시나리오 계획

Scenario planning
그 외의 용도는 시나리오(동음이의)를 참조해 주세요.
미래 연구
개념
기술
테크놀로지 평가 및 예측

시나리오 계획, 시나리오 사고, 시나리오 분석,[1] 시나리오 예측[2] 및 시나리오[3] 방법은 모두 일부 조직이 유연한 장기 계획을 수립하기 위해 사용하는 전략적 계획 방법을 나타냅니다.이는 상당 부분 군 [4]정보기관에서 사용하는 고전적인 방법을 개작하고 일반화한 것이다.

이 방법의 가장 일반적인 적용에서 분석가는 정책 입안자를 위한 시뮬레이션 게임을 생성합니다.이 방법은 인구통계학, 지리학 및 광물 매장량과 같은 알려진 사실과 군사, 정치, 산업 정보 및 사회, 기술, 경제, 환경 및 정치("STEP") 추세를 고려하여 식별된 주요 원동력을 결합합니다.

비즈니스 어플리케이션에서는 상대의 행동을 이해하는 것에 대한 강조는 줄어들고 자연환경의 변화에 더 많은 관심이 쏠리고 있습니다.예를 들어 Royal Dutch Shell에서는 시나리오 계획은 특정 [5][6]전략을 수립하기 전에 세계의 외생적인 부분에 대한 사고방식을 바꾸는 것으로 설명되어 왔습니다.

시나리오 계획에는 시스템 사고의 측면이 포함될 수 있으며, 특히 많은 요인이 복잡한 방식으로 결합되어 때로는 놀라운 미래를 만들어 낼 수 있다는 인식이 포함될 수 있습니다(비선형 피드백 루프로 인해).이 방법은 또한 미래에 대한 새로운 통찰력, 가치관의 깊은 변화, 전례 없는 규제나 발명 [7]등 공식화하기 어려운 요소들을 포함할 수 있도록 한다.시나리오 계획과 함께 사용되는 시스템 사고는 요인 간의 인과 관계를 [8]입증할 수 있기 때문에 그럴듯한 시나리오 스토리로 이어진다.시나리오 개발에 대한 시스템 사고 접근방식과 시나리오 계획이 통합된 이러한 경우를 "동적인 시나리오"라고 부르기도 합니다.

불확실성과 복잡성을 다루기 위해 주관적이고 휴리스틱한 방법론을 사용하는 것에 대한 비판자들은 기술이 엄격하게 조사되지 않았고, 과학적 증거에 의해 충분히 영향을 받지 않았다고 주장한다.그들은 이러한 방법을 사용하여 임의의 주제와 "예측 기술"로 묘사될 수 있는 것을 기반으로 "예측"하는 것을 경계한다.

시나리오 구축의 과제이자 강점은 "예측 변수는 예측하려는 사회적 맥락의 일부이며 프로세스에서 해당 맥락에 영향을 미칠 수 있다"[9]는 것이다.결과적으로, 사회적 예측은 자멸적이 될 수 있다.예를 들어, 인구의 많은 비율이 기존의 경향에 근거해 HIV에 감염되는 시나리오에서는, 보다 많은 사람이 위험한 행동을 회피해, HIV 감염율을 저하시켜, 예측이 무효가 되는 일이 있습니다(공중에 알려지지 않았다면, 올바르게 유지되었을 가능성이 있습니다).또는 사이버 보안이 주요 이슈가 될 것이라는 예측은 조직이 더 많은 보안 사이버 보안 조치를 시행하게 하여 [9]문제를 제한할 수 있습니다.

원칙

시나리오 작성

사실과 관련된 사회적 변화의 조합과 배열은 "시나리오"라고 불립니다.시나리오는 일반적으로 타당하지만 예기치 않게 중요한 상황 및 문제를 포함한다.특별한 시나리오는 없을 것 같습니다.그러나 미래 연구 분석가는 시나리오 특징을 선택하므로 가능하면서도 불편합니다.시나리오 계획을 통해 정책 입안자와 기업은 변화를 예측하고 대응책을 마련하며 보다 강력한 [10][11]전략을 수립할 수 있습니다.

시나리오 계획을 통해 기업은 다양한 시나리오의 영향을 예측하고 약점을 식별할 수 있습니다.수년 전에 예상되는 경우, 그러한 취약점을 피할 수 있거나 유사한 실제 문제가 비상사태의 압박 하에 고려될 때보다 더 효과적으로 영향을 줄일 수 있다.예를 들어, 기업은 새로운 종류의 위험으로부터 보호하기 위해 계약 조건을 변경하거나 예상되는 기술 또는 장비를 구입하기 위해 현금 준비금을 회수할 필요가 있음을 발견할 수 있습니다."PREsponse 프로토콜"을 통한 유연한 비즈니스 연속성 계획은 유사한 운영 문제에 대처하고 측정 가능한 미래 가치를 제공할 수 있습니다.

제로섬 게임 시나리오

전략적인 군사 정보 조직도 시나리오를 구축한다.시나리오 계획이 단순히 군사적, 정치적 문제보다 더 다양한 문제에 적용된다는 점을 제외하면 방법과 조직은 거의 동일합니다.

군사 정보에서와 마찬가지로 시나리오 계획의 주요 과제는 정책 입안자 자신이 알아야 할 것을 알지 못하거나 정책 입안자들이 진정으로 원하는 정보를 어떻게 설명해야 할지 모를 때 정책 입안자들의 진정한 요구를 알아내는 것이다.

훌륭한 분석가는 정책 입안자가 시뮬레이션된 [12]조직을 조정할 수 있는 뛰어난 유연성과 자유를 갖도록 워게임을 설계합니다.그리고 이러한 시뮬레이션 조직은 게임이 진행되는 시나리오에 "스트레스"를 받습니다.보통, 특정 그룹의 사실들은 더 명확하게 중요해진다.이러한 통찰력을 통해 정보 조직은 정책 입안자의 실제 요구에 더 잘 부응하기 위해 실제 정보를 보다 정확하게 정제하고 재패키지화할 수 있습니다.보통 게임의 시뮬레이션 시간은 실제보다 수백 배 더 빨리 실행되기 때문에 정책 입안자들은 하루도 안 되는 시간에 몇 년간의 정책 결정과 시뮬레이션 효과를 경험하게 됩니다.

시나리오 계획의 이러한 주요 가치는 정책 입안자들이 실제 삶에서 경력을 제한하는 실패의 위험을 감수하지 않고 실수를 저지르고 이를 통해 배울 수 있다는 것입니다.또한 정책 입안자는 안전하고 위협적이지 않으며 게임과 같은 환경에서 이러한 실수를 저지를 수 있으며, 사실에 기초하여 구체적으로 제시된 다양한 상황에 대응할 수 있습니다.이것은, 「미래를 재조사」할 수 있는 기회입니다.이 기회는, 모든 행동과 의사결정이 중요한 일상 업무에서는 나타나지 않습니다.

