 軸のプラスの方向に沿っ て，自分自身の力で生みだしてやろうとし寸意気込みが感じられる.そこで「創造的な活動」を y 軸が表わしていると思われる. おわりに z 事惑をプラスから?イナスへと挑めてみると，プラス侭.tl では r研究予算増額j.

発想法 (K J 法〉への数量化理論の適用

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「研究所増築j ， I報償金増額j ， I社外研究機関も活用」があり，マイナス側では I営業は意欲

を出せj ， I研究部門の出動自由化j ， I責任と権限の明確化」がある.つまり z 軸のプラスの方 向に泊って，資金投入の必要性が高くなる.そこで z 軸は I 資金投入」を表わしていると考 えた. 実は，図 5 ・ 3 のグルーピングは，上記の座標軸の解釈も導入して行なったのである.図 5 ・ 3 の右上から左下にかけての細長い帯状のグループ「開発に資金投入」は，平面的に眺めると無理 なまとめ方を行なっていると思われようが z 軸まで考慮に入れるとうまくまとまることが判る. つまり，このグ、ループは z 軸の値がかなり大きいアイデアだけから成っている. 5 ・ 4 ・ 4 数量化理論による総合解釈例 与えられた問題に対する解決策を， 図 5 ・ 3 のク守ルーピングされた見出し項目を使って作って みた. 下の解釈例の中で， 図 5 ・ 3 中の見出し項目を使ったときには，その文章の下に線を引し、 て示した. 新商品開発システムはいかにあるべきかという問題に対する結論としては，次の 2 つの方面に 重点的に力をそそぐことである. 第 1 は，ユーザーが伺を欲しているかを常にキャッチできるようなシステムづくりであり，第 2 は，自主開発力の育成である. 第 1 のユーザーの動向をキャッチするには，次の 4 つの項目が重要である. (1) 営業部門との協力を行なう. (2) マーケッティング部門を強化する. 。) ユーザーは王様の意識を研究者自身が持つ. 空間的・時間的外界 図 5 ・ 4 新商品開発システムのまとめ例

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中村弘，沢崎俊幸，吉川浩，近藤恭，小池将貴，立花希安子

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研究所と他部門とにパイプを通す. しかし，いかにユーザーが王様とは言っても，近視眼的追従はいけない. 時間・空間的な広い視野で外界を見ていなければいけない. 第 2 の自主開発力の育成には，次の 4 つの項目が重要である. (1) 開発するための頭脳を新鮮にする. (2) 創造活動しやすい雰囲気づくりを行なう. (3) 既存知識も活用する. (必研究開発に資金を惜しまない. 以上に述べた解釈例を図 5 ・ 4 にまとめておいた.

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若干の追加例 われわれは，この方法を r新商品開発システム」の問題だけでなく，アンケートによる販売 店主の意見調査分析など他にもいくつかの現実的問題に適用して効果が上がることを確かめた. 表 6 ・ 1 í1969年の世相分析」のためのニュースのリスト

番号|

内 容

番号|

内 h廿』 1 北陸の大雪で国鉄各線マヒ. 26 荒れた 10 ・ 21反戦国際デー. 2 東大安田講堂占拠の学生排除. 27 チクロ・タール食品公害. 3 東大入試中止. 28 ソ連宇宙船の編隊飛行. 4 磐機熱海温泉の火災で31 人焼死. 29 巨人軍，史上初の 5 連覇. 5 連続ピストル魔逮捕. 30 アポロ 11 号の 3 飛行士に外人初の文化勲章. 6 4 .28沖縄デー荒れる. 113312 沖縄72年返還決まる. 7 ギャンプルブームに美濃部発言. 出かせぎ労務者 11人，水門工事で生き埋め. 8 国鉄運賃，平均 1596値上げ. 33 都内の焼死者，過去年間最高の 120人を突破. 9 ソ連のロケットが金星に到着. 34 東大事件で「欠席判決J. 10 北海道の炭鉱ガス爆発で 17人死亡. I 35 14年前の粉ミルクのヒソ中毒事件，後遺症 11 東名高速道路開通. 問題で再燃. 12 国鉄ストで東京の通勤通学混乱. 36 群馬県の踏切で電車とクレーン車衝突， 108 13 欠陥車問題騒がる. 人死傷. 14 西日本の豪雨で死者80人. 37 3 億円強奪事件で草野さん逮捕. 15 人類月に立つ. 38 牛乳も農薬汚染. 16 千葉県の電車同士の追突事故で 189 人重軽 39 衆議院解散，初の師走選挙. 傷. 40 東京・神奈川の医師会， 24時間の休診スト. 17 i 致府，煙突からの 80ε ガス排出量規制 41 交通事故死，史上最高. 18 大学法案強行採決. 42 正月の東名高速道路で事故続発. 19 アイガー北壁直登に成功. 43 タグシー料金値上げ認可. 20 松山商~三沢の対決. 44 コンクリート詰殺人事件.

