TRIZとは

技術開発のためのアイデア発想法概論

ソ連邦発明発見国家委員会
A.クドゥリャフツエフ、1988

序

　科学技術の発展を促進するためには技術開発に携わる研究者・技術者の労働の生産性を大きく向上させる必要があります。研究者・技術者の仕事に含まれる創造的な側面の生産性を高める前提となるのは様々な種類の方法を幅広く使いこなすことです。新しい技術のアイデアや問題解決の方策を探し出す方法もここに含まれます。こうした方法は今日数多く存在しますが、我が国の文献ではしばしば断片的にあるいは小さなグループ単位で紹介されているため、大半は広範に知られぬままとなっています。

　本稿は数多くの方法を概観して「技術開発のためのアイデア発想法の概要」というテーマで教える教師が授業に備えて準備をする際の素材を提供することを目的としています。

　ここで触れる全ての方法について簡単に説明を加えるだけでも資料として過大なボリュームとなってしまいますので、本稿が提供する情報はレジュメ的なものになっています。したがってほとんどの場合、各方法のフローチャートと各ステップの特徴を簡単に説明するところまでしか行いません。各方法を使った作業の例も割愛しました。ブレーンストーミング、形態素分析、ARIZ｛技術難問解決アルゴリズム｝、機能・コスト分析 {VE} の解説もレジュメ的なものとなっています。これは、これらの方法について別途教材が準備されることになっているためです。新技術のアイデアを探す上でのコンピュータの活用の研究に本稿が触れていないのも同じ理由によるものです。

　他方紙数の制約にもかかわらず、可能な場合、各方法の内容そのもの、リコメンデーションリスト、チェックリストは完全な形で引用するようにします。

　最後の部分では、実際の条件、解決すべき問題のタイプ、問題解決に携わる人の特性を考慮した各種の方法が紹介されます。

1. Top
2. Pt.1
3. Pt.2
4. Pt.3
5. Pt.4
6. Bibl.

直感に基づいてアイデア探索を行う各種の方法

ブレーンストーミング

　ブレーンストーミングは集団でアイデア探しをする方法として最もよく知られ使われるものに数えられます。この方法は1930年代にアメリカのA.オズボーンという研究者が作ったものです。方法の主な狙いは参加するメンバーの各々が対象テーマについてできるだけ多くの提案をするように環境作りをすることです。準備、ブレーストーミングの実施、アイデアの評価と選択、高く評価されたアイデアの改良・発展という複数のステップで行います[4]。

　「出たアイデアを批判してはいけない、参加者の間に心理的な葛藤が無いようにする、冗談や言葉遊びの奨励、参加者が興味を持つようにする、強制の無い自由な雰囲気で議論する、など」準備、遂行段階で用いるルールの効果で、与えられたテーマについて短時間で数多くの極めて多様なアイデアを得ることができます。続いて、専門家がアイデアを評価して、優れたアイデアを更に発展させます。通常参加者にはルールを説明するだけで、事前に教育を行う必要はありません。科学的な議論や課題設定に参加した経験を持つ専門家がリーダーとなって議論の司会・進行を担当します。参加者の人数は通常5–15人、ブレーンストーミングの時間は30–45分です。議論は活発なテンポで進めます。出されたアイデアはテープレコーダーや速記によって全てを記録します。

　ブレーンストーミングには幾つかのバリエーションがあります。例えば、参加者一人一人が予め準備したカードに自分のアイデアを１つづつ書き（これに10分あてます）、次に書いたアイデアを順番に読み上げ、聞いているメンバーは他の人のアイデアを聞いて考えたこともカードに記入するというバリエーションがあります。アイデアをカードにしてゆくので結果を分類する時の手間を省くことができます。

　興味深いバリエーションとしてリバース・ブレーンストーミングと名付けられるものがあります。この方法は具体的な課題を解決する目的で使われます。第一段階では対象とするモノについてありとあらゆる欠陥を見つけ出すことに集中してアイデアをだします。分析を通じて開発あるいは改良対象となっている特定のアイデアや製品のもつ、不十分な点、限界・制約、欠陥、矛盾を明らかにします。出されたアイデアは、アイデア出しに参加したメンバーが一旦評価・検討して、次に専門家が明らかに間違っている判断を取り除き、実際に確認されている欠陥のリストと対象させながらより徹底した検討を行います。リバース・ブレーンストーミングの第二段階では、発見された欠陥を取り除く方法を探します。この段階では、通常のブレーンストーミングのルールを使います。

　ブレーンストーミングの主な欠陥は課題を深く認識する時間が設けられていない点です。また、多くの人にとって、個別に自分でじっくり考える方が効率が良いということがあります。

　ブレーンストーミングのこうした欠陥を克服することを目的として、J.W.ヘーフェレによって「メモ帳法」と呼ばれる方法がつくられました。

ヘーフェレのメモ帳法

　ヘーフェレは集団で議論＝セッションを行う前に十分長い時間をとって、参加するメンバーにテーマを与えることを推奨します。さらに、メンバーにメモ帳を配っておいて毎日必ず二回テーマに関するアイデアをメモすることを求めます。こうした作業手順の他、この方法の特徴としてメンバーに（自問自答用の）チェックリストを書いた参照シートが配布されます[5]。

　注意すべき点は、個々の設問の意味はチェックリストを使う度に変化し、改良したいと考えている対象のモノに直接対応する形で解釈されるようになってようやく落ち着くということです。ヘーフェレは、チェックリストの問いは最適な問題提起を発見するための謎かけなのであり、従って問いの立て方が妥当だとか妥当で無いとかを問題にしないようにと注釈しています。なお、設問の中のいくつかは、当該の研究が終わるまで一貫して視野に入れておく必要があります。例えば「何かを逆にできないだろうか？」という設問は、ヘーフェレの考えるところでは、ヒューリスティックとして大きな価値を持った問いであり、研究を通じて視野に入れておきたい問いの１つと言えます。

　ヘーフェレの著書『創造と革新』にはこの「逆向き」の変化の例が紹介されています。例えば、油圧シリンダー：ピストンが動くものと、シリンダーの方が動くもの；車輪のついた台車とローラーテーブル；文字盤の上で矢印が回転する、矢印は固定されていて文字盤が回転する；引きバネと圧縮バネ[5]。

焦点法 (Method of focal objects)

　これはアメリカのC.ホワイティングという技術者が提唱した方法で、対象とするモノについて新しい独創的なバリエーションを考え出したり、並存可能な追加機能を発見したりする目的で使用します。原理は、対象とするモノに新しい、際立った、意外な特徴や性質を移植したり、独創的で課題解決手段として価値の高い組み合わせを発見したりすることです[6]。

　アメリカでは、新しい広告作りや、独創的な商品を開発するアイデア探しにこの方法が広く使われています。わが国でも、消費財のモデルチェンジのアイデアを得る目的で活用されています。この方法は空想の力を伸ばしたり、イメージを豊かにする訓練に活用することも可能です。

連想と比喩のガーランド（花かざり）法

　この方法はソ連の研究者G.Y.ブーシュが提唱したものです。ブーシュの狙いは情報が不十分な、言い換えれば、論理的なアプローチが使えない状況で技術的難問を解決するアイデアを発見する方法を研究者に提供することです。こうした場合の１つの手段として連想と比喩の連鎖（ガーランド＝花かざり）を使うと、１つの知見分野から別の知見分野に移行させてくれるため、以前発見したアイデアを別の形で解釈できるようになります。研究者の記憶の連想が、このような形で、一種独特の情報データベースの役割を果たすことになります[7, 8]。