군사적 시나리오 계획 또는 시나리오 사고 방식

  1. 분석으로 대답할 핵심 질문을 결정합니다.이를 통해 시나리오 계획이 다른 방법보다 선호되는지 여부를 평가할 수 있습니다.질문이 작은 변경 사항이나 매우 적은 수의 요소에 기초하고 있는 경우, 보다 공식화된 다른 방법이 더 유용할 수 있습니다.
  2. 분석 시간과 범위를 설정합니다.과거에 얼마나 빨리 변화가 일어났는지를 고려하여 인구 통계, 제품 수명 주기의 공통 추세를 어느 정도 예측할 수 있는지 평가해 보십시오.통상적인 기간은 5년에서 10년입니다.
  3. 주요 관계자를 특정합니다.누가 영향을 받을지 결정하고 가능한 결과에 관심을 갖습니다.과거에 이러한 관심사가 변화했는지 여부와 이유를 파악합니다.
  4. 기본적인 동향과 추진 동력을 지도화합니다.여기에는 산업, 경제, 정치, 기술, 법률 및 사회적 동향이 포함됩니다.이러한 경향이 연구 질문에 어느 정도 영향을 미칠지 평가하십시오.각 경향, 그것이 조직에 미치는 영향 및 이유에 대해 설명합니다.프로세스의 이 단계에서는 브레인스토밍이 일반적으로 사용되며, 브레인스토밍은 생각할 수 있는 모든 경향을 평가 전에 제시하여 가능한 그룹 사고와 터널 비전을 포착합니다.
  5. 주요 불확실성을 찾아냅니다.구동력을 두 축에 매핑하여 불확실한/(상대적으로) 예측 가능하고 중요/중요하지 않은 척도로 각 힘을 평가합니다.중요하지 않다고 간주되는 모든 추진력은 폐기됩니다.비교적 예측 가능한 중요한 원동력(예: 인구통계학)은 모든 시나리오에 포함될 수 있으므로 이러한 시나리오에 기초해서는 안 된다.이로 인해 중요하고 예측할 수 없는 여러 가지 원동력이 생깁니다.이 시점에서 추진력 간의 연관성이 존재하는지 여부를 평가하고 "불가능한" 시나리오(예: 완전 고용과 제로 인플레이션)를 배제하는 것도 유용하다.
  6. 연결된 힘을 그룹화할 가능성을 확인하고 가능하면 힘을 가장 중요한 두 가지로 줄입니다.(시나리오를 깔끔한 xy-그림으로 나타낼 수 있도록 하기 위해)
  7. 두 가지 원동력으로 인해 발생할 수 있는 극단적인 결과를 식별하고 치수의 일관성과 신뢰성을 점검합니다.세 가지 핵심 사항을 평가해야 합니다.
    1. 기간: 트렌드가 해당 기간 내에 호환됩니까?
    2. 내부 일관성: 힘은 가능한 시나리오를 구성할 수 있는 불확실성을 기술하고 있는가?
    3. 이해관계자와의 비교: 현재 자신이 선호하는 상황에 비해 불균형 상태에 있는 이해관계자가 있습니까?이것이 시나리오를 진화시킬까요?이해관계자를 고려할 때 가능한 시나리오를 작성할 수 있는가?이는 정부, 대규모 조직 등이 결과에 영향을 미치려고 하는 거시 시나리오를 작성할 때 가장 중요하다.
  8. 시나리오를 정의하고 가능하면 그리드에 표시합니다.보통 2~4개의 시나리오가 구축됩니다.현재 상황은 다이어그램의 중앙에 있을 필요가 없으며(이미 낮은 팽창 상태일 수 있음), 가능한 시나리오에서는 특히 3개 이상의 구동력을 사용하는 경우 하나 이상의 힘을 비교적 일정하게 유지할 수 있다.한 가지 접근방식은 모든 긍정적 요소를 하나의 시나리오로 만들고 모든 부정적 요소(현 상황에 상대적인 것)를 다른 시나리오로 만든 후 이를 세분화하는 것이다.결국, 완전한 베스트 케이스와 워스트 케이스의 시나리오는 피하도록 합니다.
  9. 시나리오를 쓰세요.제안된 상황에 대해 어떤 일이 일어났고 어떤 이유가 있을 수 있는지 설명하십시오.추가 분석에 도움이 되므로 변경이 발생한 이유를 포함하도록 하십시오.마지막으로 나중에 참조할 수 있도록 각 시나리오에 알기 쉬운 이름(및 알기 쉬운 이름)을 붙입니다.
  10. 시나리오를 평가합니다.목표와 관련이 있습니까?내부적으로는 일관성이 있습니까?전형적인가요?비교적 안정된 결과 상황을 나타냅니까?
  11. 연구의 필요성을 특정합니다.시나리오에 근거해, 상세한 정보가 필요한 장소를 평가합니다.필요한 경우 이해관계자의 동기, 업계에서 발생할 수 있는 혁신 등에 대한 자세한 정보를 얻습니다.
  12. 정량적 방법을 개발하다.가능하면 성장률, 현금 흐름 등 다양한 시나리오의 결과를 정량화하는 데 도움이 되는 모델을 개발합니다.물론 이 단계에는 다른 단계에 비해 상당한 양의 작업이 필요하며, 봉투 뒤쪽 분석에서 누락될 수 있습니다.
  13. 의사결정 시나리오로 수렴합니다.조직이 직면하고 있는 기본적인 문제에 대처하는 시나리오에 도달할 때까지 위의 순서를 반복해 주세요.가능한 시나리오의 장단점을 평가해 보십시오.

관리자별 사용

프로세스의 기본 개념은 비교적 단순합니다.예측에 대한 전반적인 접근법 측면에서, 이러한 활동은 세 가지 주요 활동 그룹으로 나눌 수 있다(일반적으로 모든 장기 예측 프로세스에 공통).[13]

  1. 환경 분석
  2. 시나리오 계획
  3. 기업 전략

이들 그룹 중 첫 번째 그룹은 매우 단순하게 일반적인 환경 분석으로 구성됩니다.이것은 심각한 장기 계획의 첫 번째 단계로서 수행되어야 하는 것과 거의 똑같다.그러나 이 분석의 품질은 시나리오 계획 측면에서 특히 중요하다.

중앙 부분은 시나리오 예측 프로세스를 장기 계획에서 다른 프로세스와 구별하는 특정 기술을 나타냅니다(여기서 설명).

마지막 그룹은 기업 전략과 계획을 수립하기 위한 모든 후속 프로세스를 나타냅니다.요건은 약간 다르지만 일반적으로 건전한 장기 계획의 모든 규칙을 따릅니다.

적용들

비지니스

과거 전략계획에서는 '공식적인 미래'만을 고려하는 경우가 많았는데, 이는 보통 미래로 이어지는 현재의 추세를 직선으로 나타낸 그래프였다.트렌드 라인은 종종 회계부서에 의해 생성되었고, 인구통계학이나 사회적 조건의 [5]질적 차이에 대한 논의가 부족했다.

이러한 단순한 추측은 대부분의 경우 놀라울 정도로 좋지만, 기업이나 정부에 영향을 미칠 수 있는 질적인 사회적 변화를 고려하지 않습니다.Paul J. H. Schoemaker는 비즈니스에 시나리오 계획을 사용할 수 있는 강력한 관리 사례를 제시하여 광범위한 [14]영향을 미쳤습니다.

다른 많은 기업과 컨설턴트가 시나리오 계획에서 혜택을 받기 시작했기 때문에 이 접근방식은 내부보다는 외부 쉘에 더 큰 영향을 미쳤을 수 있습니다.시나리오 계획은 과학만큼이나 예술이며 Paul J. H. Schoemaker에 [14]의해 열거된 다양한 함정(프로세스와 내용 모두)에 빠지기 쉽습니다.최근에는 여러 시나리오뿐만 아니라 일관된 여러 [10]전략을 인지적으로 준비함으로써 전략적 민첩성을 향상시키는 도구로 시나리오 계획이 논의되고 있습니다.

군사의

시나리오 계획 또한 군사 계획가들에게 매우 인기가 있다.대부분의 주 전쟁부는 잘 알려진 군사적 또는 전략적 문제에 대처하기 위해 지속적으로 업데이트된 전략 계획을 유지하고 있습니다.이러한 계획은 거의 항상 시나리오에 기초하고 있으며, 종종 계획과 시나리오가 전쟁 게임에 의해 최신 상태로 유지되며, 때로는 실제 군대와 함께 실행되기도 한다.이 과정은 19세기 중반의 프러시아 총참모부에 의해 처음 수행되었다.

자금

상세 정보:재무리스크 관리 » 은행

경제 및 금융에서 금융기관은 각 시나리오에서 경제(예: 빠른 성장, 완만한 성장, 느린 성장)와 금융시장 수익률(채권, 주식 및 현금)에 대해 몇 가지 가능한 시나리오를 예측하기 위해 시나리오 분석을 사용할 수 있다.각 가능성의 하위 집합을 고려할 수 있습니다.또한 상관관계를 결정하고 시나리오(및 있는 경우 하위 집합)에 확률을 할당하려고 할 수 있다.그 후, 자산 유형간에 자산을 배분하는 방법(즉, 자산의 배분)을 검토할 수 있는 위치에 있습니다.또한 시나리오 가중 기대 수익률도 계산할 수 있습니다(이 수치는 금융 환경의 전체적인 매력을 나타낼 것입니다).또한 불리한 [15]시나리오를 사용하여 스트레스 테스트를 수행할 수도 있습니다.

