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センスメイキング 本当に重要なものを見極める力

T.Katsuki
March 11, 2019
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センスメイキング 本当に重要なものを見極める力

クリスチャン・マスビアウ著, 斎藤栄一郎訳の書籍「センスメイキング 」の独断と偏見による解釈と読書感想

T.Katsuki

March 11, 2019
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Transcript

  1. それぞれの手法の特徴 シリコンバレー的 • 浅いデータ • 数値化 • 単純化(〇か×か) • 知識不要

    • 結果重視 人文科学的 • 深いデータ • 数値化困難 • 複雑 • 知識必要 • プロセス重視 比較対象にしていたのは、BigDataやAIを使うシリコンバレー的 手法で、それぞれの特徴は上記のように述べられていた
  2. それぞれの手法の特徴 シリコンバレー的 • 浅いデータ • 数値化 • 単純化(〇か×か) • 知識不要

    • 結果重視 人文科学的 • 深いデータ • 数値化困難 • 複雑 • 知識必要 • プロセス重視 データの浅い・深い(量)、数値化の可否について どういうことか?をみてみる
  3. 四つのタイプの知識(データ) 主観的知識 客観的知識 共有知識 五感で得られる 知識 自然科学の知識 個人的見解・価値観 公共の文化的知識 感じられること

    シリコンバレー的 人文科学的 人文科学的手法では、五感で得られる知識までのすべての知 識を使うため、データが深く(多く)なるが、数値化が困難
  4. それぞれの手法の特徴 シリコンバレー的 • 浅いデータ • 数値化 • 単純化(〇か×か) • 知識不要

    • 結果重視 人文科学的 • 深いデータ • 数値化困難 • 複雑 • 知識必要 • プロセス重視 必要な知識についてはどうかかれているか?をみてみる
  5. 五つの基本原則 1. 個人ではなく文化を 2. 薄いデータでなく厚いデータを 3. 動物園ではなくサバンナを 4. 生産でなく創造性を 5.

    GPSでなく北極星を 五つの基本原則について本書に挙げられていたのは上記 ちょっとわかりにくかったので私なりにかみ砕いていく
  6. 三つの推論形式 • 演繹(えんえき)法 • 前提:すべての女性は死を免れない/サリーは女性 • 推論:サリーは死を免れない • 帰納法 •

    前提:サリーは医師/サリーは卒業したばかり • 推論:サリーは医学部出身である • アブダクション:イノベーションを狙う思考 • 前提:窓が割れ/宝が無い/家具がちゃくちゃ • 推論:泥棒に入られた 推論形式は上記三つが例とともに挙げられていた 違いが分かりにくかったので、違うものに例えてみる
  7. 三つの推論形式 • 演繹(えんえき)法 • 前提:すべての女性は死を免れない/サリーは女性 • 推論:サリーは死を免れない → パズルを組み立てる •

    帰納法 • 前提:サリーは医師/サリーは卒業したばかり • 推論:サリーは医学部出身である →パズルの空白を埋める • アブダクション • 前提:窓が割れ/宝が無い/家具がちゃくちゃ • 推論:泥棒に入られた →ブロックを組み立てる
  8. センスメイキング 達人までの道のり 1. 初心者レベル 2. 新人レベル:パターン認識できる 3. 一人前レベル:幅が豊富に 4. 中堅レベル:複雑な認識も可能に

    5. 達人レベル:感じられる・閃く ただし、達人になるのは常人には難しく、 また、それでも失敗することはあると記されている ↑天命とかの領域:Queenの歌とか、小松美羽さんの絵とか 絵を描いているというか、何 かに描かされている感じ 人文科学の蓄積を増やし、 実践を繰り返すことで、上記の過程で成長していけるらしい
  9. それぞれの手法の特徴2 シリコンバレー的 • 数値化できるデータ しか扱えない (浅いデータ) • 数値に基づく客観的 な判断は容易 人文科学的

    • 感じられるものすべ てがデータ (厚いデータ) • 数値化できないため、 客観的な判断は苦手 (マイスターは別) 香月の考察 改めてシリコンバレー的手法と特徴を比較してみると、 どちらも一長一短あるように思える