注記: 本セクションは Core Doctrine（進捗効率の原理）を ROI 言語で具体化した“実装バリアント”です。原理そのものは 00/10 を参照。
「探査（サイクル）」と「直線（デリバリー）」を、感覚ではなく進捗効率で切り替える運用原理（実装言語として ROI を用いる）
役割（この文書の目的）
- Why（価値観・原理・境界）を明文化する正典。数値や手順は持たない。
- 判断の背骨は「探査ROIと直線ROIの比較」であり、具体処方や閾値は Model/Framework に委譲する。
0. 目的（何に効くか）
- アジャイル導入で生じる「永遠の探査」「なんちゃってウォーターフォール」「儀式の形骸化」を止血する。
- ウォーターフォールを全否定しない。前提が安定し解像度（ゴール・経路・文脈）が十分に高い領域では、規模に関わらず直線計画（ミニ〜フル含む）が最短最効率になりうることを明文化し、意図して使う。
- 経営のビジョンから個人タスクまで、同一原理で“フラクタル”に判断を揃える（スケールが変わっても原理は不変）。
1. 宣言（Mini‑Manifesto）
- 儀式の遵守より、問題モデルの解像度向上を重視する
- 常時サイクルより、可逆性と被害半径に基づく切替を重視する
- プロセス一律運用より、ROIによる探査↔直線の選択を重視する
- 厳密な数式より、意思決定の透明性と再評価速度を重視する
2. 公理（Axioms）
A0. 目的適合は前段で判定する（Right Problem Gate）。
A1. すべての課題は「問題モデル」で表現でき、解像度は有限で時間と学習で変化し、必ず劣化する。
A2. 探査（情報獲得）と直線（価値実装）はいずれも投資である。各“意思決定単位”ごとに「進捗効率（ゴール近接度の増分/投入リソース）」で比較して配分を決める。実装言語として ROI を用いることができる。
A3. 探査と直線は連続体であり、可逆性（Two‑way door）と被害半径が分水嶺になる。
A4. 局所最適は全体最適を壊しうる。依存とボトルネックを優先的に扱う。
A5. 再評価は事件ではなく制度。トリガーで強制発火させる。
A6. 倫理・規制・安全・ブランドの下限は選択に優越する（Constraint Gateで前段判定）。
A7. フラクタル原理：意思決定単位（Decision Unit, DU）はフラクタルである。課題／サブ課題／仮説（=マイクロ課題）／タスクの各粒度で同一原理を適用する。
3. 原則（Principles）
P1. 次の一手は「進捗効率」で選ぶ（Explore vs Deliver）。採点の実装として ROI 近似（ROI_Explore vs ROI_Deliver）を用いてよい。
P2. 判断の最小語彙は「解像度・可逆性・被害半径」。
P3. 最小阻害単位（Blocking Frontier）で判定する：今の前進を止める最小のDUにだけExploreを当て、他はDeliverで流す。
P4. 直線中の残余不確実性はJDI基準内なら内製処理し、超えたら“仮説（マイクロ課題）”へ昇格してExploreに戻す。
P5. 不可逆×被害大の決定は小さな実験・プロト・リーガル確認などで先に燃やす（段階コミット／可逆化を設計）。
P6. 判断の理由と前提を短く残す（一行ADR。JDIは除く—JDIログで代替）。監査可能性は学習速度である。
P7. 依存の強い中核リスクは前倒しで顕在化させる（Exploreの優先順位）。
P8. 数字は近似でよい。Goodhart対策として数値＋短いナラティブを併用する。
P9. ウォーターフォールの適用は「高確度」が前提。実務では確度誤差と変化に備え、可逆化（フラグ/ロールバック）と最小の逸脱検知を併設する。
P10. ポートフォリオ健全性を保つ：非ブロッキングでもCoDが高い項目の飢餓を許さない（aging/SLAで救済）。
4. 立ち位置（是と否）
- 是：意図的な小粒〜フルの直線計画（確度十分な範囲）、JDI実行、限定的な探査、段階コミット、ポートフォリオ視点
- 否：儀式のための儀式、探査の無限延長、不可逆で被害大の一括突貫、指標のための指標
5. 用語（最小の語彙）
- 問題モデル：［T=定義済みタスク群／H=未定義変数=仮説群（=マイクロ課題）／X=未特定要因］の動的集合（意思決定のコンテキスト）
- 意思決定単位（Decision Unit, DU）：判断と実行を独立に行える最小の単位（Task／Hypothesis／Sub‑Problem など。JDI適合TaskはDU化せず直行）
- 探査（Explore）：不確実性を減らすための調査・実験・検証
- 直線（Deliver）：解像した価値を確実に実装（ミニ・ウォーターフォール〜フル・ウォーターフォールを包含）
- 解像度：ゴール・経路・文脈の見通しの鮮明さ
- 可逆性／被害半径：やり直しの容易さ／失敗時の影響範囲
- 目的関数：価値・制約の宣言（具体はモデル/フレームワーク側で定義）
6. 作用点
- 経営：ビジョン→戦略→賭けの配分（探索/活用）に同一原理を適用
- プロダクト/プロジェクト：Discovery/Deliveryの切替を明示、確度が高い領域では意図的に直線計画で通す
- 個人タスク：JDI基準で迷いを切断し、不可逆は小実験で先に潰す
7. 境界
- 特定フレームワークの手順、ツールの使い方、合意形成の技法そのもの
