業務最適化や生産性向上を考えるとき、多くの場合、現場の実行レベルにおける「個別最適化」（作業の効率化、工程短縮、手順改善など）に意識が向きがちです。これは、戦後の高度経済成長期のように「質」よりも「量」の効果が強く、工程を増やせば成果が増える──すなわち「工程＝コスト（増やすほど不利）」という前提が比較的成立していた時代の発想です。

しかし、テクノロジーが高度に進歩した現在、その前提は大きく揺らいでいます。特にAIの登場により、工程の一部は限界費用が限りなくゼロに近づき、「工程＝コスト」という単純な等式では捉えられなくなりました。むしろ、実行そのものよりも「実行計画」、実行計画よりも「事業計画」、事業計画よりも「事業戦略」、事業戦略よりも「経営戦略」といった、より上位概念での最適化こそが成果を左右します。

つまり、重要なのは「何をするか」だけではありません。同時に「何をしないか」を明確にし、さらに「なぜそれをするのか／しないのか」を、因果や構造として説明できることが求められます。DXSStratifyやDSA＋DAGは、この“上位概念の最適化”を支えるために、現場のデータを単なる可視化や効率化に留めず、意思決定の根拠（構造・因果・再現性）とすることが可能です。