NISHIO Hirokazu
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質問は言語化を促す
表記揺れ吸収ページ
質問が言語化を促す
質問がフロー状態を引き起こす
問いかけが言語化を促す
問いが言語化を促す
言語化を促す
言語化を促す方法
言語化を支援する技術
言語化を手伝うか
質問
言語化
促す
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質問会議
質問は言語化を促すが質問にも種類がある
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明確化を協力して行うのが相談のプロセス
問いかけが言語化を促す
質問がフロー状態を引き起こす
言語化
言語化を促す方法
言語化を手伝うか
→
まだ言語化されてないものを釣り上げるフック
×
最初に大きな石を入れる
×
実行可能化
×
言語化
×
フック
×
ネクストアクション言語化
×
植え替えノート
×
時を超えて
×
評価軸が変わっていることに積極的な意味がある
×
ai要約
→
大きすぎて釣り上げられない魚
→
言語化
×
クジラ
×
釣り上げ
×
釣り上げる
×
フック
×
クジラを釣り上げる
×
仮の言葉
×
定式化を焦る必要はない
×
一見関係なさそう
×
まだ関係を発見できていない
×
付箋は本体ではない
→
まだ言語化されてないものを釣り上げるフック
→
「体験過程と意味の創造」勉強会3
×
言語化
×
一次元の文章に清書
×
一次元の文章
×
1次元の文章
×
一次元化
×
執筆は一次元化
×
一次元化が高コスト
×
scrapboxとllmの相性の良さ
×
清書
→
「言語化」するフェーズと「一次元の文章に清書」するフェーズは分けた方がいい
→
悪い
×
言語化
×
フィードバック
×
具体的な改善アクション
→
悪いと感じるが言語化できない
→
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×
概念の距離
×
言語化
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×
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×
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×
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×
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×
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→
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×
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×
ボトルネック
×
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×
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×
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→
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→
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→
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→
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うまい質問の仕方
×
質問
→
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→
表出化
×
言語化
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thinklet
×
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×
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×
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→
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→
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×
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×
douglas_carl_engelbart
×
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×
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思考
×
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×
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×
(4.5.3.3)_思考の道具を手に入れる
×
操作
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(6.2.6)_言語化のまとめ
×
engelbart
×
シンボル
×
考える
×
パターン
×
(column)_パターンに名前を付けること
×
名前
×
名前をつける
×
容器
×
入れ物
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×
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→
取っ手
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ベクトル検索は認知の解像度を高める道具として機能する
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azure_cognitive_search:_outperforming_vector_search_with_hybrid_retrieval_and_ranking_capabilities
×
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dpr
×
bm25
×
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×
dense_passage_retriever
×
fusion_in_decoder
×
azure_cognitive_search
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×
hierarchical_navigable_small_world
×
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rag
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×
氷山モデル
×
公共の言葉と私的な言葉
×
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(6.2.5.5)_公共の言葉と私的な言葉
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×
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×
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rlhf
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横断ベクトル検索実験メモ2023-09-20
×
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×
切り分けられていない連なりの一部にヒットすることで切り出しの機会になる
×
時間軸で並んだ記述からトピック指向で切り出される
×
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×
切り出し
×
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×
単一責任原則
×
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×
今考えていることを少しずつ違う方向から観察する
×
似ている→違いは?
