NISHIO Hirokazu
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法律の相談を抽象化しない
2019-06-22 初稿
2023-05-07 法律に限った話ではない。「足し算の結果は偶数ですか?奇数ですか?」という問いが
愚問
なのと同じ。
法律
は
ルール
の集まりになっている。
具体的な事実
(点)を明確にすると、その点がどのルールのカバー範囲に当てはまるかを議論でき、判断ができる。
(この図の場合はシンプルにするためにOKかNGかの二択にしている)
ところが質問者が勝手に事実を
抽象化
して「こういうパターンの場合はOK?NG?」と聞くケースがしばしば見受けられる。
法律の専門家はその質問に「OKにもNGにもなりうる。具体的な事実がどうであるかによる」としか答えようがない。
相談がインターネット上のSNSなどで行われると、しばしばこの曖昧な問いに対して
自分勝手な事実認定
(事実はこうであるに違いないという仮定)をして、OKとかNGとか言い始める人がいる。
時にOK派とNG派で議論を始めたりすることもあるが、前提となる事実認定が異なっているんだから結論が異なるのは当たり前なことで議論ごっこしてるけど何も積み上がってないただの時間の浪費であり、自分が賢そうであることをアピールして自分が有用な人間であると感じさせたい承認欲求に飢えた人が飢えた人同士で奪い合いをしているのである。
前提が異なっていれば結論が異なるのは当たり前
前提が食い違ったまま議論をしても何も積み上がらない
承認欲求に飢えた人が飢えた人同士で奪い合いをする
SNSでは残念ながら「断言できない話題に対して大きな声で断言をする人」が目立ってしまう。しかし上記のような経緯で勝手な事実認定をしている人の議論は、一見自信満々で信頼できそうであっても、あまり有益ではない。
SNSでは断言をする人が目立つ
科学や医療でも同じだけども、専門家が断言できない問いに対しては、専門家が自信満々の発言をしないので、自信満々の発言をする人が専門家であるようにSNS上では見えてしまうのかもしれない。
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×
ルール
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→
そんなルールはない
→
抽象化
×
連想
×
土の香り
×
発想法
×
過度の抽象化
×
言の葉の影
×
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×
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→
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→
ブーメランジョーク
×
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×
ルール
→
「してはならない」というルールにしてはならない
→
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×
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×
学び
×
情報収集
×
モデル化
×
検証
×
具体
×
体験
×
抽象化
×
モデル
×
パターン
×
パターンの発見
×
パターンを発見する
×
理解
×
モデルを獲得
×
仮説
×
理解は仮説
×
応用
×
実践
×
実験
×
学びのサイクル(旧)
×
学びのサイクルの最初の一歩は?
→
学びのサイクル
→
ゲームストーミング
×
ルール
×
ルールは過去の交渉の産物
→
ルールブレイカー
→
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悪意
×
無能
×
ルール
×
正義
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悪意は誤解より頻度が低い
→
交渉
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シンボル
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→
ルール
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×
concrete
×
体験
×
experience
×
情報収集
×
information_gathering
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
verification
×
(1.1.1)_information_gathering
×
(1.1.2)_modeling_and_abstraction
×
(1.1.3)_practice_and_verification
→
(1.1) The learning cycle
→
motivation
×
記憶
×
memory
×
外部の情報
×
external_information
×
input
×
情報収集
×
information_collection
×
information_gathering
×
断片的情報
×
fragmentary_information
×
積み上げる
×
stack
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
噛み砕く
×
chew
×
具体化
×
concretion
×
言語化
×
verbalization
×
文章化
×
to_create_sentences
×
output
×
実践
×
practice
×
応用
×
application
×
reaction
×
検証
×
verification
×
自分以外(世界・他人)の反応
×
reactions_other_than_yourself
→
(0.3) Structure of this book
→
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
