SHIFT INNOVATION #47 「レコグニション2」(脳科学編)
新たなアイデアを生み出すための「SHIFT INNOVATION」の事例を紹介します。
SHIFT INNOVATION #46 「レコグニション1」(認知心理学編)において、「洞察問題解決」と「シフト・イノベーション」は共に、「インパスの発生」「心的制約の緩和」「問題空間の切り替え」「類推の利用」という類似する思考プロセスであることを説明しました。
その中でも、「洞察問題解決」において、洞察が起こるための条件として、(1)「洞察が導かれるためには、適切な外的情報(問題解決手がかり)が必要であり、そのような情報は、問題解決者が持っている仮説の反証例である場合、予期せぬ観察値である場合がある」とありました。
また、(2)「そのような情報が提示されても、問題解決者の内的状態の準備が整えられていない場合、それらの情報は、ノイズやイレギュラーなデータとして破棄され、洞察までに至らないことから、洞察が生じるためには、整えられた内的な状態において、問題解決の鍵となるデータが提示される必要がある」とありました。
前回は、(1)に関して、「洞察問題解決」に関する思考プロセスの各フェーズにおける課題を解決するための具体的な方法について、「シフト・イノベーション」における具体的な方法に基づき説明しました。
今回は、(2)に関して、問題解決者の内的状態の準備が整えられていない場合、それらの情報は、ノイズやイレギュラーなデータとして破棄されるため、どうすればり整えられた内的な状態とすることができるのか、脳機能の視点より、説明することとします。
【脳機能における「ボトムアップ情報処理」と「トップダウン情報処理」】
はじめに、「なぜ脳はアートがわかるのかー現代美術史から学ぶ脳科学入門ー」の著書より、脳機能における「ボトムアップ情報処理」と「トップダウン情報処理」について紹介します。
【「トップダウン情報処理」と「シフト・イノベーション 」との関係性】
「洞察問題解決」において、「情報がノイズやイレギュラーなデータとして破棄される」という課題がありますが、「ノイズやイレギュラーなデータ」を活用することにより「枠外」のアイデアが導出される場合があります。
それでは、どうすれば、「ノイズやイレギュラーなデータ」が破棄されず、「枠外」のアイデアの導出に活用できるのか、脳機能の視点に基づき確認することとします。
脳機能におけるトップダウン情報処理は、「無関係と認知された事象は無視される」、「恒常性を求める」、「恒常的な特徴を抽象化する」、「特定の事象と過去に生じた事象を比較する」という原理に基づいて実行されます。
この原理を「シフト・イノベーション」の思考プロセスに基づき説明すると、脳内において、無関係と認知された事象が無視されることにより、当初の事象と関連性がある範囲において、問題を解決しようとします。
そして、脳内において、当初の事象と関連性がある範囲の事象を抽象化した上で、その事象と過去に生じた事象を比較することにより、具象化した関連性がある事象が抽出されることとなるため、「枠外」のアイデアではなく、「枠内」のアイデアが導出されることとなります。
例えば、ひねって、妄想する DESIGN #4 「アイディエーション3」(ひねる編)において紹介した「簡易検診オムツ」におけるオムツに関して、「夜中、赤ちゃんと親が寝ているので、親は赤ちゃんが便をしたことに気付かないため、オムツを替えることができない」という事象(不便益)を解決しようとした場合、「親は赤ちゃんが便をしたことに気付かない」という関連性がある事象に焦点を当てたとします。
そして、「親は赤ちゃんが便をしたことに気付かない」という関連性がある事象を抽象化した「気付かない」に対して、「気付くために警告する」という過去に生じた事象を比較(想起)することによって、新たな機会として「アラート」を抽出することができます。
その結果、新たな機会である「アラート」を実現するための「センサー」と「デバイス」により具象化した「センサーが便を感知することにより、親のスマホに赤ちゃんが便をしたことを知らせる」という「枠内」のアイデア(「アラートオムツ」)が導出されることとなります。
通常であれば、脳機能におけるトップダウン処理に基づき、上記事例のように、事象に関連性のある問題の原因に焦点を当てることにより、問題を解決しようとします。
一方で、「簡易検診オムツ」の事例の場合、ひねって、妄想する DESIGN #4 「アイディエーション3」(ひねる編)において説明したように、「夜中、赤ちゃんと親が寝ているので、親は赤ちゃんが便をしたことに気付かないため、オムツを替えることができない」という事象(不便益)に対して、「365日コネクトし、社会貢献できるオムツ」というコンセプトを強く意識していたことにより、コンセプトにおける「社会貢献できる」を「便を有効活用する」に抽象化したと推察されます。
このことより、「本当にオムツの中にある排泄物はどうすることもできないのか(有効活用できないのか)」という本質探究の問いを発したことにより、具象化した新たなコンテクストとして、「排泄物である便は大腸がん検査に使っている」を連想したことによって、新たな機会として「大腸がん検診」を抽出することとなったと推察されます。