×
認知の解像度
×
似ている
×
違い
×
言語化
×
物事をより詳細に観察
×
小さな収束ムーブとそこからの発散
×
アイデアの干渉効果
×
発想法
×
対立は近い関係
×
scrapboxに住んでるエージェント
×
scrapboxとaiに関する思考の結節点2023/8/16
×
上書きモード
×
aiの支援で新しい結合ができた事例
×
質問は言語化を促すが質問にも種類がある
×
enchiへの導入
×
aiの役割の明確化が大事
×
中学生の職場体験でsfプロトタイピングをやってもらった事例
×
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×
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×
このプロジェクトにおけるaiの役割は何か
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×
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たまに浮かび上がるページ
×
「マルチヘッドの思考」と「エンジニアの知的生産術」
×
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×
___below_is_less_interesting___を__below_is_ai_generated__にした
×
🌀マルチヘッドの思考
×
🌀ai出島
×
iterative_commenter
×
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×
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×
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×
歌詞をaiに解釈させる実験
×
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×
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×
メタ考察:ビジネスはシーズとニーズのマッチング
×
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×
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×
aiにページを発展させさせる
×
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×
最近のモーニングルーティン2023-09-15
×
人生に関する歌詞を集めて気に入ったフレーズをピックアップする
×
llmに似ているものの違いを言語化させる
×
(仮)まだ名前のない操作
×
scrapboxを活用した思考とコミュニケーションの再構築
×
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→
LLMによる知的生産性向上勉強会
→
ブレンストーミング
×
質問が言語化を促す
×
思考の部品
×
認知の解像度
→
文章化しないのはもったいない
→
言語化しない方がいい
×
検証不能
×
言語化
×
比較実験
×
モヤモヤ
×
有害な一貫性
→
「言語化しない方がいい」は検証不能
→
日記2023-08-11
×
赤リンク
×
非言語的な問いかけ
×
ブラケティング
×
非言語的
×
問いかけ
×
問いかけが言語化を促す
→
赤リンクは非言語的な問いかけ
→
ボードゲームとしてのクリーンランゲージ
×
体験
×
みずからの目で見なければならない
×
質問がフロー状態を引き起こす
×
体験の言語化と自己理解の深化
×
エンパシーライティング
×
コーチング
×
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×
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×
能動学習のうまくいかない話をしてたら本を読めという結論になった
×
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×
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×
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×
regroup
×
会話ログ2020-06-05
→
🌀ボードゲームとしてのクリーンランゲージを具体的に実装可能なアイデアにする
→
認知の解像度
×
似ている
×
違い
×
言語化
×
同一視
×
違いを無視
×
物事をより詳細に観察
×
同じ→違いは?
×
kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識
×
「同じ」と「似ている」の違い
→
似ている→違いは?
→
言語化しにくいものの言語化
×
認知の解像度を高くするにはどうしたらいいか?
×
認知能力を高める道具
×
道具を使用する技能の向上によって世界の認識が詳細になる
×
llmに似ているものの違いを言語化させる
×
似ている→違いは?
×
認知の解像度
×
言語化を促す方法
×
壺に入れて混ぜてしまう
×
tonemaker
→
ToneMaker2023-10-03
→
日記2022-07-06
×
試行錯誤
×
ジェネレーションギャップ
×
自転車のたとえ
×
やってみないとわからない
×
言語化
→
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→
日記2023-08-12
×
ai_teaching_assistant
×
質問が言語化を促す
×
大勢に話すのではなく一人に話して大勢に聞かせる
×
うまい質問の仕方
×
社内政治のせいという認知の歪み
→
AI質問箱UIについて考える
→
東京工業大学
×
コミュニケーション
×
コミュニケーションが苦手
×
事象
×
表現
×
言語化
×
解釈
×
事実
×
事実と解釈の区別
→
コミュニケーションの立川モデル
→
共同化
×
体験
×
表出化
×
シンボル
×
連結化
×
内面化
×
実践
×
