🌀AIとの共同化

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「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働を通じて形成される。Nishioの「もやもやをはき出すことが次の一手」や「共同化による知識移転」は、私の研究と関連性がある。しかし、「書籍は何を売っていたのか」や「BMOT特別授業第1回「知的生産」」などのフラグメントは、言葉による知識伝達の限界を示している。

新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段であり、知識は形を変えて他人に伝えられ、顧客価値を生む。知識の更新は新しく学ぶよりも負荷が高い。既存の知識を否定する必要があるからだ。知識を生産する技術に投資することで、知識資本を拡大再生産する。

「知識を書くこと」のコストが下がる一方で、「知識がある」「知識を書いて公表できる」だけでは足りない時代が来ている。自分がやりたいこと、自分がどうなるのが良いと思っているのかを詳細に伝える能力が重要である。

Nishioの「エンジニアの知的生産術」や「知的生産とは何か/この本を読むメリット」は、知識の生産性を高めるための視点を提供している。また、「知的生産に専念するために楽な手法を使う」や「自分のScrapboxをChatGPTにつないだ」は、知識生産の効率化についての考察を示している。これらの視点は、知識の生産性を高めるために重要である。

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generated: 2023-09-03 07:13

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🤖🔁AIとの共同化

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ダイジェスト

「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働を通じて形成される。Nishioの「もやもやをはき出すことが次の一手」や「共同化による知識移転」は、私の研究と関連性がある。しかし、「書籍は何を売っていたのか」や「BMOT特別授業第1回「知的生産」」などのフラグメントは、言葉による知識伝達の限界を示している。

Nishioの「知的生産性が高い状態を作り出すこと」や「アイデアは複製できるリソースで、すでにあるアイデアと同じものを生み出しても、価値が低いこと」、「アイデアは、生まれた後でたくさんの労力を注ぎ込んで育て上げ磨き上げて初めて価値を発揮するようになること」などの視点は、知識の生産性を高めるために重要である。

新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段であり、知識は形を変えて他人に伝えられ、顧客価値を生む。知識の更新は新しく学ぶよりも負荷が高い。既存の知識を否定する必要があるからだ。知識を生産する技術に投資することで、知識資本を拡大再生産する。

「知識を書くこと」のコストが下がる一方で、「知識がある」「知識を書いて公表できる」だけでは足りない時代が来ている。自分がやりたいこと、自分がどうなるのが良いと思っているのかを詳細に伝える能力が重要である。

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🤖🔁AIとの共同化

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ダイジェスト

「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働を通じて形成される。「共同化」のプロセスは混乱や暗黙知の共有困難を伴うが、行動やアイデアの流れを観察することで、未言語化の知識を引き出し、生成的集団知能システムを構築することが可能となる。

Nishioの「もやもやをはき出すことが次の一手」や「共同化による知識移転」は、私の研究と関連性がある。暗黙知を言葉にすることで共感を得ることが重要であり、これが共同化の一部である。また、作業プロセスを共有することで、言葉にならない知識も伝えることが可能となる。

しかし、「書籍は何を売っていたのか」や「BMOT特別授業第1回「知的生産」」などのフラグメントは、言葉による知識伝達の限界を示している。言葉だけでは経験を完全に伝えることは難しく、読者自身が経験と結びつける必要がある。

これらの考察から、知識の伝達と共有には言葉だけでなく、共同作業や行動観察などのプロセスが重要であると考えられる。また、知識の価値はその獲得の容易さではなく、その知識をどのように活用し、新たな知識やアイデアを生み出すかにあると思われる。これらの視点から、知識の生産と共有の方法を再考する必要があると感じる。

Nishioの「知的生産性が高い状態を作り出すこと」や「アイデアは複製できるリソースで、すでにあるアイデアと同じものを生み出しても、価値が低いこと」、「アイデアは、生まれた後でたくさんの労力を注ぎ込んで育て上げ磨き上げて初めて価値を発揮するようになること」などの視点は、知識の生産性を高めるために重要である。

また、「巧遅は拙速に如かず」の視点を持つことは、一定の不安耐性を必要とします。これは、知識の生産性を向上させるためには、一定の不安耐性が必要であることを示しています。

AIとの共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方は、AIと人間がどのように共同化を行い、それがどのように知識の生産性を向上させるのかについての詳細な説明が必要である。

新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段であり、知識は形を変えて他人に伝えられ、顧客価値を生む。また、知識の価値はその使用による実益によって測られる。

