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シナリオプランニング、シナリオ思考、シナリオ分析[ 1 ] 、シナリオ予測[ 2 ]、シナリオメソッド[ 3 ]はすべて、一部の組織が柔軟な長期計画を作成するために使用する戦略的計画手法を説明するものです。これは、軍事情報機関が使用する古典的な手法の適応と一般化に大きく依存しています。[ 4 ]
この手法の最も一般的な応用例として、アナリストは政策立案者向けにシミュレーションゲームを作成する。この手法は、人口統計、地理、鉱物資源などの既知の事実と、軍事、政治、産業に関する情報、そしてPEST分析またはその派生分析によって特定された主要な推進要因を組み合わせる。PEST分析とは、組織の事業環境における社会的、技術的、経済的、環境的、政治的側面を考慮する分析手法である。
ビジネスアプリケーションでは、競合他社の行動を理解することへの重点が減り、自然環境の変化により注意が向けられるようになっています。たとえば、ロイヤル・ダッチ・シェルでは、シナリオプランニングは、具体的な戦略を策定する前に、世界の外部的な部分についての考え方を変えることだと説明されています。[ 5 ] [ 6 ]
シナリオプランニングには、システム思考の側面が含まれる場合があります。具体的には、多くの要因が複雑な方法で組み合わさって、時には驚くべき未来を生み出す可能性があるという認識です（非線形フィードバックループによる）。この方法では、未来に関する新しい洞察、価値観の大きな変化、前例のない規制や発明など、形式化するのが困難な要因を含めることもできます。[ 7 ]シナリオプランニングと併用されるシステム思考は、要因間の因果関係を実証できるため、もっともらしいシナリオのストーリーラインにつながります。[ 8 ]シナリオプランニングがシナリオ開発へのシステム思考アプローチと統合されているこれらのケースは、「動的シナリオ」と呼ばれることがあります。
不確実性や複雑性に対処するために主観的かつ経験的な手法を用いることに対する批判者たちは、この手法は厳密に検証されておらず、科学的証拠による影響も十分に受けていないと主張する。彼らは、恣意的なテーマや「予測手法」に基づいて「予測」を行うためにこのような手法を用いることに警鐘を鳴らしている。
シナリオ構築の課題であり強みでもあるのは、「予測者は、予測しようとしている社会的な文脈の一部であり、その過程でその文脈に影響を与える可能性がある」という点である。[ 9 ]その結果、社会的な予測は自己破壊的になる可能性がある。例えば、既存の傾向に基づいて人口の大部分がHIVに感染するというシナリオは、より多くの人が危険な行動を避けるようになり、HIV感染率が低下し、予測が無効になる可能性がある（もしそれが公に知られていなければ、予測は正しかったかもしれない）。あるいは、サイバーセキュリティが大きな問題になるという予測は、組織がより安全なサイバーセキュリティ対策を実施するようになり、問題が限定される可能性がある。[ 9 ]
事実とそれに関連する社会変化の組み合わせや順列は「シナリオ」と呼ばれます。シナリオには通常、現在何らかの形で初期段階に存在する、もっともらしいが予想外に重要な状況や問題が含まれます。特定のシナリオは起こりそうにありません。しかし、未来研究のアナリストは、シナリオの特徴が起こりうると同時に不快なものとなるように選択します。シナリオプランニングは、政策立案者や企業が変化を予測し、対応を準備し、より強固な戦略を作成するのに役立ちます。[ 10 ] [ 11 ]
アナリストは、政策立案者がシミュレーションされた組織を柔軟かつ自由に調整できるようにウォーゲームを設計する。 [ 12 ]
過去の戦略計画では、多くの場合、「公式の将来」のみが考慮されていました。これは通常、現在の傾向を将来に引き継ぐ直線グラフでした。多くの場合、トレンドラインは会計部門によって作成され、人口統計や社会状況の質的な違いについての議論が欠けていました。[ 5 ]