seciスパイラル
×
言語化
×
暗黙知
×
野中_郁次郎
×
知識創造企業
×
氷山モデル
→
SECIモデル
→
日記2023-05-23
×
ボードゲームとしてのシンボリックモデリング
×
会話によって言語化を促す
×
言語化
×
段階
×
サブゴール
×
keichobot
×
内部状態
×
可視化
×
人間とllmの協調ゲーム
×
polis
×
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×
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×
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→
言語化にはサブゴールがある
→
真鶴2023-05-13
×
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×
解ける課題
×
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×
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×
技術
×
マッチング
×
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×
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×
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×
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×
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×
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×
自信
×
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polis
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×
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→
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×
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×
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×
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×
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×
言語化
×
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×
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→
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→
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×
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×
漠然
×
脅威
×
言語化
×
共感
×
津波てんでんこ
×
杞憂
×
投資判断
→
危機感が足りない
→
効率的な情報共有
×
暗黙知の言語化
×
情報共有
×
質問された側がメモを残す
×
暗黙知
×
言語化
×
だから書く
×
分かる人には何が分からないのかが分からない
→
効率的な情報共有と暗黙知の言語化に向けて
→
KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v1
×
kj法
×
ホワイトボード型のコミュニケーション
×
miro
×
かんがえをまとめるデジタル文房具kozaneba
×
かんがえをひきだすチャットボットkeichobot
×
問いかけが言語化を促す
×
コーディングを支える技術
×
京都大学サマーデザインスクール
×
エンジニアの知的生産術
×
対立から考える
×
プレゼンのスライドに似てる
×
円柱は円にも四角にも見えるが、円でも四角でもない
×
すべてのデータはうそである
×
kj法_渾沌をして語らしめる
×
360度の視角から
×
探検の五原則
×
SECIモデル
×
共同化
×
自転車のたとえ
×
人それぞれ個性がある
×
kj法という言葉は曖昧
×
狭義のkj法
×
はじまりのkj法
×
kj法は個人作業をしなければ力がつかない
×
50枚のkj法は10時間の想定
×
言葉の解像度を高める
×
一匹狼に価値がある
×
心理的安全性
×
一仕事の達成が人もチームも育てる
×
主体的判断
×
データをして語らしめる
×
kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識
×
考える花火
×
守破離
×
利用と探索のトレードオフ
×
kj法がほんとうにわかるには100枚以上必要
×
kj法を体験する最初の一歩は25枚でいいかも
×
一仕事達成する体験
×
考える花火のラベルは30〜60枚
×
アンケート調査からのkj法が一番難しい
×
ブレインストーミング
×
探検ネット
×
考える花火誕生の流れ
×
マインドマップ
×
ラベルづくりにタイムプレッシャーをかけてはいけない
×
表札の使命
→
KJ法勉強会@サイボウズ
→
perplexity_ask
×
kozaneba
×
keichobot
×
デジタル文房具
×
チャットボット
×
言語化
×
一次元化
×
keichobotは言語化しkozanebaは一次元化する
→
KozanebaとKeichobotの関係は?
→
cumot2018
×
価値
×
価値観
×
言語化
×
事後的
×
価値観はボトムアップに言語化される
×
事後的に価値観が言語化される
→
価値観の言語化
→
コンテスト応募者へのタイプ別のアドバイス
×
