VUCA

変動性(Volatility)

変動性は、状況が急速に変わることを指します。技術の進歩や市場の変化など、予期せずに起こる出来事によって引き起こされます。
この不確実な環境に対応するには、柔軟性と迅速な適応が鍵です。計画には柔軟性を持たせ、変化に素早く対応できるように準備しましょう。

2019年末から世界を席巻したCOVID-19パンデミックは、変動性の典型例です。

ウイルスの急速な拡散は、世界中の健康、経済、日常生活に未曽有の変化をもたらしました。

企業はリモートワークへの急速な移行を余儀なくされ、多くの業界で事業モデルの根本的な見直しが行われました。

不確実性(Uncertainty)

不確実性は、未来が予測しにくい状況を指します。情報が不足しているか、その情報から明確な結論を導き出せない場合に生じます。
リスクマネジメントと情報収集に力を入れ、可能な限り多くの情報に基づいて意思決定を行いましょう。また、複数のシナリオを想定して計画を立てることが重要です。

イギリスの欧州連合(EU)離脱は、不確実性の顕著な例です。

投票結果が発表されてから実際に離脱が成立するまでの期間、ビジネスや市場は将来の貿易関係や経済政策に関する不確実性に直面しました。

この期間中、企業は投資決定や戦略計画を立てる上で大きな困難に直面しました。

複雑性(Complexity)

複雑性は、多くの因子が相互に関連しあっている状況を指します。一つ一つの要素は理解できても、それらがどのように相互作用するかを把握することが難しいです。
複雑な問題を解決するには、チームワークと多様な視点が必要です。異なる専門知識を持つ人々と協力し、問題の多角的な分析を試みましょう。

現代のグローバルサプライチェーンは、複雑性の例として挙げられます。

多国籍企業は、世界中に点在するサプライヤーや生産拠点を管理しなければなりません。

原材料の調達から製品の最終消費者への配送に至るまで、様々な要素が相互に影響し合います。

自然災害や政治的な変動が一箇所で起きると、世界中の生産と供給に影響を及ぼす可能性があります。

曖昧さ(Ambiguity)

曖昧さは、情報が不明瞭で、複数の解釈が可能な状態を指します。同じデータから異なる結論が導き出される場合があります。
曖昧な情報に対処するには、クリティカルシンキングが必要です。様々な可能性を検討し、論理的に情報を分析することで、最も妥当な解釈を見つけ出しましょう。

人工知能の発展は、曖昧さの例です。

AI技術の進歩は、倫理的な問題や社会的な影響に関して多くの議論を生んでいます。

例えば、自律走行車が事故を回避する際に取るべき行動の決定や、AIによる雇用の自動化が労働市場に与える影響などは、明確な「正解」が存在しない問題です。