常に問題意識を持って自分で掘り下げる
こんにちは、一生と言います。
今回ご紹介する章は、
鈴木敏文さんの
「働く力を君に 第1章:「仮説力」を鍛える」
です。
「仮説力」はどのように鍛えればいいのでしょうか?
今、仕事をする上で必要な力の一つに
仮説力
がよく上がります。
なぜなら、今はいろんなことの変化が激しいからです。
例えば、
- 「売り手」より「買い手」の方が多いバブル時と違い、今は「買い手」より「売り手」の方が多い
- インターネットが広がったことにより、市場を「市」から「県」、「県」から「国」と広げられるようになった
- お店も実店舗を持たなくても、ネット上にショップを立ち上げられる
などたくさんの変化があります。
このような場合、
今までの常識のままで、本当に良いのだろうか?
もしここを変えたら、もっとよくなるのでは?
という仮説を立てることで、他との違いを見つけられる可能性があるからです。
では、その「仮説力」はどのように得られるでしょうか?
もともと持っている人はいいですが、持っていないからと言ってそれで諦めるわけにはいきませんよね。
力とある以上、鍛えることができると考えましょう。
この章では、その「仮説力」の鍛え方が書かれています。
それではよろしくお願いします。
こんな人にオススメ!!
- 「仮説力」を鍛えたい人
- 仮説を立てるのが苦手な人
- 今までの常識を全く疑わずに鵜呑みにしてしまっている人
自分で考える
常に問題意識を持ってクエスチョンを発し続け、自分で掘り下げて考える習慣を身につけること
出典:「働く力を君に」より
これが、「仮説力」を鍛えてくれます。
つまり、「仮説力」を鍛える練習は、
たくさんのことに疑問を持ち、自分なりの答えを出す
ことです。
運のいいことに、これを行う人はまだま少ないです。
なぜなら、
疑問に思わずにそのまま信じる方が楽だから
です。
考えることをしなければ、その労力を使わずにすみますからね。
急いで答えが欲しいならそれでもいいかもしれません。
しかし、その理由を自分なりに考えてみると、新たな発見があるかもしれません。
そして、それは考えた人のみが得られるものです。
頭の労力を費やすからこそ、成果として報われる
出典:「働く力を君に」より
のです。
まずは「本当にそうなのか」を考える
全ては「本当にそうだろうか」と疑問を発することから始まる
出典:「働く力を君に」より
世の中にはたくさんの常識があります。
それは、業界・状態によって変化します。
しかし、まずその常識を疑ってみましょう。
なぜなら、
その常識すごく昔にできた常識かもしれない
からです。
時代が違えば、状況も違います。
そのころはそれが◯だったことも、今では×の可能性もあります。
その今まで当たり前だった「常識」が
「今は違うのではないか?」「今はこうした方がいいのではないか?」
を自分たちで考えることから始めましょう。
問題意識から生まれるのが「仮説」です。
出典:「働く力を君に」より
まずは、仮説力を鍛えるために、たくさんの疑問を見つけてみましょう。
そして、疑問が見つかったら、解決策となり得る「仮説」を考えるのです。
新しい情報は「外」にある
新しくて価値のある情報は多くの場合、「内」ではなく、「外」にある
出典:「働く力を君に」より
仮説を立てるということは、まだ答えが出ていないということです。
つまり、実際にやってみることで答えを得ることになります。
しかし、その仮説は本当に答えがわからないでしょうか?
常識というものは、大抵ある「限られた範囲」内での常識になります。
そして、仮説はその常識とは違う考えなので、答えがまだわからないのです。
しかし、その仮説はその「限られた範囲」の外には、すでに答えが出ていることかもしれません。
今は、たくさんの情報を簡単に得ることができます。
なので、「内」だけではなく「外」の情報も収取してみましょう。
「内」ではまだ答えが出ていないことでも、「外」ではすでに答えの出ていることがあるかもしれません。
必要なのは、
外へ踏み出していく意欲
出典:「働く力を君に」より
です。
まとめ
今回は、「仮説力の鍛え方」についての本を紹介させていただきました。
今は、変化の激しい時代です。
その中で昔からの常識をそのまま鵜呑みにするのは危険です。
まずは、「本当にそうなのか?」の疑問を持つ習慣をつけて、たくさんの仮説を立てる練習をしましょう。
そして、立てた仮説の答えを自分で見つけましょう。
その答えは、以外に「外」にすでにあるかもしれません。
仮設力を鍛えるには、
疑問を持つ → 仮説を立てる → 答えを出す
を繰り返すことです。
そのために必要なのは、
現状に対する問題意識と外へ踏み出していく意欲
出典:「働く力を君に」より
です。
この本では、他に「AIにできる自動化」や「AIの未来予想図」についてなどが書かれています。
この記事を読んで興味を持った方は、ぜひ読んでみてください。
ここまで読んでいただき、ありがとうございました。
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