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新しいコンセプトを生み出すような『創造的な非定形的な仕事』
が未来に向かう仕事になる。
人工知能の発達によって、ニンゲンの仕事の領域が変化する。
既知の知識をすばやく吸収する『効率的に学ぶ力』よりも
『深く考える力』が求められる。
問題解決能力、ナレッジマネジメント力を飛躍的に高める。
それは、因果関係マップを描くことである。
自分の抱えている問題の本質を、現実のつながりをもったまま、
抽象度をあげていく、『抽象化思考』
問題を解決するために、自分のフィールドとは遠くはなれた分野から
解決のアイデアを借りてくる『アナロジー思考』
このふたつによって 問題解決や発想に役に立つ。
ズームイン;具体的に考えること。
ズームアウト;抽象的に考えること。
自由に 具体的と抽象的を行き来する。
直感と直観
危険を感じて 直感的に対応する;動物的な勘
その中から、常識の壁に囲まれてしまう。
この仕事はこうやるもの。この方法でしかできない。という思い込み。
結論ありき の行動に出てしまう。
→『常識の壁』をどう破るのか?
理解するとは、新しいことがらを自分のすでに知っていることと結びつけること。
未知のことを既知のことに結びつける。
沢山の既知のことに結びつけられれば、深い理解にいたる。
浅い理解は 点の理解であり、深い理解は 面の理解である。
つながりとは 因果関係にある。因果関係の連鎖。
組み合わせ、最適化、適合化→新しい知識をつくり出す。
直観で分かることを 飛躍的な思考と言う。
直観思考は 系統的に身につけることができるひとと できない人がある。
直観思考力は トレーニングも存在せず、道を究めるしかない。
(→ここが 意外と面白い断言)
なぜと問いつづけることは、ニンゲンの脳の基本的な機能として組み込まれている。
ものごとをありのままに観察することから 疑う力がつちかわれる。
『ノイズ』を見つける。
トヨタの三現主義;現場、現実、現物。
『本当にそうなのか、現場に行ってよく観なさい』
→常識の壁や思い込みにたいする防護策。
人間の脳には 深い構造が見えにくい。
本質的な関係が見えにくくなる。
深い構造とは、現象の背後にある因果関係の構造。→抽象化が苦手。
表面的な属性(カタチや色、大きさ)と表面的な関係(地理的隣接、カテゴリー、領域)
それぞれの要素、具体的で細かいこと;表面的なことから 要素間のつながりから全体的な構造をつかむ能力。
無意識では気がつくが、意識までにはのぼらない。
高度の知識;
『専門性の高さ』と『思考の深さ』
深い思考とは 現象やものの要素がどのようにつながっているのか?
また 因果関係がどうなっているのか。
それを 組み合わせて 構造を解き明かす。
定型的な思考から 創造的な思考へ。
思考の深さは、専門性の高さと独立している。
自分の経験から得た知識を総動員して因果関係の連鎖を何段階もさかのぼり、
考えられる要因をすべて アタマの中で考えだしてから、最善の解決方法を出す。
効率的にキャッチアップすることを最優先し、
深く考えることよりも、知識を記憶して、それを効率的に適応する能力を優先。
ロジカルシンキングで 複雑なものごとから最適解を得ようとすると
組み合わせが膨大になりすぎるので、抽象化する必要がある。
(ロジカルシンキングによって シンプルになるとおもったが)
好循環 → はずみクルマに乗る。
アマゾンのやり方の 好循環。
価格を下げる→顧客のアクセス増大→売り上げ増大
→アマゾンサードパーティ事業者増加→手数料収入→固定費回収増大→更に価格を下げられる。
『アマゾン 秘伝のタレ』
そして 『アナロジー力』
因果関係は 抽象化することと ものごとの構造を因果関係として表示する。
ふーむ。ここまでは 怒濤の進撃だね。
実に面白い。
深い思考力なくして 新しい価値を生み出すことができない。
画期的であると同時に実行可能な案をいかに考えだすか→新しいビジネスモデルに。
この図をかけるようになりたいと思った。
現実に起こっている 解決すべき問題を 因果関係マップで整理する。
さぞかし、違った世界が見えるだろう。
いろいろな例で 因果関係マップ が提示される。
なるほどと思いながらも、なぜか 『定着』 しない。
具体的な トレーニングなしには できないのだろうね。
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【不変的方法】
基本的な考え方、仕事のやり方が述べられており、特に目新しいものはありませんでした。
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今まで図式化の本は何冊か読んでいたもののなかなかぱっと来るものがなかった。
この本は何んとなく日々使っているコンビニや飲食店の構造を図式化(因果関係マップ)してくれていてなるほど、なるほどといかに自分の思考が浅いかを思い知らされた。
そういえば昔、何かの記事で流行りの飲食店のメニューを真似しても意味がなく思考を真似するべきという記事を思い出し自分の仕事にもすごく活かせるように思う。
またこの本に関しては因果関係マップの作り方のステップや練習問題まで用意してあり非常に理解がしやすかった。
仕事でも企画を考案する際にネットで拾った情報のみで企画を考えがちだが今後は因果関係マップを使って深い思考にしていきたい。
この本にも出てくるが「ベイビーステップ」毎日少しだけ「常識の壁」を超える思考を意識し少しずつ実践し身につけていきたいと思う
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読んでいると途中で理解できるようになります。
普段からそうやって考えればいいのか
大事なことを気付かせてくれる本です
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我々の脳は深く考えるよりも、浅く考えることを好む。
未知のものをよりたくさんのものと繋げることができた時に深い理解になる。
私たちの脳は新たな情報に出会うと既に知っていることと結びつけて理解しようとする癖がある
自分がちょっとできなかったことを毎日してみる
物事の背後にある深い構造を見える化する
因果関係マップを作るためには論理の塊を書き出す。
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既知の知識を素早く吸収する「効率的に学ぶ力」
新しい知識を作る「深く考える力」
「深速思考」は
「日常的な問題を深く考えること」を繰り返すことで思考する力とスピードを鍛えていく。
僕自身このメカニズムは分かってたつもりです。
ただ実践レベルに至ってるかと言うと怪しいなと思います。
「理解する」
とは未知のことを既知のことに結びつけることです。
資格試験の勉強も同じです。
うろ覚えの知識を知ってることにつなげて確実にしていく作業です。
これがなかなか難しいんですけどねσ^_^;
「深く考える能力を磨くためには難しいことをたまに深く考えるより常に日常的なことを深く考えるクセをつける方が有効」
なるほど
学歴が高い人で仕事が…な人と
学歴がそれほどでなくても仕事が抜群な人がいます。
ここに大きな差があるんですね。
また日本人の多くは働き出すと勉強したり本を読んだりすることが極端に減ると言います。
僕は後者になれるよう頑張ります。
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一回はサラッと読んで全体の内容をつかんだ方がいいと思います。
主にトレーニング方法を書かれているので、抽象化や図に起こすことが苦手な方は時間をかかってもいいので一つ一つやっていく事をオススメします。
僕も、苦手なことなので時間をかけてでもトレーニングしようと思ってます。
ベイビーステップで大きな爆発を起こすことを楽しんでやりましょう。