自分のデスクでコンビニ弁当を食べている３名の男性会社員を観察した９枚のデータがあります。これらのデータを分類し、３名に共通する行動パターンをひとつ抽出してください。そのうえで、何のためにそのような行動をとったのか、解釈を加えてください。

３名に共通する行動パターンを下図のようにまとめることができます。右のグループは「食べ終わったという区切りをつけたい」あるいは「ゴミを小さくしたい」、左のグループは「食べはじめるときの気分を高める」あるいは「きちんとした状況で食べたい」といった解釈が考えられます。

　抽象化のプロセスでは、データの分類・解釈を重ねる一方、「弁当容器の蓋に唐揚げがくっついてしまう」「ひと口の量が多い」といったテーマとの関連性の低い個別のデータや、「かたく縛る」「空気を抜いてしぼませる」といった個別の事象を分析対象から落としていきます。抽象化のプロセスのポイントは、起こっている現象を抽象化することで、個別の事象からより大きなテーマに問題の次元を引き上げていくところにあります。飛躍的なイノベーションでは、抽象化のプロセスが使われます。

　対照的に、改善や改良では、起こっている現象を要素に分解し、問題の原因を特定します。例えば「弁当容器の蓋に唐揚げがくっついてしまう」という現象に対して、その要因を、蓋の問題、容器の問題、唐揚げの問題、輸送の問題、陳列の問題、と分解して考えます。このように、同じように観察し、データを収集しても、飛躍的なイノベーションと漸進的なイノベーションでは問題の扱い方が逆になります。