クリスチャン・マスビアウのレビュー一覧
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きっかけは多くのところで、特に佐生邦武氏に紹介されていたから。
非常に良書。
(難しくてついていけない部分があったのは眼をつぶるとして)
センスメイキングは、これからの時代重要になってくると思う。
考えずに、直感で、でも間違えずにするということ。
つまりは職人技のようなこと。
そこには定量的客観的データの取り扱いと、定性的人道的データの取り扱いとが重要ということ。
分かる。
だってそれ、仕事でやっていることだから。
ヒトは感情の生き物だ。
そして、ヒトの未来をつくるのはヒトである。
となれば、未来は「最適解」ではなくて感情の着地点へと運ばれる。
この本からも非常に強く感じるが
これからの決断は論理的なものではダメだということ。
自分で、感じて、考えて下さなくてはいけない。
おそらくシミュレーションの結果の「最適解」は最適解ですらなくなるのだろう。
なぜならヒトは感情によってシミュレーションできない予想外の動きをするだろうから。
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Posted by ブクログ
ネタバレこのところ人文科学を見直す流れをよく見聞きするので気になり読んでみた。
確かに1990年代以降、我々も身近にITを感じるようになり、自然科学万能感を感じている。イノベーションはシリコンバレーから生まれ、その土壌には自然科学がある。データが全てを物語り、すべての問題はITで解決できる。そんなイメージを持っている。
でも著者によるとそんなものは幻想で、本当に大切なものを見出すには自然科学の力だけでは不十分だという。そこで役に立つのがセンスメイキングという手法で、そのために人文科学が役に立つという話。
自分には小学生の子どもがいるため、こどもの将来を考えると昨今話題のSTEMをやるべきかなと思っていたけど、ちょっとここで考えを改めたほうが良いのかもしれない。
STEMは速効性があり、実用的なものかもしれないけど、自然科学だけではイノベーションは生まれない。人間にしかできないこと、そう考えると人文科学なのかもしれない。
こどもの今後、自分の今後を考えるうえで大変参考になった。
哲学的な文章が多く、私は読むのに時間がかかってしまったけど、著者が実際にコンサルに入った事例など面白く読めた。
特にフォードのリンカーンコンチネンタル再生の話や、ナパバレーのワインの話、生命保険会社がシニア層にフォーカスし始めたの話、食品スーパーに人々が求めているものの話、イラク戦争中の人質開放の話(クリス・ボス)、そしてオーデマピゲ博物館の話(ビャルケ・インゲルス)など。
中でもオーデマピゲの設計には感嘆した。オーデマピゲ社の歴史、技術、ブランドメッセージ、ブランドイメージ、博物館の周辺の景観など、何一つ犠牲にすることなく、全てを調和させてあの建築に昇華させている。しかも本当に必要な部分以外は削ぎ落とされ、極限まで抽象化されている。オーデマピゲを取り巻く文化へのリスペクトが感じられる。美しいだけでなく全てがパーフェクトにハマりすぎていて、神の存在を感じずにはいられない。
私の解釈では、たぶん、こういう神を感じるような仕事に必要なのがセンスメイキングなんだろうと思う。
それからもうひとつ興味深かったのがデザイン思考のくだり。個人的にはコンサルの方法として、センスメイキングとデザイン思考は近いと思っているのだけど、著者はこれにかなり否定的。かなりディスっている。
デザイン思考で問題を解決する際、着目するのはユーザーの挙動や行動で、センスメイキングではそれが思考や文脈という違いはある。だからといって、デザイン思考が思考や文脈、文化を無視しているわけではない。挙動や行動を十分に観察したあと、思考レベルや文化レベルまで掘り下げて考察されるものだと思う。
著者は相当嫌な思い出があるのか!?デザイン思考を敵視しているけど、十分相入れる考え方だと思し、自分はどちらも使っていきたいなと思っている。
以下、読書メモ
・理系のトレーニングを受ければ、基本的には新卒就業時に人並みの職に就き、よい収入を手にするが、突出した高収入者(経営者など)、ガラスの天井を突き破る力のある人々、世界を変えるような人々は、教養学部系の学位を持っている傾向が強い。
・真の天才とは、不確定で危険な、相矛盾する情報を評価する能力にある。
ウィンストン・チャーチル
・センスメイキングとは、人文科学に根ざした実践的な知の技法である。(アルゴリズム思考の正反対)
・センスメイキング5原則
1.「個人」ではなく「文化」を
2.単なる「薄いデータ」ではなく「厚いデータ」を
3.「動物園」ではなく「サバンナ」を
4.「生産」ではなく「創造性を」
5.「GPS」ではなく「北極星」を
・マルティン・ハイデガー
存在者が、了解される際の基準となるもの
(日常の暗黙の了解事項を「存在」と呼ぶ)
・厚いデータは、単なる事実の羅列ではなく、事実の「文脈」を捉えている(背景、理由)