　この方法を作ったブーシュによれば、上述の手順は簡略版であり、例えば、問題の状況を比喩的に表現して分析する、概念の語源的あるいは系統的なグループを作りそれを他の言葉に置き換える、比喩の花房やガーランド（花かざり）を作りそれを解釈しなおす、などの補助的な手順を加えて拡張、補強することを薦めています。

　ブーシュの方法は次のCARUSシステムと組み合わせると効果的です。

CARUSシステム

　考案者の考えでは、上にあげた５つの戦略はすべて構造・機能を変化させることを目指すものです。CARUSシステムの方法体系では、上の戦略は様々な具体的な行為を行うことで具現化されますが、こうした行為の組み合わせを戦術とみなすことができます。

　CARUSシステムの上記の方法を分析すると、これらは個々の技術者の技能を訓練するレッスンの役割を果たしていることがわかります。

　以上の他にも、実績を積んだ何人かの技術者が技術開発に取り組む人がより良いアイデアを発見するようサポートしてくれる様々な手段を提唱しています。その一例は、アメリカの研究者E.クリークが提唱したリコメンデーションリストです[10]。

クリークのリコメンデーションリスト

1. 必要な努力を惜しまないこと

   知的な努力なしには創造はできない

2. 詳細な点の泥沼に深入りしすぎないこと

   これにこだわりすぎると、大胆に別のアイデアに移ることが難しくなる。初めは全体としての方策に集中して広く考えるように心がけ、詳細はもっと後で検討する。初めに発見した「良い」案について詳細検討を始めてしまうと、自分で自分を邪魔してしまい、違う考え方をすることができなくなる。更に、それでも１つの案の詳細検討をはじめてしまうと、最終的に真に最良の案にたどり着いたとしても、詳細な検討のために時間も労力も大量につぎ込んでしまったの初めの案を優先してしまうことになる

3. 「なぜ？」と何度も自問自答する

   簡単だが効果的なこの自問自答をしつこく繰り返すことは大変役にたつ。この自問自答によって、設定された問題の基本的な目的、考えられる方策などに付随する限界や特性を明らかにする

4. 考えられる方策を少しでも数多く発見するようにすること

   およそ考えられる限りのアイデアを発見することができれば、その中には、おそらく、役に立つアイデアが含まれている

5. 保守主義を避けること

   相互に極端に異なるアイデアがあっても当惑しないこと。大きな飛躍をしてしまうと、必ず後戻りをして、いま達成したことを否定しようとする傾向が生まれる。時間の試練を通り抜けたアイデアを採用することは自然に思われる。だからそうしたアイデアは深く信頼される。あわてて結論を出さないようにすること。発見したアイデアを早々と放棄しないこと。アイデアによっては、初めに検討した段階では注目に値しない、あるいは全く役に立たないようにさえ見えることがある。従って、さっさと放棄したい気持ちになるのは無理もない。しかしこれをしてしまうと、検討に値するアイデアを除外してしまうことがありうる。それだけでなく、少し時が過ぎてから若干手を加えた形でそのアイデアが採用されてしまうかもしれない。能力のある技術者の特徴の１つは、それまでのどれとも異なる新しいアイデアを執拗に採用しようとする点である。

6. やり遂げた仕事に早々と満足してしまわないこと

   実際はアイデア探索を更に続けるべき時に、初めて出会った「良い」アイデアや既存の方法の改良案に惑わされないこと。初めに遭遇したアイデアの輝きに目を眩まされて、それ以降の探索の真剣な継続を軽んじてしまうことは極めて容易に生じる。これを避ける良い方法がある。これまでに明らかになったアイデアよりさらに優れたアイデアが存在する、常にこのように考えなくてはいけない。この原則を守れば、失敗することはまれである。

7. 似通った課題に対処するアイデアに関心を持つこと

   似通った課題を様々な異なった状況で解決するアイデア探しを頭の中でやってみる

8. 他の人に相談すること

   他の技術者、クライエント、ユーザ、販売部門その他の人々から積極的に情報を集めるようにする。こうした対話は技術者の知識の幅を広げるだけでなく、正しい考え方と出会わせてくれる。

10. ｛ママ｝難しいことだが、既存の技術を避けるように試みること

    既存の技術は実績を背景に圧力をかけてくる。しかし、やり方によっては思考はその圧力を押しのけることができる。

11. 集団でアイデア発想を行う方法を試みる

12. 人がアイデアを生み出す可能性には限りがないことを常に忘れないこと

    限界があるように誤って見える場合のあることを、技術者が常に自覚していれば、また、過度に保守的にならないように、あわてて結論を出さないように努力していれば、その技術者は発明を文字どおり「窒息」させてしまう傾向を克服する第一歩を踏み出したことになる

　イギリスの技術者M.W.ティーリングとE.R.レイスウェイトは新しいアイデアを得ることに関して興味深いルール体系を提唱しています[11]。

ティーリングとレイスウェイトのルール

1. 課題を正確に設定する
2. 何らかの人間的ニーズを見出してそれを満足する最善の方法を発見する
3. 課題を達成する方策が２つ以上あって、それぞれが長所と短所とを持っている場合には、当面の課題に合わせて技術的指標、経済的指標が改善されるように調整できないか、それぞれの方策について分析する
4. 課題が選択されたら、発明によって達成する主な目標と副次的な目標、並びに、課題を達成する上での制約を明らかにする
5. 課題に取り組む際には心理的高揚の状態を作る。このためには厳しい時間的制限をつけること、「卵抱き」｛鳥が卵を抱いてヒナを孵すように課題に没頭する｝法 を適用すること、作業を計画的に行うこと、集団でブレーンストーミングを行うことが大いに役立つ
6. 有望なアイデアが得られた場合には段階的接近法を用いなくてはならない。その際、中間段階を飛ばしてアイデアを一気に具体化してはならない。常にできるだけ広い選択肢を残しておくようにすることが大切
7. アイデアを検証する際には次のチェックリストを使うと良い：
   1. そのアイデアは技術的法則と矛盾していないか
   2. 発見した方策は実際に働くか
   3. そのアイデアは予定した指標を満足しているか
   4. 発見した方策は実際に使った際に十分な信頼性を持ち、扱いやすいものか
   5. 発明は既知の材料を使い既存の技術を使って実現可能か
   6. 必要な場合に制御し調整することが可能か
   7. その発明はコストが安い（高くなりすぎない）か
   8. 運用コスト、メンテナンスコストはどれほどか
   9. 寿命はどれほどか
   10. 不具合発生の頻度はどの程度か、甚大な影響を生じることはないか