문제의 복잡성에 따라 시나리오 분석은 어려운 작업이 될 수 있습니다.미래에 어떤 일이 일어날지 예측하기 어려울 수 있다(예: 실제 미래의 결과는 전혀 예상하지 못할 수도 있다). 즉, 시나리오가 무엇인지 예측하고 그 시나리오에 확률을 부여하는 것이다. 그리고 이것은 암시적인 금융 시장의 수익률에 개의치 않는 일반적인 예측에도 해당된다.결과는 수학/통계적으로 모델링할 수 있다. 예를 들어, 단일 시나리오 내에서 가능한 변동성과 시나리오 간의 관계를 고려한다.일반적으로 다른 시나리오에 확률을 할당할 때는 가장 높은 [16]확률의 시나리오만을 고려하는 경향이 발생할 수 있으므로 주의해야 한다.

지정학

정치 또는 지정학에서 시나리오 분석은 사회 또는 정치 환경의 가능한 대안 경로와 외교 및 전쟁 위험을 성찰하는 것을 포함한다.

학회 및 상업단체의 사용 이력

대부분의 작가들은 1950년대 랜드 코퍼레이션(RAND Corporation)에서 근무한 허먼 칸이 미래의 사람들이 쓴 것처럼 이야기를 통해 미래를 묘사하는 기술을 개발하면서 시나리오 계획을 도입한 것으로 보고 있다.그는 이 이야기들을 묘사하기 위해 "시나리오"라는 용어를 사용했다.1961년 그는 허드슨 연구소를 설립하여 시나리오 작업을 사회 예측과 공공 [17][18][19][20][21]정책으로 확장하였다.그가 사용한 가장 논란이 많은 시나리오 중 하나는 핵전쟁이 승리할 [22]수 있다는 것을 암시하는 것이었다.칸은 시나리오 계획의 아버지로 자주 언급되지만, 칸은 RAND에서 자신의 방법을 개발하고 있었고, Gaston Berger는 프랑스에서 설립된 Centre d'Etudes Prospectives에서 비슷한 방법을 개발하고 있었다.그가 '라 프로스펙티브'라고 이름 붙인 그의 방법은 공공 정책을 수립할 때 지침으로 사용될 미래의 규범적인 시나리오를 개발하는 것이었다.1960년대 중반 프랑스와 미국 기관의 다양한 작가들은 1964년 버거의[23] '라 프로스펙티브'와 1967년 [24]칸과 위너의 '다음 33년'과 같은 시나리오 계획 개념을 발표하기 시작했다.1970년대에 이르러서는 허드슨 재단, 스탠포드 연구소(현재의 SRI International), 프랑스의 SEMA Metra Consulting Group을 포함한 많은 기관이 설립되어 시나리오 계획이 한창 진행되었습니다.DHL Express, Dutch Royal Shell, General [19][21][25][26]Electric을 포함한 몇몇 대기업들도 시나리오 계획을 채택하기 시작했습니다.

아마도 이러한 매우 정교한 접근법과 그들이 채택한 어려운 기술(일반적으로 중앙 계획 직원의 자원을 필요로 함)의 결과로서 시나리오는 사용의 어려움(및 비용)으로 명성을 얻었다.그럼에도 불구하고, 장기 예측에 내재된 불확실성을 해결하는 데 도움이 되는 대체 시나리오의 이론적 중요성은 1973년 오일 쇼크 이후 광범위한 혼란에 의해 극적으로 강조되었다.그 결과, 많은 대규모 조직들이 어떤 형태로든 이 기술을 사용하기 시작했습니다.1983년까지 Diffenbach는 '대체 시나리오'가 그가 [27]조사한 대규모 조직의 68%가 사용한 세 번째 장기 예측 기법이라고 보고했습니다.

시나리오 예측의 실용적인 개발은 이전에는 그랬지만, 보다 제한적인 학문적 용도를 위한 것이 아니라 전략을 가이드하기 위한 것으로, 1971년에 Royal Dutch Shell사의 그룹에서 시작되었습니다.그것 역시 2년 후의 Oil Shock에 의해 촉진되었습니다.그 이후 Shell은 시나리오의 사용과 이를 지원하는 보다 실용적인 기술의 개발에 있어 상업계를 선도해 왔습니다.실제로 대부분의 장기 예측과 마찬가지로 시나리오의 사용이 (지난 10년간의 침체된 거래 조건 동안) 소수의 민간 조직으로 감소했기 때문에,[28] Shell은 예측의 선두에 있는 기술을 유지하는 데 있어서 거의 유일한 민간 조직으로 남아 있습니다.

예측에 도움이 되는 시나리오의 가치를 뒷받침하는 일화적인 증거만이 제시되어 왔습니다.대부분의 것은 Shell이라는1개의 기업입니다.또, 이러한 솔루션을 일관되게 사용하는 조직은 거의 없고, 그 기간도 수십년에 달하고 있기 때문에, 가까운 장래에 확실한 서포트가 실현될 가능성은 거의 없습니다.그러나 같은 이유로 그러한 증거가 거의 모든 장기 계획 기법에 적용된다.증거는 없지만 Shell이 수십 년 동안 사용해 온 잘 문서화된 경험을 고려하면(당시 CEO는 그러한 시나리오를 사용한 것이 성공이라고 생각함) 시나리오의 사용이 매니저의 장기적인 예측 범위를 확장함으로써 얻을 수 있는 큰 이점이 될 수 있습니다.정말 그래요.[13]

과정

대부분의 다른 형태의 장기 계획과는 근본적으로 다른 전체 프로세스의 부분은 시나리오의 실제 생산인 중앙 섹션입니다.그러나 이마저도 가장 기본적인 수준에서는 비교적 간단하다.Shell이 [29]가장 일반적으로 사용하는 접근법에 따라 다음 [30]6단계를 수행합니다.

  1. 변경/가정의 원동력 결정
  2. 실행 가능한 프레임워크에 드라이버 통합
  3. 7~9개의 초기 미니 시나리오 제작
  4. 2~3개의 시나리오로 축소
  5. 시나리오 초안 작성
  6. 발생하는 문제를 특정하다

스텝 1 – 변경을 위한 전제조건/동인 결정

첫 번째 단계는 환경 분석 결과를 검토하여 조직이 운영 중인 미래 환경의 특성을 결정하는 가장 중요한 요소를 결정하는 것입니다.이러한 요소들은 때때로 '변수'라고 불린다(용어가 더 엄격한 방식으로 사용하는 과학자들을 혼란스럽게 할 수 있지만, 조사되는 시간에 따라 달라지기 때문이다).사용자는 (변화를 위한) 추진자라는 용어를 선호하는 경향이 있는데, 이 용어는 준과학적인 의미를 담고 있지 않고 미래를 변화시키기 위해 행동할 힘을 찾기 위한 참가자의 헌신을 강화시키기 때문이다.명명법에 관계없이 주요 요건은 이러한 가정에 대한 정보를 제공하는 것입니다.

이는 부분적으로 이러한 '힘'이 무엇인지 인식하기 위해 필요한 분석 과정이다.그러나 이 요소에 대한 일부 작업은 선행 환경 분석 중에 이미 수행되었을 가능성이 높다.공식적인 시나리오 계획 단계에 이르렀을 때, 참가자들은 이미 (아마 공식적으로가 아니라 잠재의식적으로) 주요 요소가 무엇인지 결정했을 것입니다.

이상적인 접근법에서 첫 번째 단계는 시나리오의 기반이 되는 전체적인 가정을 신중하게 결정하는 것이어야 한다.그런 다음 두 번째 단계로 다양한 드라이버를 구체적으로 정의해야 합니다.그러나 참가자들은 이러한 단계를 분리하는 데 문제가 있는 것 같습니다.

