🎃

多分野にわたって応用可能な10個のロジカルシンキング手法

2024/03/05に公開

ロジカルシンキング

論理

論理的思考力

idea

1. 概要

「何かを深く考えて理論整然とした主張を導きたい」、「他人に理解されるような説明をしたい」と願うことがあります。
しかも、如何なる事象に対しても論理的に対応できる実力が欲しいと思っています。
この願望を、短期的に解決してくれるツールとして、ロジカルシンキング というものがあります。
日本語でいうと，論理的思考力です．
最近のコンサル本や自己啓発本の多種多様さをみて、多くの人が欲しいスキルであると思います．

私もその力を欲したうちの一人で，いろんな本やフレームワークなどを見てきました．
しかも，私は様々な分野で取り組みを行ってきていて，人工衛星からスタートアップといった領域まで色々挑戦してきました．
その挑戦の過程の中で，汎用的に使えた方法を共有したくて本記事を書くことにしました．

ロジカルシンキング法を使えることによるメリットは，

情報収集や情報整理が，早く＆精度が上がる
資料作成が爆速になる
間違いに気づきやすくなる

と感じています．

本記事では、衛星開発と研究，起業に挑戦をする中で特に重要で、有効だった手法について紹介します。
これらは、単に思考法というだけでなく、プレゼンや問題解決においても非常に有用です。

紹介したい内容は以下の通りです．

PREP法とTAPS法
雲雨傘の論理（SCR Framework）
因果と相関
アナロジー
演繹法と帰納法
目的ドリブン
ロジックツリー
80:20の法則
6W3H
オジボーンのチェックリスト

2. 序論

2.1. 背景

昨今，ロジカルシンキングや論理的思考力という言葉を多く聞くようになった．
論理的思考力を持つ人は，考え方が理論整然としていて，言うことが理にかなっているというような印象があります．

論理的思考力というのは限られた人が使える能力ではなく，基本的には誰でも使えるモノです．
web上にもたくさんの情報が落ちていますし，自己啓発本にも大体書いてあります．

そんな論理的思考力ですが，自分のように自分から情報を集めに行く人は周りにはあまりいませんでした．なぜならば，周りは理系の大学院生ばかりで，数学や物理，プログラミングをやっているため，論理的にならざるを得ないからです．

しかし，そんな人たちでも，プレゼンをする際や資料作成をする際，または何かに対して新しく取り組む際などにはロジカルでない部分が出てきました．
これは，考え方について考えたことがないこと が原因だと思っています．自由な発想をしたいとき，本当に自由だと逆に何も考えられないということがあります．矛盾しているように聞こえるかもしれませんが，制限がある方が自由は発想がしやすい のです．

ということで，私はロジカルシンキングを 思考に制限をかけるための方法　だと思っています．
制限をかけることで，時間をかけずに良い成果を出せるようになるということです．

そんなロジカルシンキング手法について，個人的に実用的であったものを纏めたものが本記事です．

2.2. 対象読者 / 適用範囲

2.2.1. 対象読者

説明上手になりたいエンジニア
研究室配属された学生
論理的思考力をとりあえず知りたい社会人
資料作成の能力を挙げたい人

2.2.2. 適用範囲

簡単なスライド作成法の記事
問題解決法の記事

2.3. 目的

本記事は自分が使った上で，有用だったロジカルシンキング手法について紹介する．
そして，今日から使える知識として残したい．よって，以下の目的を設定．

実用的なロジカルシンキングの手法を複数挙げる
それぞれについて説明し，また例示する
それぞれの手法の関係性についても説明する

2.4. 仮定 / 環境

N/A

2.5. 略語 / 用語

論理的思考力：論理的に考えて物事を整理出来る能力
ロジカルシンキング：論理的思考力と同じもの．
ドリブン：～に基づいたなど．データドリブンなどの使われ方

2.6. キーワード

PREP，SCR，目的ドリブン，アナロジー，ロジカルシンキング，三角ロジック，三段論法，デカルト，論理的思考力

3. 論理的思考力を学ぶ意味

3.1. 現状

研究室や職場では，資料作成や問題解決，説明をする機会がとても多い．

3.2. 問題

この現状において，以下のような状況に陥っている人を見てきた．

本当に考えるべき部分とは違う場所で悩んでいる
説明が，論理的に飛躍している or 的を射ない
資料にストーリー性がない
目的が曖昧で，結論を聞いても何をしたか分からない