　同じ目的のものでA.オズボーンのチェックリストとT.エイロアートのリストも広く知られています[12]。

オズボーンのチェックリスト

訳注：小見出しの言葉は訳者が付け加えたものです

1. ｛使い方｝
   その製品の新しい用途としてどんなことが考えられるか？ 新しいやり方で使えないだろうか？ 今までの使い方はどう変化させられるだろうか？
2. ｛アナロジー｝
   状況に合わせた調整、簡素化、省略によって問題を解決できないだろうか？ その製品は何に似ているだろうか？ アナロジーをつかったら新しいアイデアが出てこないだろうか？ 参考になる同じような問題状況は過去になかっただろうか？ 真似のできるモノがないだろうか？ 他のどんな製品より優れていなくてはならないだろうか？
3. ｛変化させる｝
   その製品から出発してどんな変形版が可能だろうか？ 回転させる、曲げる、ねじる、ひっくりかえす変形はできないだろうか？ 用途（機能）、動き、色、香り、形、輪郭をどう変化させることができるか？ 他にどんな風に変えることができるか？
4. ｛大きく｝
   その製品について何を大きくすることができるか？ 何を付け加えることができるか？ 稼働時間、作用の強さを大きくすることはできないか？ 回数｛周波数・回転数etc.｝、サイズ、強度を増す、あるいは品質を向上させることに何か意味があるだろうか？ 新しい変数（勾配）を追加できないか？ １つのものを２つにできないか？ 作動装置、動作ポジション、その他の要素を複数にできないか？ 何らかの要素あるいは製品そのものを極めて大きくする、あるいは大きすぎるようにしてみると良い結果につながることはないだろうか？
5. ｛小さく｝
   製品のなかの何かを小さくするあるいは交換することはできないだろうか？ 何かを今より密着させる、圧縮する、密にする、凝縮する、ミニチュア化する、短くする、狭くする、分ける、細分化する、小さめにすることはできないか？
6. ｛取り替える｝
   製品の何かを取り替えることはできないか？何をどれ程替えられるか、他の成分、他の素材、他のプロセス、他のエネルギー源、他の配置、他の色、違う照明はどうか？
7. ｛配置を変える｝
   製品の中をどのように変化させることが可能か？ 構成要素のどれとどれを相互に入れ替えることができるか？ 型番、並び方、並び順、配置プラン、操作の順番は替えられないか？ 原因と結果の関係、速さ、テンポ、リズムを変化させられないか？
8. ｛逆転｝
   製品の中で何かを逆にできないか？ 対照的に配置された要素の相互の位置、前後、上下を逆にできないか？ 極性を逆転できないか？ 止め方を反対にできないか？
9. ｛組み合わせ｝
   製品のなかの要素についてどんな新しい形の組み合わせが可能だろうか？ あたらしい混合物、合金、（同種で特性値の違う）キット、（異種のものを集めた）セットができないか？ 様々な部分、部品、固定の仕方、連結の仕方をどのように組み合わせることができるだろうか？ 特性やアイデアを組み合わせることはできないか？

エイロアートのリコメンデーションと質問リスト

1. 目標としている発明の特性や仕様を全て挙げる。その内容を変化させる
2. 課題を明確に特定する。違う形で表現できないか試みる。副次的な課題と類似の課題を明らかにして、主要な課題を浮き彫りにする
3. 現在の技術（やり方）の欠点、その基本的な原理、新たに想定していることを列挙する
4. 分子レベル、生物的見地、化学的見地、経済的見地その他でどんなアナロジーが可能か、空想的なものも含めてアイデアを書き出す
5. 数学的モデル、油圧式モデル、電子モデル、機械的モデル、そのほかの形のモデルを考えてみる（ここでいうモデルは、アナロジーではなく、理念的モデルを指す）
6. 様々な種類の素材やエネルギーを検討する：気体、液体、個体、ジェル、泡、ペーストその他；熱、磁気、電気、光、衝撃力など；様々な波長の波、表面特性など；移行状態：融解、凝縮、キュリー点を超える変化など；ジュール・トムソン効果、ファラデー効果など
7. 様々な従属関係、結びつきの可能性、論理的一致を明らかにする
8. 何人か、当該の案件について何も知らない人の意見を聞く
9. 全く自由な雰囲気で集団で話し合う機会を作る。とくに気楽に話ができる時を選んで、相手の言うことにコメントをしないでそれぞれの意見を聞く
10. いわゆる「民族色」豊かなアイデアを考えてみる。スコットランド人風の凝りに凝ったアイデア、ドイツ人風の完璧なアイデア、アメリカ人風の贅沢三昧なアイデア、何を考え得ているのか分からない中国人風のアイデア、など
11. 眠っている時も、仕事に通う時も、散歩の間も、入浴時も、列車でも、遊んでいる時も、常に問題を念頭に置いておくこと。いつでも、常に問題と一緒にいること
12. 刺激を受けやすい環境（科学技術の博物館、消費財を売っている店舗、スクラップの山のなか）に身体をおき、たくさんの雑誌に目を通すこと
13. 様々なアイデアやその各部分について価格、サイズ、動き方、素材の種類、などの表を作ってみる。様々なアイデアや新しい組み合わせについて、足りない点、欠けている点を探す
14. 理想的なアイデアはどんなものか考えたうえで、可能なアイデアを検討する
15. 得られた案について、時間（早く、遅く）、サイズ、粘度などの観点から変化させてみる
16. 頭の中で製品の中に入り込んでみる
17. 現在の連鎖関係の一部が取り除かれ、状況が全く変化して、解決が求められている問題がどこかにいってしまうような形に、問題提起の仕方や対象のシステムを変化させる方法を明らかにする
18. 当該の問題は誰のための問題なのかを考える。それは何故？
19. その問題は誰が最初に提起した？ 問題の経歴は？ この問題についてどんな間違った解釈があった？
20. この問題は他に誰が解決に取り組んだ？ その結果はどうだった？
21. 一般的に考えられている限界的な条件は何？ どうして、そうなっている？

　エイロアートのリストの興味深い点は含まれているリコメンデーションや質問がランダムに並んでいるわけではないということです。内容は単なるメモやリストではなく、むしろ方法に近いものとなっています。この面で、一層興味深いのはジェルジ・ポーヤが提唱した忠言と質問のリストです[13]。

ポーヤの忠言と質問のリスト

訳注：この著作は日本語訳がありますが、下記の内容はロシア語から翻訳しました。提唱者はハンガリー出身の数学者ですので、やや数学式の表現に翻訳しました。また、提唱者名のポーヤはウィキペディアの表記を採用したものです。

1. 問題の理解

   問題がどのように設定されているか良く理解することが必要。未知なことは何か、前提は何か、条件はどういうことか、可能な条件か？ その条件は未知なことを明らかにするのに十分か？ 条件は過剰ではないか、矛盾した条件ではないか？ 状況を図式化して、適切な値を記入し、与えられた条件を部分に分け、これらを書残すようにする。

2. 問題解決の計画を立てる

   与えられた数値と未知のこと（未知数）との間の関係を発見すること。この関係がすぐに分からない場合、補助問題を検討すると役に立つ場合がある。最終的に問題解決の計画を完成させること。

   若干異なる形になっている場合を含めて、以前にこの問題と出会ったことはないか？ 何らかの形で似通った問題はなかったか？ 役に立ちそうな定理を知らないか？ 未知のこと（未知数）を検討して、未知数が全く同じあるいは似通っている既知の問題がなかったか思い出してみる。似通った数値を前提とする問題があってそれがすでに解決されている場合には、それを利用する、あるいは、その結果を当てはめることはできないか？ これまでの問題の経験を利用するために、何か補助的な要素を取り入れたら役に立たないか？ 問題を別の形で表現してみたら、更に別の形で‥‥？