これらの単純な推測はほとんどの場合驚くほど正確ですが、企業や政府に影響を与える可能性のある質的な社会変化を考慮していません。ポール・J・H・シューメーカーは、ビジネスにおけるシナリオプランニングの使用に関する経営上の事例を提示しています。[ 13 ]
このアプローチは、シェル社内よりも社外でより大きな影響を与えた可能性があり、他の多くの企業やコンサルティング会社がシナリオプランニングを利用し始めた。シナリオプランニングは、ポール・J・H・シューメーカーが列挙したように、さまざまな落とし穴（プロセスと内容の両方）に陥りやすい。[ 13 ]最近では、シナリオプランニングは、複数のシナリオだけでなく、複数の整合性のある戦略も認知的に準備することで、戦略的俊敏性を向上させるツールとして議論されている。[ 10 ]
経済学や金融学では、金融機関はシナリオ分析を用いて、経済の複数のシナリオ（例えば、急速な成長、中程度の成長、低成長）と、それぞれのシナリオにおける金融リターン（債券、株式、現金など）を予測することがあります。また、それぞれの可能性のサブセットを検討することもあります。さらに、相関関係を特定し、シナリオ（およびサブセットがあればそれら）に確率を割り当てることもあります。そうすることで、資産の種類間でどのように資産を配分するか（つまり、資産配分）を検討できるようになります。また、シナリオ加重期待収益率（この数値は金融環境の全体的な魅力度を示す）を計算することもできます。さらに、不利なシナリオを用いてストレステストを実施することもあります。[ 14 ]
将来何が起こるかを予測することは難しい場合がある（例えば、実際の将来の結果は全く予想外のものになる可能性がある）。つまり、どのようなシナリオが考えられるかを予測し、それらに確率を割り当てることは難しい。これは、金融市場のリターンが暗示されることはさておき、一般的な予測についても同様である。結果は、例えば、個々のシナリオ内の変動やシナリオ間の関係性を考慮に入れるなどして、数学的／統計的にモデル化することができる。一般的に、異なるシナリオに確率を割り当てる際には注意が必要である。なぜなら、確率が最も高いシナリオのみを考慮する傾向が生じる可能性があるからである。[ 15 ]
ほとんどの著者は、シナリオ計画の導入を、1950年代にランド研究所で米軍のために働いていたハーマン・カーンに帰している。彼はそこで、未来の人々が書いたかのような物語で未来を描写する手法を開発した。彼はこれらの物語を説明するために「シナリオ」という用語を採用した。1961年に彼はハドソン研究所を設立し、そこでシナリオ研究を社会予測と公共政策に拡大した。[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]シナリオの最も物議を醸した使用法の1つは、核戦争に勝利できると示唆することだった。[ 21 ]カーンはシナリオ計画の父としてよく引用されるが、カーンがランド研究所で手法を開発していたのと同時期に、ガストン・ベルジェはフランスで設立した展望研究センターで同様の手法を開発していた。彼が「ラ・プロスペクティブ」と名付けた方法は、公共政策の策定の指針として使用される規範的な未来シナリオを開発することであった。1960年代半ばには、フランスとアメリカの機関のさまざまな著者が、1964年のベルジェの「ラ・プロスペクティブ」[ 22 ]や1967年のカーンとウィーナーの「次の33年」[ 23 ]などのシナリオ計画の概念を発表し始めた。1970年代には、ハドソン財団、スタンフォード研究所（現在のSRIインターナショナル）、フランスのSEMAメトラコンサルティンググループなど、ビジネスを支援するために設立された多くの機関によってシナリオ計画が本格的に実施されるようになった。DHLエクスプレス、オランダのロイヤルシェル、ゼネラルエレクトリックなど、いくつかの大企業もシナリオ計画を取り入れ始めた。[ 18 ] [ 20 ] [ 24 ] [ 25 ]
