うさぼう（@usabo_tweet）です。
アウトプットに至るプロセスをつまびらかにする道具として、知的生産に期待をしていました。今も期待しています。
なぜ私が知的生産に興味を持ったか。それは、仕事が、タスク管理では解決できない難しさを持っていたからです。
仕事は、以下のような特徴を持っていました。
- 相手の期待がわからない
- 完了させるのに必要なスキルがわからない、足りない
- 完了させるのに必要な情報がわからない、足りない
知的生産はなぜ、これらを解決できるのか？
わからないものをわかるように変換できれば、私の問題は解消されそうです。
「イシューからはじめる」アプローチ*1では、今本当に答えを出すべき問題＝「イシュー」を見極めるところから始めます。
イシューはそのまま眺めていても埒があかないので、解けるところまで小さく砕きます。解決のストーリーの流れを整理します。
そして、ストーリーを検証するために必要なアウトプットのイメージを描きます。
ストーリーを踏まえつつ検証します。
最後に、論拠と構造をブラッシュアップしながらアウトプットをまとめます。
これこそが「知的生産」です。
相手の期待がわからないのであれば、相手の期待を解けるところまで小さく砕いてみましょう。
- 相手は誰か？（Who）
- 相手は何をしたいのか？(What,When,Where,How,How much)
- 相手は何に困っているのか？(Why)
- 相手は何をしてほしいのか？(What,When,Where,How,How much)
- 相手はどのくらいわかっているのか？
どのくらいわかりそうですか？まずは相手が一人なのか？複数人いるのか。意思決定者が複数の場合、誰の意思決定が全体にどう影響を与えるかも関係してきます。
これらの質問にひとつひとつ答えてみます。答えられないものは、どうやって検証するかを考えます。本人に訊くものもあれば、本人に聞いても明確にならないものもあります。
どうすれば検証できるかを考えながら、アウトプットのイメージを描きます。
検証する時には、いったんアウトプットから離れてもいいです。やみくもに検証しないよう、時折アウトプットに戻って、目的である「相手の期待」が明確になっているかを確かめます。
このようにして、最初わからなかったものを前よりもわかるように変換していく地道な作業こそが知的生産です。
わー、面倒くさそうと思った方もいらっしゃるとは思います。
でも、いくらタスクを管理していても一向に解決に向かわない時。
途方に暮れて悶々とし続けるくらいなら、知的生産を進めてみてはいかがでしょうか。
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