1.3 成为好议题的三要素

关于“好议题”，我们再进一步深入思考。

所谓“好议题”，就是可以让自己或团队振奋起来，而且经过完整验证，其效果更可让接收者不禁赞叹。像这样的议题有三个共同点。

1.属于本质性的选项

好的议题必须是一旦找出答案，就会对之后的讨论方向产生重大影响。

2.含有深入的假说

好的议题含有深入的假说。其深入程度，会让人一碰到这个议题就产生质疑：“要明确立场到这个程度吗？”也就是“颠覆常识的视角”或用“新结构”解释普遍情况。这么一来，当完成验证时，无论是谁都会认同由此产生的价值。

3.可以找到答案

也许读者会发出“咦？”的疑问，可是这里强调的是，好的议题必须“确实可找到答案”，因为这世界上“虽然重要却找不到答案的问题”多得不得了。

接下来我将对 “好议题的三要素”（图1-1）做更详细的介绍。

要素①：属于本质性的选项

具有震撼力的议题总会牵涉某种本质性的选项。必须是像“往左还是往右”这种其结论会产生重大改变的事情，才能称为议题，也就是说“有本质性的选项就是关键性的问题”。

在科学领域中，大型议题多数都很明确。在我所主攻的脑神经科学界，19世纪末的大型议题之一就是“脑神经是如网络般相连接的巨大结构，还是具有以某个长度为单位的集合体”。后来，经神经科学之父圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔（Santiago Ramóny Cajal，1906年诺贝尔生理学或医学奖得主）研究，证实是“具有以某个长度为单位的集合体”，现在该基本单位称为“神经元”（neuron，或译为神经细胞）。在科学界也有其他几个大型议题，像是自古闻名的“地心说与日心说”，还有最近在印度尼西亚的洞窟内发现的一种叫做“弗洛勒斯人”（Homo floresiensis）的矮小人种，与现代人类系统是否相关等。

具备选项，而且不同选择将对未来的研究产生重大影响的议题，才是好的议题。

那么，在商业界的情况又是如何？

以某食品商检讨“商品A不畅销”的原因为例，试想一下。大多数的时候，一开始会提出的主要议题大概是“究竟是‘A不具备产品优势’，还是‘A虽然具备产品优势，但销售方法不好’”。因为根据不同选择，之后重新检视策略时的重点将有很大变化。

某连锁便利商店在检讨“整体营业额下降”的原因时，一开始会提出的议题应该是“究竟是‘店铺数量减少’，还是‘每一家店铺的营业额下降’”。若是前者，该课题就是讨论店铺扩展速度或者是店铺的撤店及加盟退出率；若是后者的话，问题就在于展店及运营方式。

无论哪一种可能都会让人认为“有道理”，但实际上大多数案例都无法像这样将议题查明到这个程度，而是自认为“商品本身很好，是销售方式不对”“问题一定是出在于店铺的扩展上”等，于是就贸然采取行动了。先来查明最大的分歧点是很重要的。另外，要查明“本质性的选项”时，提前对容易误入的“议题陷阱”保持警觉，也是很有效的方法。

如何分辨“假议题”？

在导论中我也曾提到过，世上大部分被称为“问题”或是让你想要查查看的问题，大多数都不是当下真正有必要立刻找出答案的问题。因此我们要特别注意，不要被这种“假议题”迷惑。

假设某个饮料品牌长期业绩萧条，全公司一起检讨如何重新振作。此时经常会看到的议题选项是“‘是否该以现在的品牌继续奋斗下去’还是‘该更新为新品牌’”。

可是，这时候首先应该弄清楚的是品牌萧条的主要原因吧？如果不知道“究竟是由于‘市场规模缩减’还是‘在与同行的竞争中落败’”的话，就根本无从判断“修正品牌的方向性”究竟是不是议题。

假设原因是市场规模缩减，那么通常在进行品牌的修正之前，必须先重新检视所设定的目标市场才行。这么一来，“品牌方向性的修正”不仅不是议题，甚至根本什么都不是。在最初阶段，准确挑出这种乍看起来几可乱真的“假议题”，是很重要的关键。

这种乍看之下很像是议题的情况，大部分也都是不需要或是不应该在当下找出答案的情况。每当这时，我们就要回头反思：“现在是否真的必须找出这个答案？”“真的应该从这里找出答案吗？”这样一来，就能尽可能地避免在做了白工之后才后悔“那时候根本没必要勉强那么做”。

