ロジカルシンキング（論理的思考）の解説には、必ずと言ってよいほどフレームワークが登場します。そのため、ロジカルシンキングとフレームワークはワカメと筍、ブリと大根のような切っても切れない関係のようになっています。そのため、「なぜロジカルシンキングにはフレームワークなの？」というような素朴な疑問についてはほとんど語られていないように見えます。
そこで本稿では、ロジカルシンキングとフレームワークに関するいくつかの「そもそも論」について簡単に論じていこうと思います。何事も基本となるものを押さえておいて損をすることはありません。
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目次
1. そもそもロジカルシンキングって何？
ロジカルシンキングを和訳すると論理的思考となります。例えば、科学的花占い、あるいは、空想的幾何学(筆者の造語です)、というと怪しさを感じるでしょうが、論理的思考という言葉に違和感を覚える人は少ないと思います。そのため、ロジカルシンキングという概念に対してあからさまな拒絶反応を示したり、「それって何なの？大丈夫なものなの？」というような疑問を持ったりする人は少ないはずです。
そのためか、ごく自然にビジネス界に受け入れられているロジカルシンキングですが、ウィキペディアの英語版で検索しても、「logical thinking」という項目は出てきません。そうすると、ロジカルシンキングはアメリカでは一つの体系的な概念を表す用語として必ずしも市民権を得ているわけではないということになりそうです。
これに対して、クリティカルシンキングというロジカルシンキングと似たような言葉があります。こちらは、英語版ウィキペディアにも登場します。ロジカルシンキングと違って、クリティカルシンキングという概念には解説するに値する実体があるということになります。
参考までにクリティカルシンキングについて一言述べると、この概念を初めて提唱したのは、アメリカの功利主義哲学の巨人であるジョン・デューイです。1910年に出版した「How We Think」という本の中で、史上初めてcritical thinkingという言葉を使っています。
デューイは、クリティカルシンキングを「問題の本質を見極めるまで判断を保留すること」と定義しています。それができないと人々は甘言を弄する独裁者に容易に盲従するにようになるので、アメリカの民主主義を守るためにはクリティカルシンキングが不可欠だと主張したのです。
トランプのアメリカを見ると「デューイの慧眼恐るべし」と言ってよいでしょう。職場ではクリティカルシンキングもロジカルシンキングも同じような意味で使われていますが、そのルーツは別物だということは認識しておいてもよいでしょう。
以上のことから、ロジカルシンキングについては、一つの体系的な概念ではないと理解してもよいでしょう。要するに、決まったものはないということです。そこで、ロジカルシンキングを知るために、まずロジカル、すなわち、論理的という点から見ていきましょう。
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2. 論理的とは？
ビジネスの現場で「論理的」という言葉は普通に使われていますが、実を言うと「論理的」の意味はそれほど簡単ではありません。この言葉のルーツは論理学にありますが、論理学の世界では絶対的に正しい法則にかなっているときだけが「論理的」とされています。
例えば、AならばBという関係が成り立っているときに、論理的なのは、BでないならAではないという対偶の関係だけです。BならばAという逆の関係、あるいは、AでないならBでないという裏の関係は、成り立つ場合がありますが、成り立たない場合もあるので、論理的とはされないのです。
それでは、ビジネスにおいて「論理的」とはどういうことでしょうか。例えば、「暑いとビールが売れる」という経験則があります。これに対して「今年は暑くないので、ビールは売れないだろう」と言ったとしましょう。これは裏の関係になるので、論理学的に言うとまったく論理的ではありません。
しかし、ビジネスの世界ではOKのはずです。つまり、「論理的」ということになるのです。論理学と違って、ダイナミックに展開するビジネスでは、一つの例外もない絶対的な法則などあり得ません。そもそも論理学的な意味での「論理的」というのはビジネスの現場では存在しないのです。そのため、ビジネスで「論理的」というのは、かなり広い意味で使われることになります。
厳密な意味での「論理的」が成り立たないビジネスでは、論理学のいう「論理的」に近ければ近いほど論理的ということになるはずです。その最強のケースは「科学的」ということになるでしょう。科学的とは、仮説が実験によって検証されることを指します。誰がやっても同じ検証結果が得られる仮説は「論理的」となるはずです。
