お金になる価値の見つけ方（VDメソッドその2）
How to Find Value that makes Money (VD Method part 2)
金融工学では数学を用いて金融システムを説明したり、キャッシュフローを予測したりします。また、行動経済学では観察と実験を用いて人間の行動と経済の関係を明らかにし、そのメカニズムを数学や言葉を用いて第三者と共有、再現できる現象が研究されています。 #価値経済工学 では価値と経済の関係を情報（数字や言葉）で関連付けし、価値を構成している情報の形、量、質を変化させることで #お金になる価値 とお金にならない価値を作る方法（メソッド）を研究開発します。ビジネスにおいては #お金になる価値 が重視される傾向がありますが、お金にならない価値も社会では必要とされることもあり、間接的にお金を作る価値にもなります。このようなメカニズムを文章や言葉で解説すると多くの人は混乱してしまうので、この混乱を避けながら、価値が作られるメカニズムを視覚的に理解するために開発されたのがVD(Value Development)メッソド（以下、「 #VDメソッド 」といいます。）です。また、 #VDメソッド を発展させて企業内にある価値を可視化させることで #お金になる価値 とお金にならない価値を効率的に作るために開発されたのがVD(Value Development)シート（以下、「 #VDシート 」といいます。）です。
ここでは先ず #VDメソッド の基礎とその方法を解説することで、誰でも #VDメソッドを実践したり試したりできるようにその手順を整理したいと思います。 #VDメソッド の背景には心理学モデルで用いられるジョハリの窓メソッドが応用されていて、企業の既存価値を４つのカテゴリーに分類し、そこから潜在価値を抽出します。企業内にいる人と企業外にいる人の価値観を分析し、一致している価値観と一致していな価値観を抽出することで、企業からすれば価値になっていない情報を視覚的に知ることができたり、企業が思っている価値と第三者が思っている価値とのズレを認識したりすることができます。
#VDメソッド では縦横２マスのマトリックスを作ることで４つのマスを用意します。上段の左から自分も企業外の第三者も知っている価値観のマスをA、上段の右は自分は気付いていないけど企業外の第三者は知っている価値観のマスをB、下段の左は自分は知っているけど企業外の第三者には知られていない価値観のマスをC、下段の右は自分も企業外の第三者も気付いていない価値観のマスをDと定義します。VDメソッドでは、この各マスに簡単な文章（情報）を３つずつ記入することから始めます。この情報とは、会社の価値と考えられる情報をなるべく簡単な文章で書き出します。左の列にあるAとCのマスには自分の価値観で記入することができますが、右の列にあるBのマスは自分の価値観で記入することができないので、自社にいない社外の第三者から情報を得る必要があります。最後にDのマスは自分だけでも社外にいる第三者からだけでも得ることができません。このDの情報を見つけるためには社内の複数人で #VDメソッド を用いてA・B・Cの情報を事前に見つけておく必要があります。 #VDメソッド では社内の複数人（可能であれば５名以上、最低３名）で実施することを奨励します。 #価値経済工学 では価値は価値観の複数形で成立し、価値は情報の形、量、質によって #お金になる価値 とならない価値が作られると定義しています。このため、ある価値を抽出するには十分な情報の量が必要となり、この十分な情報の量を得るには社内外の各５名以上から情報を集めるのが効果的です。
ここからは #VDメソッド でA・B・Cの情報を社内の５名から集めた場合を基準にして解説を進めたいと思います。一般的にAの情報は公開情報で社内の人でも社外の人でも知ることができる情報になるので、会社のホームページや会社概要に公開されている情報を始めとして、登記情報や知的財産情報などの公的公開情報に基づく情報が抽出されるはずですが、中には予期されない情報が抽出されることもあります。Cの情報は自分が社内の人間として社外の人には知られていない情報になるので一般的には非公開の情報が抽出されるはずですが、公開情報や誤認している情報なども抽出されることもあります。次に、Bの情報を得るためには社外の人にヒアリングする必要があります。一般的には公開されている情報以外に社外の人がその企業の情報を知ることはできないはずなのですが、社内の人でも知らない情報が抽出されることもあり、噂や企業イメージなどが影響することで発生する情報が抽出されることもあります。
