調べた。資料も作った。会議もした。なのに、決まらない。
そんな経験はありませんか。私はあります。山ほどあります。
ちきりんさんの『自分のアタマで考えよう――知識にだまされない思考の技術』は、その「決まらなさ」の正体をはっきり言葉にしてくれる本です。原因は情報不足ではありません。
私たちが「考える」という言葉で呼んでいた行為のほとんどが、実は「作業」だった、というのが本書の主張です。
調べる、まとめる、共有する。それらは大切な行為ですが、思考そのものではない。本書はこの線引きを徹底することで、「努力しているのに前に進まない」という、あの独特の疲労感の正体を暴いていきます。
知識をたくさん集めるほど頭が固くなり、情報を整えるほど結論から遠ざかる。そんな逆説が、身近な事例とともに、するすると入ってくる本でした。
こんな人におすすめ
これは、頭の良し悪しではなく、「考える」という行為のやり方そのものに違和感を持っている人のための本だと思います。
ネットでさんざん調べたのに結局なにも決められなかった人。専門知識はあるのに新しい話になると意見が出てこない人。会議で長く話したのに、終わると何が決まったか思い出せない人。
就活や転職で「業界」「規模」「年収」で比べてみたものの、どうもしっくりこなかった人。ニュースを見ても「ふーん」で終わり、自分の意見が出てこない人。
そういう人にとくに刺さるはずです。
逆に、コンサルタント向けの複雑な問題解決フレームワークや、精緻な分析手法を求めている人には、本書は物足りないかもしれません。本書はもっと手前、「そもそも考えるとはどういう行為か」を問い直す本だからです。
だからこそ、フレームワークを学んでも使いこなせていないと感じる人にとっては、むしろこの本のほうが効くこともあります。
知識と思考を切り離す、というスタート地点
本書の出発点は、知識と思考をきっぱり区別するところにあります。
知識とは「過去の事実の積み重ね」であり、思考とは「未来に通用する論理の到達点」である。
知識は他人がすでに考えた結果であり、過去のもの。一方の思考は、目の前の情報から自分なりの結論を導き出す変換プロセスです。インプットの情報を、アウトプットの結論に変える筋道。それが「考える」という行為だ、とちきりんさんは言い切ります。
この区別を一度つけてしまうと、自分の日々の行動の見え方が一変します。ニュースを読んでいる時間は思考ではなく情報収集。資料をきれいに整えている時間は思考ではなく作業。
会議で話している時間も、結論を出していなければ思考ではない。ちきりんさんは、ここを冷たいほど徹底的に切り分けていきます。
私がうなずいたのは、考える力をつけたいなら自転車について書かれた本を読むのではなく、自転車に乗る時間を増やすしかない、というたとえでした。思考も同じで、思考法の本を読むことと、実際に考えることは別物だ、と。これは本書自体への自己言及でもあって、少し怖い指摘です。
そしてもう一つ、本書を貫くのが「知識は思考の邪魔をする」という逆説です。専門家ほど過去の知識に囚われ、新しい情報をゼロから受け止められなくなる。
だから考えるときは、いったん知識を「思考の舞台の外」に置く必要がある。タイトルの「知識にだまされない」という言葉は、ここから来ています。もちろん知識が無意味だというわけではありません。
問題は、知識を持っていることと、それを使って考えることを混同してしまう私たちの油断のほうにあります。
この切り分けが、考える前の準備にも効いてきます。本書の冒頭に、忘れがたいエピソードがあります。ある会社の「失敗した新規事業会議」です。
社長が「新規事業に乗り出すべきか検討してくれ」と指示を出す。精鋭が集められ、毎週のように会議と調査報告を重ね、分厚いレポートが積み上がっていく。
データはどんどん豊富になる。それでも、なにも決まらない。最後は、ライバルが進出したというニュースを見た社長の鶴の一声で決着してしまいます。
なぜ決まらなかったのか。「どんな情報が出たら、どう結論を出すか」という意思決定のルールを、最初に決めていなかったからです。情報を集めれば自然に答えが出てくる、という幻想で動いていた。これは私たちの仕事でも人生の選択でも、本当によくある光景です。
ちきりんさんの処方箋は明快です。情報収集を始める前に、「Aという情報が出たらこうする、Bならこうする」という判断のルールを先に超具体的に作っておく。
そうすれば必要な情報の量がぐっと減り、決断までの時間も縮まる。「情報がもう少し集まれば決められる」と感じたとき、本当に足りないのは情報ではなく判断の基準である、というわけです。