知識の更新は新しく学ぶよりも負荷が高い。既存の知識を否定する必要があるからだ。知識を生産する技術に投資することで、知識資本を拡大再生産する。

「知識を書くこと」のコストが下がる一方で、「知識がある」「知識を書いて公表できる」だけでは足りない時代が来ている。自分がやりたいこと、自分がどうなるのが良いと思っているのかを詳細に伝える能力が重要である。

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generated: 2023-08-31 07:15

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「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働を通じて形成される。「共同化」のプロセスは混乱や暗黙知の共有困難を伴うが、行動やアイデアの流れを観察することで、未言語化の知識を引き出し、生成的集団知能システムを構築することが可能となる。

Nishioの「もやもやをはき出すことが次の一手」や「共同化による知識移転」は、私の研究と関連性がある。暗黙知を言葉にすることで共感を得ることが重要であり、これが共同化の一部である。また、作業プロセスを共有することで、言葉にならない知識も伝えることが可能となる。

しかし、「書籍は何を売っていたのか」や「BMOT特別授業第1回「知的生産」」などのフラグメントは、言葉による知識伝達の限界を示している。言葉だけでは経験を完全に伝えることは難しく、読者自身が経験と結びつける必要がある。

これらの考察から、知識の伝達と共有には言葉だけでなく、共同作業や行動観察などのプロセスが重要であると考えられる。また、知識の価値はその獲得の容易さではなく、その知識をどのように活用し、新たな知識やアイデアを生み出すかにあると思われる。これらの視点から、知識の生産と共有の方法を再考する必要があると感じる。

Nishioの「知的生産性が高い状態を作り出すこと」や「アイデアは複製できるリソースで、すでにあるアイデアと同じものを生み出しても、価値が低いこと」、「アイデアは、生まれた後でたくさんの労力を注ぎ込んで育て上げ磨き上げて初めて価値を発揮するようになること」などの視点は、知識の生産性を高めるために重要である。

また、「巧遅は拙速に如かず」の視点を持つことは、一定の不安耐性を必要とします。これは、知識の生産性を向上させるためには、一定の不安耐性が必要であることを示しています。

AIとの共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方は、AIと人間がどのように共同化を行い、それがどのように知識の生産性を向上させるのかについての詳細な説明が必要である。

新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段であり、知識は形を変えて他人に伝えられ、顧客価値を生む。また、知識の価値はその使用による実益によって測られる。

知識の更新は新しく学ぶよりも負荷が高い。既存の知識を否定する必要があるからだ。知識を生産する技術に投資することで、知識資本を拡大再生産する。

「知識を書くこと」のコストが下がる一方で、「知識がある」「知識を書いて公表できる」だけでは足りない時代が来ている。自分がやりたいこと、自分がどうなるのが良いと思っているのかを詳細に伝える能力が重要である。

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generated: 2023-08-29 10:28

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「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働を通じて形成され、「共同化」のプロセスとなる。これは混乱や暗黙知の共有困難を伴うが、行動やアイデアの流れを観察することで、未言語化の知識を引き出し、生成的集団知能システムを構築することが可能となる。このシステムは、集団のパフォーマンスを高める。

Nishioの研究ノートの「もやもやをはき出すことが次の一手」や「共同化による知識移転」は、私の研究と関連性がある。暗黙知を言葉にすることで共感を得ることが重要であり、これが共同化の一部である。また、作業プロセスを共有することで、言葉にならない知識も伝えることが可能となる。

しかし、「書籍は何を売っていたのか」や「BMOT特別授業第1回「知的生産」」などのフラグメントは、言葉による知識伝達の限界を示している。言葉だけでは経験を完全に伝えることは難しく、読者自身が経験と結びつける必要がある。これは「自分の経験との結合」が容易でないことを示している。

これらの考察から、知識の伝達と共有には言葉だけでなく、共同作業や行動観察などのプロセスが重要であると考えられる。また、知識の価値はその獲得の容易さではなく、その知識をどのように活用し、新たな知識やアイデアを生み出すかにあると思われる。これらの視点から、知識の生産と共有の方法を再考する必要があると感じる。

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generated: 2023-08-28 07:18

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🤖🔁AIとの共同化

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ダイジェスト

「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働を通じて形成される。これは「共同化」のプロセスであり、混乱や暗黙知の共有困難を伴うことがある。しかし、行動やアイデアの流れを観察することで、未言語化の知識を引き出し、生成的集団知能システムを構築することが可能となる。このシステムは、集団のパフォーマンスを高める。

Nishioの研究ノートの「もやもやをはき出すことが次の一手」や「共同化による知識移転」は、私の研究と関連性がある。暗黙知を言葉にすることで共感を得ることが重要であり、これが共同化の一部である。また、作業プロセスを共有することで、言葉にならない知識も伝えることが可能となる。

