不確実性時代における究極の成長フレームワーク

エグゼクティブ・サマリー

現代のビジネス環境は、Volatility（変動性）、Uncertainty（不確実性）、Complexity（複雑性）、Ambiguity（曖昧性）の頭文字をとったVUCAの時代と定義される。この予測困難な環境下において、企業および個人の生存と繁栄を決定づける要因は、静的な資源の多寡ではなく、環境変化への適応速度と学習の質である。本報告書は、冨田和成氏によって体系化された「鬼速PDCA（Onisoku PDCA）」について、その理論的背景、構成要素、運用メカニズム、そして2025年に発表されたAI時代における進化形である「超鬼速PDCA」に至るまでを網羅的に分析したものである。

従来のPDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルが、計画の硬直化や検証の欠落、改善の遅れといった構造的な欠陥を抱えがちであるのに対し、鬼速PDCAは「因数分解」による論理的な仮説構築、「KDI（Key Do Indicator）」による行動の絶対化、そして「半週ミーティング」による高頻度な検証サイクルを特徴とする。これにより、PDCAの回転速度を極限まで高め、通常の10倍の成長速度を実現することを目指している。

本研究では、鬼速PDCAが単なる業務改善ツールではなく、人間の認知バイアスを克服し、組織の学習能力を最大化するための「OS（オペレーティングシステム）」であることを明らかにする。また、最新の知見であるAIとの統合についても詳述し、生成AIがいかにして「計画（P）」の精度と速度を劇的に向上させ、人類の知的生産活動を「密度」の次元で変革しつつあるかを論じる。

第1章 鬼速PDCAのパラダイムと哲学的基盤

1.1 起源と定義：「速さ」の再定義

鬼速PDCAは、株式会社ZUUの代表取締役である冨田和成氏が、野村證券時代の過酷な営業現場での経験と、その後の起業家としての経営実践を通じて体系化したフレームワークである¹。その名称にある「鬼速（Onisoku）」とは、単に物理的な動作スピードが速いことを意味するのではない。それは、PDCAサイクルの回転頻度（Frequency）が圧倒的に高い状態を指している。

一般的なビジネスパーソンが1ヶ月に1回、あるいは四半期に1回しかPDCAを回さないのに対し、鬼速PDCAの実践者は3日（半週）に1回、あるいは毎日PDCAを回す。仮に1ヶ月単位で比較した場合、通常のアプローチでは検証と改善の機会が1回であるのに対し、鬼速アプローチでは約10回の改善機会が生まれる。この複利的な学習効果の蓄積が、他者を圧倒する「10倍の成長」を生み出すメカニズムの根幹である²。

1.2 既存フレームワークとの比較優位性

ビジネス管理の手法として、OODAループ（Observe-Orient-Decide-Act）やアジャイル開発などが存在するが、鬼速PDCAはこれらと競合するものではなく、むしろこれらを包摂し、より汎用的な「個人の行動変容」と「組織の目標達成」に特化した実装形態であると言える。

フレームワーク	特徴	鬼速PDCAの優位性・独自性
従来のPDCA	計画重視、検証サイクルが長い（月次・四半期）	計画を「仮説」と割り切り、検証頻度を極限まで高めることで、計画倒れを防ぐ。
OODAループ	状況判断（Orient）を重視、機動性が高い	OODAの「状況判断」を「因数分解」として論理的に構造化し、再現性のある行動計画（KDI）に落とし込む。
アジャイル	短期間の実装とフィードバック	ソフトウェア開発に留まらず、営業、マーケティング、個人のキャリア形成など、あらゆる領域に「スプリント」の概念を適用。
GTD (Getting Things Done)	タスク整理とストレスフリー	タスクの処理（Do）だけでなく、それが上位目標（KGI）にどう繋がるかという「戦略性」を担保する。