议题并非静止不动，而是动态变化

另外，还有一点希望各位先记在心里——议题是“浮动目标”，也就是说，“议题并非静止不动，而是在动态变化”。特别是在处理商业问题时，这一点尤为关键。

议题指的是“应该找出答案的问题”，也就是“正确的问题”，即使处理的是相同的业务或主题，一般都会随着公司、部门、时间、会议或是说话对象的不同而变化。由于议题是“现在必须找出答案的事情”，所以实际上会随着责任部门或立场的不同而改变，甚至还时常可以见到对某人而言是议题，但是对其他人而言就不是议题的情形。

有一个典型的例子是，议题时常会随着作为议题主语的“企业”的不同而变化。即使是在相同的商品领域讨论经营战略，随着企业的不同，议题需要查明的地方也不同。就算业界本身看起来也许相差不多，但对于业界是以什么方式看待，或那具有什么样的意义，将会因为企业各自的历史、文化及策略等的不同而完全不同。

例如，来思考一下如下的场景——苹果公司（Apple）正在拟定以“iPad”为主的平板电脑市场策略。首先，应该很容易就想到从这个市场发迹的苹果公司，和其他的企业所要查明的地方会有很大区别吧？甚至还会想到是否该拥有自家企业专属的操作系统，或与其他公司以什么方式共享操作系统等。随着这些问题的答案不同，其中的涵义也会跟着改变。

在认为“议题就是这个”的时候，请确认一下它的主语。如果即使改变了“对谁而言”的主语仍可成立的话，很可能就要再确认一下查明议题的步骤是不是还不够完善。

另外，还有些情况是在进行重要决策之后，周围的议题根本就不成议题了。

例如，假设某家汽车厂针对“未来时代油电混合车的新趋势”进行讨论，一般可能会举出很多讨论项目，像是“应以何种引擎与马达技术为基础？”“如何管理电池？”“要开发哪一款车型？”等需要找出答案的议题。但是，这时候如果状况转变成“由于高层的交涉，决定接受由竞争对手公司提供的技术授权”的话，这些议题中的大多数恐怕都必须重新改过。

在科学界，“一旦有新发现，科学家就必须重新检视作为前提的事实”，也是同样的状况。

要素②：含有深入的假说

好议题的第二要素，就是“含有深入的假说”。下述固定程序将有助于让假说更为深入。

推翻常识

要加深假说的程度，一个很简单的方法就是“列出人们普遍相信的事项，从中找找有没有可以推翻的部分，或利用不同的观点也可以说明的部分”。“推翻常识”在英文中有“违反直觉”的意思，称作“counterintuitive”，我们就是要找到这种“违反直觉”的部分。这时，找熟悉该领域的人进行访谈应该会很有帮助；或者在计划刚开始的阶段，听听专家或第一线（现场）人员的说法，就可以知道在该领域中普遍相信的内容，也就是所谓的“常识”。相较于从书中学习，像这样当“凭身体五感获得的常识”获得反证时，印象会更为深刻。

比方说，在日常生活中看起来觉得“太阳绕着地球转动”的地心说，与事实证明“其实是地球绕着太阳转动”的日心说，正是堪称经典的最佳写照。对于在日常生活中身体无从感觉的“时间与空间的关系”，当时爱因斯坦提出“时间与空间为一体”的相对论引发了相当大的震撼，也是很典型的案例。“光”等于“波”等于“粒子”的量子力学，其基本逻辑也是因为在眼睛可以看得见的大千世界里没有“波”等于“粒子”的存在，所以才会令人感到震惊。主张“我们生存的世界中属于最大存在的宇宙，一开始是起自于一个点”的大爆炸理论，也是因为违反“最大始于最小”的直觉，形成了特殊的对比，所以才具有震撼力。

再举一个很有名的科学案例。在20世纪40至70年代，生物学界有一个大型议题是：“生命体的能量吸收是如何进行的？”作为食物被摄入体内的碳水化合物在细胞内进行分解，最后变成水和二氧化碳，这时候“燃烧”所释放的能量大部分都成为腺苷三磷酸（ATP，adenosine triphosphate）——一种磷酸化合物——而被吸收。这就是呼吸的本质，且成为所有生命活动的直接能量来源。关于这个能量的吸收，大部分人之前都认为与其他生物化学反应一样，是“在细胞内的连锁性化学反应”，但英国生物化学学者彼得·米切尔（Peter Dennis Mitchell）主张是“在离子穿透过粒线体膜的时候产生吸收”，并且加以证明。解开世纪大问题的米切尔于1978年得到诺贝尔化学奖。这也是推翻之前常识的典型案例。

在科学界，像这种迫使主要架构发生改变的发现，往往会造就很多新的研究领域；在商业界，则往往导致彻底地重新检视策略与计划、找到竞争者未察觉的发现或视角，这将成为重要的策略优势。