こうした非常に高度なアプローチや、採用された難しい手法（通常は中央計画スタッフのリソースを必要とする）の結果として、シナリオは使用が難しく（そしてコストがかかる）という評判を得た。それでもなお、長期予測に内在する不確実性に対処するために代替シナリオを使用することの理論的重要性は、1973年のオイルショック後に発生した広範な混乱によって劇的に強調された。その結果、多くの大企業が何らかの形でこの手法を使用し始めた。1983年までに、ディフェンバッハは「代替シナリオ」が長期予測で3番目に人気のある手法であり、彼が調査した大企業の68%が使用していると報告した。[ 26 ]
シナリオ予測の実践的な開発は、それまでの限定的な学術的用途ではなく、戦略を導くために、 1971年にロイヤル・ダッチ・シェル・グループでピエール・ワックによって開始され、2年後のオイルショックによってさらに加速されました。シェルはそれ以来、シナリオの使用と、それを支えるより実践的な技術の開発において、商業の世界をリードしてきました。実際、ほとんどの長期予測と同様に、シナリオの使用は（過去10年間の不況下で）ごく少数の民間企業にまで縮小しましたが、シェルはその中でもほぼ唯一、この技術を予測の最前線に維持しています。[ 27 ]
シナリオの価値を裏付ける証拠は、予測の補助としてであっても、逸話的なものしか提示されておらず、そのほとんどはシェルという一社から得られたものである。さらに、シナリオを継続的に使用している組織が非常に少なく、関連する時間スケールが数十年に及ぶため、近い将来に決定的な裏付けとなる証拠が出てくる可能性は低い。しかし、同様の理由で、このような証拠の欠如は、ほぼすべての長期計画手法に当てはまる。証拠はないものの、シェルが数十年にわたってシナリオを使用してきた十分に文書化された経験（1990年代には、当時のCEOが、シナリオの使用が成功の要因であると述べている）を考慮すると、シナリオの使用によってのみ可能となる方法で、経営者の長期予測の視野を広げることから大きな利益が得られる可能性がある。[ 28 ]
全体的なプロセスの中で、他のほとんどの長期計画の形態と根本的に異なる部分は、シナリオの実際の作成という中心部分です。シェルが最も一般的に使用しているアプローチ[ 29 ]から派生したこのプロセスは、次の6つのステップに従います。[ 30 ]
同様の手法として、5インチ×3インチのインデックスカードを使用する方法が、バックオフとナットによって（「スノーボールテクニック」として）アイデア全般のグループ化と評価のために説明されている。[ 31 ]
さらに、シナリオは代替的な未来を提示する手法であるため、含めるべき要素は真に「変動可能」でなければなりません。それらは重大な代替結果の影響を受けるべきです。結果が予測可能ではあるものの重要な要素は、（無視できないため）シナリオの導入部で明確に説明する必要があります。シェル社のキース・ファン・デル・ヘイデン氏が報告した重要な不確実性マトリックスは、この段階で有用なチェックとなります。[ 32 ]
シナリオプランニングは、緊急時対応計画、感度分析、コンピュータシミュレーションとは異なります。[ 33 ]
21世紀の初めから、ストックホルムのスウェーデン国防研究庁は、シナリオ開発の支援としてコンピュータ支援型形態分析を採用してきた。[ 34 ]この方法により、推論モデルとして扱うことができる多変数形態フィールドを作成することが可能になり、シナリオ計画技術を偶発性分析や感度分析と統合することができる。
シナリオ分析とは、起こりうる複数の結果（「代替世界」と呼ばれることもある）を考慮することで、将来の出来事を分析するプロセスです。主要な予測手法の一つであるシナリオ分析は、未来の正確な姿を一つだけ示そうとするものではありません。むしろ、複数の代替的な未来の展開を提示します。その結果、起こりうる未来の結果の範囲が明らかになります。結果だけでなく、その結果に至る展開経路も観察可能です。予測とは異なり、シナリオ分析は過去の外挿や過去の傾向の延長に基づいていません。過去のデータに依拠せず、過去の観察結果が将来も有効であるとは想定していません。代わりに、過去にのみ関連する可能性のある展開や転換点を考慮しようとします。つまり、シナリオ分析では、起こりうる未来の結果を示すために、複数のシナリオが具体化されます。各シナリオは通常、楽観的、悲観的、そして起こりうる展開と起こりにくい展開を組み合わせます。ただし、シナリオのすべての側面は、もっともらしいものでなければなりません。シナリオは盛んに議論されているが、経験上、さらなる議論と選択にはおよそ 3 つのシナリオが最も適切であることが示されている。シナリオが多すぎると、分析が過度に複雑になるリスクがある。[ 35 ] [ 36 ]シナリオは、計画のための他のツールやアプローチと混同されることが多い。
