問題解決

問題解決とは、障害を克服して目標を達成するプロセスであり、ほとんどの活動において頻繁に発生します。解決を必要とする問題は、単純な個人的なタスク（例：A地点からB地点への行き方）から、ビジネスや技術分野における複雑な問題まで多岐にわたります。前者は、1つの問題に対処する単純な問題解決（SPS）の例であり、後者は、相互に関連する複数の障害を伴う複雑な問題解決（CPS）です。^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}問題解決タスクの別の分類としては、明確な障害と目標を持つ明確に定義された問題と、現状は厄介だがどのような解決策を目指すべきかが明確でない不明確な問題があります。^{[ 3 ]}同様に、心理測定的知能を必要とする形式的または事実に基づく問題と、機転の利いた行動、ファッション、贈り物の選択など、個人または集団の変わりやすい感情に依存する社会感情的な問題を区別することができます。^{[ 4 ]}

解決策には、目標達成に必要な十分なリソースと知識が不可欠です。弁護士、医師、プログラマー、コンサルタントといった専門家は、一般的な能力を超えた技術スキルと知識を必要とする問題解決者です。多くの企業は、問題を認識し、解決策を生み出すことで収益性の高い市場を開拓してきました。問題が広範囲に及び、不便であればあるほど、拡張性のある解決策を開発する機会は大きくなります。

科学、工学、ビジネス、医学、数学、コンピュータ科学、哲学、社会組織といった分野には、多くの専門的な問題解決技術や手法が存在する。問題の特定、分析、解決のための精神的な手法は、心理学や認知科学で研究されている。また、人々が解決策を見出すことを妨げる精神的な障害についても広く研究されており、問題解決の阻害要因としては、確証バイアス、メンタルセット、機能的固着などが挙げられる。

意味

問題解決という用語は、分野によって意味が若干異なります。たとえば、心理学では精神的なプロセスであり、コンピュータ科学ではコンピュータ化されたプロセスです。問題には、定義が曖昧な問題と明確な問題の 2 種類があり、それぞれに異なるアプローチが使用されます。明確な問題には、明確な最終目標と明確に期待される解決策がありますが、定義が曖昧な問題にはそれがありません。明確な問題は、定義が曖昧な問題よりも初期計画をより多く行うことができます。^{[ 3 ]}問題を解決するには、実用性(文脈が意味にどのように貢献するか) と意味論(問題の解釈) を扱う必要がある場合があります。問題の最終目標が何であるか、どのようなルールを適用できるかを理解する能力が、問題を解決する鍵となります。問題によっては、抽象的な思考や創造的な解決策を思いつく必要がある場合があります。

問題解決には、数学的問題解決と個人的問題解決という2つの主要な領域があります。それぞれは、遭遇する困難や障壁に関係しています。^{[ 5 ]}

心理学

心理学における問題解決とは、人生で遭遇する問題に対する解決策を見つけるプロセスを指します。^{[ 6 ]}これらの問題の解決策は通常、状況や文脈に特有のものです。プロセスは問題発見から始まり、そこで問題が発見され、単純化されます。次のステップは、考えられる解決策を生成し、評価することです。最後に、実行および検証する解決策が選択されます。問題には達成すべき最終目標があり、そこに到達する方法は、問題への向き合い方（問題解決の対処スタイルとスキル）と体系的な分析に依存します。^{[ 7 ]}

精神保健の専門家は、内省、行動主義、シミュレーション、コンピュータモデリング、実験などの方法を用いて人間の問題解決プロセスを研究します。社会心理学者は、問題の人間と環境の関係性、および独立した問題解決方法と相互依存的な問題解決方法を研究します。^{[ 8 ]}問題解決は、よりルーチン的または基本的なスキルの調整と制御を必要とする、より高次の認知プロセスおよび知的機能として定義されています。^{[ 9 ]}