3.3. 解決法

複雑な事象に対して，論理的に考える枠組みが必要である．
そのためには，考え方や論理展開を自分で評価できるようにする必要がある．
しかし，自由フォーマットに対して自己評価はとても難しいため，論理的に考えることが出来る フレームワーク を用いることで，そのフレームワークに適合できているか否かで，論理的であるか評価する指標を得る．

4. 先行事例 / 具体例

自分にとって影響を与えてくれた本を挙げておきます．

ロジカルシンキングについて網羅的に書かれた本。数時間で読み切れるくらい内容は分かりやすい。自己啓発本をたくさんの本を読む前に読むといいと思う。なお、自分はprime readingで無料で読める時に読んだ。

次は、方法序説。近代哲学の父デカルトの著書です。哲学書としても面白くて今3週目くらいなのですが、論理的に考える方法についても書かれています。「我思う故に我あり」の人。そこは形而上学的な話になっているが、その前座は「論理的に考える方法について、論理学などから4つの規則を挙げている。そして、考え方の規則（格率）を4つほど挙げている。この部分だけでも読むと考え方が少し変わって面白いと思います。

最後は、ファクトフルネスです。これは数年前に買った本なのですが、最近読み終わりました。統計的にみた時にみた世界を、いくつかの質問を通して私たちに教えてくれます。先入観や常識と言ったものを変えることができる良い本です。そして、事実を正しく受け止めて、その中から主張を正しく導き説明するというのがロジカルシンキングであると思いますので、この本はそういう観点でも非常に有用な本です。

5. ロジカルシンキング手法

5.1. PREP法とTAPS法

まずは，説明する際に有用な手法を説明します．

PREP法は，説得力高く説明する方法です．
PREPは，Point，Reason，Example，Point の頭文字です．
結論（主張）を言ったうえで，その理由を言い，さらに例を出して具体的に説明し，最後に再び結論（主張）を言います．
聞き手は，結論を最初に知ることが出来るので，話を飲み込みやすくなります．

具体例としては，「アウトプットは物事の理解において重要です．なぜならば，アウトプットはインプットした膨大な情報の関係性を構築する必要があるからです．知恵として，体系的に自分のモノにする必要があります．アウトプットする際には，個別の情報どうしを論理的に結び付け，論理の飛躍がないようにコンテンツを作る必要があります．例として，学校の宿題があります．学校で多くの情報を得るわけですが，授業では分かった気になっていることも，宿題に取り組むと分かっていないことに気づくことがあります．これはまだ情報が自分のモノになっておらず，知恵として使いこなせないということです．以上のように，アウトプットすることは物事の理解において重要な働きがあると言えます．」という感じ．

PREP法で個人的に難しいと思うのは 「Reason」 の部分です．なぜなら，理由付けをするためには，論理的な思考をする必要があり，「論理的思考を実現するために，論理的な思考をする必要がある」という循環論法になっているように感じるからです．このReasonの部分に関しては，5.2節で説明する SCRフレームワーク を用いると楽に考えることが出来ます．理由付け　をする方法についてそこで学ぶので，この悩みは解決することでしょう．

次に，TAPS法 について説明する．これも説明を分かり易くする手法です．
TAPSは，To Be，As is，Problem，Solution です．To Be：理想，As is：現状，Problem：問題，Solution：解決法．要するに，目指す姿と現状を列挙して，その間の差分と原因を説明し，解決法を提示するという手法です．私は，問題報告などの際にこの手法を使っていました．正しい情報が先に分かるというのが聞き手としては嬉しいです．

具体例としては，「本実験において，本当は5つの事柄について検証する必要がありました．しかし，現在2つの事柄について取り組んだ時点で，実験期間の半分が終わってしまいました．どれも同程度重たいタスクであり，このままでは残り2つの事柄しか検証することが難しいと考えます．よって，残り3つの事柄から優先度から2つを選ぶか実験期間の延期を検討させてください．」という感じ．あまり内容はいいものではないですが，思考の流れが分かり易いと思います．