(0.2.1)_collect_information_concretely
×
(0.2.2)_compare_and_find_patterns
×
(0.2.3)_practice_and_verification
×
learning cycle
→
(0.2) How to learn programming
→
素朴理論
×
建設的相互作用
×
教育心理学概論
×
カイゼンジャーニー
×
知識
×
理解
×
社会的構成
×
バブル型理解
×
対話
×
抽象化
×
抽象的な知識をどうやって獲得するのか
×
対話の場を作る
→
建設的相互作用
→
答えをコピーしても無益
×
抽象化
×
カイゼンジャーニー
×
学びの移転
×
スモールスタート
×
試行錯誤
→
小さい試行錯誤が必要
→
方法論
×
抽象化
×
長期投資
×
問題解決大全
×
洞察
→
方法論の抽象化に努めることは賢明な長期投資である
→
抽象化
×
抽象
×
abstract
×
-化
×
to_make_or_become
→
CHUSHOKA
→
(0.2) How to learn programming
×
(1.1) The learning cycle
×
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract_2
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
cycle_of_learning
→
learning cycle
→
シチュエーションによって好む入力手法は異なる
×
ipadでは手書き入力したい
×
ipad
×
手書き
×
一人でも共同編集は必要
×
グループ開閉が必須
×
隠す機能
×
抽象化
×
空間的に書くことは良い
×
マインドマップ
×
kj法
×
手書きストロークが最小単位
×
芋づる検索
→
20190303
→
kj法
×
付箋
×
書き出し法
×
定量的
×
目標設定
×
氷山モデル
×
水面
×
まだ言語化されていないもの
×
釣り上げる
×
フック
×
引きずり出す
×
パターン発見
×
抽象化
×
言語化
×
帰納的
×
たとえ
→
付箋は本体ではない
→
scrapbox
×
思考の結節点2019-01-21
×
指差し
×
抽象化
×
ブラケティング
→
抽象化を促す情報
→
老害
×
過剰に抽象化
×
抽象化
×
同一視
×
似た物が昔にもあった型思考
→
老害と過剰な抽象化
→
働き方
×
ルール
→
ルールは100%ではない
→
具体
×
抽象
×
細谷_功
×
エンジニアの知的生産術
×
抽象化
→
具体と抽象
→
抽象クラス
×
抽象化
×
継承
×
逆継承
→
逆継承
→
タスク
×
ふせん
×
川喜田二郎
×
フェーズ
×
知識
×
あなた
×
サイクル
×
読み方
×
メタファ
×
本章
×
優先順位付け
×
kj法
×
全体像
×
しくみ
×
抽象化
×
プログラミング
×
やる気
×
ピラミッド
×
ソフトウェア
×
注
×
プログラム
×
whole_mind_system
×
パターン
×
プログラミング言語
×
ボトムアップ
×
たとえ話
×
価値
×
プロセス
×
知的生産術
×
分野
×
概念
×
アウトプット
×
グループ
×
学び
×
目的
×
他人
×
言語化
×
海馬
×
情報
×
考え方
×
誰か
×
視点
×
創造性
×
書き出し法
×
速度
×
盲点
×
教科書
×
原動力
×
方法
×
アナロジー
×
表札
×
発想法
×
方法論
×
それ自体
×
抜き書き
×
incremental_reading
×
単語
×
抽象概念
×
情報収集
×
見積り
×
一覧性
×
著者
×
文章
×
意思決定
×
シナプス
×
脳内
×
インプット
×
記憶
×
ルール
×
暗黙知
×
ゴール
×
写経
×
ソースコード
×
モデル
×
仮説
×
顧客
×
コンピュータ
×
実験
×
エンジニア
×
グラデーション
×
モデル化
×
アジャイル
×
supermemo
×
速読術
×
言葉
×
自分
×
複数
×
ボトルネック
×
ラット
×
複数人
×
フィードバック
×
具体例
×
symbolic_modelling
×
書籍
×
何回か
×
コーディング
×
岩波書店
×
メリット
×
レポート
→
エンジニアの知的生産術 機械的キーワード抽出実験
→
エンジニアの知的生産術
×
グループ編成は主観的
×
抽象化
×
重要だと思う
×
抜き出す
×
重要
×
思う
×
主観
×
抽象化は主観的
→
抽象化は個性
→
抽象化
×
俯瞰
×
視座
×
包括
×
kj法
×
表札
×
表札付け
×
時間的に分散したkj法
×
段階的な情報構造化の事例
×
事後
×
なぜ個人用wikiを持つことは有用なのか
→
包括した情報を書けることが価値
→
人生の目的
×
徐々に明確化
×
抽象化
×
エンジニアの知的生産術
×
価値観はボトムアップに言語化される
×
目的の明確化
→
人生の目的は日常タスクの抽象化で作る
→
抽象化
×
累進
×
飽和
×
s字
×
具体抽象図
×
知識の成長曲線
×
学習曲線
×
s字曲線
→
学習曲線がS字曲線になる原理
→
法律
×
プログラミング
×
未定義
×
未定義動作
×
定義
×
法律とプログラミングの教育の共通点
→
法律とプログラミングは未定義動作の扱いが異なる
→
劣化コピー
×
抽象化
×
言葉が熟す
×
不慣れな分野
×
咀嚼
×
答えをコピーしても無益
→
アウトプットを焦ると劣化コピーになる
→
ルール
×
交渉
×
ルールを変える
→
既に決まったことだ思考
→
ルール
×
ミスコミュニケーション
×
ルールと交渉
×
交渉
→
ルールという言葉の意味の揺れ
"
Engineer's way of creating knowledge
" the English version of my book is now available on
[Engineer's way of creating knowledge]
(C)NISHIO Hirokazu / Converted from
[Scrapbox]
at
11/23/2025, 5:46:04 PM
[Edit]