研究開発成功のために必要な技術者思考とその実践

日本の高い技術力は、言うまでもなく飽くなき探求心に基づく研究開発の歴史によるものである。しかし、時代の変遷と共により高いレベルでの研究開発と同時に、スピードと効率性も強く求められるようになってきている。これらの要求に対応すると同時に研究開発の目標を達成するためには、目標設定、研究開発のための思考力、計画力、実行力や、これらを支える仮説思考と検証力を持って目的志向で考え、進めることが必要となる。そして、これらを駆使することで得た結果を成果とするためには、コミュニケーション力、情報発信力も必要不可欠となる。 　このように、今後の研究開発成功のためには、従来に増してより高いレベルでの、様々な思考力や能力が求められており、ただ漠然と研究開発を進めていては、他の技術者や同業他社、ひいてはグローバルな生存競争に勝ち残るのは困難といわざるを得ない。 　本講では、様々な研究開発の場面はもちろん、製造トラブルなどの問題解決においても必要となる、技術者としての考え方、進め方について詳細に解説する。

1. 企業における研究開発
   1. Not Academia
      • 企業の研究開発に求められること
   2. 結果を成果へ
      • 研究開発を成果に結び付けるプロセスとは?
   3. 魔の川・死の谷・ダーウィンの海
   4. 三位一体
      • 開発・製造・販売
   5. 巻き込み力
   6. 強み伝い
      • 自社の強みを活かすために ほか
2. 目的と目標
   1. 目的 (ゴール) の確認
   2. 目的と目標
      • 研究開発における位置付け
   3. 目的の条件と効能
      • 必要なこと・得られるもの
   4. 判断基準・目標の条件
      • 客観的、定量的に
   5. 「うれしさ」視点
      • なぜやるのか?なぜがんばるのか?
   6. 目標設定のためのSMARTルール
      • 目標設定の際に注意すべき5つのこと
3. 開発計画と実行
   1. 目的・目標の計画化
   2. ロードマップの役割
   3. ストーリーメイクの重要性
      • 得られる様な効能とは?
   4. ポジショニング (ベンチマーク)
      • 自社の業界での立位置・置かれている立場と持っている武器を認識する
   5. 課題設定による計画化
   6. インパクトファクタ -
      • 優先度・重要度を決める基準
   7. イシュードリブン
      • 「解決すべき課題」を探す
   8. ディシジョンポイント (ステージゲート)
      • Go & Stopを決めるタイミングと判断基準
   9. リスク評価とヘッジ
      • 予測可能なもの・予測不可能なもの
   10. Perfect Close
       • 完了の条件と撤退の判断
   11. 研究開発型PDCA
   12. 基本となるフロ - ほか
4. 研究開発のための思考力
   1. 目的志向とアウトプット志向
      • 実験は何のため?
   2. 俯瞰視点と仰望視点
   3. ロジックと逆走型思考の併用
      • 「答え」から問題を作る
   4. メタフィールド思考
      • 他分野・異分野視点
   5. イメージ思考
   6. 情報階層
   7. 2種類のカン
      • 知識・経験に裏打ちされた感を持つ
   8. 失敗からのリカバ -
   9. 認知バイアスの罠
      • 誰もが陥る思い込みの罠
   10. 目利き力
       • 研究開発における「目利き」とは ほか
5. 思考の道具
   1. 本当のフレームワーク
   2. 概算力
      • 論理的推定による全体の把握
   3. チャンク思考
      • 階層化による共通性・相関性の認識
   4. If then思考
      • 仮説検証の重要性
   5. 思考の拡張
      • 階層とチェックリストの活用
   6. 目的達成の要素
      • 手強い課題は分解する
   7. 抽象化と具体化
   8. アイデアの源泉
   9. 本当のブレーンストーミング ほか
6. 仮説と検証
   1. 仮説が必要な理由
      • 仮説は実験の根幹、研究開発の道標
   2. 仮説の重要性と考え方
      • 「できる」という前提
   3. 仮説の精度と確度
      • 大きく間違った仮説、小さく間違った仮説
   4. 仮説の精度を決めるもの
   5. 仮説→課題設定
   6. 情報 (データ、結果) の条件
      • 多い程良いか?詳細であれば良いか?情報の意味と価値は1つではない。
   7. 実験の本当の意味と考え方
   8. 検証の条件
      • 完全な結論とは?
   9. 実験の神髄
      • 実験結果はデータ (数字) だけにあらず
   10. ロジックの条件
       • 情報 (データ、結果) が事実でもロジックが破綻すれば意味がない ほか
7. 分析の使い方
   1. 実験と分析
      • かける時間の配分は?
   2. 「視る」こと
   3. データ解釈における認知バイアス
      • 認知バイアスの影響を減らすには?
   4. データ解析の重要性
      • 同じ結果が出ても実際は全く異なることも
   5. 解析の落とし穴
      • 沢山の落とし穴が存在 ほか
8. コミュニケーションと情報発信
   1. コミュニケーションとは
   2. Passion
      • 心を動かすもの
   3. 非言語コミュニケーション
   4. 信頼の条件
      • 信頼関係を築くために必要なこととは?
   5. 技術者の報連相
      • 一実験報告で押さえておきたい事柄とは?
   6. Evidence & Story
   7. 技術プレゼンの基本基礎 ほか
9. 研究者の心得
   1. 探究心と追求心
   2. 研究者の成功要素
      • 知識・発想力…その他必要な要素とは?
   3. サイエンスのゴール
      • 真に求められるものとは?
   4. モチベーションの真理
   5. やってみなければ分からない?
      • 研究開発において重要なこと
   6. 知識と知恵
      • 知識の集合が知恵を創る ほか
10. まとめと質疑