1.3 「10倍の成長」を支えるマインドセット

鬼速PDCAが目指すのは、前年比10%増といった連続的な改善（Kaizen）だけではない。現状の延長線上にはない非連続な成長、すなわち「10倍」の成果である²。この野心的な目標設定が、思考の枠組みを強制的に外す（アンラーニング）効果を持つ。

冨田氏は、AI時代においてこの傾向がさらに加速すると指摘している。AIの台頭により、定型的な業務処理能力の価値が低下する一方で、課題を発見し、仮説を立て、高速で検証する能力の価値が相対的に高まっている。2025年に発表された『超鬼速PDCA』においては、PDCAの速度が「人生の密度」そのものを変え、成果のみならず年収や人生の質そのものを10倍にするポテンシャルを持つと提唱されている²。

第2章 伝統的PDCAの構造的欠陥と失敗のメカニズム

なぜ多くの個人や組織において、PDCAは機能しないのか。あるいは「PDCAを回しているつもり」で成果が出ないのか。鬼速PDCAの体系は、従来のPDCAが陥りやすい「5つの罠」や誤解に対するアンチテーゼとして構築されている⁴。

2.1 計画（Plan）における誤謬：曖昧さと願望の混同

最大の失敗要因は、計画フェーズにある。多くのケースで、計画は単なる「願望（Goal）」の羅列に留まっている。「売上を上げる」「英語を話せるようになる」といった目標は、具体的な行動指針を欠いているため、実行段階で迷走を招く。

また、計画を「絶対に変えてはいけない約束」と捉える硬直的な組織文化もPDCAを阻害する。鬼速PDCAにおいて、計画とは**「現時点における最良の仮説」**である。仮説である以上、検証（Check）の結果、間違っていることが判明すれば即座に修正・廃棄されるべきものである。この「可変性」を前提とすることで、心理的なハードルを下げ、迅速な着手を可能にする。

2.2 実行（Do）の不全：具体的行動への未変換

「頑張る」「意識する」「徹底する」といった精神論は、鬼速PDCAでは「Do」として認められない。これらは行動ではなく、状態や心構えに過ぎないからである。行動科学の観点からも、曖昧な指示は実行率を著しく低下させることが知られている。鬼速PDCAでは、Doを「KDI（Key Do Indicator）」という測定可能な指標に変換し、さらに「TODO」というタスクレベルまで分解することを義務付けている⁶。

2.3 検証（Check）のボトルネック：評価への恐怖

一般的に、PDCAが停止する最大の要因は検証フェーズ（C）の欠落である。多くの人は「やりっぱなし」の状態にある。その深層心理には、「検証＝評価（Evaluation）」という誤解がある⁷。検証の場が、目標未達を責められる「吊るし上げの場」になっている組織では、正確なデータが集まらず、原因分析が歪められる。

鬼速PDCAにおける検証は、**「仮説の精度確認」**である。失敗したという事実そのものよりも、「なぜ失敗したのか」という因果関係の解明に主眼が置かれる。この客観的かつ科学的なアプローチが、感情的な対立を排除し、純粋な学習プロセスとしての検証を可能にする。

2.4 調整（Adjust）の不在：改善と伸長のバランス欠如

PDCAの「A」は、一般的に「Action（改善）」と訳されるが、これでは具体的に何をするかが不明瞭である。鬼速PDCAではこれを**「Adjust（調整）」と定義する⁴。調整には、マイナスをゼロに戻す「改善」だけでなく、プラスをさらに伸ばす「伸長」**が含まれる点が極めて重要である。

日本企業の多くは、ミスを減らす「改善」には熱心だが、うまくいっている施策をさらに強化する「伸長」の視点が弱い傾向にある。鬼速PDCAは、成功要因を分析し、そこにリソースを集中投下することで、指数関数的な成長を実現する。

第3章 PLAN（計画）の解剖学：因数分解による仮説構築

鬼速PDCAにおける「Plan」は、単なるスケジューリングではない。それは、ゴール（KGI）と現状のギャップを埋めるための論理的なルートマップを作成する、高度な知的生産プロセスである。