天下り
×
自発性
×
状況に合わせた質問
×
生身の人間
×
質問
×
未踏ジュニア
×
生身
→
生身の人間の価値は質問
→
エンジニアの知的生産術
×
かんがえをまとめるデジタル文房具kozaneba
×
kj法勉強会@ロフトワーク
×
我流に名前をつける
×
共通言語
×
私的な言葉
×
液体が容器に入っているメタファー
×
(column)_パターンに名前を付けること
×
発表ストーリー構築法
×
こざね法
×
知的生産の技術
×
問いが言語化を促す
×
考える花火
×
異なる人の書いた複数のストーリーをマージする
×
講義資料ショートバージョンを作る
×
KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v1
×
KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v2
×
難解文章再構築法
×
華厳まとめ
×
『華厳経』と『荘子』の融合による中国華厳の形成
×
kozaneba:『華厳経』と『荘子』の融合による中国華厳の形成
×
kozaneba読書
×
建てること、住むこと、考えること
×
kozaneba:dwell-think
×
書籍再構築法
×
kj法_渾沌をして語らしめる
×
「渾沌をして語らしめる」勉強会
×
(仮)kozaneba法
→
西尾の我流に名前をつける
→
かんがえをひきだすチャットボットkeichobot
×
価値の問い
×
考える花火
×
価値
×
中締め
×
掘り下げ
×
価値観
×
言語化
×
関連
×
チャットボットには集中させる効果もある
×
kj法勉強会振り返り勉強会
×
自分ごと
×
シンボリックモデリング
→
Keichobotの価値の問いは考える花火の前段階かも
→
kj法勉強会@ロフトワーク
×
KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v1
×
円柱は円にも四角にも見えるが、円でも四角でもない
×
すべてのデータはうそである
×
kj法_渾沌をして語らしめる
×
360度の視角から
×
探検の五原則
×
知の探検学
×
共同化
×
自転車のたとえ
×
我流は悪くない、むしろ良い
×
人それぞれ個性がある
×
状況・目的が変われば、適切な方法も当然変わる
×
発想法
×
探検ネット
×
渾沌をして語らしめる
×
考える花火
×
kj法という言葉は曖昧
×
狭義のkj法
×
はじまりのkj法
×
kj法は個人作業をしなければ力がつかない
×
50枚のkj法は10時間の想定
×
考える花火誕生の流れ
×
望ましくない妥協
×
一仕事の達成が人もチームも育てる
×
たくさんの根拠に繋がっている
×
自信
×
掘り下げ
×
データをして語らしめる
×
kj法がほんとうにわかるには100枚以上必要
×
kj法を体験する最初の一歩は25枚でいいかも
×
一仕事達成する体験
×
kj法は枚数が2倍になると4倍難しくなる
×
ゴールを近く
×
考える花火のラベルは30〜60枚
×
アンケート調査からのkj法が一番難しい
×
マインドマップ
×
ラベルづくりにタイムプレッシャーをかけてはいけない
×
表札の使命
×
問いかけが気づきを促す
×
質問が言語化を促す
×
気づき
→
KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v2
→
質問が言語化を促す
×
質問がフロー状態を引き起こす
×
問いかけが言語化を促す
×
問いかけ
×
質問
×
気づき
×
言語化
→
問いかけが気づきを促す
→
かんがえをまとめるデジタル文房具kozaneba
×
かんがえをひきだすチャットボットkeichobot
×
問いかけが言語化を促す
×
コーディングを支える技術
×
京都大学サマーデザインスクール
×
エンジニアの知的生産術
×
円柱は円にも四角にも見えるが、円でも四角でもない
×
すべてのデータはうそである
×
kj法_渾沌をして語らしめる
×
360度の視角から
×
探検の五原則
×
SECIモデル
×
共同化
×
自転車のたとえ
×
人それぞれ個性がある
×
kj法という言葉は曖昧
×
狭義のkj法
×
はじまりのkj法
×
kj法は個人作業をしなければ力がつかない
×
50枚のkj法は10時間の想定
×
一匹狼に価値がある
×
一仕事の達成が人もチームも育てる
×
データをして語らしめる
×
kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識
×
考える花火
×
kj法がほんとうにわかるには100枚以上必要
×
kj法を体験する最初の一歩は25枚でいいかも
×
一仕事達成する体験
×
考える花火のラベルは30〜60枚
×
アンケート調査からのkj法が一番難しい
×
探検ネット
×
考える花火誕生の流れ
×
マインドマップ
×
ラベルづくりにタイムプレッシャーをかけてはいけない
×
表札の使命
→
KJ法勉強会@ロフトワーク_講義資料v1
→
言葉にできる
×
武器
×
存在感
×
言語化
→
「言葉にできる」は武器になる。
→
問いかけの作法
×
問いかけ
×
質問
×
氷山モデル
→
とっさの質問
→
自由と言われると困る人がいる
×
問いかけが言語化を促す
→
5枚を自由に空間配置
→
緊張
×
攻撃
×
質問
×
権威勾配
→
対話クラッシャー
→
1つの見方
×
仮の言語化
×
しっくりくる
×
認知の解像度
×
どちらに転んでも有益
×
問い直し
×
直接照合
×
ダブルループ学習
×
言語化
→
Re:言語化
→
未踏ジュニア
×
良い質問
×
質問
×
心理的安全性
×
悪い質問はない
×
質問を試験と捉える人
×
コミュニケーションのデザイン
×
よい質問
×
いい質問
→
良い質問スタンプ
→
コーディングを支える技術
×
知識と資本論とテクノロジストの条件
×
何をどう学ぶか?
×
何をどう学ぶか?2:三大入力方法
×
予期せぬ成功
×
拡大再生産
×
pycon_jp_2014_基調講演
×
灘校土曜講座2014
×
アイデアの出し方講座
×
首都大学東京情報通信特別講義2015
×
bpstudyエンジニアのための学ぶ技術
×
u理論
×
pdcaサイクル
×
クリーンランゲージ
×
tae
×
グループウェア
×
言語化を支援する技術
×
エンジニアの知的生産術
×
エンジニアの知的生産術_ビフォー・アフター
×
学び方年表
→
なぜ学び方に興味を持ったか?