しかし、「書籍は何を売っていたのか」や「BMOT特別授業第1回「知的生産」」などのフラグメントは、言葉による知識伝達の限界を示している。言葉だけでは経験を完全に伝えることは難しく、読者自身が経験と結びつける必要がある。これは「自分の経験との結合」が容易でないことを示している。

これらの考察から、知識の伝達と共有には言葉だけでなく、共同作業や行動観察などのプロセスが重要であると考えられる。また、知識の価値はその獲得の容易さではなく、その知識をどのように活用し、新たな知識やアイデアを生み出すかにあると思われる。これらの視点から、知識の生産と共有の方法を再考する必要があると感じる。

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generated: 2023-08-27 07:16

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🤖🔁AIとの共同化

言葉になる以前の『純粋経験』がある

感覚から得られる経験的知識

協調的姿勢を促進する

エンゲージメント=共同作業が繰り返し行われてる状態

共同作業

共同化

AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションが求められる

混乱

暗黙知

共有困難

行動

アイデアの流れが行動を見ることで生まれやすくなる

未言語化の知識を引き出す

生成的集団知能システム

回答を収集

最も代表する生成的出力に凝縮

集団の方がパフォーマンスが高い

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感覚から得られる経験的知識

言葉になる以前の『純粋経験』がある

混乱し、暗黙知の共有は困難

AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションが求められる

生成的集団知能システム

回答を収集

最も代表する生成的出力に凝縮

未言語化の知識を引き出す

共同化

アイデアの流れが行動を見ることで生まれやすくなる

エンゲージメント=共同作業が繰り返し行われてる状態

協調的姿勢を促進する

集団の方がパフォーマンスが高い

https://gyazo.com/aa02e29aaeabe8088bd6ff4244602ff1

ダイジェスト

感覚から得られる経験的知識は混乱し、暗黙知の共有は困難である。AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションが求められる。生成的集団知能システムは、グループとプロンプトが与えられた場合に回答を収集し、それらを評価し、グループを最も代表する意味のある生成的出力に凝縮する。未言語化の知識を引き出すことが重要である。

フラグメントとの関連性

「会話ログ2020-06-08-2」では、アイデアの流れが行動を見ることで生まれやすくなると述べられている。これは、未言語化の知識を引き出すことと関連している。また、「エンゲージメント=共同作業が繰り返し行われてる状態」が協調的姿勢を促進すると述べられており、これはAIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションと関連している。

「集団的知性」では、集団の方がパフォーマンスが高いと述べられている。これは、生成的集団知能システムの本質と関連している。

「体験過程と意味の創造」勉強会2では、「言葉になる以前の『純粋経験』がある！」と述べられている。これは、感覚から得られる経験的知識と関連している。

深い思考と質問

AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションを実現するためには、どのような要素が必要なのか？また、未言語化の知識を引き出すための具体的な手法は何か？これらの問いについて深く考える必要がある。

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generated: 2023-08-26 07:14

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🤖🔁AIとの共同化

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感覚から得られる経験的知識は混乱した不明瞭な知識であり、暗黙知の共有は難しい。AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションが求められる。

生成的集団知能システムの本質として、グループとプロンプトが与えられた場合に回答を収集し、それらを評価し、グループを最も代表する意味のある生成的出力に凝縮することが挙げられている。これはAIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションに関連している。

まだ言語化されていない知識を手繰り寄せることが重要であると述べられている。これは感覚から得られる経験的知識と暗黙知の共有の難しさに関連している。

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ダイジェスト

AIと人間の知識生産性向上には、共同化とSECIモデルが有益であり、新たなチームワークの形が必要となる。日本語AI技術の向上は日本の文化やアイデンティティに影響を与え、AIガバナンスには国際的相互運用性が求められる。AIアシスタントのパーソナライゼーションはユーザーのデータコントロールでバランスを達成する必要がある。

オモイカネプロジェクトでは、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論を検証し、日本人の文化と思考を反映したAIを作成することを目指している。しかし、感覚から得られる経験的知識は混乱した不明瞭な知識であり、暗黙知の共有は難しい。AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションが求められる。

Nishioの研究ノート「6月末のオモイカネプロジェクト解説」によれば、オモイカネプロジェクトの目標は、AIアシスタントに関する問いについての熟議の結果をまとめ、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論を検証し、日本人の文化と思考を反映したAIを作成することである。これは私の研究と関連があり、深く考えるべきだろう。

また、「Deliberation Technology: Generative CI through 'Collective Response Systems'」では、生成的集団知能システムの本質として、グループとプロンプトが与えられた場合に回答を収集し、それらを評価し、グループを最も代表する意味のある生成的出力に凝縮することが挙げられている。これはAIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションに関連している。