多くの研究者が、両アプローチは組み合わせるのが最適であると強調している。[ 37 ] [ 38 ]プロセスが似ているため、2つの方法論は容易に組み合わせることができる。デルファイ法の各段階の出力はシナリオ法の入力として使用でき、その逆も可能である。組み合わせることで、両ツールの利点を実現することができる。実際には、通常、2つのツールのうちの1つが主要な方法論とみなされ、もう1つはどこかの段階で追加される。
実際によく見られるのは、デルファイ法をシナリオ作成プロセスに統合する方法です（例えば、Rikkonen、2005年、[ 39 ] von der Gracht、2008年、[ 40 ]を参照）。著者らは、このタイプをデルファイシナリオ（作成）、専門家ベースのシナリオ、またはデルファイパネル由来のシナリオと呼んでいます。Von der Gracht（2010）[ 41 ]は、この方法の科学的に妥当な例です。シナリオプランニングは「情報に飢えている」ため、デルファイ調査はプロセスに貴重なインプットを提供できます。デルファイから得られるさまざまなタイプの情報出力は、シナリオプランニングのインプットとして使用できます。たとえば、研究者は関連するイベントや展開を特定し、専門家の意見に基づいてそれらに確率を割り当てることができます。さらに、専門家のコメントや議論は、要因間の関係についてより深い洞察を提供し、それが後でシナリオに統合されます。また、デルファイは、専門家間の極端な意見や意見の相違を特定するのにも役立ちます。こうした物議を醸すようなテーマは、極端なシナリオや予測不能な事態に特に適している。
リッコネン（2005） [ 39 ]は博士論文で、シナリオプランニング、特にシナリオ構築におけるデルファイ法の活用について検討した。著者は、デルファイ法は様々な代替的な未来像を提示し、シナリオの論拠を構築する上で重要な役割を果たすと結論付けている。したがって、シナリオをより深みのあるものにし、シナリオプランニングへの信頼性を高めるために、デルファイ法を用いることが推奨される。さらに、シナリオ作成プロセスの簡素化や、予測項目と社会要因との相互関係の深い理解といった利点もある。
「シナリオ分析」は、経済研究における調査誤差の完全かつ事実に基づいた暴露の代替にはならない。従来の予測では、問題のモデル化に使用されるデータ、合理的な仕様と手法が与えられれば、アナリストは、ある統計的誤差率の範囲内で、係数が特定の数値範囲内にある可能性を述べることができる。この正確さは、仮説の非常に細分化された記述を犠牲にする必要はない。Rソフトウェア、特に「WhatIf」モジュール[ 42 ]
シナリオ構築のもう一つの課題は、「予測者は、予測しようとしている社会的な文脈の一部であり、その過程でその文脈に影響を与える可能性がある」ということである。[ 9 ]
1970年代、多くのエネルギー企業は環境保護運動とOPECカルテルの両方に驚かされ、誤った投資によって数十億ドルの収益を失った。これらの変化による劇的な財務的影響により、少なくとも1つの組織、ロイヤル・ダッチ・シェルはシナリオプランニングを導入した。同社のアナリストは、この計画プロセスによって同社が世界最大の企業になったと公に推定した。[ 43 ]
シナリオの使用は、1980年代初頭にアリー・デ・ゲウスのチームによって監査されました。彼らは、戦略の実行が不十分な主な原因はシナリオそのものではなく、シナリオに続く意思決定プロセスにあることを発見しました。今日では、多くの実務家がシナリオ自体の作成と同じくらい意思決定プロセスに時間を費やしています。[ 44 ]
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