問う力
答えの質は、問いが許した範囲を超えません。問う力とは、答えの範囲を自分で決めていると自覚したうえで、目的に合わせてその範囲を広げたり絞ったりする力です。
著書で提唱した前提思考は、この問う力の中の一つの型です。結論を出す前に前提を言葉にする、という問い方を、手順にしたものです。ここでは、何を問うかで分けた五つの枝に、327本の記事を並べています。
問いを立てる問う力の核
何を問えば、決められるか
問いは、答えが入る範囲を先に決めています。意思決定、判断基準、論点の分け方を扱います。
前提を問う前提思考
その結論は、何を前提にしているか
同じ根拠からでも、当てる前提が変われば結論は逆になります。前提、制約、推論の型を扱います。著書で提唱した前提思考の中心の枝です。
- 会議で前提を確認しても話が進まないのは、確かめる前提と選ぶ前提を混ぜているからです
- 筋の通った主張に全員がうなずくカラクリ：「広告を止めれば集客は減る」、稟議は5分で通った
- 同一律、矛盾律、排中律：論理学の三つの根本法則の歴史と現在
- 争っていい場面と流す場面の見分け方：取引先に声を荒らげられた課長は、帰り道に「金持ち喧嘩せず、だよ」と笑った
- 問いから命題へ、の漏斗は逆に回すと速い、ただし壊す問いとセットで
- RPGの職業は、できないことを決める設計です
- オプトインかオプトアウトかは、何もしない利用者を誰とみなすかの選択
- 大学のレポートはなぜ思考を測れなくなったのか：30本とも見出しが整い誤字ゼロ、教員は赤ペンを置いた
言葉を問う述語主義
その言葉は、何をすることを指しているか
言葉を名詞のまま受け取らず、何をすることかに戻って確かめます。定義、区別、粒度を扱います。
AIに問う頼み方と仕組み
AIは何をしていて、どう頼めばよいか
AIの仕組みと道具を入口に、自分の前提を言葉にしてAIに渡す方法を扱います。
- 注文どおりなのに使えないAIの答え、その正体：「叙情的に1000字」で頼んだ四季の文章は、誰にでも当てはまった
- 生成AIは行列の掛け算でできている。だから書かなかった条件は平均で埋まる
- 「資料の範囲外です」と返すAIを、役立たずと思ってはいけない：競合の価格を聞いた担当者は、短い返事に首をかしげた
- AIに知識を覚えさせる前に決めておくこと：「マスオさんは婿養子ですか」と聞かれ、自作のAIは「はい」と答えた
- Markdownの画像で壊れやすいのは画像ではなく、場所と説明文
- プロンプトで、目的を最後に書いてはいけない：40ページの報告書の要約は、全章を同じ重さで並べていた
- 埋め込み行列は意味の辞書ではなく、文脈が入る前の出発点です
- AIに「あとはいい感じに」と頼んではいけない：資料は10本集まり、要約はどの会社にも当てはまる一般論だった
数字と根拠を問う思考の道具
その数字と根拠は、何を示しているか
数字そのものより、数字に当てた前提を確かめます。数字の読み方、数学と記号、認知を扱います。