그러나 가장 어려운 측면은 참여자들이 그 과정에 가지고 있는 선입견에서 자유로워지는 것입니다.특히 대부분의 참가자는 10년 또는 그 이상의 장기보다는 5년에서 10년 후의 중기적인 시점을 보고 싶어할 것이다.그러나 10년 미만의 시간적 지평선은 참가자들이 직면할 수 있는 대안을 고려하기 보다는 현재의 추세를 추정하도록 유도한다.그러나 10년이 넘는 시간표를 검토하도록 요구받으면 거의 모두가 시나리오 계획 프로세스의 논리를 받아들이고 더 이상 추정에 의존하지 않는 것처럼 보인다.참가자의 시야를 외부 환경 전체를 포함하도록 확장하는 것과 유사한 문제가 있다.

브레인스토밍

어떤 경우에도 리스트가 완성되도록 브레인스토밍을 실시하면 더 많은 변수가 발견될 수 있습니다.특히 요인의 조합이 다른 요인을 시사할 수도 있습니다.

브레인스토밍이라는 이 단계에서 특히 유용한 매우 간단한 기술은 이러한 유형의 접근방식이 자주 사용되는 셸에서 사용되는 시나리오 계획에 대한 토론을 처리하는 데 사용됩니다.특히 쉽게 접근할 수 있는 것은 벽이 없는 회의실과 300만 장의 포스트잇 노트가 있는 회의실뿐입니다.

이런 대면 토론에 이상적으로 참여하는 610명은 외부의 방해로부터 격리된 회의실 환경에 있어야 한다.유일한 특별한 요건은 회의실에 포스트잇을 붙일 수 있는 투명한 벽이 하나 이상 있어야 한다는 것입니다.미팅 시작 시 환경분석 단계에서 이미 파악된 토픽은 별도의 포스트잇 노트에 작성됩니다(가능한 한 두꺼운 매직마커를 사용하여 멀리서 읽을 수 있습니다).이 포스트잇 노트는 적어도 이론적으로는 랜덤으로 벽에 배치되어 있습니다.실제로는, 이 초기 단계에서도, 참가자는 타당해 보이는 그룹으로 묶고 싶어합니다.유일한 요건(이 때문에 Post-It Notes가 이 접근법에 이상적입니다)은 다시 분리하여 새 클러스터로 이동하는 데 제한이 없다는 것입니다.

백오프와 너트는 5인치 x [31]3인치 인덱스 카드를 사용하여 아이디어를 그룹화하고 평가하기 위한 유사한 기법을 ('스노볼 기법'으로) 설명했습니다.

브레인스토밍의 어떤 형태에서도, 초기 아이디어는 거의 항상 다른 사람들을 자극합니다.실제로 모든 사람이 벽에 붙어 있는 포스트잇에 자신의 포스트잇을 추가하도록 장려해야 합니다.그러나 그것은 창의적 사고라는 텍스트에서 묘사된 '강직'의 형태와는 달리 속도가 훨씬 느리고 아이디어들이 즉시 논의된다는 점에서 다르다.실제로는 추가된 아이디어 중 많은 것이 제거될 수도 있고 관련이 없을 수도 있습니다.그렇지만, 통상의 브레인스토밍과 같은 룰을 많이 따르고, 통상은 같은 시간(예를 들면 1시간 정도)입니다.

모든 참가자가 벽을 '소유'하고 있다고 느끼고 노트를 스스로 움직이도록 권장하는 것이 중요합니다.그 결과는 그룹을 위한 매우 강력한 형태의 창조적 의사결정이며, 이는 광범위한 상황에 적용할 수 있다(그러나 시나리오 계획의 맥락에서 특히 강력하다.또, 시나리오 프로세스를 처음 접하는 사람에게도 매우 좋은 소개가 됩니다.작업은 대부분 자명하기 때문에, 참가자들은 매우 빠르게 무엇이 관련되어 있는지 정확히 이해하게 됩니다.

중요성과 불확실성

그러나 가장 중요한 요소만이 시나리오에서 위치를 정당화하기 때문에 이 단계도 선택 중 하나입니다.여기서의 80:20 룰이란, 프로세스의 마지막에 경영진의 주의를 가장 중요한 몇개의 문제에 집중시킬 필요가 있는 것을 의미합니다.경험에 의하면, 보다 폭넓은 토픽을 제공하는 것은, 조직에 있어서 반드시 중요한 것은 아니고, 단지 관심을 가지는 소수의 토픽을 선택할 수 있는 것 뿐입니다.

또한 시나리오는 대안적 미래를 제시하는 기법이기 때문에 포함할 요소는 진정으로 '가변성'이어야 한다.그들은 중요한 대체 결과에 따라야 한다.결과가 예측 가능하지만 중요한 요인은 시나리오 소개에서 자세히 설명해야 한다(무시할 수 없기 때문이다).셸의 Kees van der Heijden이 보고한 중요한 불확실성 매트릭스는 이 [32]단계에서 유용한 점검이다.

이 시점에서 시나리오의 큰 장점은 다른 모든 형태의 예측으로부터의 입력을 수용할 수 있다는 점 또한 지적할 필요가 있다.그림, 도표 또는 단어를 조합하여 사용할 수 있습니다.다른 어떤 형태의 예측도 이러한 유연성을 제공하지 않습니다.

스텝 2 – 실행 가능한 프레임워크에 드라이버 통합

다음 단계는 이러한 드라이버를 서로 연결하여 의미 있는 프레임워크를 제공하는 것입니다.이는 일부 요인이 서로 어떤 식으로든 분명히 관련되어 있는 경우 명백할 수 있습니다.예를 들어, 기술적 요인은 시장 변화를 초래할 수 있지만 입법적 요인에 의해 제약을 받을 수 있다.한편, 일부 '링크'(또는 적어도 '그룹화')는 이 단계에서 인위적이어야 할 수 있다.나중에 더 의미 있는 링크가 발견되거나 시나리오에서 요소가 거부될 수 있습니다.주제에 대한 가장 이론적인 접근법에서는 확률이 사건 문자열에 부가된다.그러나, 이것은 달성하기 어렵고, 일반적으로 복잡함을 제외하고, 결과에 거의 추가되지 않습니다.

이것은 아마도 가장 어려운 단계일 것이다.여기서 관리자의 '직관' 즉, 보다 엄격한 분석으로는 처리할 수 없는 '소프트' 데이터의 복잡한 패턴을 이해할 수 있는 능력이 중요한 역할을 합니다.그러나 도움이 될 수 있는 다양한 기술이 있습니다. 다시 말하지만 Post-It-Notes 접근법은 특히 유용합니다.

따라서, 참가자는, 제1 스테이지로부터 출현한 드라이버를, 자신에게 있어서 의미 있는 그룹으로 정리하려고 합니다.처음에는 많은 소규모 그룹이 있을 수 있습니다.따라서 이러한 그룹을 점차적으로 통합하는 것이 목적입니다(종종 이러한 대규모 그룹을 작동시키기 위해 새로운 드라이버 조합에서 이들을 개혁해야 합니다).이 단계의 목표는 결국 6-8개의 더 큰 그룹, 즉 '미니 시나리오'를 만드는 것입니다.여기서 포스트잇 노트는 각 미팅의 기간에 걸쳐 수십 번(아마도 몇 시간 이상) 이동할 수 있습니다.이 프로세스가 진행되는 동안 참가자들은 아마도 새로운 주제를 추가하고 싶어할 것입니다. 따라서 벽에 포스트잇을 더 많이 추가할 수 있습니다.반대 방향에서는 중요하지 않은 항목이 제거됩니다(다른 벽의 '감사 흔적'으로 그룹화될 수 있음).더 중요한 것은 '확실한' 주제도 토론의 주요 영역에서 제외된다는 점이다. 이 경우 주 벽의 명확한 라벨이 붙은 영역에 분류해야 한다.

클러스터('미니 시나리오')가 등장하면 관련 노트가 개별적으로 벽에 붙어 있는 것이 아니라 서로 붙어 있는 경우가 있습니다.그러면 클러스터를 쉽게 이동할 수 있습니다(또한 최종적이고 까다로운 단계에서 시나리오를 2~3개로 줄이는 데 상당한 도움이 됩니다).

Post-It Notes를 사용하는 것의 큰 장점은 참가자들의 마음을 바꿀 수 있는 장벽이 없다는 것입니다.그룹을 재배치하거나 단순히 이전 단계로 되돌아가고 싶을 경우 그룹을 제거하고 새로운 위치에 배치합니다.