ところが、ビジネスでは実験できないケースの方が圧倒的な多数派となります。人を採用するときに、候補者のAさんとBさんを実際に雇ってどちらのパフォーマンスがよいかを実験することはできません。手堅い戦略と攻撃的な戦略のどちらを選択すべきかというときに、両方を試してみるわけにはいきません。いずれも科学的（＝論理的）に考えて判断を下すことはできないのです。
そのため、ビジネスにおいて「論理的」の意味は、「科学」を超えて「常識」の領域にまで及ぶことになります。
常識となると話は簡単かというと、そうは行きません。例えば、「風が吹けば桶屋が儲かる」ということわざを考えてみましょう。われわれの常識には合わないので、ビジネスにおいて決して「論理的」とはされないはずです。
ところが、ここで展開されているロジックを見てみるとどうでしょうか。風が吹くと土埃が舞うので、それによって眼病が流行って盲人が増える。盲人は三味線で生計を立てるので、三味線の需要が増える。三味線を作るためには猫の皮が必要なので、猫の数が減る。天敵の猫が減ると鼠が増える。鼠が増えると、鼠にかじられてダメになる桶が増える。したがって、風が吹くと桶屋が儲かる。
この議論の展開に明白な瑕疵があるとは思えません。現実的にも、鼠が増えている都心ではケーブルがかじられる咬害トラブルが増えているので、防鼠ケーブルの需要が増えているという事実を挙げることができます。
理論的にも、「ブラジルで蝶が羽ばたくとテキサスで竜巻が起こる」というバタフライ効果はカオス理論の象徴とされています。常識に合わないからと言って、「論理的ではない」と決めつけるのは、果たして「論理的」と言ってよいのでしょうか。
このように「論理的」というのは一筋縄ではいかないというのがビジネスにおける不都合な真実なのです。どの辺りが「論理的」の限界になるかを特定することは不可能でしょう。実務家としての経験を踏まえて言うと、「事物のつながりがもっともらしく感じられる」という広辞苑的な説明を「論理的」の最低限のレベルとして認識しておくのが現実的だと思います。
そういう観点から言うと、話の辻褄が合っていれば、ビジネスパーソンとしてロジカルシンキングを実践していることになるはずです。
3. 日本人は論理的ではない？
ロジカルシンキングがすんなりと受け入れられた背景の一つに「日本人は論理的ではない」という都市伝説があります。誰がいつ頃これを言い始めたのかは定かでないのですが、気が付いたら定着してしまったという印象があります。
もしも「日本人は美的ではない」と言われたら、絶対に定着しなかったと思います。われわれの心の中にはどういうわけかこの仮説を受け入れる素地があるようです。
「日本人は論理的ではない」という仮説に対して「科学的に」検証することはできませんが、客観的なデータに基づいた見解を述べることはできます。それは国際成人力調査（PIACC）です。
国際成人力調査は経済協力開発機構（OECD）が成人のスキルを評価する世界規模の調査で、知識基盤社会における読解力、数的思考力、ITを活用した問題解決能力を評価するものです。この中で、数的思考力は特に論理性を問うものと言えます。
なぜなら、あらゆる学問の中で最も論理性が問われるのが数学だからです。全知全能の神様といえども、2＋3については5以外の解を導いたり、内角の和が180度ではない三角形を作ったりすることはできないのです。
古代ギリシアを代表する哲学者のプラトンは、30歳になるまでは哲学の勉強はしないで数学（代数と幾何）と音楽を勉強することを提唱したのですが、それは哲学の基礎となる論理性のトレーニングには数学がベストと考えたからです。
さて、2013年にデータが公表された国際成人力調査の数的思考力において日本は第1位でした。最も論理性を問われる数的思考力において第1位の日本人が論理的ではないというのはいささか説得力に欠けると思われます。
日本人の論理性については、個人的な体験もあります。
今から30年ほど前、高品質のMade In Japanが世界を席巻していた時代のことです。この都市伝説に洗脳されていた筆者がアメリカで何かの折に「日本人は論理的ではないから」と言ったことがあります。
これに対して、アメリカ人の友人が「そんなはずはない。故障のしない日本車とポンコツのアメ車を見てみろ。日本人が論理的でなかったらあれほど高品質の車を作れるはずがない。俺たちの方がよっぽど論理的ではない」と反論してきたのです。「論理的とは何か」についてなかなか考えさせられる経験だったと言えます。
4. 考えるとは何か？
次に、ロジカルシンキングのシンキング、つまり、「考える」について見ていきましょう。ビジネスで「考える」という行為を簡単に言うと、何らかの解を見つけることと言ってよいでしょう。
それでは、どうすれば解を求めることができるでしょうか。この問いに答えてくれるのが近代の扉を開けたと称される17世紀のフランスの哲学者のデカルトです。「我思う、故に我在り」で有名な「方法序説」には「理性を適切に導いて、科学において真理を探究するために」という副題がついています。われわれのテーマに即して言うと、「ビジネスで論理的に考えて解を導く方法」ということになります。