3.1 KGI（Key Goal Indicator）の設定：ゴールの定量化

すべての起点はKGIの設定にある⁴。KGIは、組織や個人が最終的に達成すべき成果指標であり、以下の3要素を満たす必要がある。

1. 期日の明示： 「いつまでに」達成するのか。
2. 定量化： 数値で測定可能か（例：「売上10億円」「体脂肪率15%」）。
3. 適度な具体性： 抽象的なビジョン（例：「幸せになる」「業界No.1になる」）を、計測可能な代替指標に変換する。

KGIが曖昧であれば、その後のプロセスすべてが霧散する。鬼速PDCAは、まず「ゴールを数字で定義する」ことから始まる。

3.2 現状とのギャップ分析

KGIが決まれば、次に現在の数値を直視する。KGIが「月間売上1000万円」で、現状が「600万円」であれば、埋めるべきギャップは「400万円」である。この「差分」こそが、PDCAサイクルで解決すべき「課題」の正体である⁴。

3.3 因数分解（Factorization）：論理の深掘り

ここが鬼速PDCAの心臓部である。ギャップを埋めるための課題を、ロジックツリーを用いて徹底的に分解するプロセスを**「因数分解」**と呼ぶ⁴。

因数分解のステップ

1. 第1階層（大項目）： KGIを構成する主要素に分解する。

• 例）売上 ＝ 客数 × 客単価

2. 第2階層（中項目）： 各要素をさらに分解する。

• 例）客数 ＝ 新規客 ＋ リピート客

3. 第3〜5階層（具体策）： アクション可能なレベルまで分解を進める。

• 例）新規客 ＝ Web流入 × CV率 ＋ 紹介数

このプロセスでは、MECE（漏れなくダブりなく）を意識しつつも、スピードを重視して仮説ベースで分解を進めることが推奨される。なぜなら、完璧な分解を目指して止まるよりも、ある程度の精度で実行し、修正する方が速いからである。

3.4 KPI（Key Performance Indicator）の選定と優先順位付け

因数分解によって抽出された無数の課題（因子）すべてに取り組むことは不可能である。資源（時間、人、金）は有限であるため、優先順位付けが不可欠となる。鬼速PDCAでは、以下の3つの基準で課題を評価し、KPIを選定する⁴。

• インパクト（効果）： その課題を解決した時、KGIに与える影響の大きさ。
• 評価：◎（大）、◯（中）、△（小）
• 工数（時間・コスト）： 解決にかかる時間やコスト。
• 評価：◎（即時・低コスト）、◯（普通）、△（長期間・高コスト）
• 気軽さ（着手しやすさ）： 心理的なハードルの低さ。

これらを総合的に判断し、最も投資対効果の高い「最重要課題」を特定し、その達成度を測る指標をKPI（サブゴール）として設定する。KPIはあくまで「結果」の指標であり、コントロール不可能な要素を含むことに注意が必要である（例：成約件数、サイトアクセス数）。

3.5 解決案の策定

選定されたKPIを達成するための具体的なアプローチを考える。これが「解決案」であり、次のDOフェーズの種となる。解決案もまた、インパクト・工数・気軽さの基準でスクリーニングされ、実行に移すものが選ばれる。

第4章 DO（実行）の解剖学：KDIによる行動の完全制御

計画フェーズで描かれたロードマップを、現実の行動に落とし込むフェーズである。ここで鬼速PDCA独自の概念であるKDIが登場する。

4.1 KDI（Key Do Indicator）の概念と重要性

従来のKPI管理の限界は、KPIが「結果指標」であり、担当者が100%コントロールできない点にある。「来客数を増やす」というKPIを目標にしても、天候や競合の影響で未達になることがある。これにより、実行者は無力感を感じ、モチベーションが低下する。