스텝 3 – 초기 미니 시나리오 작성

이전 단계의 결과는 보통 7~9개의 논리적인 드라이버 그룹화입니다.이것은 보통 쉽게 달성할 수 있습니다.이에 대한 '자연스러운' 이유는 참가자가 시각화할 수 있는 것에 대한 어떤 형태의 한계를 나타내기 때문일 수 있다.

이러한 그룹에 요소를 배치한 후, 다음 조치는 대략 이 단계에서 요소 간의 연관성을 알아내는 것입니다.각 요인 그룹은 무엇을 나타냅니까?

스텝 4 – 2~3개의 시나리오로 축소

이 다음 단계에서 주요 조치는 이전 단계에서 검출된 7~9개의 미니 시나리오/그룹을 2~3개의 더 큰 시나리오로 줄이는 것이다.

두세 가지 시나리오로 줄일 이론적인 이유는 없으며, 단지 실용적인 시나리오일 뿐입니다.최종 시나리오를 사용하도록 요구받는 관리자는 최대 3가지 버전에서만 효과적으로 대처할 수 있는 것으로 확인되었습니다!Shell은 30여 년 전에 6개 이상의 시나리오를 구축하는 것으로 시작했지만, 그 결과 매니저가 집중해야 할 시나리오 중 하나만 골랐다는 것을 알게 되었습니다.그 결과, 기획자들은 그 숫자를 3개로 줄였고, 매니저들은 쉽게 처리할 수 있었지만 더 이상 한 개만 선택하는 것을 정당화할 수 없었습니다!이것은 현재 대부분의 문헌에서 가장 많이 권장되는 숫자입니다.

보충 시나리오

Shell과 다수의 학자들이 선호하는 것처럼 두 가지 시나리오가 상호 보완적인 것이어야 합니다.그 이유는 관리자가 '우선' 시나리오 중 하나를 선택하는 것을 피하고 단일 트랙 예측에 다시 한 번 빠지지 않기 때문입니다(대안 시나리오를 사용하여 불확실한 미래를 가능하게 하는 이점을 무시합니다).그러나 이는 매니저가 상대방을 찾는 데 익숙해져 있는 개념으로, 좋은 시나리오와 나쁜 시나리오, 혹은 낙관적인 시나리오와 비관적인 시나리오를 찾는 데 익숙해져 있습니다.그리고 실제로 이것은 Foster가 제창하는 (중소규모 기업에 대한) 접근법입니다.셸 접근법에서는 두 시나리오가 동일한 가능성이 있어야 하며, 두 시나리오 사이에 모든 '이벤트 문자열'/드라이버가 포함되어야 합니다.이상적으로는 명백한 상반되는 내용이 되어서는 안 되며, 이는 다시 한 번 사용자의 수용을 편향시킬 수 있으므로 '중립' 제목을 선택하는 것이 중요하다.예를 들어, 1990년대 초 쉘의 두 시나리오의 제목은 '지속 가능한 세계'와 '글로벌 상업주의'였다.실제로 이 요건은 놀랍게도 설문 조사 대상자 중 85%의 대부분에게 거의 문제가 되지 않았다. 이들은 쉽게 '균형' 시나리오를 작성했다.나머지 15%는 주로 '좋은 것과 나쁜 것'이라는 예상된 함정에 빠졌다.우리는 관련 팀의 큰 노력 없이 비교적 복잡한 OBS 시나리오도 상호 보완할 수 있다는 것을 알게 되었다.그리고 그 결과 2개의 시나리오가 모두 관련된 모든 사람에 의해 개발되고 어느 하나에 불필요한 초점을 맞추지 않아도 된다.

테스트

이 두 가지 시나리오로 요소를 분류한 후 다음 단계는 실행 가능성을 다시 테스트하는 것입니다.참가자들에게는 말이 됩니까?이는 논리적 분석 측면일 수도 있지만 직관적인 '구트 느낌' 측면일 수도 있습니다.다시 한 번, 직관은 종종 학문적으로는 그다지 존경스럽지 않지만 일반적으로 관련된 복잡하고 정의되지 않은 문제에 반응하는 유용한 수단을 제공할 수 있다.이러한 시나리오가 직관적으로 '동일화'되지 않는다면 왜 안 될까요?통상적인 문제는 참가자들의 세계관이 비현실적이라는 것이다.이 경우 첫 번째 단계로 돌아갈 필요가 있습니다.시나리오 계획 프로세스 전체는 처음부터 여러 번 반복됩니다(최종 결과가 가장 적절해질 때까지).

스텝 5 – 시나리오 작성

그런 다음 시나리오가 가장 적합한 형태로 '작성'됩니다.참가자는 고정된 형식의 프로세스를 예측하는 데 익숙하기 때문에 이 단계의 유연성은 종종 참가자를 혼란스럽게 합니다.단, 원칙적으로 시나리오는 전략을 기반으로 하는 관리자가 사용하기에 가장 적합한 형식으로 작성해야 합니다.이 전략을 실행하는 관리자도 고려해야 합니다.그들은 또한 시나리오에 노출될 것이고, 이러한 것들을 믿어야 할 것이다.최종 결과를 사용자에게 '판매'해야 하므로 이는 기본적으로 '마케팅' 결정입니다.한편, 저자가 가장 편하게 생각하는 형식을 사용하는 것도 무시할 수 없는 고려사항일 수 있다.그 혹은 그녀에게는 양식이 낯선 경우, 그 결과 발생하는 시나리오가 '판매'에 관한 한 거의 확신을 갖지 못할 가능성이 높다.

대부분의 시나리오는 아마도 단어 형태로 작성될 것입니다(대부분 미래에 대한 일련의 대체 에세이처럼). 특히 질적인 것이 거의 불가피할 것입니다. 매니저와 그 청중이 일상 커뮤니케이션에서 이것을 사용하는 것은 거의 놀랄 일이 아닙니다.그러나 일부에서는 일련의 목록을 사용하고 일부에서는 자료에 가상의 '캐릭터'를 추가함으로써 보고서에 활기를 불어넣습니다.아마도 말 그대로 미래에 대한 이야기라는 생각을 가지고 있을 것입니다.그러나 여전히 사실에 입각한 것은 분명합니다.한편, Shell의 경우와 같이 수치 데이터 및/또는 도표를 포함할 수 있습니다(그리고 보다 측정 가능한 '예측'의 산성 테스트를 통해 얻은 프로세스에서).

스텝 6 – 발생하는 문제 특정

프로세스의 마지막 단계는 이러한 시나리오를 검토하여 조직의 미래에 가장 큰 영향을 미칠 '문제'와 관련된 '분기점'을 결정하는 것입니다.시나리오에서 파생된 전략에 대한 일반적인 접근법은 하나의 결과에 대한 도박을 통한 성과(수익) 극대화를 목표로 하는 것이 아니라 '강력한'(즉, 이러한 '생사' 문제의 모든 대체 결과에 안전하게 대처하는) 위험을 최소화하는 것이기 때문에 후속 전략은 이러한 문제를 해결해야 한다.

시나리오의 사용

시나리오는 다양한 방법으로 사용될 수 있습니다.

a) 드라이버/이벤트 스트링용 용기

기본적으로 이들은 개별 요소/토픽(또는 이들의 일관성 있는 그룹)을 제시하기 위한 논리적 장치이며, 나머지 시나리오에 대한 참조 없이 관리자가 미래의 개발에 대한 유용한 아이디어로 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.시나리오 생성의 결과로 어떤 요인도 폐기되거나 심지어 낮은 우선 순위를 부여해서는 안 된다는 점을 강조해야 한다.이 맥락에서, 어떤 시나리오가 어떤 주제(운전자) 또는 미래에 대한 이슈를 포함하는지와 무관합니다.

b) 일관성 시험

모든 단계에서 내용이 실행 가능한지 확인하고 내용을 확실하게 변경해야 합니다.여기서 주요 테스트는 시나리오가 내부적으로 일관성이 있는지 확인하는 것입니다.그렇지 않은 경우 라이터는 문제를 수정하기 위해 이전 단계로 루프백해야 합니다.앞서 언급한 바 있지만 시나리오 구축은 이상적으로는 반복 프로세스임을 다시 한 번 강조하는 것이 중요합니다.이것은 보통 한 번의 미팅에 의해서만 이루어지는 것이 아니라, 한 번의 시도라도 없는 것보다는 낫지만, 참가자들이 아이디어를 점차적으로 다듬어갈 때 여러 번의 미팅에 걸쳐 진행됩니다.

c) 긍정적인 관점

그러나 시나리오에서 파생되는 주요 이점은 서로 다른 관점이 제공하는 미래의 대체 '향기'에서 비롯될 수 있다.시나리오가 마침내 등장했을 때, 참가자들이 미래의 일반적인 형태에 대해 제공하는 통찰력에 깜짝 놀라는 것은 이 단계에서 더 이상 이론적인 연습이 아니라 그것을 다루기 위한 진정한 프레임워크(또는 오히려 일련의 대안 프레임워크)가 되는 일반적인 경험이다.