・自己定量化(QS)ムーブメント、ビッグデータ教
・本物の世界は複雑で美しい
・アルゴリズムは客観、センスメイキングは主観
・万物の知識を身につけるのではなく、物事の意味を見出すことが大切
・何らかのメッセージが込められた全体的なデザイン→デザインランゲージ
・意味の連なりが大切(コーラを飲むのは爽やかさを味わいたいからで、それは仕事をもうひとふんばりするためで、それは成功したいからで、それは愛する家族を支えるため)
・フォードはメーカーからサービス企業へ
・レゾンデートル→存在理由
・ジョージ・ソロス
厚いデータ(人文科学)で市場を読む
・知識の種類
客観的知識
主観的知識
共有知識→文化、社会、ムード
五感で得られる知識
・知識とパターン認識の融合
・経験を踏まえた現実への主体的な関わり、他者の立場になって理解する力、状況に対する神経の細やかさ
・金融の教養
デフォー
バルザック
ディケンズ
・ゴールドマンサックスの稼ぎ頭 商品取引部門>外為部門
数学モデルを使わない
・現象学
・55歳 老いのターニングポイント
人生に新たな意味を見出すべきか
・共感力
他者の世界観や文化的視点を感情と知性の両面で理解するスキル
・表舞台でのパフォーマンスの成否は、裏舞台でのプライバシーと息抜きにかかっている(アーヴィング・ゴッフマン)
・ビクトリア時代の価値感(倹約、慎ましさ、社会的階級)
→余暇(大衆娯楽)と移動
・アイデアの出し方
まずは徹底的にその世界に没入する、そして一日間その世界から離れて人生を楽しむ、すると余分なものが削ぎ落とされて素晴らしいアイデアを授かる
・オープンな状態でいる(禅でいう無のようなもの)
・米国海軍兵学校は天測航法の課程を廃止し、GPSと衛生の技術を柱としたトレーニングに置き換えたがハッキングの脅威を懸念してその決定を覆した
・センスメイキングには関心が必要
関心がなければ、「正確さ」がすべてであって、「真実」はなくなってしまう。
・ワインに関して素敵だなと思うことはいろいろありますが、その一つは、ワインが時間と場所を物語っていて、しかも、時間と場所を物語りながら、前に進んでいるということなんです。(キャシー・コリソン)
・交渉は感情制御能力です。相手方の感情をうまく誘導できるかどうかで成否が決まります。(クリス・ボス)
・アクティブリスニングが必要
・人は何のために存在するのか?
人は、意味をつくり出し、意味を解釈するために存在するのだ
そのトレーニングに最適なのが人文科学
・スキル獲得の段階
初心者レベル(文脈に依存しない要素について判断する。情報処理。)
新人レベル(これまでの経験に基づいてパターンを認識し、その場の状況に応じた判断ができる。)
一人前レベル(目の前の状況に最もふさわしい要素を優先して検討できるように、階層構造の意思決定手順が必要。)
中堅レベル(迅速で流動的で複雑な行動が可能になる。過去の経験の蓄積から浮かび上がるパターンを認識できる段階)
達人レベル(あまりに複雑な処理で、頭で考える余地はほとんどなくなる。状況判断の際、分析のための要素の分解や組換などを意識的に行わない。) -
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近年、技術が著しく進歩し、何もかもが技術にとってかわられるようになってきました。業務の最適化や、顧客の購入履歴データの分析など、様々な分野で技術が活用されています。しかし、購入履歴のデータだけで、ある特定の人の感情や行動を見極めることは、今の現状では難しいです。ここでいう技術は自然科学に関する技術です。
そこで、大事になってくるのは、哲学や歴史学などの人文科学です。技術が進歩していったので、人文科学の評価が年々薄れてきています。
なせ人文科学が大切なのか、それは数値だけでは測れないものがあるからです。例えば、市場の流れの雰囲気や、長年の経験から得た勘などです。農業やワインなどを作る際に様々なデータが出てくると思います。しかし、植物も生きているので、同じデータが出ていたとしても、同じようにしてもうまくいかない場合があります。そうしたときに、環境の変化や、これまでのノウハウなどを活かして、その困難を乗り越えていく。そうしたことは、自然科学の分野ではなく、人文科学の分野に関係があります。
最近は訪日外国人がたくさんいます。その人々は、様々な宗教や哲学があります。そういったことを知っておかないと、いつの間にか傷つけている可能性があります。店をやっていたとしたら、外国人にかってもらうためにはどうしたらいいのかを考える際に人文科学のことが役に立つのではないでしょうか。自然科学は大切ですが、これからは人文科学も活用しながら生きていくことがこれから必要になってくると思います。 -
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現代(2025)のビジネスリーダーたちは、シリコンバレーが広めたある信仰に囚われている。それは「世界はデータで記述できる」という幻想だ。彼らはGPS履歴やクリック数といった「薄いデータ」を崇拝し、それで人間を理解した気になっている。だが、ハイデガーが「世界内存在」として定義したように、人間は真空の中で生きる孤立した変数ではない。我々は常に、文化、歴史、社会という不可分な文脈の中に投げ出されている。