実証研究によると、さまざまな戦略や要因が日常的な問題解決に影響を与えていることがわかっています。^{[ 10 ]}前頭葉損傷のある人を研究しているリハビリテーション心理学者は、感情制御と推論の欠陥は効果的なリハビリテーションによって修復でき、負傷者が日常的な問題を解決する能力を向上させる可能性があることを発見しました。^{[ 11 ]}対人関係における日常的な問題解決は、個人の動機付けと状況的要素に依存しています。そのような要素の1つは、「現実世界」の問題の感情価であり、これは問題解決のパフォーマンスを妨げたり、助けたりする可能性があります。研究者は問題解決における感情の役割に焦点を当てており、^{[ 12 ]}感情制御が不十分だと、目標タスクへの集中が妨げられ、問題解決が阻害され、疲労、うつ病、無気力などの否定的な結果につながる可能性があることを実証しています。^{[ 13 ]}概念化では、人間の問題解決は、問題指向と、問題状況と問題解決スキルに対する動機付け/態度/感情的アプローチという2つの関連するプロセスで構成されています。^{[ 14 ]}人々の戦略は彼らの目標と一致しており^{[ 15 ]}、自分を他人と比較するプロセスから生じている。

認知科学

問題解決を研究した最初の実験心理学者の中には、ドイツのゲシュタルト心理学者、例えばカール・ダンカーの『生産的思考の心理学』（1935年）などがいる。^[¹⁶^]おそらく最もよく知られているのは、アレン・ニューウェルとハーバート・A・サイモンの研究だろう。^[¹⁷^]

1960年代から1970年代初頭にかけて行われた実験では、参加者に比較的単純で明確に定義された、しかしこれまで見たことのない実験室課題を解くよう求められた。^{[ 18 ]}^{[ 19 ]}ハノイの塔のようなこれらの単純な問題は、すぐに最適な解を見つけることができたため、研究者は問題解決の全過程を観察することができた。研究者は、これらのモデル問題が、より複雑な「現実世界」の問題を解決する際に用いられる特徴的な認知プロセスを引き出すと想定した。

この研究で発見された優れた問題解決手法は、分解の原理である。^{[ 20 ]}

コンピュータサイエンス

コンピュータ科学や人工知能の多くは、特定の種類の問題を解決するための自動システムを設計することに関わっています。つまり、入力データを受け取り、適切な応答を妥当な速さで計算するシステムです。アルゴリズムとは、そのようなシステムを制御する手順や指示であり、コンピュータプログラムに記述されます。

このようなシステムを設計するための手順には、問題の特定、ヒューリスティクス、根本原因分析、重複排除、分析、診断、修復が含まれます。分析手法には、線形および非線形プログラミング、待ち行列システム、シミュレーションが含まれます。^{[ 21 ]}コンピュータプログラムのエラーを見つけて修正すること、つまりデバッグは、長年にわたる大きな障害です。

論理

形式論理は、妥当性、真理、推論、議論、証明といった問題に関係する。問題解決の文脈では、形式論理を用いて、問題を証明すべき定理として形式的に表現したり、問題を解決するために必要な知識を、問題に解が存在することを証明するための前提として表現したりすることができる。

形式論理を用いて数学の定理を証明するためにコンピュータを使用する手法は、1950年代に自動定理証明という分野として登場しました。これには、アレン・ニューウェル、ハーバート・A・サイモン、J・C・ショーによって開発された論理理論マシンに見られるような、人間の問題解決をシミュレートするように設計されたヒューリスティックな手法や、ジョン・アラン・ロビンソンによって開発された分解原理などのアルゴリズム的手法が含まれていました。

自動定理証明は、数学定理の証明を見つける用途に加えて、コンピュータ科学におけるプログラム検証にも利用されてきた。1958年、ジョン・マッカーシーは、情報を形式論理で表現し、自動定理証明を用いて質問への回答を導き出すためのアドバイス・テイカーを提案した。この方向への重要な一歩は、 1969年にコーデル・グリーンによって踏み出された。彼は、質問応答や、ロボットの計画立案といった人工知能におけるその他の応用に、分解定理証明器を用いた。

コーデル・グリーンが使用した分解定理証明器は、人間の問題解決方法とはほとんど似ていなかった。MITの研究者からそのアプローチに対する批判を受けて、ロバート・コワルスキーは論理プログラミングとSLD分解^{[ 22 ]}を開発し、問題の分解によって問題を解決した。彼はコンピュータと人間の両方の問題解決のための論理^{[ 23 ]と、人間の思考を向上させるための計算論理}^[²⁴^]を提唱している。

エンジニアリング

製品やプロセスに不具合が生じた場合、問題解決手法を用いて、さらなる不具合の発生を防ぐための是正措置を策定することができます。また、こうした手法は、実際の不具合が発生する前に製品やプロセスに適用することで、潜在的な問題を事前に予測、分析、軽減することも可能です。故障モード影響解析（FMEA）などの手法を用いることで、問題発生の可能性を事前に低減できます。

