思考・知識管理 Map of Contents (MoC)
思考法と知識管理に関する知識体系のマップです。Zettelkasten、メタ思考、知的生産術を整理しています。
📚 知識管理システム
Zettelkasten
- Zettelkasten
- ニコラス・ルーマン
- Atomic note
- Evergreen Note
- MOC
- MOCの作り方
- zettlkastenの階層は作らない
- Atomic noteを反復的に見直すことの重要性
- アトミックノートのチェックリストと作成プロセス
PKM (Personal Knowledge Management)
AI時代の知識管理
- AI時代のZettelkastenはアイデア生成と情報整理の新たな形態を創出する
- AIを活用したZettelkastenの活用法
- AIを活用したMoC作成プロセスは知識体系の構築と創造的思考を革新的に促進する
- AIを活用した1人思考蒸留プロセスは知識体系の構築と創造的思考を革新的に促進する
🧠 思考法
メタ思考
クリティカルシンキング
- ロジカルシンキングとクリティカルシンキングは状況と目的に応じて適切に使い分けることで、より効果的な問題解決と意思決定が可能となる
- ロジカルシンキングとクリティカルシンキングは異なる思考アプローチであり、その特性を理解し使い分けることで効果的な問題解決が可能となる
- 批判的思考能力の向上
抽象化思考
- 抽象化とは、情報の圧縮である
- 抽象化は効率的な判断と行動を可能にする
- 具体の世界は量を重視し、抽象の世界はシンプルであるほど価値が高まる
- 二者択一から二項対立への抽象化は、より深い思考と議論を可能にする
- 学校の勉強の目的は「抽象化トレーニング」である
思考の本質
- 悩むことと考えることの違いを認識することが、知的生産の基盤となる
- 真の思考は既存パターンを超えた創発的プロセスである
- 「書いている」時だけ「考えている」と言える
- 書くことは考えることであり、考えた結果を他の人に伝えることで仕事が動く
📝 知的生産術
情報と知識
- 知識
- 情報と知識の違い
- 情報から知識への変換プロセス
- 知識を「文脈に置く」ことは情報の価値を最大化し、深い理解と創造的な洞察を促進する
- 情報を結びつけて知識体系を作ることが大事
- 情報の統合と合成は新たな知識と洞察を生み出す
- 一般知識は自分の視点を加えることで特殊知識化し、真の価値を発揮する
言語化
- 言語化は情報の圧縮であり、概念化によってさらなる抽象化と理解の深化を可能にする
- 言語化できることは人間の認知活動全体の10パーセント程度に過ぎない
- 言語化可能な世界の限界：人間の認知における非言語的知識の圧倒的優位性
- 具現化の抽象度階層における言語化の優位性とデザイナーの価値創出
発散と収束
- 拡散と収縮のサイクルは創造的な情報整理と深い理解を生み出す知的生産の基本プロセスである
- 抽象を土台にする制作の順序は発散と収束の循環的プロセスによって創造的な成果物を生み出す
- アナログとデジタルの機能分離により思考の発散と収束の循環が最適化される
可視化
- 思考の可視化は創造的問題解決の触媒となり、行き詰まりを突破する鍵である
- 思考の可視化における本質追求の原則とプロセスは、表層的理解を避けながら創造的発見を促進する
- 作りながら考えるプロセスが思考を明確化し、創造的な問題解決を促進する
🛠️ 思考ツール・手法
マインドマップ
ジャーナリング
フレームワーク
- 空・雨・傘フレームワークの概要
- ファンクショナルアプローチ
- ファンクショナルアプローチを全ての仕事に活かすためのミニマムな考え方は、機能に注目し固定観念を打破することである
- ピラミッド構造を用いたストーリー補強の重要性
📖 読書・学習
読書法
学習
- 経験学習理論
- 経験の学びを5倍にする多次元的視点の獲得は理解力と判断力の圧倒的向上をもたらす
- コレクティブラーニング
- コレクティブラーニングが人類の進化を加速させた
- 専門知識の獲得前にアイデアを記録することで創造的視点を保持できる
💡 アイデア・創造
アイデアの本質
創造的プロセス
🤖 AI活用
→ 詳細は §AI の「AI時代の思考法」セクション参照
主要トピック
- 生成AIは壁打ちに使う
- AIと効果的に協働するためには抽象度を上げた議論が不可欠である
- AIアウトプットの批判的検討が思考の解像度を向上させる本質的メカニズムである
- AIで生産性を上げるにはコンテキストのポータブル性が大事である
🔗 関連MoC
最終更新日: 2026/1/1