発表などにおいて，歴史の講義などでない限りは，現実時間の時系列でなく，より発表の目的に近い部分から説明した方が分かり易い場合が多いです．
これは5.6節で，目的ドリブン を挙げていますが，目的を常に考えて動くと論理的に考えられます．

一応ほかにも，DESC法などと言ったフレームワークは存在しますが，これは論理的思考力とは少し違う気がするので割愛します．

5.2. 雲雨傘の論理（SCR Framework）

情報整理に有用な手法についてここでは説明します．

雲雨傘の論理は，コンサルっぽい問題解決の手法という感じですが，状況整理と理解について有効です．

雲雨傘は以下を意味しています．

雲：西の方に黒く厚い雲が見える
雨：黒く厚い雲は，雨粒を含む雲であり，今後雨が降る可能性が高い
傘：今後出かけるのであれば，傘を持っていく必要がある

後は，これの アナロジー (5.4節で説明)をすることで使えると思います．
しかし，コンサル本などではここで説明を終えるモノもあり，何となく使えるもののもっと定義が欲しいなと思っていました．

そんなときに，McKinseyの SCR Freamework に出会いました（というか，これが雲雨傘の元？）．
以下の記事では，その手法について説明されています．

SCRは，Situation，Complication，Resolution の頭文字です．それぞれについて説明すると，

Situation：共通の事実や数字を述べる
Complication：「事実や数字から導かれる問題」かつ「Solutionで解決される問題」を挙げる
Resolution：Complicationに対する解決方法やアクションを示す

ということです．ここで重要なのは，Complication の建付けです．直訳すると「複雑さ」なので，単に問題を挙げればいいように思いますが，そうではありません．事実から導かれる問題はとてもたくさんあることでしょう．その中において，Resolutionで主張したい部分に適応する問題を挙げる必要があります．

SCRフレームワークの具体例としては，雲雨傘の論理そのものが挙げられます．

5.1節で説明したPREP法について，ここで補足をします．
私は，PREPのPとSCRのR，PREPのRとSCRのSC が対応していると考えるようにしています．つまり，SCR法を先に結論を言うように変更すれば，論理的思考のフレームワークをそのままPREP法として使えるようになるということです．

よって，実際に私が使っているフレームワークとしては，

Point or Resolution
Situation
Complication
Example
Point or Resolution

という形です．このフレームワークから気づいてほしいのは，聞き手は「事実の列挙」だけでは「主張を理解できない」 ということです．だいたい研究などで論理の飛躍が起こるのはこれが原因だと思います．説明が通じなかった場合は，「事実が共通認識でないか」or「理由付けをしていない」というところを疑うとよいと思います．

また，Situationにおいて，仮定と定義 を明確にすることが重要です．大体共通認識でない場合は，専門分野を使ってしまっていたり，宣言せずに仮定をしてしまったりしています．仮定と定義は，節にしようか迷ったくらい重要な要素です．制限が会った方が自由は発想ができるという話をしましたが，仮定と定義によって縛ることで，より考えやすくなっていきます．

5.3. 因果と相関

物事の関係性について意識するために挙げました．よく詐欺師が使う手法？で，「数字は嘘をつかないが，嘘つきは数字を使う」ということです．

それぞれについて説明します．

因果：原因と結果
相関：2つのものが密接に関わり合い，一方の変化が他方の変化を意味するような関係．

有名な例で恐縮ですが，「アイスクリームの売り上げと水難事故の発生件数間には統計的に正の相関関係がある」ということです．
この関係は，アイスクリームの売り上げが高い年は，水難事故の発生件数も多いということです．ここで，「水難事故を増やせば，アイスクリームの売り上げが上がる」と嘘つきがいったとしたとき，正しく反論できるでしょうか．

この問題は実は，その年の気温とそれぞれ2つに因果関係があるため，アイスクリームと水難事故が関係づけられていたのでした．つまり，水難事故のせいでアイスクリームの売り上げが増えるといった因果関係は存在しないわけです．その逆も因果関係はありません．