これに対し、**KDI（Key Do Indicator）**は、「行動指標」と定義される⁸。

• KPI： 来客数を100人にする（コントロール不可：結果）
• KDI： チラシを1000枚配る、SNS投稿を1日3回行う（コントロール可能：行動）

KDIは、本人がやるかやらないかだけで決まる指標であるため、言い訳の余地がない。同時に、外部要因に左右されずに達成感を積み上げることができるため、自己効力感を維持しやすい。鬼速PDCAでは、「KPIは未達でも、KDIを100%達成していれば、まずは良しとする」という考え方をとる。なぜなら、KDIを達成してもKPIが未達であれば、それは「行動不足」ではなく「仮説（計画）の誤り」であることが明確になり、次の調整（Adjust）につなげられるからである。

4.2 DOとTODOの階層構造

実行レベルにおいても、粒度の調整が必要である。「競合調査をする」というDOは、まだ粗すぎる。これを実行可能なタスクレベル（TODO）に分解する⁶。

• DO： 競合他社の価格を調査する。
• TODO：

1. 競合A社、B社、C社のWebサイトをブックマークする（10分）
2. 各社の主要製品の価格を表計算ソフトに入力する（30分）
3. 自社製品との価格差を算出する（10分）

このように、具体的な動作と所要時間が見えるレベルまで分解することで、着手の心理的ハードル（プロクラスティネーション：先延ばし）を除去する。

4.3 タイムマネジメントと「工数棚卸し」

どれほど優れた計画も、実行する時間がなければ画餅に帰す。鬼速PDCAでは、「やることを決める」ことと同じくらい、「やらないことを決める（劣後順位の決定）」ことを重視する。

これを具現化するツールが**「工数棚卸しシート」**である4。

このシートでは、自分の持ち時間（キャパシティ）を可視化し、既存のルーチンワークや無駄な業務（「捨てられる石」）を洗い出す。新しいKDI（「大きな石」）をスケジュールに組み込むためには、バケツの中の水を先に減らさなければならない。この冷徹なリソース管理が、計画倒れを防ぐ防波堤となる。

第5章 CHECK（検証）の解剖学：学習の高速化

鬼速PDCAの真骨頂は、この検証フェーズの頻度と質にある。

5.1 半週ミーティング（Half-Week Meeting）の運用

鬼速PDCAでは、3日に1回（週2回）の頻度で検証を行うことを推奨している。例えば、水曜日と日曜日に検証のタイミングを設ける⁹。

• 目的： 記憶が鮮明なうちに検証し、軌道修正を行うこと。
• メリット： 1週間放置して取り返しがつかなくなる前に、週の途中で介入することで、目標達成の確率を飛躍的に高めることができる。

半週ミーティングの議題例：

1. KDIの達成率確認： 計画した行動を実行できたか？（Yes/No）
2. KPIの進捗確認： 行動の結果、数値は動いたか？
3. 差異の要因分析： なぜできたのか、なぜできなかったのか？
4. 後半週に向けた調整： 残りの日数で何をするか？

5.2 検証における要因分析のフレームワーク

検証において重要なのは、結果の良し悪しではなく、**「仮説と結果のズレ」**の原因を特定することである。原因は大きく以下の2つに分類される⁹。

1. 行動の失敗（Doの不足）： KDIを実行しなかった。

• 原因：時間がなかった、スキルが不足していた、モチベーションが低かった、忘れていた。
• 対策：タイムマネジメントの見直し、タスクの細分化、アラート設定。

2. 仮説の失敗（Planの誤り）： KDIは実行したが、KPIが改善しなかった。

• 原因：因数分解が間違っていた、インパクトの見積もりが甘かった、市場環境が変わった。
• 対策：解決案の変更、因数分解のやり直し。

この「行動の失敗」と「仮説の失敗」を明確に区別することが、次の調整フェーズの精度を決定づける。多くの現場ではこれらが混同され、「とにかくもっと頑張る」という精神論に回帰してしまう過ちが散見される。

