データを収集する

時間がないときや手短に進めたいとき、 クリエイティブになるための 最初のステップは データの収集です。 ただしデータを得ても洞察を得なければ、 斬新な解決策は導き出せません。 当たることを祈って 闇雲にダーツを投げるようなものです。 何のデータを収集するか決める前に そもそも収集するのかを決めます。 次に収集する価値のあるデータを決めます。 このプロセスは面倒です。 無用なデータもあるからです。 自然の成り行きですね。 ここでは発散的思考を使い、 候補を広く収集して、 集約作業をして役立つ情報を見つけます。 データの収集に役立つ質問があります。 3つのカテゴリーに分けられます。 事実、 印象、 新しい質問です。 事実から始めましょう。 次の質問を考えてください。 この問題について 最近どんなことがありますか。 何が問題ですか。 誰が関与していますか。 この解決策の恩恵を得る人は誰ですか。 これまでに成功したことと、 その理由は何ですか。 過去の失敗と、 その理由は何ですか。 今まで試していないことと、 その理由は何ですか。 障害となっているものは何ですか。 どのような障害がありそうですか。 この問題で生じる制約は何ですか。 次は印象に移ります。 次の質問を考えましょう。 解決策を実施して人々に どう感じてほしいですか。 人々は現在どう感じ、 あなたは直感的に問題をどう感じますか。 最後はデータの収集中に挙がってきた、 新しい質問に対処します。 問題の経緯を探ったとき、 新しい質問が挙がりましたか。 解決策の対象者を検討したとき、 どのような質問が新たに挙がりましたか。 これまでの成功例と失敗例から 得られる教訓は何ですか。 問題の制約とこの先の障害を考慮すると、 どのような新しい質問が考えられますか。 人々が今抱いている印象と 解決策の実施後に得たい印象を知るために 何が必要ですか。 新しい質問について考えてから、 関連性のあるデータを選別する 集約作業に移ってください。 まず発散的思考から得た 質問の答えを一覧にします。 答えのそれぞれに 興味、必須、 洞察という3つの印の どれかを付けます。 「必須」は問題をうまく解決するために 必要な情報です。 「興味」は 解決策を教えてくれる情報ですが、 必須ではありません。 「洞察」は、 データの収集を始めたときには…