反応的な場合も能動的な場合も、診断の過程を通して因果関係の説明を構築する必要がある。原因の観点から結果の説明を導き出す際、アブダクションは新しいアイデアや仮説を生み出し（「どのように？」と問う）、演繹は他のもっともらしい前提に基づいて仮説を評価し洗練させ（「なぜ？」と問う）、帰納は経験的データで仮説を正当化する（「どれくらい？」と問う）。^{[ 25 ]}アブダクションの目的は、どの仮説や命題を採用または主張するかではなく、どの仮説や命題をテストするかを決定することである。^{[ 26 ]}パースの論理体系では、アブダクションと演繹の論理は現象の概念的理解に貢献し、帰納の論理は概念的知識に定量的詳細（経験的裏付け）を追加する。^{[ 27 ]}

フォレンジックエンジニアリングは、製品の欠陥や不具合を追跡する重要な故障解析手法です。これにより、さらなる故障を防ぐための是正措置を講じることができます。

リバースエンジニアリングは、製品を分解し、その部品の作成と組み立ての妥当な経路を開発することによって、製品開発に使用された元の問題解決ロジックを発見しようとする試みである。^{[ 28 ]}

物理

物理学において、問題解決とは、物理学特有の推論と分析を適用することによって、初期の物理的状況を目標状態に変換するプロセスを指します。これには、関連する物理原理を特定し、仮定を立て、方程式を定式化して操作し、結果が妥当かどうかを確認することが含まれます。^{[ 29 ]}

物理の問題は、単に公式を適用したり思い出したりするだけではなく、根底にある概念を理解し、可能な知識状態からなる「問題空間」を探索して目標に到達することを必要とする。

軍事科学

軍事科学において、問題解決は「最終状態」、すなわち戦略の目標となる条件や状況という概念と結びついている。^{[ 30 ]}^{： xiii、E-2}問題解決能力はあらゆる軍事階級において重要であるが、指揮統制レベルでは不可欠である。それは、起こりうるシナリオに対する質的・量的な深い理解から生まれる。この文脈における有効性とは、結果の評価、すなわち最終状態がどの程度達成されたかの評価である。^{[ 30 ]}^{： IV-24}計画とは、それらの最終状態を実現する方法を決定するプロセスである。^{[ 30 ]}^{： IV-1}

プロセス

問題解決のモデルの中には、まず目標を特定し、次にその目標達成に向けた一連のサブ目標を特定するものもある。認知のACT-Rモデルを提唱したアンダーソンは、この目標とサブ目標の集合を目標スタックとしてモデル化した。目標スタックとは、心の中に完了すべき目標とサブ目標のスタックがあり、同時に実行されるタスクは1つだけであるというものである。^{[ 31 ]}^{： 51}

ある問題を解決する方法に関する知識は、転移と呼ばれるプロセスで別の問題にも応用できる。^{[ 31 ]}^{： 56}

問題解決戦略

問題解決戦略とは、目標達成の障害を克服するための手順のことである。問題解決の過程でこのような戦略を繰り返すことを「問題解決サイクル」と呼ぶ。^{[ 32 ]}

このサイクルにおける一般的な手順としては、問題の認識、問題の定義、解決戦略の策定、利用可能な知識とリソースの整理、進捗状況の監視、そして解決策の有効性の評価などが挙げられます。一つの解決策が達成されると、通常は別の問題が発生し、サイクルが再び始まります。

洞察とは、問題に対する突然の「なるほど！」という解決策、複雑な状況を単純化する新しいアイデアの誕生のことです。洞察によって見出された解決策は、段階的な分析から得られた解決策よりも鋭い場合が多いです。迅速な解決プロセスには、問題解決サイクルのさまざまな段階で生産的な行動を選択するための洞察が必要です。ニューウェルとサイモンの正式な行動問題の定義とは異なり、洞察問題には合意された定義はありません。^{[ 33 ]}