その具体的方法として、デカルトは次の4つの規則を挙げています。今日では「要素還元主義」と呼ばれる「考える」方法で、これが近代科学の基礎となっているアプローチなのです。
- 正しいと認められるものだけを受け入れる（明証性の規則）
- 答えを得られるように問題をできるだけ小さく分解する（分析の規則）
- 最も単純なものから最も複雑なものへと思考を進める（総合の規則）
- 全体を把握しているか、モレがないかを確認する（枚挙の規則）
ここで注目するのが、4の「枚挙の規則」です。解を得るためには、モレなく全体を把握しなければなりません。これに対して、どうすればモレなく全体を把握できるのか、という課題が生じます。それに答えるのがロジカルシンキングで必ず出てくるフレームワークなのです。
5. フレームワークとは何か？
ビジネスの現場でフレームワークと言うと、SWOT、AIDMA、4P、5F、バリューチェーンなどが知られています。
このようなフレームワークというのは、仰々しく言うと、ビジネスの理論仮説から導かれたモデルということになります。対象をモレなく把握していなければ、理論と呼べるものは成り立ちません。
したがって、理論から導かれたモデルであるフレームワークを使うとモレなく全体を把握できるようになるというのがポイントです。目的はモレなく全体を把握することなので、ビジネス理論だけではなく、常識や実務に基づいたフレームワークも数多く見受けられます。代表的なものとして、5W1H、PDCA、4Mなどが挙げられます。
フレームワークは、問題を小さく分解するという2の「分析の規則」に対しても有効になります。例えば、リポートを作成するときに5W1Hを意識するということは、全体を構成する情報について、いつ、どこで、誰が、何を、何のために、どのように、という要素に分解することになるからです。
フレームワークの利点は、自動的に対象をモレなく把握できるところにありますが、それに加えて、フレームワークを進化させることができる点も挙げられます。
例えば、品質管理のフレームワークに4Mがあります。4Mは、Man（ヒト）、Machine（機械）、Material（原材料）、Method（製造方法）のことで、品質不良の原因はこの4つのいずれかに起因するので、この4つに注目して調査すればよいという意味です。ところが、1980年代に勃興した半導体の製造においてこのフレームワークは有効に機能しなかったのです。4つのMを徹底的に調べても品質不良の原因が見つからなかったのです。
実は、品質不良の原因は雰囲気[1]にあったのです。空中の微粒子、特にナトリウム（海風が運ぶ）といった金属が品質不良を引き起こしていたケースがあったのです。こうして半導体などの品質管理については「4M＋雰囲気」へとフレームワークが進化を遂げたのです。
ビジネスにおいて「論理的」であるためには科学的であることが理想となります。そのためには、モレなく全体を把握したうえで、問題を分解する必要があります。そこで役に立つのがフレームワークです。ロジカルシンキングとフレームワークが切っても切れない関係にあるのはこうした事情のためなのです。
アキレスは亀を追い抜けない？
これは古代ギリシアの哲学者であるゼノンのパラドックスとしてよく知られているものです。
亀を前に置いて、後方から韋駄天のアキレスがそれを追い抜こうとする。しかし、アキレスは決して亀を追い抜くことはできない。なぜならば、アキレスが亀のスタートするA地点にまで到達すると、その間に亀も前に進んでB地点に到達している。アキレスがA地点からB地点に到達すると、その間に亀もわずかながら前進して、C地点に到達している。アキレスがC地点に到達すると、亀はすでにD地点に到達していて、さらに……こうしてアキレスは決して亀を追い抜くことはできないという話です。
ゼノンの説明のつながりはもっともらしく感じられるはずです。したがって、論理的ではないとは言えないでしょう。一方で、この仮説を受け入れる人はいません。なぜならば、常識的にそんなことはありえないからです。なぜそのような常識があるかというと、自分より遅い人を追い抜くという経験が誰にでもあるからです。
また、アキレスよりスピードの遅い人間と亀を使って実験することも可能です。誰がやっても人間が亀を追い抜くという検証結果を得ることができるので、科学的にもこの仮説は棄却されます。それでは、経験と科学を使わないで、つまり、「論理的に」ゼノンのパラドックスに反論できますか？
これをビジネスに当てはめてみましょう。ビジネスとは未知なる未来への挑戦です。1カ月先の為替レートも来年の居酒屋の市場規模も神様にしかわかりません。イノベーションとは、誰も見たり、聞いたりした経験がないからこそ、イノベーションと呼ばれるのです。つまり、経験に基づいた常識や、実験に基づいた科学が使えないのがビジネスの本質的な特徴です。優れた戦略仮説ほど経験や科学は通用しないのです。
