仕事術・自己啓発

”難問”で頭を悩ましているあなたへの手引き【制約充足問題】

はじめに

こんな方々はぜひ目を通してみてください。

・厄介な問題で悩んでいる方。

・解決策のヒントを探している方。

・創造性を高めたいと感じている方。

  実は、あなたが抱えていらっしゃるお悩みや向上心は、この概念で解決するかもしれません。

 なぜなら、この記事では”科学的根拠”経験談に触れながら、問題解決のヒントをご紹介しているからです。

 つまり、こういうことです。

 読み終わった頃には、解決するためにすべきことを”具体的”に知ることが出来ているでしょう。

 是非この一期一会の機会に、ここならではの特別な記事を、もちろん無料でお読みください。

あなたのお悩みを、科学的概念で解決していくぞッ!!

【この記事でお伝えしたいこと】

条件の整理などは大事だぞッ!

テーマ解説【制約充足問題】

 問題は、別の問題があるという兆候でしかない。

概要

 今回のテーマは、”制約充足問題”となっております。

 人工知能数学的なモデルを使った分析でよく使われるんですよ。

 簡単に説明すると、「問題を解くときに考慮しないといけない条件(制約条件)と、それを満たす答えを探すこと」を指します。

引っ越しの例

 例えば、あなたは引っ越しをしたので、家具を設置するとします。

 このときの制約条件は、以下の通りです。

  • 部屋のスペース
  • 家具に必要なスペース
  • 家具の組み合わせ

 さて、まず考えなければいけないのはベッドなどの大きい家具でしょうか。

 部屋のスペースは限られているので、壁に沿って置くなりの工夫が必要です。

 そうすれば、残りの家具は余った場所をうまく活用して置いていきましょう。

 机とイステレビ台とテレビなどの組み合わせも考えなければいけませんね。

 さらに、コンセントの場所や日光なども考慮していきましょう。

 こうして制約条件を満たして、納得のいく配置が完了すればひと段落ですね。

優先順位

 実は、一番大きな問題を解決すれば、あとは意外とサクサク進むことに気づきましたか?

 確かに、家具の組み合わせやコンセントの場所など、細かな点は意識しなければいけません。

 しかし、制約条件にも強弱があります

 どれも強い制約であれば困ったものですが、そうでなければ優先順位をつけることで解決しやすくなりますね。

 この場合、ベッドを壁際に置くことになったとしたら、反対側の壁には次に大きな家具(例えば)が置かれるでしょう。

 そうすれば、机とイスがセットとして置かれて、残りのスペースには…といった感じですね。

難問でなければパズルのようにサクサク解決できるぞッ。

参考文献など

【引用元はこちら】

制約充足問題(せいやくじゅうそくもんだい、: Constraint satisfaction problem, CSP)は、複数の制約条件を満たすオブジェクトや状態を見つけるという数学の問題を指す。CSPは特に人工知能オペレーションズ・リサーチで研究されている。多くのCSPでは、それなりの時間内に解くのにヒューリスティクス組合せ最適化手法を組み合わせる必要がある。

制約充足問題 – Wikipedia

日常でのヒント

 世の中にはとっても難しい問題があります。

 諸事情が複雑に絡まることで、身動きが取れなくなるようなこともあるでしょう。

 そのような難問に対して、ささやかな対処方法を下記にまとめました。

【ポイント】
  • 制約条件を整理してみる。
  • 制約条件から曖昧な部分を無くす
  • 新たな側面変化を見過ごさない。

条件の洗い出し

 もし、何から手を付けるべきか分からない方は、制約条件を整理してみましょう。

制約条件が少ない場合

 実は、制約条件が少なすぎる混沌としてしまうようです。

 今分かっている以外に制約はないかと考えてみましょう。

 制約条件をリストアップするなど、具体的にどのような条件を満たさないといけないのかが分かれば、優先順位を付けるだけで解決できたりもします。

制約条件が多い場合

 制約条件が多い場合は、創造性が高まると言われています。

 アインシュタインさんの相対性理論も、「時間は必ずしも同じ速さで過ぎると限らないのでは?」という前提を疑う姿勢から生まれたんですよ。

 制約条件に変更を加える排除する前提を覆してみることも重要です。

 完璧な答えに囚われず、柔軟に対応してみましょう。

せめて具体的なものにする

 すべての制約条件について、完全に知ることは難しいと思います。

 ですが、曖昧なままで考えを巡らせてしまっても、「こうかもしれない」・「この場合にはこうして、違う場合には…」と余計に労力がかかってしまいます。

 なので、曖昧な条件に対しては、”近似値”を与えることをオススメします。

 この場合の”近似値”とは、「多分こうであろうと想定される似たような条件」を指します。

 例えば、1966年から1967年にかけて打ち上げられたアメリカの月面調査機の開発でも、このように進められたと言われています。

 当時、月面の正確な状態が分からなかったので、代わりにアメリカ南西部の砂漠の状態で想定し、7機のうち5機が役目を果たしました。

長期的に取り組む

 その難問があまりに多くの利害関係者と繋がっていた場合は、短期的な解決は不可能に近いでしょう。

 また、あなたがたった一つのみ存在する解決策に単純にたどり着けない可能性もあります。

 そのような問題は、通常の問題とは切り離して、厄介な問題として長期的に取り組む必要がありそうですね。

 もしかしたら、時間の経過とともに発生する技術革新や、情勢の移り変わりであまりにも簡単に解決するかもしれません。

 例えば、木星に探査機を飛ばす夢のプロジェクト、ボイジャー計画も難航を極めましたが、基礎研究から14年後には打ち上げられました。

 その理由は、時の経過発射ロケットの性能が上がったからであり、積載重量をいくらか増やすことで解決に至りました。

 常に挑戦を続けながら、新しい視点で延々とアイデアを試すことでのみ、活路を見出すことができるでしょう。

まとめ

 問題は抱えたくないものですが、避けられぬこともあるでしょう。

 そんな時は、制約条件を洗い出して整理することから始めるべきです。

 もし、曖昧な状態で進めるのであれば、せめて”近似値”として似たような条件を想定しましょう。

 最後に、どうしても長期的に取り組まなければならない問題は存在します。

 そんな時は根気強く新しいアイデアを延々と試し続けるしかないでしょう。

 しかし、地球の環境問題やアメリカの医療コスト問題など、厄介な問題は沢山存在します。

 気楽に、忍耐を持って付き合っていきましょう。

問題解決のヒントはこちらだぞッ。

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