問題解決戦略には以下のようなものがある：^{[ 34 ]}

抽象化: 扱いやすいモデルシステムで問題を解決し、実際のシステムについての洞察を得る
類推: 類似した特徴やメカニズムを持つ過去の問題に解決策を適用する
ブレインストーミング: （特に集団の間で）多数の解決策やアイデアを提案し、最適な解決策が見つかるまでそれらを組み合わせ、発展させること。
バイパス: 問題を、障壁を回避して解決しやすい別の問題に変換し、その後、その解決策を元の問題の解決策に戻す。
批判的思考: 入手可能な証拠と議論を分析し、合理的、懐疑的、かつ偏りのない評価を通じて判断を下す。
分割統治: 大きくて複雑な問題を、より小さくて解決可能な問題に分解する
援助を求める: 障害に対処するために外部の支援を得る
仮説検定: 問題に対する考えられる説明を仮定し、その仮定を証明しようとする（あるいは、場合によっては反証しようとする）。
水平思考: 間接的かつ創造的に解決策にアプローチする
手段目的分析: 目標に近づくために、各段階で行動を選択する
形態学的分析: システム全体の出力と相互作用を評価する
観察／質問: 自然科学において、観察とは、気づきや知覚の行為または事例であり、一次情報源からの情報の取得を指します。質問とは、情報を求めるための発話です。
不可能性の証明: その問題が解決不可能であることを証明してみてください。証明が失敗する点が、問題を解決する出発点となります。
削減: 問題を、解決策が存在する別の問題に変換する
研究: 既存のアイデアを活用したり、既存の解決策を類似の問題に適用したりする
根本原因分析: 問題の原因を特定する
対称: 対称性を利用して問題を視覚化し、単純化する
試行錯誤: 適切な解決策が見つかるまで、考えられる解決策をテストする

問題解決方法

A3問題解決– 構造化された問題改善アプローチ
デザイン思考– デザインコンセプトを開発するプロセス
八つの規律に基づく問題解決法– チーム指向型問題解決法の八つの規律リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ
GROWモデル– 目標設定と問題解決のための手法
援助を求める行動― 心理学における理論
解決方法– ジョージ・ポリア著
水平思考― 問題解決の方法
OODAループ– 観察・方向付け・決定・行動のサイクル
PDCA – 反復的な設計および管理手法
根本原因分析– 障害や問題の根本原因を特定する方法リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ
RPR問題の診断
TRIZ – 問題解決ツール
科学的方法とは、科学の発展を特徴づけてきた、知識を獲得するための経験的な方法である。
群知能― 分散型で自己組織化されたシステムの集団行動
システムダイナミクス– 非線形複雑系の研究

共通の障壁

問題解決における一般的な障壁には、効率的な解決策の探索を妨げる精神的な構造が含まれる。研究者によって特定された最も一般的な5つの障壁は、確証バイアス、メンタルセット、機能的固着、不必要な制約、および無関係な情報である。

確証バイアス

確証バイアスとは、先入観を支持するデータを収集・使用する無意識の傾向のことである。このような先入観は、重要な個人的信念に基づくものではなく、偶発的なものである可能性があり、自分が正しいという欲求が十分な動機となる場合もある。^{[ 35 ]}

科学技術の専門家も確証バイアスを経験します。たとえば、あるオンライン実験では、心理学研究分野の専門家は、自分の先入観に合致する科学的研究を、それに反する研究よりも好意的に見る傾向があることが示唆されました。^{[ 36 ]}レイモンド・ニッカーソンによれば、確証バイアスの結果は、非効率な政府政策から大量虐殺まで、現実の状況で見ることができます。ニッカーソンは、魔女として告発された人々を殺害した人々は、動機付けを伴う確証バイアスを示したと主張しました。 ^{[ 37 ]}研究者のマイケル・アレンは、好ましい結果を生み出すために科学実験を操作しようとした学童に、動機付けを伴う確証バイアスの証拠を発見しました。 ^{[ 38 ]}

しかし、確証バイアスは必ずしも動機を必要とするわけではありません。1960年、ピーター・キャスカート・ワソンは、参加者が最初に3つの数字を見て、その3つの数字の組を作成するために使用された可能性のある規則の形で仮説を立てる実験を行いました。仮説を検証する際、参加者は自分の仮説を裏付ける追加の3つの数字の組だけを作成する傾向があり、自分の仮説を否定または反証する3つの数字の組は作成しない傾向がありました。^{[ 39 ]}