→
一人プロジェクトに書くか、多人数プロジェクトに書くか
×
辞書的なリンク
×
井戸端に書き込む前に個人projectで独創しようかな
×
化学反応
×
不必要な制約
×
質問が言語化を促す
×
問いによる掘り下げ
×
必要に応じて掘り下げる
×
島をつなぐか否か
×
丸暗記している人は掘り下げられない
→
説明モード
→
空白の存在に気づく
×
言語化が促される
×
空白の存在
×
言語化
→
空白の存在に気づくことで言語化が促される
→
地に足
×
宙に浮いた
×
抽象概念
×
具体的
×
質問
×
恥
×
理解できる議論
×
「わからない」と言うことが怖い
→
空中戦
→
コミュ力
×
間主観
×
同意
×
間主観性
×
言語能力
×
事実共有
×
情報共有
×
言語化
×
中山_心太
×
客観
×
ドレスの色問題
×
事実確認的と行為遂行的
→
コミュ力と間主観性
→
U理論とところてん
×
u理論
×
結晶化
×
体験
×
経験
×
言語化
×
ラベリングによる再現
×
パターンランゲージ
×
体験過程と意味の創造
→
体験を言語化してくれるラベリングによる再現
→
決断力
×
感情にフォーカス
×
立川_智也
×
望み
×
言語化
×
価値観
×
面白い
×
リスク回避
×
利用と探索のトレードオフ
×
ちゃんと主観
→
決断力は自分の感情にフォーカスする訓練によって培われる
→
タイトル
×
未来の自分
×
2018-11-02
×
言語化
×
無理に言語化しない
×
エンジニアの知的生産術_反響まとめ
×
思考の結節点
→
あえてタイトルのないページ
→
ドッグフーディング
×
言語化
×
顧客が本当に必要だったもの
×
userscript
×
ユーザによる拡張性
→
ユーザによる拡張性とドッグフーディング
→
shio
×
授業は体育
×
教育
×
言語化
×
education
→
業を授ける
→
どこがわからない
×
どこまでわかってる?
×
どうやって考えた?
×
まず聞く
×
質問
×
質問のコツ
×
メンタリング
→
「どこがわからない?」ではなく「どう考えた?」
→
質問
×
いい質問
×
ダブルバーレル
×
誤解は価値創造
×
質問がフロー状態を引き起こす
×
悪い質問
×
間違った質問はない
→
悪い質問はない
→
トップダウン
×
言語化
×
情報のネットワークは最初は木
→
思考の結節点20210104
→
釣り上げるためのフック
×
言語化
×
釣り上げる
×
検索
×
実学としての哲学
×
まだ言語化されてないものを釣り上げるフック
×
フック
→
検索と釣り上げるためのフック
→
久池井_淳
×
目的
×
不満の解消
×
タテマエ
×
不満
×
問題解決
×
目的の明確化
×
やる気が出ない
×
天邪鬼
×
悪魔の代弁者
×
言語化
×
違和感
→
目的を不満の解消だと仮定してみよう
→
関係
×
質問
×
誤った二分法
×
包含関係
×
オーバーラップ
×
xとyの間には何がありますか?
×
差があるかないかは誤った二分法
×
似ているが同一ではない
×
「同じ」と「似ている」の違い
×
会話ログ2020-06-05
→
関係の質問
→
未踏ジュニア
×
質問
×
mattermost
×
15分ルール
×
メール型コミュニケーションのデメリット
×
良い質問スタンプ
→
オススメの質問方法
→
リソース
×
そのリソースはどこから来るのか?
×
どうやってそのリソースを手に入れるのか?
×
質問
×
熱意は貴重なリソース
→
そのリソースをどのように得るのか?
→
矢印
×
具体的
×
暗黙のリソース
×
変化
×
質問
→
この矢印は具体的には何?
→
ビジョン
×
文化
×
価値観
×
言語化
×
経験
×
内面化
×
未踏ジュニア質問箱「プログラミングの知識」
×
アライメント
→
ビジョンと文化
→
2015
×
クリーンランゲージ
×
質問
×
symbolic_modelling
→
Symbolic Modelling Cheatsheet
→
読書ノート
×
わからない
×
記録
×
質問
×
問い
→
わからないことを記録する
→
2019年度武蔵野市寄付講座「itとルールの今・未来」
×
遠山_勉
×
模倣
×
創造
×
知的財産
×
知財
×
受講ノート
×
日本人は真似が上手
×
プログラミング言語による生産性向上
×
真似は悪いことか?
