人は毎日問題に直面します。それも、1日に大抵複数の問題に直面します。これらの問題は単純なものもあります。例えば、ピザ生地のレシピの2倍の人数分を作るのに必要なことは、レシピの各材料を2倍にすることだけです。しかし、時には、より複雑な問題に遭遇することもあります。例えば、仕事の納期が迫っていて、印刷した報告書を営業日の終わりまでに上司に郵送しなければならないとします。そのレポートは一刻を争うもので、夜間に送らなければなりません。昨晩、レポートを完成させましたが、今日はプリンターが使えません。どうしたらいいでしょうか？
まず問題を特定し、次に、その問題を解決するための方略を適用する必要があります。
問題解決方略
複雑な数学の問題であれ、プリンターの故障であれ、問題が提示されたとき、あなたはどのようにそれを解決しますか？問題を解決するためには、まず、問題を明確に認識する必要があります。その上で、多くの問題解決方略の中から一つを選択して適用することで、解決策を見出すことができます。
問題解決方略とは、解決策を見つけるための行動計画のことです。方略によって、それに関連する行動は異なります（表7.2）。例えば、よく知られている戦略は、試行錯誤です。プリンターが故障した場合、インクの残量を確認してみて、それでもダメなら用紙トレイが詰まっていないか確認してみましょう。あるいは、プリンターがノートパソコンに接続されていないのかもしれません。試行錯誤とは、問題が解決するまで様々な方法を試し続けることです。試行錯誤は、一般的に最も時間効率の良い方法の一つではありませんが、よく使われる方法です。
| 方法 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 試行錯誤 | 問題が解決するまでさまざまな解決策を試し続ける | 携帯の不具合の原因を突き止めるために 携帯電話を再起動する、 Wi-Fiやbluetoothをオフにするなど |
| アルゴリズム | 段階的に問題を解決する方法 | コンピュータに新しいソフトウェアを インストールするための説明書 |
| ヒューリスティック | 問題解決のための一般的な枠組み | 逆算して、課題を段階に分けて考える |
方略のもう一つのタイプは、アルゴリズムです。アルゴリズムとは、望ましい結果を得るための段階的な指示を提供する問題解決の方式です（Kahneman, 2011）。アルゴリズムは、何度実行しても同じ結果が得られる、非常に詳細な指示を持つレシピのようなものだと考えることができます。アルゴリズムは、私たちの日常生活、特にコンピュータサイエンスの分野で頻繁に使用されています。インターネットで検索を行うと、Googleのような検索エンジンはアルゴリズムを使って、検索結果のリストでどの記事が最初に表示されるかを決定します。Facebookも、ニュースフィードにどの投稿を表示するかをアルゴリズムで決定しています。他にもアルゴリズムが使われている場面にはどんなものがあるか、考えてみましょう。
ヒューリスティックも、問題解決方略の一種です。アルゴリズムが正しい結果を得るために正確に従わなければならないのに対し、ヒューリスティックは問題解決のための一般的な枠組みです（Tversky & Kahneman, 1974）。これらは、問題解決のための（精神的）近道と考えることができます。いわゆる「経験則」は、ヒューリスティックの一例です。このようなルールは、人が意思決定をする際の時間とエネルギーを節約してくれますが、合理的な意思決定のための最も良い方法であるとは限りません。ヒューリスティックは、さまざまな状況で使用されますが、ヒューリスティックは、以下の5つの条件のうち1つが満たされたときに使用されやすいといえます（Pratkanis, 1989）。
- あまりにも多くの情報に直面したとき
- 決断を下す時間が限られているとき
- 決定すべきことが重要でないとき
- 意思決定に必要な情報がほとんどないとき
- 適切なヒューリスティックがたまたま同じ瞬間に思い浮かんだとき
逆向き解決法は、最終的な結果に焦点を当てて問題解決を開始するための有効なヒューリスティックです。次のような例を考えてみましょう。あなたはワシントンD.C.に住んでいますが、土曜日の午後4時にフィラデルフィアで行われる結婚式に招待されました。州間高速道路95号線は曜日を問わず渋滞しがちなので、ルートを計画し、それに合わせて出発の時間を決める必要があります。午後3時30分までに結婚式場に到着したい場合、フィラデルフィアまで渋滞なしで2.5時間かかるとしたら、何時に家を出ればいいのでしょうか？このように、あなたは普段から「逆向き解決法」を使って、意識せずに一日の計画を立てているのです。
もう一つの有用なヒューリスティックは、大きな目標や課題を小さなステップに分けて達成する方法です。学生は、学校での大きな研究課題や長いエッセイを完成させるために、この一般的な方法をよく使います。例えば、ブレインストーミング、論文やテーマの作成、選択したテーマの調査、情報の整理と概要の作成、草稿の作成、草稿の修正と編集、最終原稿の作成、参考文献の整理、プロジェクトの提出前の校正というようなものです。大きな課題は、小さなステップに分割することで、負担が少なくなります。
パズルを解く
問題解決能力は、練習することで向上します。多くの人は、問題解決能力を高めるために、毎日、パズルなどの頭の体操をしています。数独は、多くの新聞に掲載されています。数独は通常、9×9のマスで構成されています。下の図7.7は、4×4のマス目を使ったシンプルな数独です。ルールは以下のとおりです。
- 各マスには1，2，3，4のいずれかが入る
- 太字のボックス、各行、各列の数字の合計は10
- 太字のボックス、行、列の中では、それぞれの数字は1回しか使えない
このパズルを解くのにかかった時間を計り、友達と比べてみましょう。
(答えはこのセクションの最後にある)。
図7.8に示すように、空間的な推論能力が問われるもう一つの人気のあるパズルがあります。鉛筆を紙から離さずに（一筆書きで）、9つの点すべてを4本の直線で結んでください。
このパズルの解き方を理解したら、もう忘れることはないだろう。
下の「Puzzling Scales」という論理パズルを見てみましょう（図7.9）。パズルマスターとして知られるSam Loydは、生涯を通じて数え切れないほどのパズルを作り、改良してきました（Cyclopedia of Puzzles, n.d.）。
一番下の天秤を釣り合わせるには、何個の球が必要でしょうか？
