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TQMと帰納法

ビジネスでは、それこそ千差万別な状況が発生します。それらに対して常に"正しい前提条件"を提示することは困難です。たしかに「○○の法則」やら「Aというビジネスモデルは有効だ」という方法論は、一見わかりやすく、また成果が出そうな感覚に陥りがちです。しかし、ビジネスにおいて、前提条件の正しさを考慮せず、安易に演繹的なアプローチをしてしまうと、誤った結論にたどり着きやすくなってしまう危険性があるのも事実です。そういった意味では、変化の多いビジネスに対し「状況・テーマに応じた情報を集め、その分析を通して結論を得る」という帰納的なアプローチは、極めて合理的なものだと言えます。
例えば近年話題に上がることの多いビッグデータ。消費者に関する膨大なデータ(事例)を収集・分析することで、消費行動に対する法則性を見出し、マーケティングや製品開発などに役立てる、といった形で活用されています。これも帰納的なアプローチの代表例です。
TQMにおいては、以前より帰納的な考え方、手法が重視され、数多く活用されています。統計学に基づく手法や問題解決のステップはもちろん、PDCAなどの考え方も、広く捉えれば帰納的なアプローチだと言えます。
また、加えて、帰納的なアプローチを訓練した人材は「状況が変化したときに新たにデータを集め、その状況に適した結論を導き出せる」という点も、帰納的な考え方がビジネスに適しているという理由の一つです。

TQMもその原型から数えれば世に出てから70年近くの時間がたっています。さすがに70年前そのままのやり方では、現在の状況には対応しきれないかもしれません。たしかに、そういった点はアップデートをしていく必要がありますし、またそれに対応する新しい取り組み方がいろいろと提案されています。
しかし、以前からあるTQMと最新の取り組みであるビッグデータが、実は根底では同じ考え方に基づいていることからも分かるように、その基本的な考え方は、時代に関わらずに通用する普遍的なものだという事ができます。

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