この例は分かり易く嘘つきが言ったことにしましたが，資料や発表において自分が嘘つきにならないように注意することが重要です．
そして，これは事実（Situation）から理由付け（Complication）を述べる際に重要になってきます．
演繹法的に，事実→理由付け→主張（共通の事実となる）→理由付け→主張　というように因果関係を意識して考えましょう．これは，5.5節で説明する演繹法の三段論法です．（なお，相関が悪いというわけではありません．次の節では，相関を使う方向の内容です．）

5.4. アナロジー

物事を整理するときに有用な考え方です．日本語では「類推」です．抽象化，一般化をするイメージです．
多くの事象の中から共通している事象（相関でもよい）見つけることで，対処しやすくなります．

例えば，線形代数の講義では，スカラーとベクトル（行列）をアナロジーしていました．異なる概念なのに，同じように扱えることができるので，全く新規の概念というよりは今までの知識を継承して考えることが出来ます．
全く同じように扱うことはできませんが，ほとんどのことは同じように扱うことが出来るため，スカラーで有効な手法がベクトルでも有効であったりします．
理系の人にはなじみ深い考え方かもしれません．

このように多くの事象から似たことを抜き取って一般化することで，多くのことへの対処法を考えたり，似た性質をもつ事柄で出来ることを適用したりすることで妥当な考え方を出来ます．抽象化として，アナロジー を覚えておくと物事を整理して対処できるようになると思います．

（全然似ていないものに対して，無理やり関係性を作ろうとすると，陰謀論的になるので注意しましょう）

5.5. 演繹法と帰納法

思考の流れについて意識するキッカケとして，この2つを挙げました．
2つは混ぜるな危険．

演繹法：抽象→具体
帰納法：具体→抽象

定義から定理を導くときように三段論法を繰り返して導いていくようなものが演繹法．
アナロジーのように具体的な事象を一般的に扱えるようにしていくのが帰納法（数学を例にするなら数学的帰納法）．

試験のまとめなら，帰納法的に考えて，どんな性質だったのかを考えるとよい．
設計や開発などでは，演繹法的に考えて，進めていくとよさそう．

（デカルトとベーコン）

5.6. 目的ドリブン

効率よく，分かり易く行動をするなら，目的ベースであるとよいです．
目的が先に決まっていれば，あとは達成するように行動すればよくなるからである．
ゴールなく彷徨っていると，経験値は溜まることがあるが，なかなか実績は得られない．

目的ドリブンというのは，why→what→howというように考える思考法．
目的があって，目的を細分化するように目標があって，目標を達成するために手段があるという考え方．

これは，学校教育のように体系的な講義を受けている人ほど忘れがちな考え方だと思っています．

例えば，本を読むときでも，必要な知識だけを手に入れるという目的であれば，頭から読むよりも目次だけ見て，該当ページを読む方が早く終わる．資格のための勉強なら，最も厚い単元から取り組めば効率よく点を取れるであろう．このように目的をもって，PDCAを回すように行動すると，行動の説明がしやすくなるため，論理的に見える．

ただ一つ断っておくのは，「体系的な知識」があることによって アナロジー がしやすくなるということがあると思う．専門的な技術者の人ほど，新しい技術に対しての理解が早い印象がある．仕事や研究などで，最短時間で成果を上げようというような，環境に最適化することが必要な場面において，目的ドリブンは役に立つと思う．

目的ドリブンにおいて，5.7節のロジックツリーや5.9節のインパクトが大きい部分から取り組むという考えが有用です．

5.7. ロジックツリー

抽象→具体化していくために便利なツール．
実は大企業でも使っているし，宇宙関係だとFTA(Fault Tree Analysis)などが多く使われている．

ツリー状に事象を細分化していく手法です。
こんな簡単な手法だからこそ、色々なバリエーションがあります。

whyを繰り返して具体化してくwhyツリーや要素を分解するwhatツリーなどがあります。
問題解決のためのツールとしても使うことができます。

例えば、以下のような感じです。

スライドで絵や図がなくて困っている時に、ロジックツリーを入れることで説明しやすくなったりします。

5.8. 80:20の法則

パレートの法則とも言われるようです。「80％の成果は、ある特定の20%の要素によって生み出される」というものです。よく言われる文言としては、Quick and Dirty というものです。色々解釈はありますが、成果に結びついている要素は少ないと解釈して、特に重要な要素に対して力を入れようという考えです。