「主観か客観かではなく、一人の主観から大勢の主観へ」では、まだ言語化されていない知識を手繰り寄せることが重要であると述べられている。これは感覚から得られる経験的知識と暗黙知の共有の難しさに関連している。

以上のことから、AIと人間の知識生産性向上には、新たなチームワークの形と共同化、そしてSECIモデルが有益であると考えられる。また、日本語AI技術の向上とAIガバナンスには、日本の文化やアイデンティティと国際的相互運用性が重要である。さらに、AIアシスタントのパーソナライゼーションはユーザーのデータコントロールでバランスを達成する必要がある。これらの視点から、オモイカネプロジェクトの目標と方法論、生成的集団知能システムの本質、そしてまだ言語化されていない知識の重要性について深く考えるべきだろう。

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generated: 2023-08-25 07:14

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🤖🔁AIとの共同化

AIと人間の知識生産性向上には、共同化とSECIモデルが有益

新しいチームワークの形

日本語AI技術の向上

日本の文化やアイデンティティ

どのような影響

AIガバナンス

国際的相互運用性

AIアシスタントのパーソナライゼーション

ユーザーのデータコントロールでバランスを達成

オモイカネプロジェクト

SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論を検証

日本人の文化と思考を反映したAIを作成する

感覚から得られる経験的知識は混乱した不明瞭な知識

暗黙知の共有の難しさ

AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーション

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研究ノートダイジェスト

AIと人間の知識生産性向上には、共同化とSECIモデルが有益で、新しいチームワークの形が出現している。日本語AI技術の向上は、日本の文化やアイデンティティに影響を与える可能性がある。AIガバナンスでは、「国際的相互運用性」が重要で、AIアシスタントのパーソナライゼーションはユーザーのデータコントロールでバランスを達成できる。オモイカネプロジェクトは、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論を検証し、日本人の文化と思考を反映したAIを作成することを目指している。

fragments

"Scrapbox+GPT4"と"日本文化AI"の開発：地球規模の熟議のためのPlurality"は、私の研究と一致している。"GPT4と話す思考の結節点2023-08-10"と"オモイカネ勉強会"は、私の研究と関連している。"感覚から得られる経験的知識は混乱した不明瞭な知識"は、私の研究の暗黙知の共有の難しさと関連している。

質問：AIと人間の共同作業の効果的なコラボレーションをどのように進めるべきか？日本語AI技術の向上が日本の文化やアイデンティティにどのような影響を与える可能性があるのか？AIアシスタントのパーソナライゼーションとユーザーのデータコントロールのバランスはどのように達成できるのか？オモイカネプロジェクトのSFプロトタイピングはどのように新たな熟議の方法論を検証するのか？

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generated: 2023-08-24 12:45

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🤖🔁AIとの共同化

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研究ノートダイジェスト

AIと人間の知識生産性向上には、共同化という体験の共有が必要で、SECIモデルのようなサイクルが有益だ。AIと人間の知的共同作業には、二つのプロセスがあり、新しいチームワークの形も出現している。

日本語AI技術の向上により、日本語を公用語として維持しつつ、効率的なコミュニケーションやサービスが提供できるようになる。しかし、AIが英語を得意とすることが、日本の文化やアイデンティティに影響を与える可能性がある。

AIガバナンスでは、「国際的相互運用性」が重要なキーワードで、OpenAIは国際的な議論の場を生み出したいと考えている。

AIアシスタントのパーソナライゼーションについては、ユーザーが自分のデータをコントロールできるようにすることでバランスを達成できると考えられる。

オモイカネプロジェクトでは、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論を検証し、日本人の文化と思考を反映したAIを作成することを目指している。

fragments

"Scrapbox+GPT4"では、AIと人間の共同作業による知的生産の効果的なコラボレーションが強調されている。これは私の研究と一致している。

"GPT4と話す思考の結節点2023-08-10"では、人間とAIの対話のルールや収束プロセスの可視化について提案されている。これは、私の研究のAIと人間の共同作業の部分と関連している。

"日本文化AI"の開発：地球規模の熟議のためのPlurality"では、日本語話者の思考や感情をデータセットとしたAIの開発が提案されている。これは、私の研究の日本語AI技術の向上と関連している。

"オモイカネ勉強会"では、SFプロトタイピングとAI技術を組み合わせて、より良い議論の仕組みを作るプロジェクトが紹介されている。これは、私の研究のオモイカネプロジェクトと一致している。