社内の同僚５名でA・B・Cの情報を集めたら、先ずは各自が抽出したAの情報についてその情報が事実であるか非事実であるか分類（鑑定）を行います。事実であれば一般的にその情報は変わらない情報で１つしか該当する意味がないはずです。例えば、会社の本社が東京の港区にあるとする情報が抽出された場合、この情報は事実に分類されますが、会社の登記簿謄本に大阪市北区と記載されている場合、この情報は間違いとなります。但し、会社の本社が大阪の北区から東京の港区に移転しているものの、会社の登記簿謄本がまだ変更されていない場合もあるので情報の鑑定には注意が必要です。会社のホームページにはその会社の本社が東京都港区にあると掲載されていても、その会社の法的な本社は大阪の北区のままなのかも知れないのです。また、会社の本社が東京の一等地にあるとする情報が抽出された場合、この情報は事実ではないかも知れません。東京の一等地は個人の主観であるため人によっては一等地と思われないかも知れないのです。つまり、情報が本当にもなるし、嘘にもなりえるので、該当する意味が１つとは限らないのです。このようにAに抽出された情報を事実と非事実に分類し、非事実の情報に関しては事実になる情報を分析し、同時にどのような条件下では情報の質が変化するのかも分析します。つまり、東京の一等地がどのような条件下では成立しないのか、または、どのような人達には一等地と思われて、どのような人達には思われないのかも分析します。この際に、 #価値経済工学 では東京の一等地の十分条件と必要条件も合わせて分析し、５名が価値として共有できる必要条件を満たす情報も明らかにします。（参考： #お金になる価値 の必要条件と十分条件）例として、東京の一等地の十分条件を満たす情報として銀座、青山、広尾などが上げられるかも知れません、また、必要条件としては好立地、地価が高い、高級住宅街などが該当するかも知れません。私たちが他の人とコミュニケーションする場合、相手に意味が通じると思っている必要条件な言葉で話をする傾向がありますが、ビジネスや説明においては十分条件な言葉を用いることでミスコミュニケーションを回避することができます。つまり、人は無意識の状況下では必要条件でコミュニケーションすることを好む一方で、意識的な説明を行う場合は十分条件でコミュニケーションすることで効率的なコミュニケーションを作ることができるのです。 #VDメソッド において、Aのマスからは事実の情報もしくは必要十分条件を満たす情報を明らかにし、必要十分条件を満たせない情報を公開する場合、企業として情報の形、量、質によって情報が本当にも嘘にもなる性質を理解した上で、公開する情報を設計することが奨励されます。ある情報の必要条件と十分条件が同じになる場合、その情報の質のばらつき（分散）が少ないのでその情報が人によって本当になったり、嘘になったりすることが少なくなり、安定した情報を公開することができるようになります。安定した情報とは情報の質のばらつきが少なくて人の価値観としてその情報の必要条件と十分条件が同じと思える情報で、ここでは５名の同僚が合意できる必要十分条件を満たせる情報（言葉）を考察することになります。この必要十分条件な情報を考察する過程において、会社の公開情報にも関わらず気が付いていなかった情報が抽出されることがあります。このような場合、抽出された情報をDのマスに追記します。