5.3 「鬼速進捗管理シート」による可視化

検証を効率化するために、**「鬼速進捗管理シート」**の使用が推奨される9。

このシートは、KGI、KPI、KDIを一元管理し、日々の進捗を数値で入力するダッシュボードである。

項目	内容	検証のポイント
KGI	最終ゴール	月次・四半期での達成予測との乖離
KPI	中間成果指標	各KPIの達成率。ボトルネックの特定
KDI	行動指標	**◯×（達成・未達）**の明確な判定
要因分析	差異の理由	「なぜ？」を繰り返した深掘り結果
Next Action	次の調整案	具体的な修正行動

このシートをチームで共有することで、会議時間を短縮し、事実に基づいた議論（ファクトベース・ディスカッション）が可能となる。

第6章 ADJUST（調整）の解剖学：進化への分岐点

検証結果を受けて、次のサイクルをどう回すかを決定するフェーズである。鬼速PDCAでは、調整を4つの具体的なアクションに分類している⁷。

6.1 調整の4パターン

1. 改善（Improve）：

• 状況：KDI未達、またはKPI未達。
• アクション：計画の修正、行動量の増加、やり方の変更。一般的なPDCAのイメージに近い。

2. 伸長（Extend）：

• 状況：想定以上の成果が出た。
• アクション：成功要因を横展開する、予算を増額する、目標を上方修正する。
• 重要性： 鬼速PDCAにおいて最も重要なのがこの「伸長」である。「なぜうまくいったのか」を分析し、再現性を持たせることで、まぐれ当たりを実力に変える。

3. 継続（Maintain）：

• 状況：成果はまだ出ていないが、仮説は正しいと思われる。
• アクション：焦って変えずに、もうしばらく様子を見る（忍耐）。ただし、期限を設けることが重要。

4. 中止（Stop）：

• 状況：成果が出ず、見込みがない。または費用対効果が悪い。
• アクション：勇気を持って撤退する。リソースを他の有効な施策（伸長）に振り向ける。

6.2 「なるほどシート」による定性情報の資産化

数値には表れない「気づき」も重要な調整の材料となる。これを記録するのが**「なるほどシート（I see sheet）」**である⁴。

• 「Aという言い回しをしたら顧客の反応が良かった」
• 「午前中の方が集中力が高い気がする」

こうした定性的なインサイトを言語化し、ストックしておくことで、次回の因数分解（Plan）の精度を高める仮説の宝庫となる。これはナレッジマネジメントの観点からも極めて有効であり、個人の暗黙知を組織の形式知へと変換する装置として機能する。

第7章 超鬼速PDCA：AI時代における進化（2025年モデル）

2025年、鬼速PDCAは新たなフェーズ「超鬼速PDCA」へと進化した。AI（人工知能）の劇的な普及により、PDCAサイクルのボトルネックであった「知的負荷」と「時間的コスト」が解消されつつある²。

7.1 AIによる「計画（P）」の自動化と高度化

最も時間と頭脳を使う「因数分解」のプロセスにおいて、生成AI（ChatGPT等）は最強のパートナーとなる。

• 課題発見の高速化： 「売上が伸び悩んでいる」と入力すれば、AIが瞬時に一般的な要因を網羅的にリストアップする。これにより、人間は「ゼロから考える」のではなく、「AIが出した案を選別・修正する」ことからスタートできる。
• 仮説の多様性確保： 人間の経験則だけでは思いつかないような意外な切り口（ラテラルシンキング）をAIが提示することで、因数分解の視野が広がる。

7.2 AIによる「検証（C）」のリアルタイム化

データ分析AIの活用により、検証プロセスも変貌する。

• 自動モニタリング： KPI/KDIの数値をAIが常時監視し、異常値を検知した瞬間にアラートを出す。これにより「半週」を待たずして、「リアルタイム」での調整が可能になる。
• 要因分析の客観化： 膨大な行動データと成果データの相関をAIが解析し、「どのKDIが最もKPIに寄与したか（寄与度分析）」を算出する。人間のバイアス（思い込み）を排除した科学的な検証が実現する。