   前提に立ち戻る。与えられた問題を解くことが難しい場合には、はじめに似通った別の問題を解いてみる。別の、解きやすい類似の問題、もっと一般的な問題、もっと具体的な問題、あるいは類似の別の問題を思いつかないだろうか？ 問題を部分的に解決することを試みる。条件の一部だけ残し、他は無視する。その場合、既知数はどれくらい未知になるか、変化の仕方は？ 既定の数値の中でどれかうまいものを取り除くか、何か適切な数値を使ったら、未知数が決まってこないか？ 未知数あるいは既定の数値、または、必要ならば、その両方を変化させて、その場合の未知数と既定の数値とがお互いに近寄ってこないだろうか？ あらゆる既知数、あらゆる条件が使われているか？ 問題に含まれている主な概念は全て視野に入れてあるか？

3. 計画の実行

   問題解決の計画を実際に進める際には、ステップごとに次の点を自分でチェックすること。このステップでやったことは間違っていないと、はっきり言えるか？ 正しいことを証明できるか？

4. 振り返り

   結果とそこに至る道筋を検証することはできないか？

　専門分野ごとの自問自答用のチェックリストやリコメンデーションのリストは現在かなり広く普及し有効に活用されています。

　全ての設計の方法は決まって、作ろうとしているモノが果たす機能を特定することを、作業の実行に不可欠な初期情報として求めています。他方で、機能そのものをどう設定すべきかという課題が取り残されています。目標の設定に関するリコメンデーションを挙げている数少ない文献の１つは平島廉久の『大衆消費財のアイデアと開発』｛ロシア語版の題名の日本語訳。原著名は参考文献参照｝という本です[14]。

新しい目標の設定

　平島のリコメンデーションは日本の企業の経験に基づいて、主として大衆消費財のメーカーを対象として作られたものです。著者は消費財の新しいアイデアが生まれる主な源泉をいくつか指摘しています。

　第二の源泉は、ユーザーは製品を購入することによって生活の安全・安定を得ようとしているという事実に注目することです。従って、生活上人々に不安を感じさせているものの分析は新しいアイデアの源泉となる可能性があります。著者の考えでは、中でも重要なのは健康、育児とこどもの教育、食品・医薬品の安全、犯罪とその予防、交通・日常の事故、地震です。

　心配や危機感から新たなニーズが生まれます。これらを分析して新しいサービスを提供することを考えなくてはなりません。

　第三の情報源は、あまり売れない製品に着目してなぜ需要がないのか原因を分析することです。平島の本[14]には製品が売れないことについて、考えられる原因のリストとネガティブな現象を取り除く簡単なリコメンデーションとが挙げられています。例えば、この分析を行う過程で新しい製品や現状から大きく改良された製品のアイデアが得られる可能性があります。

　第四の源泉はユーザーにとって大切なモノの移り変わりを分析することです。基本的に大切なモノの変化はゆっくりと進むものですが、1973年のエネルギー危機、疫病の流行などの現象はしばしば大切なモノが急激に大きく変化するという結果につながりやすいと言えます。

　最後に、第五の情報源は「変な」人たちの生活様式の分析です。製品を使う普通のユーザーはそうした製品そのものによって作られた決まり切った生活様式に従って生きています。こうしたユーザーから新しいニーズの手掛かりが得られることは極めて稀であり、あったとしても眼にはっきり見える形にはなっていません。アイデアにとってより貴重な情報源は自分の流儀で生きている、異端児、つまり周囲には変に見える人々です。

　この日本の著者が提案しているリコメンデーションは一貫した方法ではなく、むしろテクニック集というべきものです。しかし、仕事を進める上での一番初めのステップである、製品の目標を形作ることに触れている点で価値があります。

……

　発想されるアイデアの多様性を増す方法が発展してゆくと、アイデア発想の心理的なメカニズムを意識してそれを活用しようとする段階が必ず生じます。例えば東ドイツで行われている研究は、解決策を生み出そうとする作業の基礎となる論理的検討の諸段階と創造的思考のプロセスで生じる心理的なメカニズムとの間に一定の対応関係があることに気づかせてくれます[15]。

　この東ドイツの研究のような業績は純粋に言えば、方法といえるものではありません。とはいえ、こうした研究は、経験的に発見されたテクニックや方法の基盤となる科学的な基礎固めという意味で、方法の開発に一定の役割を果しているといえます。こうして明らかになったメカニズムは産業の実践において問題解決の専門家によって技術開発のプロセスを計画的に行う目的で活用されています。

シネクティクス

　「シネクティクス」という言葉はギリシア語で様々な要素を一緒にすることを意味しています。方法としてのシネクティクスは1950年代の中頃アメリカの研究者ウイリアム・ゴードンが提唱したものです[16] [17]。

　シネクティクスの基礎となっているのはブレーンストーミングです。ただし、通常のブレーンストーミングは創造のテクニックを特別に教えられているわけではない人たちが参加して良いことになっています。一方、シネクティクスはブレーンストーミングを行う常設グループを設けることを想定しています。このグループは、テクニックも経験も蓄積してゆきますから、ランダムに選ばれた人たちよりも、当然、アイデアの生産性が高くなります。シネクティクスでは新しいアイデア発見をサポートするアナロジーや連想を広範に活用します。

　シネクティクスのグループは、まず「与えられたままの問題」PAG {=Problem as given?} を理解することから問題解決の作業を始めます。続いて、内容を確認しながらPAGを「我々の理解する問題」PAU {=Problem as understood?} に変形します。次に、ゴードンによれば、普通でないものを普通のものに普通のものを普通でないものに変化させ、表現を変えれば、問題を常に何らかの新しい視点で見つめる体系的な作業を行いそれを通じて心理的な惰性を打破することを基礎として、グループ独自の問題解決策を産み出します。この作業は、アナロジーを利用することと、意外な組み合わせと連想を展開してゆくことという２つのルートを使って行います。

　シネクティクスの会合（セッション）は必ずテープレコーダーで記録して、のちに問題を解決する方策を完成させる目的で内容を徹底的に検討します。

METRAシステム (l'approche intégrée METRA)

　この方法はフランスの研究者Y.ブルヴァンのリーダシップの下に開発されました。形としてはシネクティクスに似通った方法です。ブルヴァン自身、この方法にはブレーンストーミング、シネクティクス、モーレの形態素表の要素と、METRAのアナロジー法としてまとめられた自由な連想を活性化する要素とが含まれているとしています。

　このアナロジー法はMETRAシステムの一部です。METRAシステムとは、このアナロジー法、モーレの形態素表、検証ステップの３つを順番にぐるぐる回しながら繰り返すことです。

　この方法は、複雑な社会的・技術的問題を解決する目的で繰り返して使われました。この方法を使う場合は目的に合わせて訓練された専門家のグループが存在することが前提となります。

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対象の機能・構造に着目する各種の方法

形態素ボックス法

　形態素ボックス法は1942年にスイスの天文学者フリッツ・ツビッキーによって作られました[19]。ツビッキーは形態素アプローチによる研究法を複数提唱していますが、なかでも形態素ボックス法は最も研究が進み広く使われているものです。方法の主な狙いは、通常研究対象を変化させる可能性の限界を見極める目的で、その物の作り方のバリエーションを全て網羅することです。

　形態素ボックス法はその後各国に出現した多数のアイデア発想法の基礎となりました。ソ連ではオドゥリンとカルターヴォフがこの方法を発展させています。

　図１に形態素ボックス法のバリエーションの１つのフローチャートを紹介します。

図１．形態素分析のフローチャート

発見表

　この方法は1955年にフランスで作られました。作者はアブラム・モールです[21]。ソ連では今日まであまり知られていない方法です。この方法についての紹介は参考文献[22]で見ることができます。

