あなたの説明、ちゃんと相手に伝わっていますか?(写真:YAMATO/PIXTA)

駿台予備学校の人気No.1講師として、東大や各種医学部に多数の合格者を輩出してきた犬塚壮志氏は現在、東大大学院に在籍しながら、企業研修などに取り組んでいる。最新刊・文庫『東大院生が7つの型で教える 神わかり! 頭のいい説明力』では、超簡単で誰もが即実践できる「説明のルール」を開示している。犬塚氏に、相手に伝わる説明の秘訣を、自身の失敗談を交えて紹介してもらった。

「簡潔に、短く話す」だけでは不十分

「専門用語や横文字ばかりで、話の内容がよくわからないのですが……」

クライアント先の担当者に新規サービスの提案をした直後に出てきた第一声がこの言葉でした。私は、予備校講師としてその業界に10年以上いたこともあり、説明スキルにはそれなりに自信がありました。「できるだけ簡潔に、短く話そう」、そう思って提案の内容を説明していたのですが、それが逆に説明のわかりにくさを引き起こしていたのです。

聞き手が知らない専門用語や業界用語を使って説明する際は、聞き手が理解するのに最低限の情報量が必要で、それを満たさないと、短く話しても「わからない」で終わってしまうことに気づいたのです。単に短く話すだけでは、逆にわかりにくい説明になってしまうのです。

また、その担当者に専門性の高さをアピールしたいというエゴも働き、横文字を多用して説明してしまっていたのです。例えば、「DX」という用語を以下のように説明していました。

「DX」とはビッグデータやデジタルテクノロジーを活用し、ビジネスモデルにイノベーションを起こすことです。

もちろん、DXに知見のある方にはこのような説明で十分伝わるかと思います。ただ、DXに馴染みのない人にこのような説明をした場合、「ビッグデータ」という用語、場合によっては「ビジネスモデル」や「イノベーション」という用語の意味そのものがあやふやで、DXという用語の理解が追いつかない可能性があります。 聞き手に伝わらない話は、しなかったに等しいのです。

「このままでは、提案がずっと通らないかもしれない……」。こんな危機感から、専門外や業界外の人にも専門用語や業界用語ができるだけ簡潔にわかりやすく伝わる説明法を、予備校講師時代の説明ノウハウをベースに考えました。そして、いろいろと試してみた結果、効果的な説明のフレームワーク(型)を見出したのです。

そのフレームワーク(型)が以下となります。

ステップ1 大枠を見せる(Outline)
ステップ2 つなげる(Link)
ステップ3  具体化、事例を示す(Embodiment、Example)

このステップを踏むことで、専門用語や業界用語を簡潔にわかりやすく説明できるようになり、プレゼンや会議などで提案を通しやすくなるのです。各ステップを英訳したアルファベットの頭文字を抜き出して「OLE(オレ)法」と呼ぶことにします。

普段使わない人にもイメージがわくように

このOLE法を使って、前述した「DX」という用語を例に説明してみます。

DXとはデジタル・トランスフォーメーションの略称で、デジタル技術の浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変革させるという考え方です。英語圏ではTrans〞をX〞と略すのが一般的なのでDXと表記します。

このDXを推し進める理由として、デジタル市場の拡大に伴い蓄積している膨大なデータの未活用、さらにテクノロジーの急発展に伴うIT人材の不足などが挙げられます。 例えば、日本交通は、過去の乗車履歴に加え、現在開催しているイベントの情報や気象情報、鉄道の遅延情報などのデータを人工知能が分析し、需要が多い場所を予測する「AIタクシー(R)」を導入したことで、タクシーの稼働率が大幅に高まりました。

すでにDXを知っている方にとっては当たり前の内容に聞こえるかもしれませんが、DXという用語を普段使わない方にとっては、少しはイメージがわくのではないでしょうか? それでは、具体例を交えながら各ステップを簡潔に説明していきます。

ステップ1

まず用語の大枠を見せます。大枠というのは、概要や結論部分を指しますが、用語の説明の場合は、その用語の「定義」になります。 私の場合、定義はできるだけ辞書を引くようにしていますし、辞書に載っていない造語のようなものは、大元をたどり、その用語を作った人が提示している定義を最優先して使うようにしています。

また、英語の略式表記やカタカナ表記の用語などを説明する場合は、まず日本語訳を示したほうが良いでしょう。例えば、先の「DX」という用語を説明するときには、次のような説明をします。

「DX」とは、「デジタル・トランスフォーメーション」の略称で、進化したデジタル技術で人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変革させるという考え方です。なお、英語圏では、Trans〞をX〞と略すのが一般的なので、DXと表記します。