続いてCのマスには自分は知っているもしくは気付いているが社外の人は知らないと思われる情報を書き出します。余談ですが、 #価値経済工学 講座ではこのプロセスを行う前に、自分は知っているもしくは気付いているが社内の別の人は知らないと思われる情報を書き出すことで同僚の価値観のズレを確認する実験を行います。同じ会社にいる同僚でも社内の情報への価値観のばらつきは意外と大きいのですが、多くの場合、対象とする情報の解釈の違いや認識の違いで整理されることが多く、同じ情報でも社員の地位や役割により情報の形、量、質に対する意識と認識が変わるのです。この現象は、フレーミング効果（Framing Effect）とも呼ばれており、同じ意味を持つ情報でも、焦点の当て方によって、人はまったく別の意思決定を行ってしまう人の認知・心理現象で、 情報のどこにフレームを当てはめるかによって、異なる意思決定が導かれるのです。フレーミング効果のメカニズムはノーベル経済学賞を受賞したダニエル・カーネマン(Daniel Kahneman)先生と心理学者のエイモス・トヴェルスキー(Amos Tversky)先生により理論化され、1981年に学術誌のサイエンスに発表されました。その後、実験的に経済現象を研究する手法を確立したバーノン・スミス（Vernon L. Smith）先生とダニエル・カーネマン先生は行動経済学の基本理論ともなるプロスペクト理論(Prospect Theory)を確立し、2002年にダニエル・カーネマン先生とバーノン・スミス先生はこの功績によりノーベル経済学賞を受賞しました。プロスペクト理論ではフレーミング効果について人間の価値の感じ方には偏りがあり、利益が出ている時は確実性を好み、損失を避けるが、損失が出ている時は、リスクを負ってでも利益を求めると解説しています。つまり、ある人が置かれている状況が異なると人の判断や行動が異なるのです。つまり、同じ情報でも同じ会社にいる社員の地位や役割によってある情報への意識と認識が変わっても不思議ではないのです。
本題に戻りますが、Cのマスには自分は知っているもしくは気付いているが社外の人は知らないと思われる情報を書き出します。ここで大切なのは自社の価値として重要だと思う情報を３つ程度簡単な文章で書き出します。繰返しになりますが、価値は価値観の複数形なので、自分以外の第三者からも価値があると思う情報であって、特に、社外の第三者からも価値があると思われる情報を考察して書き出す必要があります。ここでのポイントは会社の機密情報はＣのマスの情報に不適切で、Ｃのマスの情報は社外の第三者が知りえた場合にも価値があると思われる情報であるものを抽出します。つまり、社内において、自分は把握しているものの、まだ、その価値が社外の第三者に認識もしくは理解されていない情報で、会社の潜在的な価値のヒントになるのです。何らかの理由により既に社外の第三者に知られていることもあり得ますが、社外の第三者がまだ把握はしていないのであればその情報を適切に具体化することで #お金になる価値 に開発することができる情報になるのです。Ｃのマスの情報はＢのマスで集めるヒアリングを実施する前に書き出しておき、Ｂのマスの情報を集める際に合わせてＣのマスの情報についても確認すると効率良く #ＶＤメソッド を運用できます。
Ｂのマスの情報は、自分は気付いていないけど企業外の第三者は知っている価値観のマスです。つまり、このマスの情報を得るためには社外の第三者に対して、その人が考える自社の価値についてヒアリングする必要がありますが、ＷＥＢ等を用いてアンケートとして情報を集めることもできます。Ｂのマスの情報を得る場合にヒアリングする相手方との関係や自分の会社に対する理解度や意識において得られる情報の質は異なりますが、このマスの情報を取集するポイントは自分から相手方に情報や自社に関するバイアスを与えないことです。相手方に何らかの偏見や意識を促してしまうと本来得るべき質とは異なった情報を得てしまうことになるので注意が必要です。相手方が全く見当違いな価値や嘘かも知れない情報を述べてくるかも知れませんが、相手方が価値と思う自社の情報を３つ程度ヒアリングし、なるべく相手方が述べたままの言葉を文章にするのが重要です。相手方が述べた言葉を要約したりメモにすることで本来の情報の量が変化してしまい、重要な情報が損なわれたり、編曲してしまうリスクがあるからです。Ｂのマスに関わる情報をヒアリングした後に、自分がＣのマスに抽出した価値について相手方に確認し、各価値について相手方の意見をヒアリングして、ここでもなるべく相手方が述べたままの言葉を文章にして記録するのが重要です。相手方に同意してもらえるならばボイスレコーダーを用いて相手方の意見を記録しておくのはとても効果的です。
