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Ｅxact Ｓciｅnce
「Input－process－Output 」のフロ－にあって、一連の情報の流れを見るとき、もし、「input情報」の信頼性がきわめて高いものであるならば、その「process」がExactなものであればあるほど、「output」の信頼性も高くなる。その逆に、「input情報」の信頼性が低い場合は、「output」の信頼性も低くなる。
今日の変化の激しさや多様化の問題を考える時、我々が抱えている問題の解決や将来の予測に当たって、手にできる「Input情報」の信頼性は、大変危ういものになってきている。
「Ｓemi－Ｅxact Ｓcience」
ここに、「input情報」の信頼性の曖昧さ、低さを修正し、カバ－して行く「Ｓemi－Ｅxact」な「情報処理プロセス」の方法が期待される由縁がある。
今日、我々が手にできる情報は、量的にも質的な確かさにおいて不十分であることが普通である。しかし、①「問題提起」から②「現状把握」、③「具体策のデータ化」、④「基本的課題のコンセプト化」、⑤実行計画の作成、⑥進捗管理という累積型プロセスでは、各ラウンドの情報の量や情報処理の不十分さが、次のプロセスで、補われる仕組みになっている。
特に、「現状把握」を踏まえ、自由に発想し、ラベル化した「具体策」をラベル化し、KJ法で「基本的課題」をコンセプト化する「グルーピング、表札づくり」という情報処理は、「何のために、何を、どうするか」を追及し、本質的な行動課題を具体化する方法である。
この意味で、「M5型問題解決技法」は、「経営方針、目標」に対して、７０～８０％程度は保証できる答をだすことができる「Ｓemi-Ｅxact 」な「情報処理手法」であるとしたい。
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