商业上含有深入假说的议题大致有以下几种：

 

以为正在扩大的市场，却在先行指标的阶段大幅缩减。

相对于以为会比较大的区块A，从收益的角度看，却是区块B较大。

以销售量为主进行竞争的市场，事实上产品的市场占有率越高，利润越少。

核心市场的市场占有率扩大了，但成长型市场的市场占有率却缩小了。

 

也许会有人认为：“那么重要的事情，怎么可能会忽略呢？”但是，我在业界顶尖企业的项目中曾发现类似的状况。希望各位读者时常思考一下，你所相信的信念或前提有没有任何遗漏。

用“新结构”理解所见所闻

用于得到深入假说的第二个程序是，思考能否用“新结构”来理解所见所闻。这究竟是什么意思呢？其实是因为人对于看惯的事物得到了前所未有的认识时，真的会受到很大的冲击。其中一个做法就是刚才介绍的“推翻常识”，而还有一个做法就是以“新结构”理解所见所闻。

这是由我们脑神经系统的构造所导致的。我们的脑中没有相当于计算机的“内存”或“硬盘”的记忆装置，只有神经之间彼此联结的构造而已。也就是说，神经间的“联结”就变成了基本的“理解”的来源。因此，当有些以前以为没什么关系的信息之间竟然产生了联结时，我们脑中就会感到很强的震撼。所谓“人类了解了什么事”，换句话说，就是“发现两个以上不同的已知信息之间产生了新的联结”。

以新结构理解所见所闻有四种类型（见图1-2）：

1.找到共通点

最简单的新结构就是找到共通点，也就是说，对于两个以上的事物，只要看出某个共通的部分，人就会恍然大悟。与其说“某人在墨西哥建国时，对于团结两个对立阵营有很大的贡献”，还不如说“某人是墨西哥的坂本龙马”，只要是日本人都会觉得后者比较好理解。如果说“办公室用的打印机和大楼内的空调，收益结构相同”，人们只要知道其中某一种结构，就会点头赞同说“原来如此”。一般说手臂与鸟类的翅膀其实是相同的器官，只是进化成不同形状而已，这也是一样的道理。

2.找到相关性

第二个新结构是找到相关性。即使不知道完整的整体样貌，只要知道多个现象之间的相关性，人就觉得已经有所了解。

只要知道“保罗和约翰是好朋友，大致都采取相同的行动”“约翰与理查德对立，采取完全相反的行动”这些信息，只要看保罗最近的行动，就能大致知道理查德在做什么了。

在科学领域中有一个典型的案例，就是“完全不同的荷尔蒙在脑内相应的两个受体（receptor）有功能上的相关性”。若说成十个不同的荷尔蒙与受体间存在系统性的关系，就可能向理解大幅迈进。事实上，就有几个这种类型的研究获得了诺贝尔奖。

3.找到群组

第三个新结构是找到群组。将讨论对象分成几个群组，因此，之前原本看起来是像一个或无数个类型的事物，可以判断成特定数量的群组，而加深发现程度。

群组的典型案例是商业上的“市场区隔”（segmentation）。将市场基于某个观点进行划分，只要观察各个群组各自不同的动向，就会获得与之前不同的结果，从而使得对自家商品或竞争对手商品的现状分析与未来预测变得更容易。

4.找到规则

第四个新结构是发掘规则。当知道两个以上的事物有某些普遍机制或数量上的关系，人就会觉得能够理解。

许多物理法则的发现都属于这个类型。比如，“从桌上掉落的铅笔”“从地球仰望月亮（稳定地飘浮着）”这些都可以用相同的逻辑（地心引力）解释。

到目前为止，在商业上找到的例子不多，但是，两个看起来八竿子打不着却包含规律的事例倒是不少。比方说，如果知道“工业汽油的交易价格有起伏时，十个月后，玉米等农产品的价格将会同样波动”这个固定模式，就会发现更深层的结构。

就算无法在一开始就发现能“推翻常识”的强有力的议题，也不需要失望。就如同之前一直在说明的，思考能否用“新结构”解释现象，是另一种正面攻略。然后若能以这些相联结的观点验证新事项，就会产生更深入的见解与震撼。与朝永振一郎（Sin-Itiro Tomonaga）一起获得诺贝尔物理学奖的理查德·费曼（Richard Feynman）曾经说过：“科学的贡献在于看见未来，让推理成为发挥功能的工具。”这正体现了获得深入结构性理解的本质。