　発見表はフランツ・ツビッキーの形態素法に近いものですが独自の特徴をもっています。形態素表と同様にこの方法でも、対象としているモノの構成（形態素）のもつ必然性およびそれを得る技術的方法の検討を踏まえて、考えられる全てのバリエーションを体系的に網羅することを目的とします。しかしモールの発見表では検討するバリエーションの数を妥当な数に絞り込むことがはるかに容易です。発見表の要点をもっとも単純な形で示すと、２つの特性の軸を縦横に組み合わせた表ということになります。各々の特性軸には特性値を一定の基準で順に並べることも、ランダムにならべることも、また、特性値を質的なものとすることも量的特性値もすべて許されます。また、形態素ボックスには対象のモノに関する特性のみを含めますが、発見表では、例えば、生産、消費、稼働などの条件に関する特性も考えることができます。

　発見表はそれ自体として完成した技術的手段を与えてくれるものではありません。２つの特性の組み合わせがそのままで解決策となりうるのはごく簡単な課題の場合に限られます。この方法が提供するのは、多くの場合、既存の知識を体系的に整理することを助け、検討の余地や、見落としやすい可能性を明らかにしてさらに検討を進める上での手掛かりを与えることです。特性の組み合わせは実り豊かな連想や問題設定の可能性を提供してくれます。アブラム・モールは発見表はあらゆる知識分野、活動分野に適用することができる共通の方法だと考えてます。この方法を使って最も多くの実践的効果が得られているのは新商品開発の分野です。

　なお、ソ連でも似通った方法が開発され活用されていることを付記しておきます（例えば、R.P.ポヴィレイコの十項目探索表[23]とG.S.アルトシューラのファンタグラム法）。

十項目探索表

　ノヴォシビリスク出身の工学研究者リューリク・ペトローヴィッチ・ポヴィレイコは十項目探索表 (DMP) という方法を提唱しました。十項目探索表とは横の欄には設計の際に考慮すべき質的な指標が、縦の欄には課題を達成するアプローチが記載された表を指します[23]。どのような質的指標と課題達成アプローチが取り上げられているか興味深いところです。作者は文献で出会った課題解決アプローチ (428) と質的指標 (129) とを全て分析しました。これを比較検討して指標の数を95、重複を除いた課題解決アプローチを223に絞り込みました。さらにこれらを同程度に重みのある指標とアプローチ各10個のグループにまとめました。

　上にあげた指標と問題解決アプローチとで10×10の表を作ります。次に、課題の対象となっているモノについて、表の交点を順番に当てはめて検討します。この作業の目的は、10×10の各交点（あるグループの指標についてある問題解決アプローチを適用することになります）それぞれについて何か新しいアイデアを考えてゆくことです。作者は、製品の外形やデザインを変えたり、製品が機能を実現する原理を新しいものにするなど、設計を根本から替えるなど大きな変化を導入しようとする課題の際にこの方法が効果的だとしています。

組み合わせ法

　Y.M.チャピャーレの業績にツビッキーの形態素分析の更に進化した姿を見ることができます[25]。

　ここでの形態素表の外形的特徴は、各軸の内容となる具体的なバリエーションを横の列とせず垂直な軸の形に重ねてゆくことです。

　組み合わせのアイデア出しでは対象のモノについてのアイデアリストを使います。組み合わせ法の狙いは形態素分析と同じで、幅広い分野に目を向けてアイデア探しを行うことです。方法の作者は表を使って得られるアイデアは特許クレームの形式で表現すると、主な必要構成要素がすべて含まれるようになるので使いやすいと示唆しています。

　組み合わせ表を作る際にはまず、作業装置の構成要素の列を取り出します。作業環境も作業装置の構成要素の１つとしてと含めます。次に、物質状態｛相：気体、液体、固体など｝、作業装置の素材の特性、幾何学的形状、構造、動く部分と動かない部分との関係、作業装置の各部分の結びつきを書いてゆきます。

　組み合わせ表では唯一の最終案を得ることは考えず、たくさんの発明アイデアを得ようとします。

　チャピーレはこの作業をどのように進めるとよいかを示しています。複数の軸の検討を並行して行わず軸を順番に片付けて行く、あるいは、軸に優先順位をつけます。（つまり、まず作業装置の物質状態を決定してから、作業装置の力の伝達方式の諸案を考える、などとなります。）組み合わせ法では単に数多くの案が得られるだけでなく、検討の視野がより広くなることを指摘しておきます。

　製品の改良あるいは開発の際に機能的なアプローチに準拠する各種の方法も広く普及しています。以下では、こうした方法を紹介します。これらの方法には、機能を実現するアイデアを探すプロセスに極めて多様なアプローチがあります。

ステップ・バイ・ステップの問題解決アプローチ

　ここに挙げた簡単な紹介からも見て取れることですが、初めの６つのステップは情報収集のステップです。フレーザーは各ステップについて更に詳細な説明を行っていますが、課題の多様性に応じて各ステップで行う内容も変化します。この方法は課題の設定ならびに確認の段階で役立つかもしれません。

機能発明法

　ジョーンズは機能発明法は技術システムが使われる環境が大きく変化した時、すなわち、そのシステムがもはや自分の役割を果たすことができなくなった際に活用する方法だとはっきりと述べています。

　この方法では、既存の物理知識を駆使すると技術システムをどのように変化させることができるか、その可能性を目的に合わせて体系的に探索することが想定されています。この方法を分析すると、実質的にはじめから主機能を巡る作業を始めることがわかります。いうなら、検討作業が経済的だという点が興味をひきます。また、この方法の最初の部分は機能の構造を分析的に図式化するダイアグラム作りに幾分似通っていると言えます。

フォン・ファンゲの設計プログラム

　上のリコメンデーションからおわかりのように、ファンゲの関心は新しいものを作り出す過程そのものよりも、それ以前あるいはそれ以降のステップに向けられています。

バイツによる設計プロセス

図２．バイツの設計プロセスのフローチャート

　その点でバイツの方法にはある完全性があります。この方法の完成度を高めてゆくと、必然的に、コンピュータの可能性と組み合わせる方向に進んで行くと考えられます。

カタログを使うアルゴリズム風技術開発設計法

　西ドイツの研究者カールハインツ・ロートが提唱した方法です[30]。この方法で一番重要な点はステップの順序に従って行う作業とその際守るべきルールを示したアルゴリズム風の方法と、方法に即した情報集の役割を果たすカタログとです。ロートはこのカタログの作成に大きく注力しています。作業の過程でカタログから引き出す情報は、個々の具体的ケースに即して定められる選択基準にのっとって選びます。

また、各フェーズは幾つかのステップからなります（図３参照）。全体としていえば、この方法は機能の観点から新しい製品（技術品）の設計をまとめる方法と言えます。この方法では、機能を製品の働きを決定する１つの特性として捉えます。このような働きとして、放射、変化、物質・エネルギー・情報の蓄積、これらのプロセスの制御が挙げられています。