×
守破離
×
steve_jobs:_good_artists_copy,_great_artists_steal
×
シュンペーター
×
イノベーション
×
組み合わせ
×
development_as_production_of_new_combinations
×
模倣の種類
×
反対模倣
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
模倣志向
×
模倣の動機
×
知識習得欲求
×
同化願望
×
経済的合理性
×
elm分析
×
ジャレド=ダイヤモンド
×
銃・病原菌・鉄
×
利用発明
×
模倣と独立
×
独立の欲求
×
自立
×
アドラー心理学
×
抑圧
×
解放
×
言語化
×
尾上_墨雪
×
創作と古典は伝統の両輪
×
創造のない伝統はない
×
未踏ジュニア深圳ツアー2019
×
価値は違いから生まれる
×
think_different
×
成長的模倣
×
停滞的模倣
×
新結合
×
線は新結合
×
「点がつながる」が「創造」
×
connecting_the_dots
×
どの国が今日の世界経済を牽引しているか
×
恩送り
×
変差値
×
変のススメ
×
未来を予測する最良の方法は、それを発明することだ
×
クアルコム
×
スティーブ・ジョブズ
×
グループウェア
×
関心空間
→
模倣と創造と知的財産
→
質問がフロー状態を引き起こす
×
bpstudyエンジニアのための学ぶ技術
×
言うだけ人間
×
傾聴
×
自信
×
正しさ
×
質問
→
よく聞くための課題設定
→
アウトプット
×
技術
×
言語化
×
検索
×
パーマリンク
×
場所や時間を超えた共有
×
情報共有
→
アウトプットしたものにはIT技術が適用できる
→
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
→
質問
×
非存在
×
ベルクソン
×
電子と正孔
→
質問の付箋は無の付箋
→
現状満足
×
現状
×
満足
×
不満の認知
×
現状不満
×
理想
×
言語化
×
モヤモヤ
×
次のアクション
×
next_action
→
現状満足2
→
手法
×
言語化
×
自動化
×
知的生産
×
機械学習
→
手法の言語化
→
問題解決
×
奇跡
×
質問
×
問題解決大全
×
理想
×
proモデル
→
ミラクル・クエスチョン
→
言語化を促す
×
わからないことを共有する
→
Scrapboxの効果の図解
→
質問
×
試験
×
メタファー
×
減点
×
「わからない」と言うことが怖い
×
合格
×
抽象概念
×
空中戦
×
くだらない質問をするな
×
そんなこともわからないのか
×
議論を戦争と捉える人
→
質問を試験と捉える人
→
質問
×
攻撃
×
メタファー
×
議論
×
戦争
×
質問を攻撃と捉える人
→
議論を戦争と捉える人
→
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
→
エンジニアの知的生産術
×
言語化されてないもの
×
言語化
×
言語化されたもの
×
身体感覚
×
経験
×
違和感
×
暗黙知
×
語られつつある言葉
×
たとえ話
×
メタファー
×
抽象概念
×
言語化された時点で既に抽象化が始まっている
×
地に足のついていない
→
氷山モデル
→
仕様
×
言語化
×
mvp
→
複雑な問題の仕様の言語化
→
首都大学東京_情報通信特別講義2017
×
予告
×
心の準備
×
質問
×
心のハードル
×
成功体験
→
予告による心の準備
→
コーパス
×
事後的
×
精錬
×
スラグ
×
不完全なコーパス
×
言語化
×
行動
×
トリガー
×
雑なコーパス
×
雑
→
コーパス精錬
→
言語化
×
シンボル列
×
人間のioがヘボい
→
不立文字
→
発見
×
メタファー
×
課題の発見
×
言語化
×
課題の解決
×
発見という言葉が不適切かも
→
課題の発見というメタファー
→
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_著者公式ページ
×
大雑把
×
段階的詳細化
×
表札
×
1.5階層目次ダイジェスト
×
エンジニアの知的生産術_全階層目次
×
新しいことを学ぶには
×
やる気を出すには
×
記憶を鍛えるには
×
効率的に読むには
×
考えをまとめるには
×
アイデアを思い付くには
×
何を学ぶかを決めるには
×
エンジニアの知的生産術_この本の流れ
×
学びのサイクルとそれを回す原動力
×
情報収集の3つの方法
×
抽象とは何で、どうやってやるのか
×
今やるタスクをどうやって選ぶのか
×
一つのタスクのやる気を出す
×
記憶を鍛えるにはアウトプットを繰り返す
×
知識を長持ちさせる間隔反復法
×
読む速度のピラミッド
×
見つける読み方と組み立てる読み方
×
何を読むというタスクのゴールにするか?