- 厳密なROI算出方法（近似・ヒューリスティックで十分）
8. 期待効果
- 手戻り率と意思決定遅延の低減／リードタイム短縮
- 反復と直線の使い分けの再現性向上（人が変わっても同じ判断）
- 「アジャイルのつもりの痛み」と「ウォーターフォールの硬直」の同時緩和
9. 他思想との関係
- アジャイル：価値観と整合。反復過多のアンチパターンに“直線の復権”で対処。
- ウォーターフォール：確度が十分高い範囲では規模にかかわらず最適たりうる。実務では可逆化と逸脱検知を前提に用いる。
- 近縁理論：探索/活用、EVSI（情報価値）、リアルオプション、OODA、Cynefin、Double Diamond。
影響を受けている思想・フレームワーク等（参考）
- アジャイル開発：Dual-Track Agile（デュアルトラック・アジャイル）
- プロダクトの発見とデリバリーを並行させる考え方。Explore（探査）とDeliver（直線）を意図的に並走させるという点で親和性が高い。ただし本ドクトリンでは、Blocking FrontierとWIP/ボトルネック管理で“常時並走”を避け、投資配分をROIで最適化する。
- 起業論・プロダクト開発：The Lean Startup（リーンスタートアップ）
- 「構築→計測→学習」の高速ループとMVPによる仮説検証。Exploreサイクルの具体実装の一例であり、「問題モデルの解像度を上げる」という思想と重なる。
- アジャイル開発：Agile Manifesto（アジャイルソフトウェア開発宣言）
- 個人・対話・顧客協調・変化対応を重視する価値観。本ドクトリンが「当たり前」を言語化し、思考のコンパスとして機能する点で精神を共有する。
- アジャイル開発：Scrum（スクラム）
- 役割・イベント・作成物を定めた具体的フレームワーク。主としてDeliver運用の具体化に強みがあり、Exploreをスプリント内に取り込む運用とも整合する（ただしExplore/Deliverの配分は本ドクトリンのROI判断で決める）。
- 製品開発フロー理論：Principles of Product Development Flow（Don Reinertsen）
- CoD（遅延コスト）やWIPの経済性に基づく原則。ROIで意思決定する本ドクトリンの理論的背景として強く整合。
- 意思決定理論：Real Options（リアル・オプション）
- 不可逆決定の遅延と選択肢の保持。解像度が上がるまで不可逆を遅らせる方針（段階コミット/可逆化）を裏づける。
- 組織学習論：Exploration vs. Exploitation（知の探索・深化）
- 探索と深化のバランス。本ドクトリンのExplore（探索）/Deliver（深化）の二元論と一致。
- 意思決定理論：Value of Information（EVSI/VOI）
- 情報獲得の経済価値。ExploreのROI（序数）評価の理論的拠り所。
- 戦略論：OODA Loop（ウーダループ）
- 観察→情勢判断→意思決定→実行の反復。本ドクトリンの「分析・評価→ROI判断→実行」ループと親和。
- デザイン思考：Double Diamond（ダブルダイヤモンド）
- 問題空間と解決策空間の発散/収束。Exploreを二層（発見/解決）で捉える補助視点を提供。
- 複雑系・リーダーシップ：Cynefin Framework（サイネフィン）
- 状況類型に応じたアプローチ。課題の「解像度」を見立て、Explore/Deliverの選択を支援する分析レンズ。
- 品質管理・継続的改善：PDCA / Toyota Kata
- 反復による学習と改善。Exploreサイクルの学習駆動と共通のルーツ。
- 生産管理理論：Theory of Constraints（TOC：制約理論）
- 全体は最も弱い制約で決まる。Blocking Frontierとボトルネック優先の考えに適用可能。
- 意思決定理論：Bounded Rationality（限定合理性）
- 人の認知限界により最適ではなく満足解を選ぶ傾向。解像度向上と再評価を制度化する動機づけ。
- リスク・不確実性：Antifragility（アンチフラジャイル）
- 変動で強くなる性質。小さな実験と段階コミットで学習を資産化する設計と合致。
- ビジネス戦略：Wardley Mapping（ウォードリー・マップ）
- 価値連鎖の進化段階の可視化。コンポーネントの成熟度を見立て、どこをExplore/どこをDeliverかの配分判断に有用。
- 開発プラクティス：Shape Up（シェイプアップ）
- シェイピング（輪郭設計）とビルディング（構築）の二段。Explore/Deliverを実務リズムに落とす実践例。
- 古典PM：Progressive Elaboration（段階的詳細化：PMBOK）
- 情報の明確化に伴い計画を段階的に詳細化。「モデルの解像度を継続的に高める」発想で両世界を橋渡し。
注
本ドクトリンは上記に整合・影響を受けるが、いずれにも従属しない。判断の決定因は常に「ROI（Explore vs Deliver）の比較」であり、具体の数値や運用はFrameworkの責務とする。
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