アナトミー・オブ・クリア・シンキングGM訴訟の調査について

"G.M.の欠点を克服した技術者の快挙" 2014年3月28日付のニューヨーク・タイムズ紙に掲載されたBILL VLASIC氏の記事には、トラブルシューティングの際に知識や経験を管理するためにClear Thinkingを用いることの重要性が示されています。航空機、自動車、列車、医療機器のエンジニアリングに関するベテラン調査官」であるマーク・フードは、被害者のコバルトのエンジンが突然停止して死亡した事故をめぐり、ゼネラルモーターズを相手取った訴訟で採用されました。

パフォーマンスを向上させるためには何を変えればよいのか」という問いに対して、正しい答えが一つであることはほとんどありません。そのため、創造的な解決策、つまり新しい方法や異なる方法を積極的に取り入れる必要があるのです。これを「枠にとらわれない考え方」と呼ぶ人もいます。実際には、私たちの考えを制限する箱や枠が常に存在しています。選択されたソリューションは、私たちが評価する結果を最大化し、割り当てるリソースを最小化し、私たちを縛る制約を満たすべきです。しかし、その枠が大きければ大きいほど、検討できるソリューションの種類が増え、大きな価値を持つオリジナルなものを発見できる可能性が高くなります。

しかし、トラブルシューティングの際には、「何が変わってパフォーマンスが低下したのか」という問いに対して、創造的な答えではなく、正確な答えが必要です。私たちは決定的な説明を求めており、正解があるからこそ、自分の知識や経験を集中させ、目の前の問題に関連する要素だけを適用する必要があるのです。つまり、継続的な改善とは異なり、トラブルシューティングでは、箱は小さければ小さいほどいいのです。異なるものよりも、より似ているものに目を向けたいのです。

コバルトのブラックボックスから得られたデータによると、エンジンが停止した原因はイグニッション・エラーである。でも、どうして?イグニッションスイッチの写真を撮り、X線で撮影し、分解し、何時間もかけてテストしたが、結果は出なかった。原因をイグニッションスイッチに絞り込んだとはいえ、あまりにも多くの可能性を秘めていたのだ。箱が大きすぎるのだ。

箱を小さくするために、フードさんはG.M.のディーラーから$30の交換用スイッチを買ってきた。回収された車のイグニッション・アセンブリからオリジナルのスイッチを取り外し、購入した部品と交換してみると、部品全体の動きが良くなっていることに気がついた。2つの部品を比較してみると、大きな違いがあった。スイッチの中にある小さな金属のプランジャーは、交換した部品の方が長く、スイッチのスプリングはより圧縮され、イグニッションのオンオフに必要な力が大きくなっていた。Vlasicは、「部品を製造したサプライヤーであるDelphiは、2006年か2007年の初めに静かにスイッチを変更し、無防備なドライバーがイグニッションキーをぶつけて車のエンジンを停止させたり、エアバッグを作動させたりする可能性を低くした」と書いている。

つまり、乖離の原因を見つけるためには、自分の知識や経験を集中させるために、箱をできるだけ小さくすることが重要なのです。箱を小さくするための最も効果的な方法は、問題となっているアイテムを、できるだけ似ていて関連性の高いものと比較することです。クリエイティブな答えを求めているわけではありませんが、決定的な答えにつながるデータを箱の中から探し出すためには、クリエイティブが役立ちます。

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