×
まずは書きだし、それを並べる
×
「関係ありそうなもの」の「関係」って何?
×
耕す・芽生える・育てるフェーズ
×
言語化を促す方法
×
アイデアを磨き上げる
×
正しさとは何か?
×
自分経営戦略
×
エンジニアの知的生産術_2階層目次
→
エンジニアの知的生産術 目次ダイジェスト
→
最初の質問
×
何を得たいのか?
×
未来
×
質問
×
背景
×
過去
×
事実
×
クリーンランゲージ
×
心的外傷
×
他人のアイデアを聞くときの自分メモ
×
過去の事実
×
話しやすい
×
過去の事実は話しやすい
×
面接
×
傾聴
→
プロジェクトに対する最初の質問
→
todo
×
人生の目的は日常タスクの抽象化で作る
×
人間の知性を強化したい
×
生産性向上
×
エンゲルバード
×
人工物
×
方法論
×
言語化
×
クリーンランゲージ
×
kj法
×
書き出し法
×
incremental_writing
×
incremental_reading
×
耳栓
×
やる気システム
×
2017やる気システムリニューアル
×
2015やる気システムメモ
×
マインドパレス
×
intellitech
×
プロアクティブ
×
ポスト資本主義社会
→
20180408タスクの抽象化付箋のメモ
→
私語を褒める
×
質問
×
質疑
×
フリーライダー
→
質疑の時間に質問せず後から個人的に質問するのはフリーライダー
→
発想の転換
×
質問
×
質問を増やす
→
質問から始めるラボセミナー
→
盲点
×
言語化
×
結合
×
経験
×
エンジニアの知的生産術_著者公式ページ
×
エンジニアの知的生産術_プログラミングはどうやって学ぶか
→
エンジニアの知的生産術 知的生産とは何か/この本を読むメリット
→
言語化
×
深遠
→
言語化できない深遠なもの
→
質問
×
クリーンランゲージ
→
9の質問
→
違和感
×
言語化
→
炎上防止の違和感
→
暗黙知
×
表出化
×
言語化
×
知識の交換
×
知識の流れが一方通行
→
暗黙知の表出化
→
同じ
×
似ている
×
違い
×
考え方
×
似ている→違いは?
×
「同じ」と「違う」は両立する
×
同一視
×
kj法のw型問題解決モデルとu理論、それぞれの問題意識
×
「同じ」と「似ている」の違い
×
イコールだと思い込んでいた集合
×
他者の視点で盲点に気付く事例
×
他人
×
質問
×
盲点
×
インテグレーティブシンキング
×
インテグレーティブ・シンキング
→
同じ→違いは?
→
顧客
×
ニーズ
×
言語化
×
速い馬が欲しい
→
顧客は自分のニーズを正確に言語化していない
→
勉強
×
言語化
×
知識は行為によって証明されなければいけない
→
たくさん本を読む
→
エンジニアのための自分経営戦略_草稿
×
知識の分布図
×
ジェネラリスト
×
検索可能
×
言語化
×
検索不能
×
体験
×
π型人材
×
掛け合わせニッチトップ戦略
×
分業化
×
チームビルディング
→
メモ20180212
→
知識
×
情報
×
SECIモデル
×
形式知
×
内面化
×
暗黙知
×
言語化
×
jtb
×
プラグマティズム
→
知識と情報
→
粘着
×
情報の粘着性
×
非言語
×
言語化
×
リスク
×
リスク回避
×
リスクテイク
→
粘着情報の切り離し
→
目的
×
方法
×
言語化
→
顧客が目的ではなく方法を語る
"
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, 5:54:53 PM
[Edit]