2025年以前
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
- アトミックノートは自分ごとにするための装置である
- index
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
- メタ思考
- メタ思考は理解力を鍛える
- 頭の良さの本質は「理解力」と「判断力」
- 判断力の向上には必要な情報の理解が必要
- イシュードリブンな問題解決が組織の成功を導く
- ドキュメント制作と問題解決の関係性
- 将来を予測し、上手に対処する能力は、変化を招く因果関係を理解することと、その因果関係が過去にどのような変化をもたらしたかを学習することに依存している
- 問題解決の5タイプ
- 目標認識、課題明確化、アクション実行の循環が効果的な問題解決と成長をもたらす
- 📖イシューからはじめよ
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
- Tunnelblick現象
- バイアスの種類
- マクナマラの誤謬
- 主題の説明 (Topic Explanations)と論理的議論 (Logical Arguments)の違い
- 二項対立は意思決定の圧縮であり、背後にある前提の違いを掘り下げることが生産的な議論の鍵となる
- 定量化が難しい物を無理やり定量化すると様々な弊害が発生する
- 物事の過度な一般化とその影響
- 計測できるものを計測して、計測できないものを忘れ去ろうとするのは、致命的な失敗の第一歩である
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
- 手段の選択肢が無限に広がった時代では「何をしたいか」だけが意味を持つ
- 「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
- why,whatの定義は切り口の定義であり、その有効性はhowまで一気通貫に検討して初めて判断できる
- 全ての物事はフラクタルでメタファーである
- 効果的な情報伝達にはテキストベースの記述を優先し、必要に応じて視覚的要素を追加する
- 示唆力は答えのない問題に対して価値ある方向性を示す
- 言語知と身体知の違いと近代社会における評価
- 子供には自由を与えることがその成長と発達において重要
- 📖答えのないゲームを楽しむ思考技術
📝 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
- AIへのロール指定は、コンテキストの潜在空間へのアクセスを方向づけるために有効
- AI時代における人間の役割は構造化からコンテキストのキュレーションへと変化している
- About these notes
- Amazonの6ページメモ
- Obsidian Publishでメモを公開するための注意点
- Only connect
- 「解っていただく」の重要性と定義
- ドキュメントの5つの種類
- ドキュメントの見通しをよくする
- ドキュメントコミュニケーションの全体観
- ドキュメント制作における3つの原則
- メモの整理手順の具体的方法
- メモ作成時になるべく文脈を記す
- 案件に入る際にはコンテキストを理解することが重要である
- 研究とコミュニケーションにおける誠実性
- 視覚的コミュニケーションは認知負荷を軽減し、職場の効率を向上させる
- 子供と話す時はコンテキストを合わせることが重要である
- 子供の成長を支援する上で重要な3つの考え方
- 📖ドキュメントコミュニケーションの全体観
- 📖パルプフィクション
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
- エモの言語化
- パワーポイントの認知スタイル：内部の腐敗を投げ出す
- プレゼンのスピードは聞いている人の理解スピードに合わせる
- ミッションの明確化と最小限の情報伝達が効果的な仕事の遂行を可能にする
- 古典的な生産性哲学は現代においても本質的価値を持つが、その言語化されていない知見の体得には長期の実践が不可欠である
- 情報過多なプレゼンテーションは効果的な情報伝達を妨げ、ユーザー体験を損なう
- 文書形式の選択はコミュニケーション効果に直接影響を与え、スクロール型文書は視認性において劣位である
- 箇条書きのメリットとデメリット
- 組織作りとデザインの暗黙知を言語化することは、実践知の共有と継承を可能にする重要な価値創造活動である
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
- プロット
- 物語の構造：課題成就型と問題解決型
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
- 問題解決の第一歩は、現状の全体像を可視化し、注意を向けることから始まる
知的生産術
- 効果的な資料作成は課題と仮説の整理から始まり、明確なストーリー構築で完成する
- スライドは暗黙の認識を構造化して目線を揃える装置である
- 執筆の手順
- 仕事には「明らかにする仕事」と「進める仕事」の二種類がある
- どんな仕事もその仕事が何者かを紐解くことから始まる
🛠️ 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
- Cynefinフレームワーク
思考法
📖 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
- アイデアとは既存の要素の新しい組み合わせ
- ジェームス・W・ヤング
- アイデアは魚のように鮮度が命であり、即時の記録と処理が創造的思考の基盤となる
- ユーザーのアイデアを効果的に整理し、論述するための方法について
- 想像力を駆使したアウトプットは深くなる
- 📖アイデアのつくり方
創造的プロセス
- ブレストより雑談の方がアイデアが出る
- 創造的な仕事の初期段階では、多数決による意思決定は避けるべきである
- 創造的な仕事は最低5回の反復サイクルを経ることで質が向上する
- イシューの見極めが問題解決と価値創造の出発点となる
- ギャップ解決中心の仕事テンプレート：効果的な問題解決と価値創造のためのガイド
- コンテキストの質的向上と蒸留プロセスが知識創造と意思決定の効率性を決定する
- デザイナーではなくクリエイターになることで、AI時代においても代替不可能な創造的価値を提供し続ける存在となることが可能となる
- 創作とは「世界を手に入れる」こと
- 箇条書きを過度に利用することによる創造性の低下
- 課題解決系と価値提案系の違いは創造的ジャンプの度合いと制約下での選択肢に表れる
🤖 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: 2026/2/6