　ロートの方法はフローチャートのサイクルを何度も回すことを想定しています。

図３．ロートによる設計プロセスのフェーズと作業ステップ

ハンゼンの体系的設計法

　東ドイツのフリードリッヒ・ハンゼンが1953年に開発した方法です[31]。この方法では、設計プロセスにおける基本的なステップは何かということが規定されています。

ローデナッカーの方法論的設計

　西ドイツのヴォルフ・G.ローデナッカーのこの方法については、出典[32]の内容に沿って紹介します。

　ローデナッカーの方法論的設計アプローチの基となっているのは、あらゆる機械・装置の基礎には一定の機能を実現することになる「物理的出自」なるものがあるという考え方です。ローデナッカーは設計作業を抽象から具体へと流れる情報交換のプロセスとみなしています。彼は設定された課題（当初のモノの製品に転換すること）を機能構造の形に厳密化・抽象化し、その機能構造を得る物理的相関関係を求め、その相関関係に従って設計上の構造を決めてゆきます（図４参照）。

図４．ローデナッカーによる設計プロセスの作業ステップ

　この設計法の特徴はローデナッカーが第２ステップで機能構造を検討する際に最終的な形式論理的システムを構成する機能だけを考える点です。この機能とは、技術システムのエネルギー・物質の配分と結びつきおよび（あるいは）信号の処理および制御を指します。

　論理的関係を検討した後はそれを実現する可能性を持つ物理的関係を検討します。ローデナッカーはここで物理現象や原理を検討し、その際とりわけプロセスにおける時間的な流れを考慮します。情報を得る方法としては実験を最優先しています。

　続いて、第４ステップで構造的な相互関係を検討して設計を更に具体化します。この構造的相互関係は、作用面、作用空間、作用対象および作用動作（その場のエネルギーの形態）に見出される通称「作用の場の構造的特徴」に基づいて決定します。次には、具体的な物理プロセス、作用の場、与えられた要求に対応して選択した素材を考慮して、計算を行って構造原理を検討します（第５ステップ）。

　ローデナッカーは設計結果の質・量に悪影響を及ぼす感情の動揺の影響を抑えることに特に重視します（第６ステップ）。

　ローデナッカーの方法論的設計では物理的状況が前面にクローズアップされます。彼はこれに基づいて具体的な設計課題を明らかにしようとするだけでなく「既知の物理的効果を何かに使えないか。」と自問自答して方法に則って新しい装置や機械を「発明」しようとします。

　ローデナッカーの方法は1960年代から1970年代にかけて西ドイツで広く知られた方法であることを付け加えておきます。

チヤルヴェによる製品合成

　デンマークのE.チヤルヴェによる製品作りのプロセスでは、先ず必要とされる特徴（機能）を明らかにし、次に設計の過程で一連の主な特徴（特性値）を調整し、その後、実現されることになる特徴群を検証することを想定しています。

　チヤルヴェは製品の主な機能を「入力データによって出力データを決定する」ための手段と捉えています。主な機能あるいは機能体系を作り上げることが彼の合成プロセスの最重要要素です。このプロセスではこうした機能・機能体系を「機能−手段」のツリー状スキーム（言い換えれば、目的–手段ツリー）の形でまとめることを推奨しています。

　チヤルヴェはプロセスの各ステップ毎に明確に規定された作業の順番が重要だと考えています。彼は、各ステップがそれぞれある特定の情報を得る目的を持っているとしています。ステップを抜かして先に進んだり、早い段階で特性値を過度に詳細に、あるいは、過度に厳密に決めようとすることは禁物とされます。

　また、判断基準の体系を作ること、それを常に適用しながら作業を進めること重視します。

「製品合成作業の始めに、問題の分析からのアウトプットとして二種類のデータが得られます：

• 一方は、求められる機能（主機能）の定義
• もう一方は、望まれる製品を示す判定基準としても記述できる、求められる特徴のリスト

です。望まれる製品の判定基準は、設計作業の全過程を通じて、各ステップでの判断の指針となる基礎データとして使います。」

　この方法では、製品とその構成要素の形状に特別な意味が与えられ、これに一定の優先度を与えることを推奨します。美的な判定基準が重要な場合には、全体の設計に整合するように各要素の設計を調整します。性能やコストに関連する判定基準が優先される場合には、各要素の設計を優先します。製品の要素の形状の設計では機能に影響する表面を丁寧に検討することが極めて重要です。

　方策案を探す際には、直感に基づく方法あるいは体系的な方法を使ってアイデア発想を行うことが推奨されています。その際、各ステップでの方策案アイデア探しの目標は「理論的に可能と考えられる案が多数得られる分野を探すことです。」[33]

　考えられる方策アイデアの数は理論的には無限といえますが、その主なタイプは検討範囲に入っってくるはずだとされます。これによって、最善のバリエーションを論理的に選択することが可能になります。

　作業プロセスがステップを追うに従って直感的な部分の比重が小さくなり、最後に近いステップではより多くの判定基準に相互に比重づけをして考慮することが必要になるという、チヤルヴェの考察は重要です。判定基準はアイデアと同等な重みを持っています。

「従って、最終結果（製品）は相互に全く異なる２つの要因に依存することになるます。その２つとは：

• 第一に、得られたアイデアであり、
• 第二には、『どのようなアイデアを選ぶべきか？』という問いに回答を与えてくれる判定基準

です。」

　チヤルヴェの著作[33]には量的規定のついた構造、製品全体とその構成要素の形状を導き出す具体的な方法が紹介されています。量的規定入りの構造案は構成要素をごく簡潔に表現した図式モデルを使って検討します。ここでの主な目的は、構成要素相互の関係を考えながら、それぞれのサイズと、相対的な配置の最適バリエーションを選択することです。

　この作業の効率を上げるために、様々なバリエーションを体系的に検討する方法が採用されます。選択肢のリストを完全かつ分かりやすく作れるのは、構成要素の数が限られている場合に限られれます。このため、最も重要な構成要素だけを使って構造検討を行うことが示唆されています。具体的には、構成要素の数は２から３とします。ここで得られたアイデアは、ある種類のアイデアの代表例として扱います。

コッラーの設計法

　より詳細な区分は図５に示されています。

図５．コッラーの製品作りプロセス

　作者のコッラーは製品設計の手順を物理アルゴリズム設計法と名付けました。ここに示されたステップそれぞれについて、それを進める上でのルールとテクニックが開発されていることを承知しておいてください。このプロセスの各ステップの説明の中でコッラーはそれらの完全性ということに触れています。完全性とはそのステップの進め方に関するガイダンスの完璧さの程度あるいはアルゴリズムとしての厳密性の程度を示すものです。図５に各ステップの完全性として記入されている数値は1970年代末の状態を意味します。

　検討を行うプロセスは複数のステップに分けられています。

　課題の設定から具体的な解決策へと進む道取りの第一歩は開発対象となっているシステムの全体としての機能を定式化することです。ここでいう定式化とは与えられた目的に対応し、前提となっている制約を考慮に入れて、インプット値とアウトプット値の特徴と状態を決めることを指します。システムのインプットとアウトプットの特性値とは達成すべき目的としての機能のことです。システム全体の「原因−結果」の関係（機能）のイメージが得られたら、それを複数の下位機能の様々な組み合わせに変化させ、そこで初めて、個々の下位機能を実現する方法をさがし始めることになります。

　コッラーの方法の重要な特徴となっているのは、ここまでで得られた下位機能の構造を更に個々の要素機能（技術システムの機能分析において、それ以上分解不可能な要素的な機能）に分解する点です。個々の要素機能は、そこで行われる作用とその際に変化させる値によって特徴づけられます。要素機能を特徴付けるインプットとアウトプットの特性値を取り除くと、その要素機能の純粋な操作（pure operation、数学でいう算法）あるいは、コッラーの定義では基本操作 (basic operation) が残ることになります。こうすることで、あらゆる技術システムがもつ多様な機能全てを12種類の基本操作からなる体系に置き換えることが可能になります。なお、全ての基本操作には「順」と「逆」の２つの容態があります（図６参照）。