メンタルセット

メンタルセットとは、新しいより良い解決策を探すよりも、以前に成功した解決策を再利用しようとする傾向のことである。それは習慣への依存と言える。

これは、1940年代にアブラハム・S・ルチンスが有名な水差し実験で初めて明確にした。 ^{[ 40 ]}参加者は、最大容量の異なる他の水差しを使って、1つの水差しに特定の量の水を満たすように求められた。ルチンスは、すべて単一の方法で解決できる一連の水差しの問題を与えた後、同じ方法で解決できるが、より新しく簡単な方法でも解決できる問題を提示した。参加者は、より簡単な代替方法に気づかず、慣れ親しんだ方法を使う傾向があった。^{[ 41 ]}これは、ノーマン・マイヤーの1931年の実験でも再び実証された。この実験では、参加者は、馴染みのある道具（ペンチ）を非慣習的な方法で使用して問題を解決するように求められた。参加者は、その対象物を通常の用途から外れた方法で見ることができないことが多く、これは機能的固着として知られる一種のメンタルセットである（次のセクションを参照）。

精神的に固執することを固執と呼び、それは繰り返し失敗する戦略への執着やこだわりへと深まる可能性がある。^{[ 42 ]} 1990年代後半、研究者のジェニファー・ワイリーは、ある分野における専門知識が精神的セットを作り出し、おそらく固執につながる可能性があることを発見した。^{[ 42 ]}

集団思考とは、各個人がグループの他のメンバーの考え方を取り入れることであり、メンタルセットを生み出し、悪化させる可能性がある。^{[ 43 ]}社会的圧力により、全員が同じことを考え、同じ結論に達するようになる。

機能的固着

機能的固着とは、対象物を一つの機能しか持たないものとみなし、新たな用途を思いつくことができない傾向のことで、前述のマイヤーのペンチ実験がその例です。機能的固着は、一種のメンタルセットであり、日常生活における最も一般的な認知バイアスの一つです。

例えば、ある男性が家の中の虫を退治したいのに、手元にあるのが芳香剤の缶だけだと想像してみてください。彼は、消臭という本来の機能だけを考え、缶で虫を潰すのではなく、虫を殺すための何かを探し始めるかもしれません。

ティム・ジャーマンとクラーク・バレットはこの障壁について次のように述べています。「被験者は対象物の設計機能に固執し、対象物の機能が示されない対照条件と比較して問題解決能力が低下する。」^{[ 44 ]}彼らの研究では、幼児が対象物の意図された機能について限られた知識しか持っていないことがこの障壁を軽減することがわかった。^{[ 45 ]}また、教育の文脈において機能的固執が理解の妨げとなることも研究で明らかになっている。「機能的固執は、化学の問題を解くだけでなく、概念の学習にも見られる。」^{[ 46 ]}

機能的固着が問題解決にどのように関係するかについては、いくつかの仮説がある。^{[ 47 ]}時間の浪費、ツールの正しい使用の遅延、または完全な妨害につながる可能性がある。

不必要な制約

不必要な制約とは、目の前の課題に無意識のうちに課せられた恣意的な境界であり、生産的な解決策の道筋を閉ざしてしまう。解決者は、まるでそれが問題の必然的な要件であるかのように、1種類の解決策だけに固執してしまうことがある。通常、これはメンタルセット、つまり以前に成功した方法に固執することと結びついている。^{[ 48 ]}

視覚的な問題は、心の中で作り出した制約を生み出すこともあります。^{[ 49 ]}有名な例として、ドット問題があります。3×3のグリッド状に配置された9つのドットを、ペンを紙から離したり、線に沿って戻ったりすることなく、4本の直線で結ばなければなりません。被験者は通常、ペンがドットの外側の正方形内に留まらなければならないと考えますが、解決にはこの枠を超えて線を伸ばす必要があり、研究者たちは短い制限時間内での解決率が0%であることを発見しました。^{[ 50 ]}

この問題は「枠にとらわれずに考える」という表現を生み出した。^{[ 51 ]}こうした問題は、多くの場合、長い間苦労した後に、精神的な障壁を飛び越える突然のひらめきによって解決される。^{[ 52 ]}これは、対象者が頭の中で問題をどのように構造化しているか、過去の経験をどのように活用しているか、ワーキングメモリ内でこの情報をどれだけうまく処理しているかによって、難しくなることがある。この例では、枠の四角形の外側で点が接続されている様子を想像するには、型破りな配置を視覚化する必要があり、これはワーキングメモリに負担をかける。^{[ 51 ]}

無関係な情報

Irrelevant information is a specification or data presented in a problem that is unrelated to the solution.^[48] If the solver assumes that all information presented needs to be used, this often derails the problem solving process, making relatively simple problems much harder.^[53]

For example: "Fifteen percent of the people in Topeka have unlisted telephone numbers. You select 200 names at random from the Topeka phone book. How many of these people have unlisted phone numbers?"^[51] The "obvious" answer is 15%, but in fact none of the unlisted people would be listed among the 200. This kind of "trick question" is often used in aptitude tests or cognitive evaluations.^[54] Though not inherently difficult, they require independent thinking that is not necessarily common. Mathematical word problems often include irrelevant qualitative or numerical information as an extra challenge.