"感覚から得られる経験的知識は混乱した不明瞭な知識"では、感覚から得られる経験的知識の不明瞭さが指摘されている。これは、私の研究の暗黙知の共有の難しさと関連している。

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generated: 2023-08-24 07:25

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研究ノートダイジェスト

知識の生産性向上には多様な視点が必要で、AIは広い視野を提供できる。しかし、現状のAIの使い方では、言語化できていない暗黙知を人間とAIの間で共有することが難しい。これを解決するためには、人間とAIが体験を共有する「共同化」が必要で、そのためにはSECIモデルのような共同化を含むサイクルが有益だ。

AIと人間の知的な共同作業には、人間とAIが協力して統合していくプロセスと、人間が統合するのをAIが支援するプロセスの二通りがある。また、AIと人間がチームメンバーになる新しいチームワークの形も出現している。

日本語AI技術の向上により、日本語を公用語として維持しつつ、AIを活用した効率的なコミュニケーションやサービスが提供できるようになる。しかし、AIが英語を得意とすることが、日本の文化やアイデンティティにどのような影響を与えるかを検討する必要がある。

AIガバナンスにおいては、「国際的相互運用性」が重要なキーワードとなっている。OpenAIは国際的相互運用性が高まって欲しいから国際的な議論の場を生み出したいと考えている。

AIアシスタントのパーソナライゼーションについては、ユーザーが自分のデータをコントロールできるようにすることでバランスを達成できると考えられる。

オモイカネプロジェクトでは、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論を検証し、日本人の文化と思考を反映したAIを作成することを目指している。

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generated: 2023-08-23 20:40

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🤖🔁AIとの共同化

AIとの共同化とは？

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「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働を通じて形成される。新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段であり、知識の更新は新しく学ぶよりも負荷が高い。知識を生産する技術に投資することで、知識資本を拡大再生産する。自分がやりたいこと、自分がどうなるのが良いと思っているのかを詳細に伝える能力が重要である。

フラグメントとの関連性

フラグメント「成功した知能」や「知的生産」は、知識の生産性を高めるための視点を提供しており、これは私の研究ノートと一致する。また、「天然資源の価値」や「人間とAIの境界」は、AIと人間の共同作業が知的生産を向上させ、知識の民主化を促進し、自動化と効率化を実現すると述べており、これも私の研究ノートと関連がある。

思考のまとめ

AIと人間の協働による知識生産性向上について深く考えることが重要である。また、知識の生産性を高めるための視点を提供することで、新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段となる。

タイトル

「AIと人間の協働による知識生産性の向上」

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generated: 2023-09-24 07:09

__BELOW_IS_AI_GENERATED__

ダイジェスト

「純粋経験」から得られる知識は、共同作業やAIとの協働で形成される。Nishioの「もやもやをはき出すことが次の一手」や「共同化による知識移転」は、私の研究と関連性がある。しかし、「書籍は何を売っていたのか」や「BMOT特別授業第1回「知的生産」」などのフラグメントは、言葉による知識伝達の限界を示している。

新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段であり、知識は形を変えて他人に伝えられ、顧客価値を生む。知識の更新は新しく学ぶよりも負荷が高い。既存の知識を否定する必要があるからだ。知識を生産する技術に投資することで、知識資本を拡大再生産する。

「知識を書くこと」のコストが下がる一方で、「知識がある」「知識を書いて公表できる」だけでは足りない時代が来ている。自分がやりたいこと、自分がどうなるのが良いと思っているのかを詳細に伝える能力が重要である。

Nishioの「エンジニアの知的生産術」や「知的生産とは何か/この本を読むメリット」は、知識の生産性を高めるための視点を提供している。また、「知的生産に専念するために楽な手法を使う」や「自分のScrapboxをChatGPTにつないだ」は、知識生産の効率化についての考察を示している。これらの視点は、知識の生産性を高めるために重要である。

フラグメントとの関連性

「🌀西尾泰和」のフラグメントは、Nishioの研究とノートの内容が一致している。特に、「AIとの共同化」、「BMOT特別授業第1回「知的生産」」、「オモイカネ勉強会」は、知識の生産性を高めるための視点を提供している。また、「🌀違和感駆動の知的生産」のフラグメントは、知識の生産性を向上させるための新たなアプローチを示している。これらのフラグメントは、知識の生産性を高めるための視点を提供している。

意見

知識の生産性を高めるためには、新たな視点やアプローチが必要である。特に、AIとの共同作業や、違和感駆動の知的生産などの新たなアプローチが有効であると考える。

考えのまとめ

「知識の生産性を高めるための新たな視点とアプローチ」

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generated: 2023-10-27 07:11