Ｂのマスの情報を収集したら、Ａのマスの情報と同様に、社外の第三者からヒアリングした情報についてその情報が事実であるか非事実であるか分類（鑑定）を行います。まず、事実で公開されている情報であればその情報が第三者によってどのように説明されていたのか分析します。人はある情報を第三者に説明する際に自分の理解に基づいて、また、その人の言葉で話をします。使い勝手の良い言葉があればその言葉に集約されてしまうことが多いものの、どのような言葉で自社の公開情報が説明されたのかにより自社が公開している情報の必要条件と十分条件を把握することができます。一般的に得られた情報が必要条件として説明された場合、自社が公開している情報よりも広義な意味で情報が第三者に解釈されている可能性があり、また、自社の価値がその必要条件で説明できるならば、自社がまだ気付いていない価値が隠れている可能性があるのです。この情報はDのマスの情報で、自社で把握できていないかった価値につながる情報が分析できたらDのマスにその情報を書き加えます。更に、ある情報が必要条件で流通している場合、正しい情報が婉曲して第三者に伝わる原因にもなるので正確な情報を十分条件で社会に伝えることで嘘の情報が社会に流布してしまうのを抑えることができます。他方で、社外の第三者から自社の情報が十分条件として説明された場合、その情報は自社の価値における必要十分条件を満たしている情報の可能性があり、会社が社外の第三者に自社を説明したり会社のホームページや会社概要などに利用したりすることで第三者と自社の価値を共有しやすい情報の候補になります。
続いて、第三者からヒアリングした情報が事実で公開されていない情報の場合、会社の情報が公開情報以外で流通している可能性と偶然第三者にその情報が連想された可能性があります。前者の場合、社員によるSNSの情報発信や風説、または情報の漏洩による原因などが考えられますが、 #価値経済工学 において重要なポイントとして、第三者にはその情報が会社の価値と理解された現象です。偶然第三者にある情報が連想された可能性と合わせて会社の価値になりやすい潜在的な情報である可能性があります。このタイプの情報が分析できたらこの情報の必要条件になる情報と十分条件になる情報を分析し、得られた言葉をＤのマスに追記します。余談ですが、人は自分の知識や経験に基づいて人やニュース等から得る情報に対して理解と価値観を作ります。第三者から得る情報が必要条件であればその理解と価値観にはばらつきが生じやすくなり、十分条件な情報であればばらつきが小さくなりますが、人は理解と価値観を作る際に自分の知識や経験から得た情報を関連付けることで評価することで、不足している情報に対して空想したり連想したりしながら理解を補います。この理解の補完的なプロセスにおいて情報の正確性が変化することがあり、ある情報が社会で流通しながら広まる過程において、ある情報が様々な情報（意味）に変容され、その結果として異なる価値観が作られる要因の１つとなるのです。
Bのマスのヒアリングにおいて、社外の第三者から非事実にも関わらず公開されている情報を聞いた場合、会社が公開している情報に間違いがある可能性があります。この情報を得た場合、会社が公開している情報を確認して適切な情報に修正し、公開していた情報に誤りがあったことを可能な範囲で公開・広告したり関係者に丁寧に説明したりする必要があります。情報の公開や配信において情報の間違いは付きものです。間違った情報を公開したり配信したりしないように情報の管理や検収は重要ですが、この管理や検収には労力やコストが生じるので会社として工夫することが求められます。
