意思決定のフレームワーク｜使い分けと、使えない場面

意思決定のフレームワークは、判断の種類(案を選ぶ・不確実性を扱う・前提を疑う・動き出したあとを見る)で使い分けるのが基本です。どのフレームワークも「前提を置いたときの答え」を出す道具なので、前提が外れる場面や前例のない判断では、別の補いが要ります。

この記事は、新規事業への投資や参入、撤退を経営会議に諮る前の事業責任者・経営企画の方に向けて書いています。決定マトリクスで案に点数を付けたものの、点数の元になる見積りが外れたら結論が変わるのではないかと感じている方が、次の一手を探す場面を想定しています。

この記事でわかること:

• 代表的なフレームワークが、どの判断に向いているか
• 各フレームワークが答えられないこと
• 着手前に撤退条件と点検時期を決める手順
• フレームワークが使えない3つの場面と、前提を社外の視点から点検する方法

フレームワークは判断の種類で選ぶ

意思決定のフレームワークとは、判断の手順や評価の観点をあらかじめ型にしたものです。数が多いので、手法の名前から入るより、いまどんな種類の判断をしているかで選ぶと迷いません。

判断の種類は、次の4つに分けると整理しやすくなります。

一つの判断に一つの手法で足りることは少なく、多くの場合は組み合わせます。たとえば、決定マトリクスで案を絞り、デシジョンツリーで段階を分け、プレモータムで前提を点検し、最後に撤退条件を決めるという流れです。

案を選ぶとき:決定マトリクスとペイオフマトリクス

複数の案から選ぶ場面では、決定マトリクスかペイオフマトリクスを使います。どちらも手順が簡単で、社内に説明しやすいことが強みです。

決定マトリクスとは、選択肢を評価基準ごとに点数化し、基準に重みを付けて合計点で比べる手法です。市場規模・自社技術の転用しやすさ・必要な投資額といった基準を並べ、案ごとに点を付けます。重みの付け方をより厳密にしたいときは、AHP(階層分析法)という手法を検討するという使い分けが、一般の解説では見られます。

ペイオフマトリクスは、国内の実務では、縦軸に効果、横軸に難易度をとって施策を配置し、優先順位を付ける手法を指すことが多い言葉です(意思決定論では、選択肢と状況の組み合わせごとの利得を並べた利得表を指します)。施策が多くて何から手を付けるかを決める場面には向いていますが、投資額・時間軸・不確実性が図に表れないため、投資の可否を決める判断には粗い道具です。

決定マトリクスには、使う前に知っておきたい限界が三つあります。

• 点数は前提の置き方で変わります。市場規模や競合の反応の見積りが変われば、案の順位が入れ替わります
• 評価基準の重みが恣意的になりえます。声の大きい人の関心が、そのまま重みになることがあります
• 選択肢の抜けは検出できません。並べた案の中から選ぶ道具なので、並んでいない案は評価されません

不確実性と前提を扱うとき:デシジョンツリー、プレモータム、外部視点

不確実な要素が大きい判断では、デシジョンツリーで構造を見える形にし、プレモータムと外部視点で前提を疑います。三つは役割が違うので、順番に見ていきます。

デシジョンツリーとは、選択肢と、その先に起こりうる結果を樹形図にし、確率と期待値で比べる手法です。「小さく実験して結果を見てから本格投資を決める」といった、途中でやめられる案件と相性が良い手法です。一方で、確率を決められないと机上の図になります。前例のない事業では確率の根拠が乏しく、置いた数字が実質的には担当者の感覚になってしまう点に注意が要ります。

プレモータムとは、心理学者のゲイリー・クラインが考案した手法で、「プロジェクトはすでに失敗した」と仮定して、その理由を参加者が出し合うものです。ハーバード・ビジネス・レビューの2007年9月号の記事「Performing a Project Premortem」で紹介されています。着手前に弱点を洗い出せるほか、計画に反対しにくい空気があるチームでも懸念を出しやすくなる点が利点です。ただし、出てくる失敗の理由は、参加者の経験の範囲に収まりがちです。他の業界で起きた失敗は、思いつきにくいためです。

外部視点(outside view)とは、自社の見積りをそのまま信じず、似た案件の実績がどうなったかを参照して見積りを補正する考え方です。ロバロとカーネマンが、ハーバード・ビジネス・レビューの2003年7月号の記事「Delusions of Success」で、経営者の過度の楽観や競合の無視が見積りを甘くすることを論じ、外部視点で補正することを示しています。自社に経験がなく、見積りが楽観に傾きやすい新規事業と相性が良い考え方です。難しいのは「似た案件」の選び方です。同じ業界の実績だけでは母集団が限られてしまいます。

動き出したあと:撤退条件と点検時期を先に決める

案を選んだあとの判断は、着手前に撤退条件と点検時期を決めておく方法で支えるのが一般的です。着手してから決めようとすると、すでに積み上がった開発費や採用費が判断に入り込み、やめる決断が遅れやすくなるためです。

撤退条件の置き方は、次の手順で整理できます。

1. 前提を書き出す: 案を選んだ理由になった前提(市場規模、競合の反応、自社技術の転用、回収期間など)を、文章で書き出します
2. 前提ごとに崩れの目印を決める: 「この数字や出来事が起きたら前提が崩れたと見る」という目印を、前提ごとに置きます
3. 点検の時期を決める: 目印を確認する時期を、着手前に日付で決めます。前提の外れは着手後の早い時期に表れやすいため、最初の点検は早めに置く考え方があります
4. 判断する人を決める: 点検の結果を見て、続けるか止めるかを決める人を、案を推進する担当者とは別に置きます
5. 投資を区切る: 一度に全額を投じず、点検のたびに次の段階の投資を決める形にします