다른 기술과 비교한 시나리오 계획

오른쪽 흐름도는 직관적인 로직스 [33]전통에서 현상을 시나리오로 분류하는 프로세스를 제공합니다.

직관적 논리학의 전통에서 현상을 시나리오로 분류하는 프로세스.

시나리오 계획은 우발 계획, 민감도 분석 및 컴퓨터 [34]시뮬레이션과 다르다.

우발적 계획이란 하나의 불확실성만을 고려하는 "가상" 도구입니다.그러나 시나리오 계획에서는 각 시나리오의 불확실성 조합을 고려한다.계획자들은 또한 사회 발전의 특히 그럴듯하지만 불편한 조합을 선택하려고 노력한다.

민감도 분석은 한 변수의 변경만 분석하므로 단순한 변경에 유용합니다.또한 시나리오 계획은 정책 입안자가 주요 변수의 중요한 상호작용에 노출되도록 시도합니다.

시나리오 계획은 컴퓨터 시뮬레이션의 이점을 얻을 수 있지만 시나리오 계획은 덜 공식화되어 있으며 다양한 시뮬레이션 이벤트에 나타나는 정성적 패턴의 계획을 세우는 데 사용할 수 있습니다.

지난 5년간 [35]스톡홀름에 있는 스웨덴 국방연구국에 의해 시나리오 개발에 컴퓨터 지원 형태학적 분석이 보조로 사용되어 왔다.이 방법을 사용하면 추론 모델로 취급할 수 있는 가변 형태학 필드를 생성할 수 있습니다. 따라서 시나리오 계획 기법과 우발 분석 및 민감도 분석을 통합합니다.

시나리오 분석

시나리오 분석은 대체 가능한 결과('대체 세계'라고도 함)를 고려하여 미래의 사건을 분석하는 과정입니다.따라서, 주요 투영 형태 중 하나인 시나리오 분석은 미래에 대한 하나의 정확한 그림을 보여주려고 하지 않는다.대신에, 몇 가지 대안적인 미래 개발을 제시한다.따라서 가능한 미래 결과의 범위가 관찰 가능하다.결과를 관찰할 수 있을 뿐만 아니라 결과로 이어지는 개발 경로도 있습니다.예측과는 달리 시나리오 분석은 과거의 외삽이나 과거 경향의 확장에 기초하지 않는다.과거 데이터에 의존하지 않으며 과거의 관측치가 미래에 유효하게 유지될 것으로 예상하지 않습니다.대신 과거로만 연결될 수 있는 가능한 발전이나 전환점을 고려하려고 한다.즉, 시나리오 분석에서 몇 가지 시나리오를 구체화하여 향후 가능한 결과를 보여준다.각 시나리오는 일반적으로 낙관적, 비관적, 그리고 점점 더 가능성이 낮은 개발을 결합합니다.단, 시나리오의 모든 측면이 타당해야 한다.많은 논의가 이루어졌지만, 경험에 비추어 볼 때 향후 논의와 선택에 있어 약 3가지 시나리오가 가장 적합한 것으로 나타났습니다.시나리오가 많아지면 분석이 지나치게 [36][37]복잡해질 위험이 있습니다.시나리오는 종종 계획에 대한 다른 도구 및 접근 방식과 혼동됩니다.오른쪽 흐름도는 직관적인 로직스 [38]전통에서 현상을 시나리오로 분류하는 프로세스를 제공합니다.

원칙

시나리오 구축은 결과와 그 영향을 깊이 고려할 수 있도록 함으로써 의사결정을 개선할 수 있도록 설계되어 있습니다.

시나리오는 요구사항 분석 중에 제안된 시스템의 특정 용도를 설명하기 위해 사용되는 도구입니다.외부에서 본 시스템을 캡처하는 시나리오

시나리오 분석을 사용하여 "와일드 카드"를 조명할 수도 있습니다.예를 들어, 운석에 의해 지구에 충돌할 가능성을 분석한 결과, 가능성은 낮지만, 가해진 손상은 너무 높아 사건이 낮은 확률(1년 이내)보다 훨씬 더 중요(위협적)하다는 것을 알 수 있다.그러나 이러한 가능성은 시나리오 분석을 통해 전략 계획을 수립하는 조직에서는 일반적으로 무시됩니다. 왜냐하면 이러한 가능성은 매우 중요한 영향을 미치기 때문입니다.

델파이와 시나리오의 조합

시나리오 플래닝은 미래에 대한 타당하고 일관된 이미지를 그려냄으로써 미래에 대한 체계적인 검토를 바탕으로 계획을 세우는 것입니다.델파이 방법은 미래 전개와 사건에 대한 전문가 의견 일치를 체계적으로 개발하려고 한다.이것은 익명의 서면 다단계 조사 과정 형태의 판단 예측 절차로, 매 라운드 후에 단체 의견의 피드백을 제공한다.

많은 연구자들이 두 가지 접근법이 [39][40]결합하기에 가장 적합하다고 강조해 왔다.프로세스 유사성으로 인해 두 방법론을 쉽게 결합할 수 있습니다.델파이 방법의 다른 위상의 출력은 시나리오 방법의 입력으로 사용할 수 있으며, 그 반대도 가능합니다.조합하면 두 도구의 이점을 실현할 수 있습니다.실제로는 보통 두 가지 도구 중 하나가 지배적인 방법론으로 간주되고 다른 하나는 어느 단계에서 추가된다.

실제로 가장 자주 발견되는 변종은 시나리오 프로세스에 델파이 방법을 통합하는 것이다(예: 참조).Rikkonen, 2005;[41] von der Gracht, 2008;)[42]저자는 이 유형을 델파이 시나리오(글쓰기), 전문가 기반 시나리오 또는 델파이 패널 파생 시나리오라고 부릅니다.Von der Gracht(2010)[43]는 이 방법의 과학적으로 유효한 예입니다.시나리오 계획에는 「정보에 목마르다」가 필요하기 때문에, 델파이 조사에서는 프로세스에 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다.델파이의 정보 출력은 시나리오 계획의 입력으로 사용할 수 있는 다양한 종류가 있습니다.예를 들어, 연구자는 관련 사건이나 개발을 식별하고 전문가의 의견에 따라 확률을 할당할 수 있다.또한 전문가의 의견과 주장은 이후에 시나리오에 통합될 수 있는 요소의 관계에 대한 더 깊은 통찰력을 제공한다.또한 델파이는 전문가들 사이에서 극단적인 의견과 반대 의견을 확인하는 데 도움을 줍니다.이러한 논란의 여지가 있는 토픽은 특히 극단적인 시나리오나 와일드카드에 적합합니다.

박사학위 논문에서 Rikkonen(2005)[41]은 시나리오 계획, 구체적으로는 시나리오 구축에서 델파이 기법의 활용을 검토했다.저자는 델파이 기법이 다른 대안적 미래와 시나리오의 주장을 제공하는 데 중요한 가치를 지닌다는 결론에 도달했다.따라서 시나리오를 보다 심오하게 만들고 시나리오 계획에 대한 자신감을 높이기 위해 델파이를 사용하는 것이 좋습니다.시나리오 작성 과정을 단순화하고 예측 항목과 사회적 요인 간의 상호 관계를 깊이 이해하는 데 추가적인 이점이 있다.