最後に、社外の第三者から非事実で公開もされていない情報を聞いた場合、会社はこの情報の出元とその情報の信憑性を確認する必要があるかも知れません。その一方で、ヒアリングを行った第三者の思い込みや何らかの情報により連想された会社の価値かも知れません。このような情報がヒアリングされた場合、なるべく正確にどのような経緯で情報を得たのか、また、どのようにそのような会社の価値観に思い至ったのかをヒアリングします。特に、会社の価値観に至る経緯を確認できた場合にはＤのマスにその情報を追記し、その情報の必要条件と十分条件を深層分析します。 #価値経済工学 において、全ての人はある価値に対して同じ価値観と異なる価値観を持っていて、その価値観は常に変化していているものの、変化する情報と変化しない情報に分類して分析します。変化しない情報とは事実の情報で、変化する情報は非事実の情報です。この非事実の情報とは、本当にもなるし、嘘にもなりえる情報で、第三者から得る情報により影響を受けることで、情報の質（本当度と嘘度）が変化する性質を持っています。つまり、社外の第三者から得た情報にどの程度の事実が含まれていて、どの程度の非事実の情報が含まれているのかを鑑定しながらその情報の性質を分析する必要があるのです。この現象はゲームとして遊ばれることもあります。グループを作り、人から人へ言葉（情報）を順に伝える伝達ゲームを行うと、不思議なことに情報が正確に伝わらないのです。この正確に伝わらない様を楽しむのが伝言ゲームで、情報の不正確さが次第に増していく現象が知られています。 #価値経済工学 では、この情報の伝達により本来の情報（真の情報）が変化する現象を利活用することで会社の価値になる情報を分析し、会社の #お金になる価値 を作るための基本情報（情報ブロック）としてそれら情報の形、量、質を設計し、情報ブロックを用いて #お金になる価値 を効率的に開発するプロセスを進めます。
Ｄのマスの情報は、Ａ・Ｂ・Ｃそれぞれのマスに情報を追記する過程おいて得た情報から連想される情報を書き加えることで得ることができます。書き加えられた情報には大別して必要条件として思い付くものと十分条件として思い付くものがあります。一般的に人が専門知識を持っていている場合はその専門知識や関心のある情報に関連した十分条件な情報が連想され、専門知識を持っていない人からは連想されない貴重な情報となります。また、傾向として #ＶＤメソッド を行う同僚やヒアリングを行う人が精通している仕事、趣味、興味などによって関心のある情報を持っている場合も同様に通常では連想されることがない情報を得られることがあります。会社の価値として自分も気付いていないし、社外の第三者も気付いていない情報を得ることは無理に思われがちですが、 #価値経済工学 ではＡ・Ｂ・Ｃのマスに追記される会社の価値に関わる情報を得ながらその情報から連想される価値になる情報を抽出することで、社内の人にも社外の人にもまだ気が付けていない価値の素を見つけ出すことができるのです。
#ＶＤメソッド はとても簡単で単純な作業を行いますが、この単純な作業を方法論として確立したのが #ＶＤメソッド です。 #ＶＤメソッド を正しい手順で進めることで会社の潜在的な価値を顕在化することが可能で、会社は #ＶＤメソッド により抽出された情報を会社の価値開発に役立てることができます。設立されたばかりの会社や社員数が少ない組織ではVDメソッドが効果的に機能しないこともありますが、 #VDメソッド を用いることで会社の価値の素になる情報（源泉）を見える化することで第三者と共有したり、事業に利活用したりすることができます。会社の全ての情報を見える化することはできませんが、会社の価値になる情報を会社のKPI(Key Performance Indicator)として抽出し、効果的にこれらの情報を利活用するための手法が #VDメソッド です。 #価値経済工学 では情報をレゴのブロックに例えて説明することがあります。 #VDメソッド で抽出された情報はレゴの１つ1つのブロックに相当していて、ブロックを組立ててどのような構造体を作るのかは会社の戦略であり企業の価値になるのです。分かりやすい構造体を作れば多くの人に理解され易くなり、複雑で見たこともない構造体を作ると人に理解され難いことになります。 #価値経済工学 では情報の形、量、質を設計できるようにすることで企業の目指す価値を効率的に開発できるようにすることを目的に研究開発が進められています。
Ver. 240115001
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