図６．基本操作と操作マーク

　コッラーは基本的な物理操作に加えてよく知られた代数（加算、減算、乗算、除算、累乗、冪根、積分、微分）、論理学（and=論理和、or=論理積、not=否定）の操作も使います。

　一般的には、１つの求められる機能を実現するために考えられる要素機能の組み合わせは数個あります。

　要素機能の構造の検討が済むと個々の基本操作を実現する物理効果とそのキャリヤーを選択する設計フェーズの作業を行います。これらの選択はコッラーが開発した物理効果・現象探索ガイドを使って行います。この探索ガイドは基本操作それぞれに対応する物理効果を体系的に関連付けたものです。この専用データベースは個々の要素機能を実現する方法を検討する際の優れた補助ツールといえます。

　このように、コッラーが提唱した作業手順は（ルールをまもり）方法に従って問題設定から原理的な解決策へと移行することを可能にしてくれます。結果として、設計作業の個々のステップをコンピュータの助けを借りて自動化する議論が現実性を帯びることになります。

物質場分析

　1974年にソ連の研究者（G.S.アルトシューラ、I.B.フリクシュテイン、A.G.シャフマートフ）によって技術的問題を構造のレベルで解決する方法が提唱されました[35]。この方法では、方法としての構造の拠り所として「物質場」という概念が使われています。物質場とは一般化された要素（物質）と関係つまり要素間の相互作用からなる技術システムの最小モデルを意味します。能力を持った最小の技術システムには３つの要素（２つの物質と１つのエネルギー場、あるいは、１つの物質と２つのエネルギー場）が含まれていなくてはならないとされます。

　物質場分析の原理は、課題の条件によって与えられた技術システムを「物質場」の形で捉えて、その物質場を完全な形に作り直す、あるいは、規定のルールに従って変形させることです。

　現在、物質場分析の考え方を更に発展させて技術システムの進化過程にみられる法則性を解明する研究が行われています。

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対象に内在する論理に基づいてアイデア探索を行う各種の方法

バルチーニ法

ソ連の航空技術者R.L.バルチーニは1930年代に現在ソ連で広く用いられている手順に従った思考法の論理的先行者となる方法を開発しました。この方法の基礎となっているのは開発中の技術システムと矛盾の弁証論的解決についての機能モデルの理念です[36]。

　バルチーニは実際の設計で使う素材や力（エネルギー）についての制約が無いとしたときに何が求められているのかというところから考え始めるように推奨しました。バルチーニによれば制約を取り払うということはどんなニーズにも応えられる特性を持った素材があり、求められる箇所でどんな種類のエネルギーをどんな量でも使えると想定せよということです。

　何かを開発しようとしている人の課題はそこで作るシステム｛モノ｝の目的は何なのか、そのシステムの機能（役割）は何なのかを理解することです。バルチーニは最高の飛行機は飛行中に格納庫の中にあって、それでも飛行機としての機能ははたされている、そういった飛行機だとしています。目的と求められる機能がはっきりしたら、次に当初の状態でその機能の実現を妨げているものは何なのかを明らかにしなくてはなりません。バルチーニはこれについて以下のように書いています：

「課題を解決する際には相互に強く結びついた一連の事実をできるだけ簡潔な形で把握し、副次的な要因を取り払って、検討している問題で主な役割をはたしている諸要因は何なのかを明らかにしなくてはなりません。それが済んだら課題の解決を妨げている『あれか、それとも、これか』というジレンマの中でも最も際立った対立関係を取り出します。課題の解決策は対立を『ああでもあるし、こうでもある』という等式関係に捉え直しその論理的脈絡の形でさがすのでなくてはなりません。」[36, p.113]

バルチーニが提唱したアプローチは現在ARIZ（技術難問解決アルゴリズム）、新技術開発のための一般解決手順、新技術開発複合法など、我が国の一連の方法として現実のものになっています。

ARIZ

1. １．課題の確認
   1. １．１．最終目的の明確化
   2. １．２．他の問題を解決することでその目的を「迂回的」に解決する可能性の有無確認
   3. １．３．どちら（当初の課題か、迂回的なものか）の課題を解決することがより効果的か判定
   4. １．４．求められる特性値の明確化（速度、寸法、精度、生産性、即応性、など）
   5. １．５．具体的な状況におけるニーズの確認
2. ２．分析段階
   1. ２．１．最も理想的なケースとして何が得られれば良いのか？
   2. ２．２．理想的な最終結果を得ることを妨げているのは何かの確認
   3. ２．３．なぜ妨げているのか
   4. ２．４．どのような条件があれば障害が取り除かれるのかの確認
3. ３．操作段階
   1. ３．１．対象物の特性値を変化させることによって技術的な矛盾を取り除くことができないか検証（標準的解法による課題解決）
      1. ３．１．１．数量的な変化
      2. ３．１．２．対象物の稼働条件の変更
      3. ３．１．３．分割
      4. ３．１．４．組み合わせ
      5. ３．１．５．相殺
      6. ３．１．６．逆転
      7. ３．１．７．柔軟化
   2. ３．２．環境あるいは他の物体の変化を検証
   3. ３．３．他の技術分野のアイデアの移植
   4. ３．４．逆向きの解決策の適用
   5. ３．５．自然の中の「原型」の応用
4. ４．合成段階
   1. ４．１．対象物の一部分を変化させた時に、全体はどう変化するか、さらに他の部分はどう変化するかを特定
   2. ４．２．対象物が他のものと一緒になってどのようにはたらくかを特定
   3. ４．３．｛問題を解決した結果｝変化したモノを新しい使い方で使うことはできないか確認
   4. ４．４．ここまでで発見された技術アイデア（あるいは、その裏返しのアイデア）を他の問題を解決するために活用

この方法は大勢の研究者が絶え間なく改良研究を続けているため｛現在の｝ARIZの中には上記と異なる新しいステップや情報集さらに一段と強力になった方法が出現しています。しかし、ARIZの最も大切な構成要素は従来と変わらず「理想的な機械」およびそれに基づく「理想的な最終結果」(IFR) 並びに矛盾（技術的矛盾および物理的矛盾）の理念です。 ARIZの最新バージョンは使い方のルールを備えた数十のオペレータから成り立っています[35]。

　その主なステップは以下の通りです。

ARIZ85

1. １部　出発点となる状況の分析
2. ２部　問題の分析
3. ３部　問題モデルの分析
4. ４部　物理的矛盾の解決
5. ５部　物理的矛盾を解消する方法の分析
6. ６部　得られた答えの更なる展開
7. ７部　解決策に至る過程の分析

　ARIZはこれから作ろうとするモノのプロトタイプが既に有って、そのプロトタイプの欠陥を明らかにすることができる問題と取り組むための方法です。

新技術開発のための一般解決手順

新技術開発複合法

　B.I.ゴルドフスキーとY.N.シェロムコのリーダーシップの下1978年にゴーリキー市で「新技術開発複合法」が作られました[38]。この方法は設計プロセスの全サイクルの管理体制を整備しようとするプロジェクトの成果として得られたものです。方法の概略プロセスを表したフローチャートを図７に示します。

