■アメリカでは日常でも使われている有名な話術 アメリカに「人を励ます技術」があります。 始まりはスポーツの世界からでしたが、 今ではビジネス界は言うに及ばず、 ニュースでも普通に使われている言葉です。 それが「PEP TALK（ペップトーク）」です。 ■この本ではペップトークというメソッドで どんな人にでも使える励まし方、 やる気を引き出す話し方を解説していきます。 ペップトークは、次の4つの組み立てによって構成されています。 1. 受容（事実の受け入れ） 2. 承認（とらえかた変換） 3. 行動（してほしい変換） 4. 激励（背中のひと押し） 相手が緊張や不安の状態のなか、 あるいは、落ち込んでいたり元気がなかったりするなか、 1～4の順番に沿った話し方で、 本来の力が発揮できる状態になったり、 元気になったりするのです。 ペップトークは、相手の感情に寄り添った言葉がけをすることにより、 相手が信頼を寄せ、より良い人間関係も構築することができるのです。 あなたもペップトークを使って、 言葉の力を感じてみてください。 ■目次 はじめに 第1章　人のやる気はどこから生まれるのか？ 第2章　人はなぜ本来持っている実力を発揮できないのか？ 第3章　相手のやる気を最大限に引き出すペップトークのつくりかた 第4章　相手のやる気を最大限に引き出すペップトークの伝えかた 第5章　あなたのペップトークを実践する

■ドラマでも話題となった「人を励ます」話し方、 ペップトークの決定版！ ペップトークとは、 もともとアメリカのスポーツ界から生まれた 試合前に監督やコーチが選手の緊張をほぐし、 やる気に火をつけ、最高のパフォーマンスを発揮できるよう フィールドに送り出す話術です。 1. 受容（事実の受け入れ） 2. 承認（とらえかた変換） 3. 行動（してほしい変換） 4. 激励（背中のひと押し） 以上の4つの流れで、相手を励まし、 やる気に火をつけていきます。 1. 受容（事実の受け入れ） いよいよ今日は大事なプレゼンの日だね。 不安そうな顔しているけど大丈夫？ 2. 承認（とらえかた変換） でもね、それって君が新しい一歩を 踏み出そうとしているってことなんだ。 その一歩のためにしっかり準備してきたじゃないか。 3. 行動（してほしい変換） とにかく自分を信じて、 お客様に君の思いを伝えてこよう 4. （背中のひと押し） さあ、新しい一歩を楽しんでこい！ ■また本書では、こうした仕組み以外にも、 ・言葉をポジティブに変えていくポジティ語変換 ・相手を励ますの前に自分自身を励ますセルフペップトーク ・大勢の前で行動をうながすビジョンペップトーク など、実際にペップトークを使うための 実践的な方法も解説していきます。 まさに本書がゴールとする “ペップトーカー”になるための1冊です。 この本であなたの職場、家族、学校、スポーツ現場など さまざまなシーンで劇的な変化を遂げることでしょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 あの「天然知能」を情報科学として明快に解説！ 本書は、セルオートマトンによる知能のシミュレーションについて、基本的な考え方から学ぶものです。 オートマトンの基礎から解説を始め、セルオートマトンに見られる典型的な現象（相転移、カオスの縁）、セルオートマトンと人工知能との対応、非同期調整セルオートマトンと著者らの提唱する「天然知能」との対応、リザバーコンピューティングによる実装の手法までを、順を追って解説します。 「天然知能」は、人工知能（RNN）のように初期情報と因果関係（規則）のみに従って結論を出すものではなく、推論過程で外部の情報に触れることにより結論が変わり得る仕組みであり、現実の思考過程・創造に向かう意識の変化にふさわしい概念として提唱されたものです。 第0章　本書の構成 第1章　はじめに：オートマトンから生命的計算へ 1.1　計算機としてのオートマトン 1.2　セルオートマトンによる世界の模倣 1.3　カオスの縁は本当なのか 1.4　天然知能的理解・天然知能的オートマトンへ 第2章　非同期ライフゲームによる確率的論理ゲート 2.1　ウォーミングアップ：本書におけるオートマトンの使用法 2.2　ライフゲームの規則とグライダー 2.3　非同期ライフゲームと相転移 2.4　非同期ライフゲームにおける計算の可能性 2.5　ゆらぎを利用する確率的論理回路 第3章　1次元セルオートマトン 3.1　初等セルオートマトン（ECA） 3.2　ECAの時空間パターン 3.3　1次元セルオートマトンの四つのクラス 第4章　ランダムさ・複雑性・べき乗則 4.1　ビット列のランダムさとエントロピー 4.2　1次元セルオートマトンのランダムさと複雑さ 4.3　べき乗則 第5章　カオスの縁 5.1　1次元セルオートマトンと「カオスの縁」 5.2　浸透セルオートマトンと相転移 第6章　セルオートマトンの天然知能化 6.1　同型性の発見・解体・転回 6.2　受動・能動の一致を実現する人工知能的描像 6.3　受動/能動のトラウマ構造―1：順序型・非同期時間 6.4　受動/能動のトラウマ構造―2：休止型・非同期時間 6.5　非同期調整オートマトン：脱色されたトラウマ 第7章　非同期調整オートマトンの実装 7.1　1次元セルオートマトンにおける同期と非同期 7.2　非同期調整オートマトンの実装 7.3　非同期調整オートマトンの時空間パターン 第8章　非同期調整オートマトンの臨界性 8.1　カオスの縁を超えて普遍的臨界性へ 8.2　パワースペクトルと1/fゆらぎ 第9章　計算万能性と計算効率のトレードオフ 9.1　万能性と効率は比較可能か 9.2　同期計算における万能性と効率のトレードオフ 9.3　非同期計算における万能性と効率のトレードオフ 9.4　非同期時間が内包する同期時間ルールの多様性 9.5　非同期調整が破るECAのトレードオフ 第10章　リザバー計算への実装 10.1　ニューラルネットとリザバー計算 10.2　ECAを用いたリザバー計算 10.3　非同期調整オートマトンを用いた天然知能的学習システム 第11章　おわりに 参考文献