何か統計的にわかっている事柄があれば、80%の割合を占める要素を見てみると良いと思います。もし、全体の40%,30%,10%を占めている要素があり、他に1%程度を占める要素がたくさんあった場合、とりあえずこの3つの要素に取り組むと良さそうに思えるのではないでしょうか。

もちろん、細部にまで拘ることが無駄であるわけではありません。目的ドリブンで考える際に、目的を達成する方法を考える時に、80:20の法則を使った方が考えやすいということです。

ここの内容とは少し逸れますが、数字関係で重要なことを2つほど追加で説明しておきます。

実験や試験をする際は、3点は少なくとも測定する（考える）
過半数という言葉に注意する。50％から99%まで意味する

これは先入観を取り除くために有用です。ファクトフルネス的な考え方になりますが、人間は線形性を仮定しがちなので、その仮定を棄却するために、3点考えることで線形性であるかどうかを判断できるということです。研究室のボスに教えられたとても使える考え方です。

5.9. 6W3H

おそらく知っている単語だとは思いますが、論理的思考において重要な役割を持っています。
例えば、Situationの整理の際に役立てることができますし、起承転結の起の部分でも6W3Hを使って作ることができます。
ここで、重要なのは 共通の事実(認識) を作り出せるというところです。
よく議事録の書き方でも6W3Hは使われていることからも、状況整理においては重要な役割を持ちます。

when：いつ
where：どこで
who：だれが
what：何を
why：なぜ
whom：誰に対して
How：どのように
How much：おいくらで
How many：どのくらい

5.10. オジボーンのチェックリスト

アイデアを捻り出すための手法です。全ての事柄において応用できるわけではないですが、ある程度思考に制限をかけてくれます。アイデア出しの他にも、私は質問をする際や指摘をする際に使っています。発表などを聞いた時に、指摘だけしても解決には近づかないので新しいアイデアを提供する際などに使えます。

「転用」
「応用」
「変更」
「拡大」
「縮小」
「代用」
「再配置」
「逆転」
「結合」

最近のAIブームにおいても、より多くの計算資源を使うことでより良いモデルになってきていると思いますが、この　スケーラビリティ はすごいなと思っていました。また、スマホなどのように、高機能なものが 集積化 されてより便利になりました。全く新規のアイデアというものは出てきにくいかもしれませんが、これらを検討・比較しておけば、発表などをする際に説明できることが増えてより論理的に話せるようになると思います。

アナロジーの具体的な手法といった感じで使っています。

6. 結論

6.1. まとめ

本記事では、ロジカルシンキング手法を10個説明しました。
他にもたくさんありますが、本記事の内容を使えるようになれば、論理的に考えやすくなると考えます。

今回提案したのは、

PREP法とTAPS法
雲雨傘の論理（SCR Framework）
因果と相関
アナロジー
演繹法と帰納法
目的ドリブン
ロジックツリー
80:20の法則
6W3H
オジボーンのチェックリスト

でした。実は、本記事もロジカルシンキング手法を応用して構成を考えております。

割と簡単な手法ばかりだったと思いますが、これを使えるようにしておくと、議論や設計、開発の際に武器を持っているような気分になります。フレームワークそのものを知っていることも価値がありますが、それを使いこなせることはもっと価値があります。フレームワークは早めに知れば知るほど使って慣れる期間が増えるので、本記事をみて早く慣れると良いなと思っております。

6.2. 展望

このロジカルシンキング手法を基本として、

問題解決法
スライド作成法

を簡単に行えるようになる。

6.3. その他

Amazonのアソシエイトとして、hattori-sat は適格販売により収入を得ています。

7. 参考文献

GitHubで編集を提案