そうすると、「もっともらしく見える」戦略仮説の良否を判断するというのは、経験と科学に頼らないでゼノンのパラドックスに反論するようなものなのです。ゼノンのパラドックスに対して論理的に反駁できない人が、それよりも「もっともらしく見える」戦略仮説を適切に評価できるでしょうか。安易に「勘」に頼るということになっていないでしょうか。
ゼノンのパラドックスを巡っては様々な哲学的な議論がありますが、デカルトの「枚挙の規則」（4章を参照）に従うと、1つのことが見えてきます。それは、ゼノンのパラドックスには空間的な情報にモレはありませんが、時間的な情報にはモレがあると言えます。
つまり、アキレスがA地点にいる亀に到達するまでの時間の情報はありますが、それ以降の情報がありません。アキレスが亀に追いつくまで3秒かかるとすると、ゼノンのパラドックスの時間軸は3秒しかありません。いかにアキレスといえども3秒以内に亀を追い抜けなくても当然なのです。
6. ロジカルシンキングの実践方法
ビジネスの現場では、課題に対して自分の見解を主張して相手を説得しなければなりません。その課題は、先にも述べた通り、実験ができない、つまり、科学的なアプローチが採用できないものが大半です。そのような状況で、実際にロジカルシンキングを実践するためにはどうしたらよいでしょうか。
そのためのヒントとしてお勧めできるのが、20世紀のイギリスの哲学者であるトゥールミンの開発した論証モデルです。トゥールミンのモデルは、次のようになっています。これもフレームワークの一種と呼んでもよいでしょう。
図）トゥールミンの論証モデル
トゥールミンのモデルが言っているのは、自分の主張が説得力のある主張として成り立つためには、事実に基づく必要があるということです。論拠とは、事実から主張を導くことを約束するために必要となるものです。そして、事実と論拠に基づいて主張を導くのです。
例えば、「熱があって、コーヒーの味がわからない」という事実に対して、「新型コロナを発症すると味覚障害が発生するケースがある」ということが論拠になって、「新型コロナに感染している可能性がある」という主張を導くことができるというわけです。
非常に簡単なモデルですが、とても便利で強力なフレームワークと言えます。いかがわしいと感じる主張をチェックしてみると、ほとんどが事実であることが確認できていない伝聞情報に基づいていたり、とても論拠とは呼べないような客観性に欠ける勘や、単なる個人的経験に基づいて導かれたものであることが確認できるはずです。
自分が何らかの主張をするときは、「証拠となる事実は確認できるのか？」、「確立された理論や職場で受け入れられている経験則を論拠としているか」ということを自問自答するだけで主張の品質管理のレベルは格段に向上するでしょう。
実験ができないということは、正解は誰にもわからない、正解はやってみなければわからない、ということを意味します。そのような中で仕事をするビジネスパーソンにできることは、せいぜい「辻褄の合った話をする」ということだけです。それができればロジカルシンキングを実践していると言ってよいのです。
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7. まとめ
本稿では、切っても切れない関係にあるロジカルシンキングとフレームワークについて、いくつかの「そもそも論」を解説しました。
ロジカルシンキングを和訳すると「論理的思考」となります。論理学では絶対的に正しい法則にかなっているときだけが「論理的」とされています。
しかし、ビジネスの世界では、一つの例外もない絶対的な法則はないので、厳密な意味での「論理的」は成り立ちません。そのため、論理学のいう「論理的」に近ければ近いほど論理的ということになります。その最強のケースは「科学的」ということです。
科学的とは、仮説が実験によって検証されていることを指します。誰がやっても同じ検証結果が得られる仮説は「論理的」となります。
科学的であるためには、モレなく全体を把握したうえで、問題を分解する必要があります。そこで役に立つのが、理論から導かれたモデルであるフレームワークです。フレームを使うことで、それが自動的にできるのです。ロジカルシンキングとフレームワークが切っても切れない関係にあるのはこうした事情のためです。
実際にロジカルシンキングを実践するためのヒントとして、20世紀のイギリスの哲学者であるトゥールミンの開発した論証モデルがあります。事実と論拠によって主張を導くというのがそのモデルです。非常に簡単なモデルですが、とても便利で強力なフレームワークです。
ロジカルシンキングを一言で言えば「辻褄の合った話をする」ということになります。そのためにはフレームワークを有効に活用することでロジカルシンキングの品質を向上させることができるでしょう。
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[1] 化学の分野でいう「雰囲気」は、気体の状態や、その条件下にある状態のことを言います。