Avoiding barriers by changing problem representation

The disruption caused by the above cognitive biases can depend on how the information is represented:^[54] visually, verbally, or mathematically. A classic example is the Buddhist monk problem:

A Buddhist monk begins at dawn one day walking up a mountain, reaches the top at sunset, meditates at the top for several days until one dawn when he begins to walk back to the foot of the mountain, which he reaches at sunset. Making no assumptions about his starting or stopping or about his pace during the trips, prove that there is a place on the path which he occupies at the same hour of the day on the two separate journeys.

The problem cannot be addressed in a verbal context, trying to describe the monk's progress on each day. It becomes much easier when the paragraph is represented mathematically by a function: one visualizes a graph whose horizontal axis is time of day, and whose vertical axis shows the monk's position (or altitude) on the path at each time. Superimposing the two journey curves, which traverse opposite diagonals of a rectangle, one sees they must cross each other somewhere. The visual representation by graphing has resolved the difficulty.

Similar strategies can often improve problem solving on tests.^[48]^[55]

Other barriers for individuals

問題解決に取り組む人は、効率的な解決策の重要な要素であっても、減算的な変化を見落としがちです。たとえば、都市計画担当者は、そもそも高速道路の必要性を減らす方法を探すのではなく、交通渋滞を緩和する解決策として高速道路に車線を追加することを決定するかもしれません。要素やプロセスを減らすのではなく、まず要素を作成または追加することによって解決しようとするこの傾向は、情報過多などの認知負荷が高まるにつれて強まることが示されています。^[⁵⁶^]

夢を見ること：覚醒意識を伴わない問題解決

人は眠っている間にも問題を解決できる。夢の中で問題を解決した科学者や技術者の報告は数多くある。例えば、ミシンの発明者であるエリアス・ハウは、夢からボビンの構造を解明した。^{[ 57 ]}

化学者のアウグスト・ケクレは、ベンゼンの6つの炭素原子と水素原子の配置について考えていた。その問題について考えているうちにうとうとしてしまい、踊る原子が蛇のような形に落ちていく夢を見た。それがきっかけでベンゼン環を発見した。ケクレは日記にこう記している。

蛇の一匹が自分の尾を掴み、その姿は私の目の前で嘲るようにぐるぐると回転した。まるで稲妻に打たれたかのように私は目を覚まし、今回も残りの夜をその仮説の帰結を考察することに費やした。^{[ 58 ]}

また、人が寝る前に意識的に問題について考え、夢のイメージでその問題を解決する方法についての経験的研究もあります。夢研究者のウィリアム・C・デメントは、 500人の学部生を対象にした授業で、最初の要素がOTTFFである無限級数について考え、その背後にある原理を推論し、次の要素が何になるかを答えるように指示しました。^{[ 59 ]}彼は、毎晩寝る前に15分間この問題について考え、その時に見た夢を書き留めるように学生たちに求めました。朝起きたら、再び15分間この問題について考えるように指示しました。

OTTFF という数列は、数字の頭文字である one、two、three、four、five です。数列の次の 5 つの要素は SSENT (six、seven、eight、nine、ten) です。生徒の中には、夢を振り返ることでパズルを解いた人もいました。例えば、次のような夢を報告した生徒がいました。^{[ 59 ]}

私は美術館に立って、壁に飾られた絵画を眺めていました。廊下を歩きながら、絵画の数を数え始めました。1、2、3、4、5。6枚目と7枚目に差し掛かった時、絵画は額縁から引き剥がされていました。私は空になった額縁をじっと見つめ、何かの謎が解けそうな不思議な感覚を覚えました。すると突然、6枚目と7枚目の空間こそが問題の解決策だと気づいたのです！

500人以上の学部生を対象に行った調査で、学生に割り当てられた課題に関連する夢は87件（直接関連が53件、間接関連が34件）と判断された。しかし、課題を解決する夢を見た人のうち、実際に解決策を意識的に理解できたのはわずか7人だった。残りの46人（53人中）は、解決策を知らないと考えていた。

