概要
問題解決とは、望ましくない状態や不確実な状況から、目標とする状態へ移るための認知過程である。これは人間の思考と行動の中心にあり、推論や知能と密接に結びついている。問題は、現在の状態と目標の状態のあいだに隔たりがあり、その差を埋める経路がすぐには明らかでないときに生じる。「problem」という語は、もともと障害を意味するギリシア語にさかのぼるとされ、この由来については言語学や語源研究の文脈で論じられている（ギリシア語起源）。
種類と特徴
問題は、いくつかの観点から異なる。よく知られた区別として、目標、制約、受け入れ可能な解が明確な「明確定義問題」と、明示的な目標がない、あるいは結果の可能性が多い「曖昧定義問題」がある。明確定義問題の例には数学のパズルや多くの工学設計課題があり、曖昧定義問題の例には倫理的ジレンマ、あいまいな計画、あるいは仮想的な将来の脅威への対応などがある。うまく解くには、目標、利用可能なルール、資源を理解することが必要であり、しばしば抽象化や新しい発想を生み出す力も求められる。
歴史と研究分野
問題解決の正式な研究は、心理学、哲学、数学、計算機科学にまたがっている。ゲシュタルト心理学者や後の認知心理学者は、人がどのように問題を表現し、どのように突然の洞察に至るのかを調べた（ゲシュタルト、認知心理学）。並行して、人工知能、計算機科学、工学、数学などの分野では、探索アルゴリズムから最適化技法まで、解を見つけるための形式的手続きや理論モデルが発展した。チェスのようなゲームも、計画と意思決定の理論を試す重要な実験場として用いられてきた。
一般的な戦略と技法
問題解決には、体系的な方法と創造的な方法の両方が含まれる。典型的な段階には、問題の特定、表現、候補解の生成、評価、実行がある。具体的な技法としては、次のようなものがある。
- アルゴリズム的手法: 解が存在する場合に、それを保証する段階的な手続き。
- ヒューリスティック: 探索を速める経験則だが、最適とは限らない。
- 類推: 似た過去の問題の解法を適用すること。
- 分解: 複雑な問題をより小さな部分に分けること。
- 洞察と創造性: 問題の捉え方を変え、隠れた道筋を見いだすこと。
応用と例
問題解決は、日常生活、専門的実践、科学研究のいずれにも現れる。工学者は性能目標を満たすようにシステムを設計し、計算機科学者はデータ処理のためのアルゴリズムを作り、臨床家は診断推論を用いて患者を治療する。協働的な問題解決は、チームや समुदायで取り組み、個人だけでは容易に解けない課題に対して共有知識と調整を活用する。教育プログラムやビジネス研修では、意思決定の質と革新性を高めるために、明示的な問題解決の枠組みを教えることが多い。
重要な区別と実践上の注意
重要な区別には、個人での問題解決と集団での問題解決、定型課題と新規課題、収束的アプローチと発散的アプローチがある。厳密な方法は有用だが、現実の多くの問題では、構造化された分析と創造的な探索を組み合わせることが役立つ。分野横断的な問題解決の概説をさらに知るには、心理学や計算機科学の資料を参照すると、異なる視点を比較できる（関連解説、知能との関連、AIの手法）。実践的な向上は、多くの場合、練習、失敗した試みの振り返り、そして問題の種類に応じて適切な戦略を選ぶ学びから生まれる。
入門的な解説やより深い考察については、実験研究の知見と計算モデルを比較する文献や教科書を参照するとよい（計算機科学、工学、数学）。チェスや他分野の例題・パズルは、分析的スキルと直観的スキルの両方を磨くための有用な訓練材料であり続けている。