7.3 「人生の密度」を10倍にする

『超鬼速PDCA』では、AI活用によって浮いた時間を、より本質的な「問いの設定」や「人間関係の構築」、「創造的な活動」に充てることを提唱している。PDCAをAIで超高速化することで、ビジネスの成果だけでなく、人生経験の密度そのものを高め、豊かな人生を実現することが最終的な目的となる²。

第8章 導入ガイド：組織への実装と定着化

鬼速PDCAを組織に導入し、文化として定着させるためのステップを詳述する。

8.1 導入の初期段階：リーダーの役割

組織導入において最大の敵は「やらされ感」である。これを払拭するためには、リーダー自身が鬼速PDCAの実践者となり、その効果（圧倒的な成果と成長）を背中で示す必要がある。

• 心理的安全性の確保： 検証会議でKDI未達を叱責してはならない。「未達の報告」を「課題の発見」として歓迎する姿勢を示す。
• 共通言語化： 「KDI」「因数分解」「伸長」といった用語を日常会話で使うことで、思考のフレームワークを統一する。

8.2 定着化のためのツール運用

• ルーチンチェックシート： 習慣化したい行動（挨拶、清掃、日報など）をリスト化し、毎日チェックする簡易ツール。小さな「できた」を積み重ねることで、自己効力感を高める⁴。
• コーチングの活用： 上司は部下のPDCAに対して、「答え」を教えるのではなく、「問い」を投げかける（例：「なぜこのKDIを選んだのか？」「他に方法はないか？」）。これにより部下の因数分解能力（思考力）を鍛える¹⁰。

8.3 失敗する組織の共通点と対策

• 計画が重すぎる： 完璧な因数分解を目指して計画フェーズで力尽きる。
• 対策：初回は「仮説」と割り切り、30分で計画を終えるタイムボックスを設定する。
• KDIが多すぎる： 欲張ってあれもこれもと詰め込み、消化不良になる。
• 対策：工数棚卸しを徹底し、キャパシティの8割程度に抑える。「やらないこと」を明確にする。
• 検証が形骸化する： 数字の報告だけで終わり、次のアクションが決まらない。
• 対策：会議のゴールを「調整案（Adjust）の決定」に設定する。Next Actionが決まらない限り会議を終わらせない。

第9章 結論：成長のOSとしての鬼速PDCA

本報告書における詳細な分析を通じて、鬼速PDCAが単なるタスク管理術や業務改善手法の枠を超えた、**「成果創出と人材育成のための統合的オペレーティングシステム（OS）」**であることが確認された。

その本質は以下の5点に集約される。

1. 論理的思考（Logical Thinking）： 因数分解による、課題と解決策のロジカルな接続。
2. 行動科学（Behavioral Science）： KDI設定による、行動への焦点化と心理的ハードルの除去。
3. アジャイル思想（Agile Mindset）： 高頻度な検証（半週ミーティング）による、環境変化への適応。
4. データドリブン（Data Driven）： 数値（KGI/KPI）と事実に基づく、客観的な意思決定。
5. AIレバレッジ（AI Leverage）： AIとの協働による、計画・検証プロセスの爆発的な加速。

不確実な未来を予測することは誰にもできない。しかし、変化を素早く感知し、自らを適応させるサイクルを高速で回すことは可能である。鬼速PDCAは、そのための最も具体的かつ実践的なメソドロジーを提供する。

このフレームワークを習得することは、個人のビジネススキルを向上させるだけでなく、組織全体の代謝を高め、VUCAの荒波を乗り越えて「10倍の成長」を実現するための最強の武器となるであろう。AI時代において、その価値は減じるどころか、むしろ人間が創造性を発揮するための基盤として、益々重要性を増していくと結論付けられる。