条件を数値で置けない案件では、この手法は形骸化しがちです。その場合は「顧客からこの反応が得られなければ」のように、観察できる出来事で書いておくと、点検のときに判定しやすくなります。撤退を検討する目安としては、損益だけでなく参入時の前提が崩れたかどうかを見る、という考え方が一般的です。

フレームワークが使えない3つの場面

フレームワークが機能しにくいのは、前提が外れる場面、前例がない場面、合意形成が目的になってしまう場面の3つです。どれも手法の欠陥というより、使う側が手法の守備範囲を超えて期待してしまうことで起きます。

一つめは、前提が外れる場面です。決定マトリクスの点数は、次のような前提の見積りに支えられています。

このうちどれかが外れると、点数の合計が変わり、選んだ案の順位が入れ替わります。前提の外れは、着手後の早い時期に表れやすいと言われます。その時点では費用が積み上がっており、引き返す判断が難しくなります。

二つめは、前例がない場面です。業界に前例のない判断では、デシジョンツリーの確率にも、決定マトリクスの点数にも、根拠にできる実績がありません。数字を置くことはできても、その数字は担当者の推測の域を出ないため、結論の確かさは見た目ほど高くありません。

三つめは、合意形成が目的になる場面です。決定マトリクスは社内への説明に使いやすい分、「合意を取るための点数」に変わることがあります。結論が先にあって、その結論に合う基準と重みが選ばれてしまう状態です。点数を付ける前に、各前提を誰がどう見積もったかを記録しておくと、この状態に気づきやすくなります。

他分野の事例と失敗の型から考える

前提を自社の中だけで点検すると、経験の範囲に閉じてしまいます。前提の点検を補うには、業界を越えて、同じ構造の判断がどう外れたかを確かめるという方法があります。

同じ業界の事例は、探しても数が限られます。前例のない判断であればなおさらです。ところが、視野を業界の外に広げると、業種は違っても「競合の反応が想定と違った」「投資が積み上がったあとに引き返しにくくなった」といった同じ構造の事例が見つかります。

たとえば、ラトリスで見つかった事例の一つに、ショッピングセンターの開業を扱った「イオンタウン大垣」の記事があります。記事には、開業後に近隣で同規模の競合施設が開業し(売上目標は約110億円と約130億円と記載)、商圏を確保しにくくなって「過当競争との指摘がなされる状況」になったと書かれています。『月刊販売革新』2008年7月号の指摘に言及した記述です。業種は小売施設ですが、決定マトリクスの「競合の反応」という前提が、想定とは違う形で動く場面として読むことができます。なお、この記事から、判断の是非までは読み取れません。

投資後の点検については、「LGエレクトロニクス」の記事が参考になります。記事には、2010年代後半に収益が悪化し、2020年4〜6月期まで21期(5年)連続で営業赤字となったこと、2021年4月5日に、事業の不振を理由に同年7月31日をもって携帯電話事業から撤退することを発表したことが記載されています。同社が着手前に撤退の目安を置いていたかどうかは、記事からはわかりません。ただ、長い赤字が続く場面で、事業ごとに撤退の目安を事前に置くという考え方がどう働くかを考える材料になります。

こうした事例を、自分で探すのは手間がかかります。ラトリス(Latris)は、「同じ言葉」ではなく「同じ構造」で事例を探す構造知検索サービスです。公共記事80万件規模を因果関係と構造パターンに変換した World Graph から、業界を越えた事例と失敗の型を、参照元つきで返します。一般的な検索エンジンは同じ言葉で探し、一般的な生成AIは一般知識からの回答が中心で、出典や失敗の型が明示されない場合が多い、という違いがあります。

使い方は、一文の問いを入力するところから始まります。ラトリスが利用者の与件をもとに約1,000字の問題文に育て、承認を受けてから構造に変換して検索します。返ってくる5層レポートは次の構成です。

• ①問題の構造化: 誰が・何を・どう動かすかに翻訳します
• ②関連知見: 前提の確認、相場観、論点の抜けの補足を集めます
• ③構造の似た事例: 業界を越えた同じ構造の事例を、参照元つきで示します
• ④失敗の型: 同じ構造で起きた失敗パターンを示します
• ⑤統合・示唆: ①〜④を統合し、与件に照らした示唆や次の一手の候補を示します

レポートのあとは、同じセッションで壁打ちを続けられます。たとえば、撤退条件の論点表や、判断フレームワークの叩き台を、レポートの内容を踏まえて作るといった使い方です。判断を下すのは人で、ラトリスは判断材料を出典つきで揃える役割です。仕組みはこちら、レポートの例はこちらで確認できます。

自社の判断で試したい場合は、14日間の無料トライアル(開始時にクレジットカードの登録が必要です。Claude の契約は別途必要です)か、デモの依頼を利用できます。

こんな人におすすめ、こんな人にはおすすめしない

この記事の考え方と、他分野の事例で前提を点検する方法が合うのは、次のような方です。

こんな人におすすめ

• 新規事業や参入・撤退の案を、経営会議に諮る前の段階にいる方
• 決定マトリクスなどで案を絞ったが、点数の前提に自信が持てない方
• 業界に前例がなく、社内にも経験者がいない判断を担当している方
• 撤退条件を着手前に決めたいが、何を根拠に置くかで迷っている方

おすすめしない人

• 判断がすでに固まっていて、社内の説明資料を整えたいだけの方
• 案が一つに決まっており、比較や前提の点検を必要としていない方
• 数字が十分に揃っていて、実績にもとづく試算が組める定型的な投資判断の方(その場合は既存の手法だけで足ります)

よくある質問

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意思決定のフレームワークは、判断を助ける道具であって、判断を代わりに行うものではありません。どの手法でも、点数や確率の元になる前提を確かめる作業が、結論の確かさを左右します。