図７．新技術開発複合法 概略フローチャート

　この全体構想にのっとって当時知られていた各種の思考支援オペレータをまとめて含む方法が作られました。この方法の特徴は主な思考支援オペレータが基づいている理論的条件を徹底的に消化吸収していること、システムの構想をまとめそれをさらに改良する作業を特徴付ける２つの流れをもっていること、および物理的矛盾から具体的な技術方策へと移行してゆく手順です。

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問題のあり方に沿った各種の方法

マチェットのファンダメンタル・デザイン・メソッド

　ファンダメンタル・デザイン・メソッドは基本的な力点を設計技術者個人の経験、直感、思考能力に置き、不明確な点を減らすために科学的な研究やテストを行うことは想定していません。しかし他方で、この方法では広範に情報検索を使用します。

　この方法では合理的思考法の要素（チェックリスト、アイデア探しや思考の図式化など）も重視しています。エドワード・マチェットは自分が行っている問題解決のプロセスを第3者として眺められることが極めて重要だとしています。これによってアイデア探索の戦略をタイムリーに修正することが可能になります。この方法を教える教育上の基本原則は学習者がすでに身につけている方法から始め、結果として信頼を置くまでに至らないおそれがあり、難しいと感じた途端に拒否する可能性のある全く新しい方法を押し付けることを避けることです。

　ファンダメンタル・デザイン・メソッドは、種々の理由から、開発者の指導がなければ完全に習得することはできませんが、個々の部分は様々なレベルの技術システムの開発や設計に携わっている技術者にとって興味深いものと言えます。

心理知的活動ガイド

　この方法は1970年代にV.V.チャフチャニーゼの指導の下ジョージアで開発されたもので、様々なタイプの創造的課題（技術開発、科学研究、組織上の問題など）の解決を目的とした課題タイプ別に使用順序に並べたオペレータセット集と言えます[41]。

　この方法はチームワークで使うことを想定してリーダー、専門家、一般メンバーなどメンバーごとの役割が定められています。この方法を用いた作業手順は厳格に定められているため方法開発者はこの方法は「人間機械」のシステムで使うことができるとまで言っています。

　この方法は内容が複雑なうえ実際のプロジェクトに対応した仕上げがほとんど行われていないため現在に至るまで広く活用されることにはなっていません。

体系的ヒューリスティック法

　この方法はP.コッホとI.ミューラーをリーダーとする大人数のグループによって東ドイツで開発されたものです。内容は技術開発の各段階の作業を軽減してくれるヒューリスティック・プログラムの体系的集成です[42]。

ここでいうヒューリスティック・プログラムとは開発技術者のための指針集の形になっている指示事項のリストを指すもので、これに従うことを通じて技術者は必要な情報を合理的に入手しそれを適切に消化することになります。このプログラムは企画及び設計の際に使うことが想定されています。

　ヒューリスティック・プログラムの体系は階層的に構成されています。体系全体はピラミッド状になっていて頂点には先導プログラムがあり、次に概略ワーキング・プログラムがあり、更にプログラム・プールがあります。プログラム・ライブラリーはいわばカセット方式になっていて特定のタイプの課題に対してそれに対応するプログラムを｛プログラム・プールの中から取り出して｝カセットの指定位置にはめ込む形で個別のプロジェクトに対処する個別プログラムの体系を作るようになっています（表参照）。

　実際の作業でどのプログラムを使うかの選択は専用のアルゴリズムに従って行います。

　体系的ヒューリスティック法は相当に複雑ですが問題のあり方に沿った方法の中でも最も進化したもの、言い換えれば具体的な課題ごとによく対応しているものの１つとして大いに興味深いものと言えます。

　各種プログラムの改良作業は現在｛1988年｝も続いています。ワーキング・プログラム、サブ・プログラムの数が増え、そこに盛り込まれた指示の内容も改良されています。幾つかのプログラム、例えば概略プログラムA1の内容は実践的な関心を惹きつけます。具体的には次のようになっています。

A1. 課題の特定

1. A1.1. 評価対象である機能のフローの分析
2. A1.2. 方向性の検討
3. A1.3. 課題の設定
   1. A1.3.1. 構造の変更
   2. A1.3.2. 検討領域
   3. A1.3.3. 課題設定の分析
4. A1.4. 課題の構築

　次にワーキング・プログラムの一例を紹介します。

プログラムD11技術モデルの作成

確認後の課題のデータ
（モデル化の必要性の判定）

1. モデル作成の目的を明らかにする
2. 対象の当初の状況の分析を行い、主な特性全てをリストアップする。プログラムD1/2あるいはA1 11を適用する
3. 見つけた特性を目的との関係で評価してモデルに反映する特徴はどれか決める。プログラムE21を適用する
4. 明らかになった目的に対応してモデルをどのように加工する必要があるか、それをどのような形で実現することができるか判断する。プログラムD11 14を適用する
5. ふさわしい既存のモデルがないか確認する
6. 現在の用途にふさわしいモデル案を選択する。プログラム・プールのＥの列のプログラムを適用する
7. モデル案を作る
8. 当初のモデルと６で選択されたモデルとの中間で実現可能なモデルタイプを決定する。プログラムD11 6を適用する
9. 選択したモデルタイプが十分なものか否か検証する
10. 実現可能なモデルを作成する

問題に対応した設計法

　A.V.クドゥリャフツェフは1983年に問題に対応した技術開発アイデア発見法を提唱しました[43]。様々なアイデア発見法が使用されている様子を分析した結果、個々の問題の具体的な状況に直面してその状況に最も適したアイデア発見法を選択しようとする問題解決のやり方は、一連の理由から現代のアプローチとしては最善とは言えないことが明らかになりました。理由の中で重要なのは様々な方法を広く検討するのに大きな労力を要すること、作業が退屈なこと、ある方法から次の方法へと移行することに困難を伴うこと、心理的状況や技能の違いから問題に取り組んでいるメンバー全てを同じように集中させるのが難しいことです。

　これらの理由からアイデア発見作業の運営法に新しい原則を導入する必要が生まれました。クドゥリャフツェフの方法の特色はアイデア発見の手順を具体的問題や問題解決に取り組む具体的な人々の特性に基づいて新たに作るという点です。

　したがって問題解決プロセスは、一般的にいえば、対象も異なり当座の作業目標も異なる様々なタイプの多数のステップからなります。このため、各ステップで最適な作業を行うためには、問題解決作業もそのステップに最適に合致した小さな要素に分割しなければなりません。

　この方法によって合理的なオペレータの体系をつくり、また、それを使って様々な作業手順をまとめるためのルールを開発することが可能になりました。オペレータの体系は既存の種々の新技術開発アイデア探索法に範を得たオペレータと特に開発したオペレータとから成り立っています。個々のオペレータをどこで用いるかは具体的な検討作業において何を対象として作業を行っているのか、また作業の目的は何なのかという２つの特性によって一義的に決まります。このため、アイデア探索作業に用いる全てのオペレータを１つの表にすることができます。

　検討作業のタイプの区分基準は研究における弁証法の原理体系（反射、能動性、全面性、演繹と帰納の一致、決定論、質的特徴と量的特徴の相関性、歴史主義、弁証論的否定、抽象から具体への上昇、論理と歴史の一致、分析と総合の一致）に基づいて行いました。オペレータの体系化も同様に行いましたが、この体系は方法的機能のみでなく方法論的機能も持っています。つまり、この体系によって将来の新しいオペレータを特徴づけることができるため、今後登場するオペレータを予測することができます。