私自身、企画が止まる場面を振り返ると、たいてい基準を後回しにして調べものに逃げていました。この指摘は耳が痛いところです。
いちばん使える2つの問い──「なぜ？」と「だからなんなの？」
本書には思考の技術がいくつも紹介されますが、私が日々いちばん使っているのは、データを見たときに反射的に立てる2つの問いです。
ひとつは「なぜ？」。その数字の背景や原因、過去の経緯を探る問い。もうひとつは「だからなんなの？」。そこから先に何が起こるか、自分はどう動くべきかを考える問いです。
本書では出生数のデータが例に出てきます。「出生数が減っている」という事実を、ただ眺めて「ふーん」で終わらせない。「なぜ減り続けているのか」と背景を掘り、さらに「だからなんなの？」
と問い直して、労働力や年金、自分のキャリアにどう跳ね返るかまで考える。ここまでやって、ようやくデータが「思考」に変わります。
おもしろいのは、この2つを必ずセットで立てる、という縛りです。「なぜ」だけ深掘りすると過去の解説、つまり評論で終わる。「だからなんなの」だけだと根拠の薄い予測になる。
過去と未来の両側に橋を架けて、一本の線でつなぐ。そこに思考の中身が宿る、という指摘は、読んだその日から使えました。
ニュースを見たとき、数字を受け取ったとき、まず黙ってこの2つを心の中でつぶやいてみる。それだけで、自分が「情報をなぞっているだけ」なのか「考えている」のかが、はっきり分かれます。私の感覚では、この習慣だけでも本書の元は取れます。
分解と比較、そして判断基準を絞り込む技術
本書の中盤は、対象を切り分けて並べ替える地道な技術が並びます。
まず「分解」。人は誰でも、無意識のうちに選択肢の一部を捨てています。「そんなはずはない」「常識で考えれば」と言いながら捨てている。その盲点を、要素分解とマトリクスで強制的にこじ開ける。
網羅的に並べてから絞り込むことで、最初から検討対象に入っていなかった可能性に気づける、という発想です。
次が「比較」。ちきりんさんは証券会社時代に、企業分析の基本は2種類の比較だと教わったといいます。ひとつは競合他社との比較、もうひとつは過去と現在の時系列比較。
これが「横の比較」と「縦の比較」です。他者・他国・他業界と並べる横軸と、過去・現在・未来を貫く縦軸。あらゆる分析はこの2軸の組み合わせから始まる、というのは、知ってしまうと手放せないシンプルさでした。
そして絞り込みの章で、ちきりんさんはこう言い切ります。
選択肢が多いから決められないのではない。判断基準が多いから決められないのだ。
私たちは選択で迷うと、つい条件を増やします。あれもこれもと欲張るほど、どの選択肢も一長一短に見えて、動けなくなる。優先度のいちばん高い基準を一つだけ選ぶ。
それだけで細部が消え、本質が浮かび上がる。婚活でも仕事でも、迷いなく動ける人は、判断軸を一つか二つに絞っている――この指摘は、優柔不断な自分への処方箋として刺さりました。
さらに「レベルをそろえる」という技術も効きます。会議が噛み合わないとき、たいていは参加者が話している事象のレベルがずれている。54カ国の集合体と1カ国を同列で語ろうとすれば、議論の足場は崩れます。
同じ粒度のものをそろえて図解すると、議論のズレや、ときに相手のすり替えの本音まで見えてくる。共通しているのは「軸を意識的に作る」という姿勢で、軸のない議論はただの感想戦になる、と本書は冷たく指摘してきます。
キャリアにも効く「自分のフィルター」
本書のなかでもとくに人生に効くと感じたのが、「独自のフィルター」をめぐる章です。
世の中には、すでに用意された判断基準があふれています。業界、企業規模、年収、ブランド。就活も転職も家探しも、たいていこの既製品フィルターで処理されている。ちきりんさんは、それらは「粗すぎる」と一刀両断します。
たとえば「成長できる仕事に就きたい」というフィルターは、何も言っていないのと同じだ、と。成長できない仕事など存在しないからです。「社会の役に立つ仕事」も同じ。
では、どんな粒度の軸なら本当に効くのか。本書は、成果が見えるまでの期間の長短、広く浅くか狭く深くか、企業の成長サイクルのどの段階か、働く場所は店舗か外回りかデスクか、といった具体的な軸を例示します。
この粒度の物差しを持っている人は、求人票の業界や企業規模の情報が、自分にとってほとんど無関係であることに気づきます。そしてちきりんさんは、もう一段踏み込みます。与えられたフィルターをそのまま受け入れて頑張るのではなく、自分独自のユニークな物差しを見つけ、それで勝負せよ、と。
