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シナリオプランニング設計法

31 区画 ·69 区画は未記述
  1. 00

    学際科学・未来学 — シナリオプランニング設計法 概要

    学際科学・未来学分野のシナリオプランニング設計法領域の概要と入門ガイド

  2. 01

    シナリオプランニング設計

    複数のもっともらしい未来を構築し、戦略や政策の頑健性を検討する一連の設計過程。

  3. 02

    設計目的

    不確実性の探索、戦略評価、組織学習など、シナリオを作る目的を明確にすること。

  4. 03

    意思決定主体

    シナリオの成果を利用し、戦略や資源配分を決定する責任者または組織。

  5. 04

    焦点課題

    シナリオによって検討する中心的な意思決定、問題、問いを具体化したもの。

  6. 05

    時間地平

    基準時点からシナリオの対象年までの期間で、考慮すべき変化と不確実性を左右する設定。

  7. 06

    対象範囲と境界

    地域、分野、主体、変数など、シナリオに含める対象と外部条件を定めること。

  8. 07

    シナリオチーム編成

    専門性、組織、経験、価値観の異なる参加者を組み合わせて設計チームを作ること。

  9. 08

    ステークホルダー分析

    未来に影響する主体と、未来から影響を受ける主体の利害、権力、知識を整理すること。

  10. 09

    ベースライン把握

    現在のシステム、政策、指標、既存予測について、シナリオ作成前の基準情報を整理すること。

  11. 10

    ホライズン・スキャニング

    幅広い情報源からトレンド、弱いシグナル、新興課題、潜在的な不連続変化を探索すること。

  12. 11

    駆動要因の抽出

    社会、技術、経済、環境、政治など、対象の未来を動かす力を特定すること。

  13. 12

    既定要素

    現在の構造や既決事項から、対象期間内の展開を比較的見通しやすい要素。

  14. 13

    主要不確実性

    将来への影響が大きい一方、方向や結果を十分に確定できない要因。

  15. 14

    影響度・不確実性評価

    駆動要因を将来への影響度と不確実性で評価し、優先的に扱う要因を選ぶこと。

  16. 15

    シナリオ・ロジック

    決定的不確実性を組み合わせ、各シナリオを分岐させる一貫した構成原理。

  17. 16

    帰納的設計

    出来事、兆候、要因の組合せを整理し、特徴的な未来パターンを下から組み上げる方法。

  18. 17

    演繹的設計

    理論、類型、主要軸などの上位枠組みから、対照的なシナリオを導く方法。

  19. 18

    二軸法

    二つの決定的不確実性を直交軸に置き、四つの異なる未来を構成する方法。

  20. 19

    形態分析

    主要変数が取り得る状態を組み合わせ、可能なシナリオ構成を体系的に探索する方法。

  21. 20

    シナリオ・アーキタイプ

    成長、制約、崩壊、転換など、異なる課題に応用できる基本的な未来類型。

  22. 21

    内部整合性評価

    シナリオ内の前提、因果関係、主体の行動、出来事、結果が矛盾しないかを検討すること。

  23. 22

    因果構造化

    因果ループ図や影響関係図を用い、駆動要因と結果の連鎖を明示すること。

  24. 23

    シナリオ・ナラティブ

    主体、出来事、転換点、因果関係を結び、未来の展開を理解可能な物語にすること。

  25. 24

    シナリオの定量化

    物語上の仮定をモデル変数や指標へ変換し、数値的な結果と制約を検討すること。

  26. 25

    シナリオの命名

    各未来の中核的特徴を伝えつつ、価値判断や誤解を過度に誘導しない名称を付けること。

  27. 26

    戦略的含意分析

    各シナリオが目的、組織、政策、事業、能力へ与える機会と脅威を整理すること。

  28. 27

    ウインド・トンネリング

    同じ戦略を複数シナリオで試し、有効性、脆弱性、頑健性を比較する方法。

  29. 28

    サインポスト設計

    どのシナリオが現実化しつつあるかを判断する観測指標と転換の兆候を設定すること。

  30. 29

    シナリオ・コミュニケーション

    物語、図、映像、体験型演習などを用い、未来像と戦略的意味を共有すること。

  31. 30

    更新と事後評価

    新しい証拠に応じてシナリオを改訂し、意思決定や学習へ与えた効果を検証すること。