これらのことより、脳機能におけるトップダウン情報処理に基づく、「無関係と認知された事象は無視される」状態を回避するための一つの方法として、無意識的に思考を継続した場合、無関係と認知された事象は無視されることとなりますが、ムーンショット型コンセプトなどを強く意識することにより、無関係と認知された事象が無視されることを回避することができるのではないかと考えます。
よって、無関係と認知された事象が無視されることを回避するためには、意識的か無意識的かにかかわらず、シフト・イノベーションの方法論である「ムーンショット型コンセプト設定」にはじまり、「究極的状況想起」「固定観念知覚」「本質探究の問い」という一連の思考プロセスを通して実行する必要があると考えます。
「洞察問題解決」を実行するための思考プロセス
1.ムーンショット型コンセプトを設定する
2.究極的状況を想起する (インバスの発生)
3.固定観念を知覚する (心的制約の緩和)
4.本質探究の問いを発する (心的制約の緩和)
5.コンテクストに対して主観的連想する (問題空間の切り替え)
6.テクスト(新機会)を抽出する (問題空間の切り替え)
7.抽出したテクスト(新機会)を抽象化する (類推の利用)
8.類似(反転)するコンテクストを連想し、テクストを抽出する (類推の利用)
9.テクストを具象化し、コンテクストを抽出する (類推の利用)
【思考プロセス(方法論)の意識的活用】
前段では、「洞察問題解決」における「インパスの発生」「心的制約の緩和」「問題空間の切り替え」のフェーズにおいて、脳機能におけるトップダウン情報処理の原理に基づく「ムーンショット型コンセプト設定」「究極的状況想起」「固定観念知覚」「本質探究の問い」という方法論を活用することにより、問題を解決しました。
今度は、「洞察問題解決」における「類推の利用」のフェーズにおいて、「情報がノイズやイレギュラーなデータとして破棄される」という課題に対して、脳機能におけるトップダウン情報処理の原理である「無関係と認知された事象は無視される」、「恒常性を求める」、「恒常的な特徴を抽象化する」、「特定の事象と過去に生じた事象を比較する」を無意識に思考した場合と意識的に思考した場合について、問題解決に関する比較をすることとします。
それでは、ひねって、妄想する DESIGN #4 「アイディエーション3」(ひねる編)において紹介した「簡易検診オムツ」の事例とSHIFT INNOVATION #39 「イノベーション5」(検証編)において紹介した「ビッグデータオムツ」の事例(下記事例参照)に関して、「大腸がん検診」という新たな機会を抽出したのち、無意識的に知覚した事例である「簡易検診オムツ」と意識的に思考した「ビッグデータオムツ」とを比較した内容について説明することとします。
はじめに、無意識的に知覚した事例である「簡易検診オムツ」に関しては、新たな機会である「大腸がん検診」を抽出したのち、「大腸がん検診」から「排泄物の情報を上手く利用する」へと、無意識的に抽象化したことにより、「慢性創傷を監視し、薬物治療を促進する『スマート包帯』」を抽出しました。
これに関しては、「無関係と認知された事象は無視される」とあるものの、どのような事象が無視されたのかを把握することは困難である一方で、「大腸がん検診」と「排泄物の情報を上手く利用する」は共に「便」に関係することから、無関係である何らかの事象は無視され、関係がある「排泄物の情報を上手く利用する」が抽出されたものと推察されます。
一方で、意識的に思考した事例である「ビッグデータオムツ」に関しては、新たな機会である「大腸がん検診」を抽出したのち、「大腸がん検診」に基づき意識的に抽象化を図った結果、「大腸がん検診」から「不要物を有効活用する」へと、意識的に抽象化したことにより、「古着を集めて海外へ輸出することにより、社会貢献する」を抽出しました。
これに関しては、「無関係と認知された事象は無視される」という原理に従えば、「簡易検診オムツ」の事例のように、事象に関係する事象(「便」)が抽出されることになる一方で、「ビッグデータオムツ」の事例に関しては、意識的に抽象化したことから、「便」とは無関係である「古着」が抽出されたものと推察されます。
つまりは、無意識的に抽象化した場合、「価値観」「固定観念」などにより、「枠内」に関わる事象しか連想できないことになる一方で、意識的に抽象化した場合、新たな「コンセプト」などに基づく関連性の低い事象を意識することによって、「枠外」に関わるテクストを抽出する可能性が高まるものと推察されます。
よって、無意識的に思考した場合、脳におけるトップダウン情報処理の原理に基づき、無関係と認知された事象は、「ノイズやイレギュラーなデータ」として無視される一方で、意識的に抽象化することにより、無関係と認知された「ノイズやイレギュラーなデータ」を抽出する可能性が高まるものと考えます。
【「簡易検診オムツ」の事例による課題解決】
【「ビッグデータオムツ」の事例による課題解決】
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