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高维度思考法：如何从解决问题进化到发现问题 [:1701805412]
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各单位所体现的经营管理的维度的不同
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下面从“变量的数量”，即经营及决策的自由度的角度来分析经营管理的组织单位。例如，思考经营管理时的单位有成本中心、利润中心、投资中心等概念。
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成本中心以人事、总务、会计或信息系统部门等职员部门为代表，数值上的管理指标只有“成本”一项（因为这些职员部门不会对营业额做出直接贡献）。也就是说，成本中心的管理变量是“1”。
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利润中心的管理指标是“利润”。利润由“营业额－成本”计算得出，所以利润中心的变量是“2”，自由度升了一级。提高利润有“提高营业额”和“降低成本”两个选项，仅仅如此，经营施策的自由度就能有所提升。
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进而给这些变量加上“时间”（长期的营业额和成本），给上述的P/L指标加上“投资”这一与B/S相关的指标，所形成的管理单位就是“投资中心”。如此一来，就能进一步获得思考长期投资和回报的自由度。
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这些单位通过增加变量，使“自由度”得以提升。其模式如图3-20所示。
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图3-20 “维度不同”的商业适用例
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另一个要点在于，其中各变量的“灵活度”（不确定性的高低）关系是成本＜营业额＜时间（长期投资和回报）。在相同变量的前提下不难想象，在变量少的赛台上较量更容易“获胜”。
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例如，假设为了扩大营业额而增加经费的利润中心的人，与只关注削减经费的成本中心的人同台辩论。利润中心的理论是“就算为了提高营业额而增加成本，也能提高利润”，但这一理论无法明确回答成本中心的质问——“增加成本能确保提升营业额吗？”因为“成本增加”是基本确定会发生的事象，却无法在同样的准确度上确定“营业额也会提升”。所以在这样的辩论中，“变量多”的一方会处于不利的局面。
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像这样，当“固定维度”和“可变维度”同台（变量少的）较量时，大多是固定维度的一方会获胜。关于这一结构，在后文谈到蚂蚁和蝈蝈的对立结构时再进行详细说明。
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高维度思考法：如何从解决问题进化到发现问题 [:1701805413]
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低维比高维容易理解
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前面列举了通过“升维”来拓宽视野和视角的例子，但反过来，上位概念的操作通常比下位概念的操作更难。我们学习数学时，也是先从一维的世界开始慢慢增加变量，提升维度。这是达成理解的正确途径。因此有些时候，有意地降维思考更易于理解。
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例如，分析立体图形的时候，想象其“截面”等投影在平面上的图形更容易理解。建筑图纸就是具体的例子。建筑物自然是“三维”的，但在设计、施工等涉及细节的场合，研究二维的平面图才不至于出现误解。
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因升维而复杂化的问题，通过降维更易于具体理解。以商业场合而言，前面提到的“○○中心”的思维方式便是如此。肩负“利润责任”的利润中心需要控制“营业额”和“成本”这两个变量，但在按部门进行任务细分的时候，就会分成肩负“营业额责任”的部门和肩负“成本责任”的部门进行管理。该手法便相当于降维。
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再比如，上司管理、培养下属时的“工作的自由度”，就相当于“变量的数量”或“维度”。例如，起初让下属在低自由度的状态下记住该如何工作，随着技能提升，再给下属以自由度，也就是裁量权，允许下属挑战难度高的工作。
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高维度思考法：如何从解决问题进化到发现问题 [:1701805414]
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“固定的蚂蚁”与“可变的蝈蝈”的对立结构
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“变量固定”的蚂蚁，一旦解决问题的进展不顺，就会把责任归咎于他人或环境。也就是说，蚂蚁容易怀有责怪他人的想法和受害者意识。这是因为，蚂蚁作为解决在固定变量中提出的问题的专家，会为之竭尽全力，而一旦进展不顺，就会认为“制定问题（变量的定义）的人有错”。蚂蚁从来没有增减变量本身、“改变问题本身”的选项，所以既然自己已经竭尽全力，那么错误自然在于“制定问题的一方”。
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与之相反，蝈蝈若是认为问题本身不对，就会放弃解决问题，开始自己定义别的问题。在思维上拥有如此高自由度的蝈蝈，认为一切问题都能找到办法解决，所以总是将矛头对准自己的创意，在这上面狠下工夫。
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“若有不满就应提出替代方案”也是蝈蝈的逻辑。在蚂蚁看来，“不满”是在自己已尽全力对自己可控范围内的变量进行最优化后发生的，自己已经再没什么可做的了，所以替代方案“就算想拿出来也拿不出来”。相反，拥有无数可选变量的蝈蝈则会认为，提不出替代方案的原因无他，只是因为自己不够努力。这里也会发生因思路不同而导致的意见对立。
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而且，蚂蚁对于“提高自由度”是格外厌恶的。因为在它看来，变量增加得越多，问题就变得越复杂，解决起来也就越麻烦。
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指标确定就会干劲十足的蚂蚁和与之相反的蝈蝈
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一旦指标确定，蚂蚁就会致全力于该变量的最优化。相反，如果指标不确定，蚂蚁就会因无从着手而不知所措。
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