付録：主要用語集

用語	英語表記	定義・解説
鬼速PDCA	Onisoku PDCA	PDCAサイクルを高速・高頻度で回すことで、圧倒的な成長を目指すフレームワーク。
KGI	Key Goal Indicator	最重要目標達成指標。期日と数値を伴う最終ゴール。
KPI	Key Performance Indicator	重要業績評価指標。KGIを達成するための中間目標（サブゴール）。
KDI	Key Do Indicator	最重要行動指標。計画を実行に移すための具体的な行動目標。100%コントロール可能であることが条件。
因数分解	Factorization	ゴールと現状のギャップを埋める課題を、ロジックツリーを用いて細分化・具体化するプロセス。
半週ミーティング	Half-Week Meeting	3日〜4日おきに行う検証会議。記憶が新しいうちに軌道修正を行うための仕組み。
工数棚卸し	Man-hour Inventory	自分の持ち時間を可視化し、KDIを実行するための時間を確保する（または既存業務を捨てる）作業。
伸長	Extend	調整（Adjust）の一種。うまくいっている施策をさらに強化・拡大すること。
なるほどシート	I See Sheet	日々の業務で得られた定性的な気づきや教訓を記録し、次の計画に活かすためのツール。

引用・参考文献に関する注記

本報告書は、提供された研究資料（Snippet ²〜⁹）に基づき作成されました。特に冨田和成氏の著書『鬼速PDCA』『図解 鬼速PDCA』および最新刊『超鬼速PDCA』の内容を中心に構成されています。詳細なデータや事例については、各出典元の資料を参照しています。

引用文献

1. 鬼速PDCA : 冨田和成 | HMV&BOOKS online – 9784844377498 https://www.hmv.co.jp/artist_%E5%86%A8%E7%94%B0%E5%92%8C%E6%88%90_000000000669499/item_%E9%AC%BC%E9%80%9FPDCA_7398523
2. 超鬼速PDCA – 企業出版サイト クロスメディア・マーケティング https://book.cm-marketing.jp/books/9784295410645/
3. 20万部突破の大ヒット『鬼速PDCA』がAI時代に劇的に進化！『超鬼速PDCA』3月28日（金）発売！ – クロスメディアグループ https://cm-group.jp/20%E4%B8%87%E9%83%A8%E7%AA%81%E7%A0%B4%E3%81%AE%E5%A4%A7%E3%83%92%E3%83%83%E3%83%88%E3%80%8E%E9%AC%BC%E9%80%9Fpdca%E3%80%8F%E3%81%8Cai%E6%99%82%E4%BB%A3%E3%81%AB%E5%8A%87%E7%9A%84%E3%81%AB%E9%80%B2/
4. 『鬼速PDCA』の要約｜書籍紹介 | アルマ・クリエイション株式会社 https://almacreation.co.jp/article/%E9%AC%BC%E9%80%9Fpdca-%E3%81%AE%E8%A6%81%E7%B4%84%E6%9B%B8%E7%B1%8D%E7%B4%B9%E4%BB%8B/
5. なぜPDCAサイクルは回らないのか？失敗を招く5つの罠と本当に成果が出る回し方 https://cascaded.ai/blog/pdca
6. 読書ノート【鬼速PDCA】富田和成｜なおと – note https://note.com/nao92400991/n/n45cdece37cf9
7. 行動や結果の指標で振り返るCHECK（検証）と検証結果から導く … https://schoo.jp/class/9163
8. 鬼速で成長する企業のムダとり・時短とは？ | THE21オンライン https://the21.php.co.jp/detail/4062?p=1
9. 図解 鬼速PDCA | 冨田和成のあらすじ・感想 – ブクログ https://booklog.jp/item/1/429540201X
10. 図解 鬼速PDCA – 企業出版サイト クロスメディア・マーケティング https://book.cm-marketing.jp/books/9784295402015/
11. ZUU代表取締役冨田和成による著書『超鬼速PDCA』が発売 – PR TIMES https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000244.000031688.html