비평

가설의 가중치를 부여하고 이들로부터 잠재적 결과를 분기하는 효용성이 있는 반면, 측정 정확도의 일부 매개변수(표준 오차, 추정치의 신뢰 구간, 메타데이터, 표준화 및 코딩, 무응답에 대한 가중치, 보고서 수 오류, 표본 설계, 사례 수 등)를 보고하지 않고 시나리오 분석에 의존한다.)는 종래의 예측에 뒤떨어진 것입니다.특히 "복잡한" 문제에서는 요인과 가정은 록스텝 방식으로 상관관계가 없습니다.특정 감도가 정의되지 않은 경우 전체 스터디에 의문이 제기될 수 있습니다.

결과를 조정할 때 더 나은 가설이 경험론을 불필요하게 만든다고 생각하는 것은 잘못된 논리이다.이 점에서 시나리오 분석은 결정 규칙이 제약된 설정 밖에서 발생하기 때문에 통계법칙(예: 체비셰프의 불평등 법칙)을 지연시키려 한다.결과는 "그냥 일어나는" 것이 아니라 사후 임의 가설에 따르도록 강요되며, 따라서 기대치를 배치할 기반이 없다.사실, 사전 기대치는 없고 가설만 있을 뿐 모델링과 데이터 결정의 역할에 대한 의문이 남습니다.즉, "시나리오"와 결과의 비교는 데이터에 의존하지 않음으로써 편향된다. 이것은 편리할 수 있지만 변호할 수는 없다.

"시나리오 분석"은 경제 연구에서 조사 오류의 완전하고 사실적인 노출을 대체할 수 없다.기존 예측에서는 문제를 모델링하는 데 사용된 데이터가 합리적인 사양과 기술로 주어진다면, 분석가는 통계적 오류의 특정 비율 내에서 계수가 특정 수치 범위 내에 있을 가능성을 진술할 수 있다.이 정확성은 가설의 매우 세분화된 진술들을 희생시키면서 올 필요는 없다.R Software, 특히 "WhatIf"[44] 모듈(문맥상으로는 "Matchit" 및 "Zelig" 참조)은 인과적 추론 및 반작용자 평가를 위해 개발되었습니다.이 프로그램들은 실험적인 증거에 기초하지 않은 모델에 대해 결과가 얼마나 민감한지를 정확하게 진술하기 위해 모델 의존성을 결정하기 위한 상당히 정교한 처리를 가지고 있다.

시나리오 구축의 또 다른 과제는 "예측요인은 예측하려는 사회적 맥락의 일부이며 프로세스에서 해당 맥락에 영향을 미칠 수 있다"[45]는 것이다.결과적으로, 사회적 예측은 자멸적이 [45]될 수 있다.예를 들어, 인구의 많은 비율이 기존의 경향에 근거해 HIV에 감염되는 시나리오에서는, 보다 많은 사람이 위험한 행동을 회피해, HIV 감염율을 저하시켜, 예측이 무효가 되는 일이 있습니다(공중에 알려지지 않았다면, 올바르게 유지되었을 가능성이 있습니다).또는 사이버 보안이 주요 이슈가 될 것이라는 예측은 조직이 더 많은 보안 사이버 보안 조치를 시행하게 하여 문제를 제한할 수 있습니다.

Shell의 시나리오 계획 사용에 대한 비판

1970년대에, 많은 에너지 회사들은 환경주의와 OPEC 카르텔에 놀라서, 잘못된 투자로 수십억 달러의 수익을 잃었다.이러한 변화의 극적인 재정적 영향으로 적어도 한 조직인 Royal Dutch Shell은 시나리오 계획을 구현했습니다.이 회사의 분석가들은 이 기획 과정이 그들의 회사를 세계에서 [46]가장 큰 회사로 만들었다고 공개적으로 추정했다.그러나 Shell이 시나리오 계획을 사용하는 다른 관찰자들은[who?] 시나리오 방법론을[citation needed] 사용함으로써 Shell에 중요한 비즈니스상의 이점을 얻을 수 있는 경우는 거의 없다고 주장했습니다.Shell의 장기적인 시나리오의 지적 견고성은 의심할 여지 없이 거의 없었지만, 많은 고위[citation needed] 경영진들은 이러한 시나리오의 실제 활용도가 미미하다고 여겼습니다.Shell의 한 내부자는 다음과 같이 말했습니다.시나리오 팀은 매우 현명했고 그들의 작업은 매우 높은 지적 수준이었습니다.그러나, 「그룹 시나리오」나, operating company 로 작성된 국가 레벨의 시나리오 모두, 주요한 의사결정을 실시할 때는 큰 차이가 없었다.[citation needed]

시나리오의 사용은 1980년대 초에 Arie de Geus 팀에 의해 감사되었으며, 그들은 시나리오 그 자체보다는 시나리오에 따른 의사결정 프로세스가 전략적 구현[clarification needed] 부족의 주요 원인이라는 것을 발견했다.오늘날 많은 실무자들은 시나리오 자체 [47]작성과 마찬가지로 의사결정 프로세스에 많은 시간을 할애하고 있습니다.