科学的実証主義(自然科学的アプローチ)は、この文脈をノイズとして切り捨てる。しかし、現象学の視点に立てば、その「ノイズ」こそが人間のリアリティそのものである。文脈を無視したアルゴリズム解析は、地図を見て現地を歩いた気になっているに過ぎない。
著者が提唱する「センスメイキング」とは、哲学、歴史、人類学、芸術といったリベラルアーツの知恵を総動員し、人間の行動の背後にある「意味」を解読する厳密なスキルである。
さて、エクセルシート上の数字を睨んでも、イノベーションは生まれない。必要なのは、対象となる人々の「生活世界」へと深く潜行し、彼らと同じ空気を吸い、同じ痛みを感じることだ。これはメルロ=ポンティが説く「身体性」の回復でもある。現場の「厚みのあるデータ」に触れることで初めて、我々はウィトゲンシュタインの言う「生活形式」―人々が言葉や行動に込める真の意味―を理解できる。
AIや機械学習は、相関関係を見つける道具としては優秀だ。しかし、それらは「なぜ」という因果や、文化的なニュアンス、感情の機微を理解しない。ガダマーの解釈学が示す通り、真理は対象を客観的に突き放すことではなく、対象との対話的融合の中から立ち現れる。
私たちへ、本著が示すメッセージとして、データを盲信するなということに尽きる。それは世界の一部を切り取った断面図に過ぎない。自らの文化的直観、すなわち「心眼」を磨け。テクノロジーと人文学の交差点に立ち、数字の向こう側にある生々しい人間の現実に触れること。それこそが、不確実な未来を生き抜くための、最も強力で人間的な知性であり、本著はそういう柔軟な視点と角度から問いと思索を与える書であると言えよう。 -
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観察力に伸び代があると思っていたので読んだ
注意力・集中力とは、スポットライト的な一つのことに対するものと、フラッドライト型のその場の雰囲気や言葉などの奥にある背景などに対するものがあり、後者にもっと力を入れるべきと説いている。その場に没入するような自我から降りた観察が、新たな発見をもたらし、世界の見え方が変わる。
世界が複雑に不確実になり、ネットであらゆる情報が氾濫する中で、ことの本質を掴むには重要な習慣・力なのかもしれない。別のデザイン系の本で同じようなことを読んだので自分には刺さったが、具体的な事例の紹介が多いのと最終的なの主張の抽象度が高いので、?となるかも -
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ビッグデータ、デザイン・シンキングなど、受けるエリアだけどただそれに飛びつくだけの時代に一言物申す書と言った感じ。この本の日本発売は2018年11月なのでその数年前からビッグデータとAIはブームになっていてマネーボールは映画になってヒットするほどだった所に、追い討ちをかけるように時代はSTEM、稼げるのは理系で、人文系の学問って無駄じゃね?との意見が世界的に広まりつつある中、いやいや、人文学の方がより人間らしい生き方を味わうのに良いだろ?って言ってるようだ。
著者は、クリスチャン・マスビアウ氏、あまり聞いたことのないラストネームだが、ロンドン出身の方なのかな、ロンドン大学卒業という経歴。
「世界を理解する」では、フォードCEOの大衆に車をと言ったビジョンや、「「個人」ではなく「文化」を」では、哲学と芸術、物語りの大切さを訴えているところは著者が現在アメリカに住んでいる事も影響して、褒めながら欠点をあぶり出す感じ。第4章では、あの英国銀行を潰したとも言われるジョージ・ソロスを深掘りしている。これはロンドン出身の著者からすると、ある意味、かたきとも言えるだけに、こいつは何者なのかについて深く分析したのかな?と想像。文中ではそんな事は一言も書かれてないけど、失敗から学ぶってやつかな。
センスメイキングって、日本人的には、「侘び寂び」だったり「心の機微」的な表現になるのかなあ。第7章では、センスメイキングの達人として、3人の物語りが紹介されていて、1人目は、交渉の指導の達人と言われるシーラ・ヒーン、2人目は、EU統合の困難な交渉をやってのけた政治家?のマルグレーテ・べステアー、3人目は、FBIの交渉のエキスパートのクリス・ボス。第8章の「人は何のために存在するのか」として、介護にフォーカスを当てている。
外資系企業で働く身としては、データ、レポート、デザイン・シンキングは、めちゃくちゃ言われるだけに、本の内容については、概ね好意的。
序 ヒューマンファクター
第1章 世界を理解する
第2章 シリコンバレーという心理状態
第3章 「個人」ではなく「文化」を
第4章 単なる「薄いデータ」ではなく「厚いデータ」を
第5章「動物園」ではなく「サバンナ」を
第6章「生産」ではなく「創造性」を
第7章「GPS」ではなく「北極星」を
第8章 人は何のために存在するのか