l 台風号一

45 医療費 9.7496値上げきまる. 22 東大全共闘山本義隆逮捕さる. 46 チクロの回収延期. 23 正寿ちゃん誘かい殺人事件(その後誘かい 47 小麦も値上げへ e 事件続発). 48 私鉄・地下鉄値上げへ. 24 芝浦工大で封鎖中の埼大生殺さる. 49 道交法改正案きまる(酒気だけでも処罰). 25 プロ野球に八百長事件. 50 卸売物価 11 カ月連騰.戦後新記録.

淑池内附 (mh 孫)、/局〉糊同剛 4R 悩叫計局〉出凶迫 |宙l --.j.--- ・ 9 ソ連のロケットが金星に到着 ギャンブルブームに美濃部発言 ノ 〆ι ・， 人類月に立つ 15 ・

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東大事件で 1 ・ 2 京大安田講堂事件

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22 東大全共関山本義隆逮捕さる

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]F∞H 1969年の世相分析 図 6 ・ 1

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中村弘，沢崎俊幸，古川浩，近藤恭，小池将貴，立花希ヂ子 そこで，この方法論の妥当性を実証する例をもうひとつ示すことにする.それは，昨年の 1 年 間の重大ニュース 0969年 1 月 1 日 -1970年 1 月 16 日)を主な新聞から 50件選び， 10人のメンパ ーによって，ニュース相互の親近度を 5. で、述べたように与え，数量化理論によって計算したもの である.選んだ 50 件のニュースを表 6 ・ 1 ~.こ示し， 10人によって与えられたニュース相互の親近 度を表 6 ・ 2 に示した.それに基づいて数量化理論によって計算した 50 件のニュースの配置図を 図 6 ・ 1 に示しておく. 配置図は， 大きさの順に 2 つの固有値に対応する 2 つの固有ベクトルを 使って描いた.

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われわれの試みの位置づけ一一-KJ 法との関連一一 これまでに説明したごとく，われわれの試みたことは，

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J 法実施過程の一部に数量化理論の 手法を導入したことである. K J 法とわれわれの試みとの関係は既述のとおりであるが，少しく つけ加えたい. 両者の著しい相違点は，情報相互間の親近性の考え方にある.

K

J 法では，初めに，情報全体 のパターンを概念によって捕え，後に論理で処理する.それに対し，われわれは，情報の一対ご とに克明に親近度 eij を定め，その後で数量化理論によって一挙に各情報を KJ 的な空間配置に 位置づけた.ひとたび，空間配置が得られた後は，本来の KJ 法に従っている. このように見るならば，われわれの方法は，その根本精神においては KJ 法と変らず，機械的 に処理できるところはそのようにしたに過ぎないと言える. 従って，われわれの試みは，

K

J 法に対しひとつの改善法と言えばおこがましいが，このよう な方法も考えられることを提案したものと見るべきであろう 8. 今後の問題 これまでのわれわれの実施例において，アイデアの数の最高は 138 であるが，この程度の数の アイデアに対して親近度内を与えるのはたいへんな労力を必要とする.今のところは，

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の全体を 6 プロックくらいに分割して，各ブロックごとに専門家群を割り当てて親近度を与えて もらっているが，今後は，親近度を与える労力を軽減すべく，次の方向に泊って研究したし、と考 えている. (1) 部分的にのJ を与え，残りを欠測値とみなして統計的処理を行なう. (2) 多くの人を集め j なる人がアイデア i に与えた評価点 fij を基に，これに数量化理論第 E 類 [2J や因子分析を適用する.

発想、法 (Kj 法〉への数量化理論の適用 参考文献 '[IJ 川喜回二郎，発想法，中公新書 136，中央公論社(1 967). 川喜四二郎，続・発想、法，中公新書210，中央公論社 (1970). 183 ; [

2] C. Hayashi, “On the Prediction of phenomena from Qualitative Data and the Quantific. ation of Qualitative Data from theMathematico・Statistical Point of View

,"

Annals of the Institute of Statistical Mathematics

,

Vol.

m

(1952).