これは個人のキャリアだけの話ではありません。価格や機能で他社と争うのではなく、新しい評価軸そのものを提示してゲームのルールを変える――企業の競争戦略にまで射程が伸びていきます。
本書が単なる自己啓発書で終わらないのは、この「自分の物差しを作れ」というメッセージにビジネス全体への広がりがあるからでした。
「もっともらしいデータ」をトコトン追い詰める
データの扱いについて、本書でいちばん背筋が伸びたのが、要約データの罠を扱う章です。
ちきりんさんが取り上げるのは、自殺の原因をめぐる発表です。「最大の原因は健康問題」という見出しが、毎年のようにメディアに流れる。ところが本書は、それを鵜呑みにせず、年齢別・職業別・性別の詳細データに踏み込んでいきます。
男性が大半を占めること、中高年の層が厚いこと、無職の人が最多であること、ある年に件数が減ったのは経済理由による男性の減少が大きかったこと。これらを並べると、「健康問題」という言葉が、定年後に経済的・社会的な居場所を失った中高年男性という、もっと具体的な像を覆い隠していたことが見えてきます。
ここでちきりんさんは、もっともらしいデータを鵜呑みにしていると本質的なことがまったく見えてこない、むしろ「もっともらしいデータ」は「疑わしいデータ」より危険だ、と強い言葉で警告します。
明らかに怪しいデータには、私たちは警戒します。でも、もっともらしいデータには警戒すらしない。だから誤解が深く埋まる。データを追い詰めるというのは専門家のための技ではなく、私たち全員の防御技術なのだ、というメッセージは、SNSで断片的な数字が飛び交う今こそ効きます。
「思考の棚」という、本書の核心
そして本書には、終盤に「思考の棚」という象徴的な概念が登場します。
これは、頭の中にあらかじめ用意しておく整理枠のことです。たとえば「事件の発生場所」と「各国の報道スタイル」を縦軸と横軸にしたマトリクス。新しい情報が入ってきたとき、それがどこに収まるのかが瞬時に分かるようになる仕掛けです。
情報感度が高い人は、頭の回転が速いのではなく、情報を待ち構える棚をすでに持っている。この一文は、私の「考える」のイメージをまるごと書き換えました。
新しいニュースに触れた瞬間、「あの空欄が埋まったな」と棚が反応する。すると「次はどの空欄を埋めたいか」も自然に出てくる。考えるとは、瞬発的なひらめきのことではなく、自分専用の整理棚をこつこつ組み立てていく長い作業だったわけです。
ここまで来ると、冒頭の「思考＝未来に通用する論理の到達点」という定義が、もう一段深い意味で立ち上がってきます。図解して視覚化しようとした瞬間に自分の考えの曖昧さが露わになる、という指摘ともつながって、本書は最初と最後がきれいに一本の線で結ばれていました。
そしてもう一つ、私が本書を読んで一番ハッとしたのは、「思考は知識より忘れにくい」という趣旨の指摘でした。
たしかに、一度じっくり考えたことは、知識よりも圧倒的に長く覚えています。苦労して悩んで、自分なりの結論に着地したときの記憶ばかりが残っていて、安易に検索して得た「正解」は翌週には消えている。
知識は更新されると古びますが、自分の頭で組み立てた論理は、状況が変わっても応用が効く。だから自分のアタマで考えるという行為は、面倒で時間がかかり、効率も悪いように見えて、実は最も長く効く投資なのだと思います。
検索すれば答えが出てくる時代だからこそ、検索する前に十分だけ自分で考える。その十分の積み重ねが、自分にしか見えない景色を作っていく。本書はそう静かに、けれどはっきりと、背中を押してくれる一冊でした。
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『アウトプット思考』内田和成 「情報を集めても何も決まらない」という本書のエピソードと真正面からつながる一冊です。ちきりんさんが「決めるプロセスを先に作れ」と言うのに対し、内田さんは「情報収集は現実逃避である」と切り込みます。情報過多で動けない自分を見つめ直すなら、この2冊はセットで効きます。
『知ってるつもり 無知の科学』スティーブン・スローマン&フィリップ・ファーンバック 本書の副題「知識にだまされない」を、認知科学の側から裏付けてくれる本です。ちきりんさんが直感で言い切る「専門知識ほど思考の邪魔をする」という逆説が、なぜ脳の仕組みとしてそうなるのか。本書を読んだあと、自分の「知っているつもり」を点検したくなったら、次に開くべき一冊です。
