🤖2023-08-13 13:09

プロジェクト成功はメンバーの動機付けと市場価値のバランスに影響される。探検ネットとKJ法の組み合わせは問題解決に有用で、結論から話す方法は特定の状況で効果的である。GTDとKJ法の共通点は他の生産性手法に適用可能で、暗黙知と違和感の関係性は特定の場面で重要となる。

未踏ジュニアのプロジェクトでは、メンバーがプロジェクトに関与し続ける理由付けが乏しいという問題があります。これを解決するためには、どのような手法が有効でしょうか？

つまり「プロジェクトは最優先ではない」ということ

しかし改めて考えてみると「プロジェクトが最優先」が通用するという考えが古い考えなのかも知れないな

誰でも病気になって「自分の健康を取り戻すのが最優先」になりうる

家族が病気になったり、妊娠出産があったりもする

「メンバーがプロジェクトに関与し続けること」は強制できない

関与できなくなる理由をなくすのが良いのかも知れない

サイボウズの場合だと出産する女性社員が「会社を辞めたいわけではない」という状況だったので、じゃあということで最長6年間の育児休暇や時短勤務の制度を整えていったわけだ

未踏ジュニアのプロジェクトではメンバーの関与理由が乏しい。役割分担が明確であることは担当者不在のリスクを伴う。チームリーダーはメンバーが欠けても自分で埋める気概が必要である。

一人で全部やれば良い

もし手伝ってくれる人がいるならお願いすれば良い

「結論から話す」方法が特定の状況で効果的であるというのは、どのような状況を指すのでしょうか？

GTDとKJ法の共通点を他の生産性手法に適用することは難しいと感じます。これは、暗黙知と違和感の関係性が特定の場面で重要となるためです。この問題を解決するためには、どのような手法が有効でしょうか？

難しい質問だ、この質問はもっと分解していく必要がある。

人間だけでなく、AIや他の生命体からの視点も重視することが重要で、AIが広い視野を提供できるため、多様な視点の探求は視野を広げる重要な手段である。不確実性を利用して利益を得るという考え方が新しいアプローチとなる。限定的なダウンサイドリスクと無制限のアップサイドリスクがセットになっているシステムの長期的な価値がある。KJ法などの情報整理手法を用いて、広い視野の情報を人間に処理可能な形に変換することが重要である。人間とAIの間で暗黙知を共有するために共同化を行うことが重要である。

具体的に実現するためには、どのような手法が有効でしょうか？

例えばAIが書いたもののうち、人間が興味を持ったものをピックアップする

これは人間は言語的なアウトプットをしていないが、選択によって興味を伝えている

ピックアップしたものを人間が居心地の良いように並べる

これも何に関連を見出しているかを配置によって表現している

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

プロジェクト成功はメンバーの動機付けと市場価値のバランスに影響される。探検ネットとKJ法の組み合わせは問題解決に有用で、結論から話す方法は特定の状況で効果的である。GTDとKJ法の共通点は他の生産性手法に適用可能で、暗黙知と違和感の関係性は特定の場面で重要となる。

未踏ジュニアのプロジェクトではメンバーの関与理由が乏しい。役割分担が明確であることは担当者不在のリスクを伴う。チームリーダーはメンバーが欠けても自分で埋める気概が必要である。

人間だけでなく、AIや他の生命体からの視点も重視することが重要で、AIが広い視野を提供できるため、多様な視点の探求は視野を広げる重要な手段である。不確実性を利用して利益を得るという考え方が新しいアプローチとなる。限定的なダウンサイドリスクと無制限のアップサイドリスクがセットになっているシステムの長期的な価値がある。KJ法などの情報整理手法を用いて、広い視野の情報を人間に処理可能な形に変換することが重要である。人間とAIの間で暗黙知を共有するために共同化を行うことが重要である。

プロジェクトの成功は、メンバーの動機付けと市場価値のバランスに大きく影響されます。これは、未踏ジュニアのプロジェクトにおいて特に顕著で、メンバーがプロジェクトに関与し続ける理由付けが乏しいという問題があります。この問題を解決するためには、チームリーダーがメンバーが欠けても自分で埋める気概を持つことが重要です。

また、探検ネットとKJ法の組み合わせは、現代の問題解決に有用であり、特に「結論から話す」方法は特定の状況で効果的です。しかし、GTDとKJ法の共通点を他の生産性手法に適用することは難しく、暗黙知と違和感の関係性が特定の場面で重要となることがあります。

さらに、人間だけでなく、AIや他の生命体からの視点も重視することが重要です。AIが広い視野を提供できるため、多様な視点の探求は視野を広げる重要な手段となります。不確実性を利用して利益を得るという考え方が新しいアプローチとなり、限定的なダウンサイドリスクと無制限のアップサイドリスクがセットになっているシステムの長期的な価値があります。

KJ法などの情報整理手法を用いて、広い視野の情報を人間に処理可能な形に変換することが重要です。また、人間とAIの間で暗黙知を共有するために共同化を行うことが重要です。これらの要点は、知識の生産性を向上させるための新しい方向性と戦略を開発する上での重要なガイドラインとなるかもしれません。

プロジェクトの成功には、メンバーの動機付けと市場価値のバランスが重要であると考えます。しかし、未踏ジュニアのプロジェクトでは、メンバーがプロジェクトに関与し続ける理由付けが乏しいという問題があります。これを解決するためには、どのような手法が有効でしょうか？

また、探検ネットとKJ法の組み合わせは、現代の問題解決に有用であると考えます。しかし、「結論から話す」方法が特定の状況で効果的であるというのは、どのような状況を指すのでしょうか？

さらに、GTDとKJ法の共通点を他の生産性手法に適用することは難しいと感じます。これは、暗黙知と違和感の関係性が特定の場面で重要となるためです。この問題を解決するためには、どのような手法が有効でしょうか？

最後に、人間だけでなく、AIや他の生命体からの視点も重視することが重要であると考えます。AIが広い視野を提供できるため、多様な視点の探求は視野を広げる重要な手段となります。しかし、不確実性を利用して利益を得るという考え方が新しいアプローチとなり、限定的なダウンサイドリスクと無制限のアップサイドリスクがセットになっているシステムの長期的な価値があります。これらの要点は、知識の生産性を向上させるための新しい方向性と戦略を開発する上での重要なガイドラインとなるかもしれません。しかし、これらの要点を具体的に実現するためには、どのような手法が有効でしょうか？

extra info

json size: 40754163

pickle size: 735437681

previous notes size: 1180