アルバート・アインシュタインは、問題解決の多くは無意識のうちに行われ、人はその後、脳がすでに解決したことを意識的に理解し、定式化する必要があると信じていました。彼は、これが相対性理論を定式化する際の自身のプロセスであると信じていました。「問題の創造者は解決策を持っている」^[⁶⁰^]アインシュタインは、主にイメージで、言葉を使わずに問題解決を行ったと述べています。「書かれたり話されたりする言葉や言語は、私の思考のメカニズムにおいて何の役割も果たしていないようです。思考の要素として機能していると思われる精神的な実体は、特定の記号と、多かれ少なかれ明確なイメージであり、これらは『自発的に』再現され、組み合わせることができます。」^[⁶¹^]

認知科学：2つの学派

問題解決プロセスは、知識領域や専門知識のレベルによって異なります。^{[ 62 ]}このため、実験室で得られた認知科学の知見は、必ずしも実験室外の問題解決状況に一般化できるとは限りません。このため、1990年代以降、現実世界の問題解決に重点を置いた研究が行われるようになりました。しかし、この重点は北米とヨーロッパでかなり異なる形で表現されています。北米の研究は、通常、個別の自然知識領域における問題解決の研究に集中していますが、ヨーロッパの研究の多くは、斬新で複雑な問題に焦点を当て、コンピュータ化されたシナリオで実施されています。^{[ 63 ]}

ヨーロッパ

ヨーロッパでは、主に2つのアプローチが浮上しており、1つは英国のドナルド・ブロードベント^{[ 64 ]}によって始められたもので、もう1つはドイツのディートリッヒ・デルナー^{[ 65 ]}によって始められたものである。この2つのアプローチは、現実の問題に似せて構築された、比較的複雑で意味的に豊かなコンピュータ化された実験課題を重視している点で共通している。これらのアプローチは、理論的な目標と方法論において若干異なっている。ブロードベントによって始められた伝統は、意識下で機能する認知的問題解決プロセスと意識外で機能する認知的問題解決プロセスの区別を重視し、通常は数学的に明確に定義されたコンピュータ化されたシステムを使用する。一方、デルナーによって始められた伝統は、問題解決の認知的、動機的、社会的要素の相互作用に関心を持ち、最大2,000個の高度に相互接続された変数を含む非常に複雑なコンピュータ化されたシナリオを使用する。^{[ 66 ]}

北米

北米では、ハーバート・A・サイモンによる意味的に豊かな領域での「実践による学習」に関する研究^{[ 67 ]}をきっかけに、研究者たちは問題解決の包括的な理論を抽出しようとするのではなく、物理学、執筆、チェスなどのさまざまな自然知識領域で問題解決を個別に調査し始めた^[⁶⁸^] 。これらの研究者たちは、特定の領域内での問題解決の発達、つまり専門知識の発達に焦点を当ててきた^[⁶⁹^]。

北米で特に注目を集めている分野は以下のとおりです。

計算^{[ 70 ]}
コンピュータスキル^{[ 71 ]}
ゲームプレイ^{[ 72 ]}
弁護士の推論^{[ 73 ]}
経営上の問題解決^{[ 74 ]}
物理的な問題解決
数学的問題解決^{[ 75 ]}
機械的な問題解決^{[ 76 ]}
個人的な問題解決^{[ 77 ]}
政治的意思決定^{[ 78 ]}
電子工学における問題解決^{[ 79 ]}
イノベーションと発明のための問題解決：TRIZ ^{[ 80 ]}
読書^{[ 81 ]}
社会的問題解決^{[ 12 ]}
執筆^{[ 82 ]}

複雑な問題の特徴

複雑な問題解決 (CPS) は、単純な問題解決 (SPS) とは区別されます。SPS では、単一の単純な障害があります。CPS では、複数の障害が同時に発生する可能性があります。たとえば、外科医は、どの靴を履くかを決める個人よりもはるかに複雑な問題を抱えています。ディートリッヒ・デルナーによって明らかにされ、後にヨアヒム・フンケによって拡張されたように、複雑な問題にはいくつかの典型的な特徴があり、それには以下が含まれます。^{[ 2 ]}

複雑性（多数の項目、相互関係、および意思決定）
列挙可能性
不均一性
接続性（階層関係、通信関係、割り当て関係）
ダイナミクス（時間的考慮事項）
- 時間的制約
- 時間的感度
- 位相効果
- 動的な予測不可能性
不透明性（状況の不明瞭さ）
- 開始時の不透明度
- 継続不透明度
多目的（複数の目標）^{[ 83 ]}
- 無表情
- 反対
- 一過性