要素③：可以找到答案

即使是“属于本质性的选项”而且充分“含有深入的假说”的问题，也有不是好议题的情况，那就是无法找出明确答案的问题。也许有人会质疑：“有那样的问题吗？”但其实有很多问题是无论用什么解决方式，都不可能用已有的办法或技术找到答案。

我在研究领域的老师之一山根彻男（Dr. Tetsuo Yamane）曾经告诉过我一个故事。在20世纪60年代，山根老师还就读于加州理工大学（Caltech，California Institute of Technology）时，曾从当时还在追求天才称号的费曼那里听到这样一番话：

 

“重力与电磁力都属于三度空间，与距离的次方成反比”，这确实是非常值得研究的现象。可是我建议不要接触这类问题比较好，因为现在还无法预料能否找得到答案。

 

在五十年后的今天，该问题尽管经过为数众多的天才们研究，仍然尚未解决，费曼果然是正确的。

在科学界，就像费曼提到的例子一样，存在许多“即使以前就知道这是个谜团，却因为没有可以找出答案的实际办法而束手无策”的问题，等找到办法才终于能够展开研究的问题多得数也数不清。

在问题提出后过了三百多年才终于解开的“费马最后定理”（Fermat’s Last Theorem），也是在普林斯顿大学任教的英国数学家安德鲁·怀尔斯（Andrew John Wiles）用尽近代数学的浑身解数才终于解开的，这正是“等找到办法才终于得以成为好议题”的一个例子。

生物学家利根川进（1987年诺贝尔生理学或医学奖得主）说过的话，也充满启发性：

 

杜贝可博士（Renato Dulbecco）后来最称赞我的地方，是他认为我善用当时可利用的技术，在濒临最前端的边缘之处，找出目前生物学剩下的重要问题中，有什么是可能可以解决的……无论有多么好的点子，如果没有可以实现的技术，就绝对无法实现。但在大家认为因没有技术而无法实现的问题当中，也有某些情况处于比较微妙的边缘地带，若能善加利用当时可用的技术到极致，就有可能勉强完成。

 

杜贝可博士是1975年诺贝尔生理学或医学奖得主，他是利根川进的指导老师之一，他的教诲让利根川进完全掌握了好议题的本质。无论是多么关键的问题，只要是“找不出答案的问题”就不能称为好议题。“在能找出答案的前提下最具震撼力的问题”，才能成为有意义的议题。就算无法直接找出答案，但通过分解问题，若有可以找到答案的部分，就将那部分划分出来作为议题。

在商业界中，类似的问题也是堆积如山。

例如，定价的问题。“如果三至八家企业占据了大半市场（实际上大部分的市场都是这样），该如何设定商品定价？”这实际上是非常难的问题，至今仍没有明确的“固定程序”，也就是没有可以经过分析找出确切答案的方法。如果参战的只有两家公司，还可以灵活运用博弈论（Game Theory），对该前进的方向找出相当程度的答案；一旦竞争企业达到三家以上，战况立即就变得复杂许多。

就算可以看见所有的问题，但仍有大量让人束手无策，或是目前还找不到清楚的解决方法的问题，这是不容忽视的事实。而且，也有一些问题是别人可以解决，但却超出自己所能处理的范围。虽然也可以不去想太多就去处理，但只怕一旦验证方法瓦解，无论在时间方面还是所费的功夫方面，都可能会造成不可挽回的损失。

不是“具有震撼力的问题”就可以直接成为“好议题”。而且就如同费曼所说的，必须认识到的确存在“目前几乎不可能找到答案的问题”的事实，且不要在这类问题上花时间，这是很重要的事情。

因此，成为“好议题”的第三个条件，就是查明“是否可以用既有的方法，或现在可着手进行的解决方法找出答案”。在可以看见议题选项的阶段，必须用这样的观点再次重新检视。

如导论中所述，就算假设关心的问题有一百个，“真正应该在当下找出答案的问题”顶多两三个而已。而且，其中“在现阶段拥有找出答案的办法的问题”又只剩下半数左右。也就是说真正应该在现在找出答案的问题，而且是可以找到答案的问题，即议题，只占我们认为是问题的问题总数的1%左右而已。（详见图1-3）

查明议题比较理想的方式，就应像年轻时的利根川教授那样，对于就算所有人都觉得“该找出答案”却又“束手无策”的问题，从中发掘那些觉得“如果用我的办法就能找出答案”的这种“位于死角的议题”。无论世上的人说什么，都应该经常问自己：“能否以我自己独具的观点找出答案？”如果说有什么经验可以超越学术上或业务领域中的解决方式的话，大部分都是因为拥有这种“自己独具的观点”。