用語の定義を説明する際に気をつけたいのが、できるだけ専門的な単語を用いず、平易な単語で説明することです。専門用語の説明の中に専門用語が入ってしまうと、聞き手を混乱させかねません。ですので、このステップで用語の定義を説明する際には、「ビッグデータ」のような専門用語をできるだけ使わないようにすることも大切です。

なぜそれが必要なのかを簡潔に伝える

ステップ2

このステップでは、用語そのものの意義(理由や目的)や周辺知識を説明します。名詞の場合は「○○を作る」や「○○を身につける」として、「なぜ、 ○○が必要なのか?」を説明します。ステップ1の「定義」は、どうしても 抽象的になりやすいためです。先の「DX」を例に説明しましょう。

(ステップ1)「DX」とは、デジタル・トランスフォーメーションの略称で、デジタル技術の浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変革させるという考え方です。

(ステップ2)DXを推し進める理由として、デジタル市場の拡大に伴い 蓄積している膨大なデータの未活用、さらにテクノロジーの急発展に伴う IT人材の不足などが挙げられます。

ポイントは、このステップにおける説明は、一言二言程度で済ませることです。説明できる時間にもよりますが、説明をコンパクトにしたい場合や、時間がタイトな場合にはカットしてしまってもOKです。前述した「DX」では、次のような説明になります。

DXを進める目的は、これまでの価値観や枠組みを根底から見直し、そこに革新をもたらすことです。

ステップ3

このステップでは、聞き手にその用語をしっかり理解してもらうために、具体的な情報を示します。先の「DX」を例に説明しましょう。

(ステップ1)「DX」とは、デジタル・トランスフォーメーションの略称で、デジタル技術の浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変革させるという考え方です。

(ステップ2)DXを推し進める理由として、デジタル市場の拡大に伴い蓄積している膨大なデータの未活用、さらにテクノロジーの急発展に伴うIT人材の不足などが挙げられます。

(ステップ3) 例えば、日本交通は、過去の乗車履歴に加え、現在開催しているイベントの情報や気象情報、鉄道の遅延情報などのデータを人工知能が分析し、需要が多い場所を予測する「AIタクシー(R)」を導入したことで、タクシーの稼働率が大幅に高まりました。

このステップのポイントは、1つの具体例や事例を詳細に説明するよりも、複数の具体例や事例を列挙することです。1つの具体例や事例を詳細に説明すると、聞き手にとってはそちらのほうに理解の意識が向かってしまうためです。

例えば、先の「DX」の説明では、「なぜ日本交通がAIタクシー(R)を始めたのか」「イベント情報をどのように入手しているのか」「気象情報をどうやって配車に活用しているのか 」といった詳細を伝えることに説明の時間を割いてしまうと、聞き手の頭の中では「日本交通のAIタクシー(R)」 のようなテーマで理解してしまいます。

そのため、AIタクシー(R)のケース1つを詳細に語るよりも、医療や農業、物流など、聞き手がイメージしやすい具体例を追加で挙げたほうが聞き手の理解を促すことができます。

いきなり具体例から入る説明も有効

最後に、少し高度なテクニックをお伝えします。それは、ステップ1、2を飛ばしていきなり具体例から入るという説明です。例えば、「DX」を説明するときに、次のような具体例から入ります。

「DX」を活用例としては、日本交通では、過去の乗車履歴に加え、現在開催しているイベントの情報や気象情報、鉄道の遅延情報などのデータを人工知能が分析し、需要が多い場所を予測する「AIタクシー(R)」を導入しており、タクシーの稼働率が大幅に高まりました。

このような説明でも、聞き手の頭の中に絵が浮かびやすくなり、理解する速度は高まります。説明にかかる時間もコンパクトにすることが可能です。


ただし、この説明で気をつけなければならないことが1つあります。 それは、このショートカットした説明は、聞き手の抽象化する能力に依存してしまうことです。聞き手が具体例を抽象化することかができなかった場合、その場かぎりの理解になってしまう可能性が出てしまいます。

先の「DX」の具体例から入った説明では、AIタクシー(R)のケースでは理解できたけれど、それ以外の、例えば医療や農業、物流のケースに当てはめて考えることが聞き手一人ではできないといったことです。

このような場合には、その都度、説明をしなければならなかったり、改めて前に戻って定義を伝えなければならなかったりします。そうなると、結果的に非効率な説明になってしまうでしょう。

具体例から入る説明は、短くはなるのですが、ハイリスク・ハイリターンのため、聞き手がすでに定義を知っていたり、聞き手の抽象化スキルが高かったりする場合にのみ使用することをお勧めします。 今回お話ししたOLE法を、ぜひ試してみてください。