集団的な問題解決

人々は、個人レベルから文明レベルまで、さまざまなレベルで問題を解決します。集団的問題解決とは、集団で問題解決を行うことを指します。社会問題や地球規模の問題は、通常、集団で解決することによってのみ解決できます。

現代の問題の複雑さは、個人の認知能力を超えており、異なるものの相互補完的な専門知識と集団的な問題解決能力を必要とする。^{[ 84 ]}

集合知とは、多くの個人の協力、共同努力、競争から生まれる、共有された、あるいは集団的な知性のことである。

共同問題解決では、人々は協力して現実世界の問題を解決します。問題解決グループのメンバーは、共通の関心事、似たような情熱、および/または仕事へのコミットメントを共有します。メンバーは質問をしたり、疑問を抱いたり、共通の問題を理解しようとすることができます。彼らは専門知識、経験、ツール、および方法を共有します。^{[ 85 ]}グループは必要に応じて流動的になる場合があり、割り当てられたタスクを完了するために一時的にのみ発生する場合もあれば、問題の性質に応じてより永続的になる場合もあります。

例えば、教育の文脈では、グループのメンバー全員が意思決定プロセスに意見を述べ、学習プロセスにおいて役割を担うことがあります。メンバーは、グループ内のすべてのメンバーの思考、指導、および監視に責任を負う場合があります。グループワークは、各メンバーが全体の作業に等しく貢献できるように、メンバー間で調整される場合があります。メンバーは、各自の強みを認識し、それを伸ばすことで、全員がタスクに大きく貢献することができます。^{[ 86 ]}協働的なグループワークは、批判的思考力、問題解決能力、社会性、および自尊心を促進する能力があります。協働とコミュニケーションを用いることで、メンバーは互いに学び合い、個人作業よりも優れた学習成果につながる有意義な知識を構築することがよくあります。^{[ 87 ]}

協働グループでは、メンバー間の共同の知的努力が必要であり、問題を共に解決するための社会的相互作用が伴います。これらの相互作用中に共有される知識は、コミュニケーション、交渉、および資料の作成中に獲得されます。^{[ 88 ]}メンバーは、質問をすることによって積極的に他者から情報を求めます。質問を使用して新しい情報を獲得する能力は、理解と問題解決能力を高めます。^{[ 89 ]}

1962年の研究報告で、ダグラス・エンゲルバートは集合知と組織の有効性を結びつけ、積極的に「人間の知性を増強する」ことでグループの問題解決に相乗効果が生じると予測した。「この増強されたモードで3人が協力して作業すると、1人の増強された人が単独で作業する場合よりも、複雑な問題を解決するのに3倍以上効果的であるように思われる」^{[ 90 ] 。}

新メディアとメディア融合の理論家であるヘンリー・ジェンキンスは、集合知はメディア融合と参加型文化に起因するという理論に基づいている。^{[ 91 ]}彼は、現代の教育がオンラインでの集団的問題解決の傾向を教室に取り入れていないことを批判し、「集合知コミュニティはグループとしての仕事への主体性を奨励するのに対し、学校は個人を評価する」と述べている。ジェンキンスは、知識コミュニティ内での相互作用が若者にとって重要なスキルを構築し、集合知コミュニティを通じたチームワークがそのようなスキルの発達に貢献すると主張している。^{[ 92 ]}

コレクティブ・インパクトとは、異なる分野の複数の主体が、構造化された協力形態を用いて、特定の社会問題を解決するための共通の目標に向かって取り組むことを指す。

第二次世界大戦後、国連、ブレトンウッズ体制、WTOが設立された。国際レベルでの集団的問題解決は、 1980年代以降、これら3種類の組織を中心に具体化していった。これらの国際機関は国家のような、あるいは国家中心的な性質を保っているため、集団的問題解決において、代替的なアプローチではなく、国家のような、あるいは国家中心的なアプローチを永続させているのは当然のことである。^[⁹³^]

クラウドソーシングとは、与えられた課題に対する最良の解決策を見つけることを目的として、多くの独立した参加者からアイデア、考え、または情報を蓄積するプロセスです。現代の情報技術により、多くの人々が参加し、良い結果をもたらす方法で提案を管理することが容易になります。^{[ 94 ]}インターネットは、集合的（惑星規模を含む）問題解決の新たな能力を可能にします。^{[ 95 ]}

注記

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心理学