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유사한 용어

유사 개념

예

레퍼런스

  1. ^ Palomino, Marco A.; Bardsley, Sarah; Bown, Kevin; De Lurio, Jennifer; Ellwood, Peter; Holland‐Smith, David; Huggins, Bob; Vincenti, Alexandra; Woodroof, Harry; Owen, Richard (1 January 2012). "Web‐based horizon scanning: concepts and practice". Foresight. 14 (5): 355–373. doi:10.1108/14636681211269851. ISSN 1463-6689. Retrieved 16 May 2021.
  2. ^ Kovalenko, Igor; Davydenko, Yevhen; Shved, Alyona (2019-04-12). "Development of the procedure for integrated application of scenario prediction methods". Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2 (4 (98)): 31–38. doi:10.15587/1729-4061.2019.163871. S2CID 188383713. Retrieved 21 June 2021.
  3. ^ Spaniol, Matthew J.; Rowland, Nicholas J. (2018-01-01). "The scenario planning paradox". Futures. 95: 33–43. doi:10.1016/j.futures.2017.09.006. ISSN 0016-3287.
  4. ^ Bradfield, Ron; Wright, George; Burt, George; Cairns, George; Heijden, Kees Van Der (2005). "The origins and evolution of scenario techniques in long range business planning". Futures. 37 (8): 795–812. doi:10.1016/j.futures.2005.01.003.
  5. ^ a b "Living in the Futures". Harvard Business Review. 2013-05-01. Retrieved 2018-01-12.
  6. ^ Schoemaker, Paul J. H. (1993-03-01). "Multiple scenario development: Its conceptual and behavioral foundation". Strategic Management Journal. 14 (3): 193–213. doi:10.1002/smj.4250140304. ISSN 1097-0266.
  7. ^ Mendonça, Sandro; Cunha, Miguel Pina e; Ruff, Frank; Kaivo-oja, Jari (2009). "Venturing into the Wilderness". Long Range Planning. 42 (1): 23–41. doi:10.1016/j.lrp.2008.11.001.
  8. ^ Gausemeier, Juergen; Fink, Alexander; Schlake, Oliver (1998). "Scenario Management". Technological Forecasting and Social Change. 59 (2): 111–130. doi:10.1016/s0040-1625(97)00166-2.
  9. ^ a b Overland, Indra (2019-03-01). "The geopolitics of renewable energy: Debunking four emerging myths". Energy Research & Social Science. 49: 36–40. doi:10.1016/j.erss.2018.10.018. ISSN 2214-6296.
  10. ^ a b Lehr, Thomas; Lorenz, Ullrich; Willert, Markus; Rohrbeck, René (2017). "Scenario-based strategizing: Advancing the applicability in strategists' teams". Technological Forecasting and Social Change. 124: 214–224. doi:10.1016/j.techfore.2017.06.026.
  11. ^ Ringland, Gill (2010). "The role of scenarios in strategic foresight". Technological Forecasting and Social Change. 77 (9): 1493–1498. doi:10.1016/j.techfore.2010.06.010.
  12. ^ Schwarz, Jan Oliver (2013). "Business wargaming for teaching strategy making". Futures. 51: 59–66. doi:10.1016/j.futures.2013.06.002.
  13. ^ a b 머서, 데이비드"심플한 시나리오", 관리상의 의사결정.Vol.33 제4호:1995, 페이지 32-40.
  14. ^ a b Schoemaker, Paul J.H. "시나리오 계획: 전략적 사고를 위한 도구," Sloan Management Review.겨울: 1995, 페이지 25-40.
  15. ^ "위험 관리의 시나리오 분석", Bertrand Hassani, 2016년 스프링거 출판, ISBN 978-3-319-25056-4, [1]
  16. ^ The Art of the Long View: Paths to Strategic Insight for Your Your and Company, Peter Schwartz, Random House, 1996, ISBN 0-385-26732-0 구글 북
  17. ^ Schwartz, Peter. The Art of the Long View: 불확실한 세계의 미래를 위한 계획 New York: Currency Doubleday, 1991.
  18. ^ "허먼 칸"콜롬비아 백과사전 제6판2008. Encyclopedia.com 에서 2009년 11월 30일 취득: http://www.encyclopedia.com/doc/1E1-Kahn-Her.html
  19. ^ a b 셰맥, 토마스 J, 수잔 A린햄, 웬디 E. A. 루나."시나리오 계획 문헌 리뷰"Futures Research 7분기 2(2001) : 7-32.
  20. ^ 린드그렌, 매츠, 한스 밴드홀드요시나리오 계획:미래와 전략의 연계.뉴욕: Palgrave Macmillan, 2003.
  21. ^ a b 브래드필드, 론 등"장기적인 비즈니스 계획 시나리오 기술의 기원과 진화"Futures 37 8 (2005) : 795-812.
  22. ^ 칸, 허먼생각할 수 없는 것에 대해서요뉴욕: Horizon Press, 1965년.
  23. ^ Berger, G. "Pénoménologies du Temps et Prospective."Presse Universitaires de France, 1964.
  24. ^ 칸, 허먼, 앤서니 위너."향후 33년: 투기의 틀"다이달로스 963(1967): 705-32.
  25. ^ 고데, 미셸, 파브리스 루벨라.「미래의 창조:시나리오의 사용 및 오남용"장거리 계획 292(1996년): 164-71.
  26. ^ 고데, 미셸, 파브리스 루벨라, 게스트 에디터."시나리오 계획:열린 미래"기술예측과 사회변화 65 1(2000): 1-2.
  27. ^ 디펜바흐, 존"미국 대기업의 기업환경분석", 장기계획. 16(3), 1983.
  28. ^ 말도 안 돼, 피터「시나리오:「미지의 물」.하버드 비즈니스 리뷰.1985년 9월~10월
  29. ^ Shell (2008). "Scenarios: An Explorer's Guide" (PDF). www.shell.com/scenarios. Shell Global. Retrieved 15 July 2014. {{cite web}}:외부 링크 ref=(도움말)
  30. ^ Meinert, Sacha (2014). Field manual - Scenario building (PDF). Brussels: Etui. ISBN 978-2-87452-314-4. Retrieved 15 July 2014.
  31. ^ 백오프, R.W., P.C.Nutt. "비영리 조직을 위한 특정 적용에 의한 전략적 관리 프로세스", 전략적 계획: 플래너를 위한 위협과 기회.Planners Press, 1988.
  32. ^ 판 데어 하이든, 키스시나리오: 전략적 대화의 기술.Wiley & Sons, 1996.
  33. ^ Spaniol, Matthew J.; Rowland, Nicholas J. (2018). "Defining Scenario". Futures & Foresight Science. 1: e3. doi:10.1002/ffo2.3.
  34. ^ Schoemaker, Paul J.H. 불확실성으로부터 이익을 얻습니다.프리 프레스, 2002.
  35. ^ T. Eriksson & T. Ritchey, 2002년 영국 Winchester International OR Conference에서 발표된 논문에서 개작.
  36. ^ Aaker, David A. (2001). Strategic Market Management. New York: John Wiley & Sons. pp. 108 et seq. ISBN 978-0-471-41572-5.
  37. ^ Bea, F.X., Haas, J. (2005). Strategisches Management. Stuttgart: Lucius & Lucius. pp. 279 and 287 et seq.
  38. ^ Spaniol, Matthew J.; Rowland, Nicholas J. (2019). "Defining Scenario". Futures & Foresight Science. 1: e3. doi:10.1002/ffo2.3.
  39. ^ Nowack, Martin; Endrika, Jan; Edeltraut, Guenther (2011). "Review of Delphi-based scenario studies: Quality and design considerations". Technological Forecasting and Social Change. 78 (9): 1603–1615. doi:10.1016/j.techfore.2011.03.006.
  40. ^ Renzi, Adriano B.; Freitas, Sydney (2015). "The Delphi Method for Future Scenarios Construction". Procedia Manufacturing. 3: 5785–5791. doi:10.1016/j.promfg.2015.07.826.
  41. ^ a b 릭코넨, P. (2005)핀란드의 미래 농업에 대한 정책 어젠다를 정의할 때 대안 시나리오 접근법의 활용.헬싱키 투르크 경제 경영 대학원
  42. ^ von der Gracht, H. A. (2008) 로지스틱스의 미래: 2025년의 시나리오.논문.가블러, ISBN 978-3-8349-1082-0
  43. ^ von der Gracht, H. A./ Darkow, I.-L.: 물류 서비스 산업의 시나리오: 2025년의 델파이 기반 분석.인: 국제생산경제학회지 제127권, 2010년 제1호, 46-59호
  44. ^ Stoll, Heather; King, Gary; Zeng, Langche (August 12, 2010). "WhatIf: Software for Evaluating Counterfactuals" (PDF). Journal of Statistical Software. Retrieved 2022-04-23.
  45. ^ a b Overland, Indra (2019-03-01). "The geopolitics of renewable energy: Debunking four emerging myths". Energy Research & Social Science. 49: 36–40. doi:10.1016/j.erss.2018.10.018. ISSN 2214-6296.
  46. ^ 슈워츠, 피터롱뷰의 예술더블데이, 1991년
  47. ^ 코넬리우스, 피터, 반 드 푸테, 알렉산더, 마티아 로마니."쉘에서의 30년간의 시나리오 계획" 캘리포니아 매니지먼트 리뷰.Vol.48 제1호: 2005년 가을, 페이지 92-109.

기타 참고 문헌

  • D. Erasmus, 금융 서비스 ICT의 미래:라보뱅크 ICT 시나리오(2008년).
  • M. Godet, 시나리오 및 전략 관리, Butterworths(1987).
  • M. Godet, 예상에서 행동으로: 전략적 전망 핸드북.파리: 유네스코, (1993년).
  • Adam Kahane, 어려운 문제 해결:대화, 청취, 새로운 현실 창조의 열린 방식 (2007)
  • H. Kahn, The Year 2000, Calman-Levy(1967).
  • 허버트 마이어, "리얼 월드 인텔리전스", 와이든펠트 & 니콜슨, 1987,
  • National Intelligence Council(NIC; 국가정보위원회) Wayback Machine에서 2012-07-28 아카이브, "Mapping the Global Future", 2005,
  • M. Lindgren & H. Bandhold, 시나리오 플래닝– 미래와 전략의 링크, Palgrave Macmillan, 2003
  • G. Wright & G. Cairns, 시나리오 사고: 미래에 대한 실용적인 접근, Palgrave Macmillan, 2011
  • A. Schuehly, F.Becker t&FKlein, 실시간 전략:전략적 선견지명이 인공지능과 만났을 때, 에메랄드, 2020*
  • A. 러서, 사회학 준연구소:연역적 시나리오 개발을 위한 사례, 현재 사회학 Vol63 (2): 170-181, https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/0011392114556581

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외부 링크

추가 정보

  • 「미래로부터의 학습:Competitive Foresight Scries," Liam Fahey and Robert M. Randall, John Wiley and Sons, 1997, ISBN 0-471-30352-6, 구글 북
  • "장기 계획에 대한 셔츠 소매 접근법." Linneman, Robert E, Kennell, John D.; Harvard Business Review; Mar/Apr77, 제55호 2, 페이지 141