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「知の協創支援」を俯瞰する（イメージチャート） 6章 大局的
「知の協創支援」を俯瞰する（イメージチャート） 3章 協創と知の表現 １章 知の協創 1445年頃 絵文字 １８世紀末 １７世紀 心理学 観念の 操作 文字の発明 活版印刷の 発明 文字 多くの知が 生まれる 1.2 協創の哲学的側面 20世紀後半 １９世紀 知の分化 と接触 言語学 学 問分野 の分化 知の普及と伝搬 情報社会へ シフト 知の創造の正 の スパイラル 記号論 計算機 ヒューマン インタフェース パー スの記 号論は、認 識と思考は言語を含む 記号過程であるとする 認識論から出発する。 自然科学のベースとしての哲学 発見を論理的 に行う過程 ロゴス 芸術 科学 論理 帰納的 論証法 知識表現 仮説推論法 パース 心理学 天才のひらめき 脳科学 ２章 創造と人 心的イメージ の操作 運動 感覚器官 増幅 認 知心的 イメージ 記憶 音韻 手続き記憶 分節 抽象化 長期記憶 潜在知 動機づ けに関して は、心 理的面と脳 科学的 面から考え る必要がある。 言語 メンタルモデル 心的イメージ 新しい心的 イメージ 拡張現実感，複合現実感(MR: Mixed Reality)とは，コンピュータ がつ くり出した文字，画像，映像 などの情報(CG: Computer Graphics)を，現実世 界に重ね合 わせる技 術である 作業記憶 メタ認知 ふとした瞬間に、自分を 客 観的に見 ている 自分に気づく 心的イメージ操作 シミュレーション バーチュアルリアリティ VRは計算機側にある技 術であるが、脳におけ る心的アニメー ションや心的シミュレーションに おける視 覚を含む 五感の知 覚心的 イメージと関 係 し、計算機の中にアニメー ションや、シミュレ ーションの下になる記 憶としてのモデル世 界を 作り出し 、マル チモーダ ル(五 感)でのインタラク ションが可能になる ポラニーの暗 黙知は、部分知覚が全体認知に転 化す るゲシュタルト的な見方であり、自転車 をうま く運 転できることや、顔の目鼻立ちの部分から相 貌 を見分ける現象など、言 葉では表 せないスキ ル を指している。 脳内知 環境を知覚する フェーズ 言語化する フェーズ 暗黙知 頭脳知 2.3 チーム知の創出 没入する感覚 創造と遊びの状態 プロジェクト マネジメント 純粋にそ れをするこ と自体が自 分にとっての報 酬と感じる心の 動機づけであ る。遊 びやゲー ム、お しゃべり、運動、好奇心 に よる観察、知的興味での仕事 メンタルモデル 心的 日本と欧 米の コラボの違い シミュレーション ファシリテーター 創造の場とは、個人や集 団が創造を促進する状況 を提供する環境を言う。 メンター 人 チューター 実践 視点・観点 5.1 協創における 人と機械の分業 スキル６ スキル１ 可視化と洞察 内面化 偶然 「サガ シティ」は、「聡明さ」 の中でも「機敏さ」を意味す るラテン語の語源を有して おり、役割としては、「知識・ 経験を保有する」こと セレンディピティ的発見は、このよ うな大発見ばかりでなく、日常的 な 偶発事象や研 究室での些細な気 付 きにおいても、一層数多くその 生起を確認す ることができる メタ認知と 価値変数 サブサンプション・ アーキテクチャ 物事の選択において 主たる評価基準とす る属性を、価値変数 という。 仮 説形成に 偶然が入る 射影 価値認知システム の部品構 成 思い出す 高め合う 価値認知者 としての人 こと語る シナリオ創 成 相互作 用 可視化 計算・探索 原動力としての 遊び心 S, E, C, I という順序を厳密に守る のではなく、これらの段階を、サブ システムとして構 成する部品が互 いに連動しあい、働くべきサ ブシス テムを適切なタイミングで働か せる システムの 構築 スキル科学 もっと具体的には、キーグラフで連結す るノード数や「島」と「島」を結ぶ「ハブ」の 数 などのパラメータを変化させては、作 成されるグラフの形を見 ては再 びパラメ ータを変えるなどしてそこから読めるシナ リオをチームで議論する。 機械システム これらのプロ セスを実 験的 なプロジェクトで得られた事 例 を提示し ながら解説 人の能力育成 サブシステム 島の抽 出 知の可視化 表現とその支援 「思い出す」 サブシステム 人 は自 分の思考を可視化し 、見 直すことによって、隠れた価値 変 数に気づき、意識を高めるこ とができるようになる。その意識 を介し て、自分にと って一層高 価値な、環境の新しい関係を創 り出して行くこと ができる。 広く使われている。 マップ作成ツール の概要 図解化し、思 考を展 開して考 え を体系化し、構造化す る方法と して、ＫＪ法や連関図法、系 統図 法などを説 明 7.3 メタ認知とイノベー ションゲーム 自分と他人とのコミュ ニケーションが密にな れば、その中から新 たな「気づき」が生ま れ、発想やアイデア が生まれる 思考プロセス を「見える化」 しかし，このような会話や思考は頭脳を消 耗 し，ストレスを生む．このストレスを解 消 す る有力な手段が， 楽しい遊びとしてものを考える 「場」のデザインである． 様 々な経験知や未来のシナリオを紡 ぎ 合わせ，組織のメンバーが共感できる新 たなシナリオを作るような思考と会 話は， ビジネスチャンスの発見にお いて重 要な 役 割を果たす。 思考空間を 可視化 中央のテーマやキーワー ドに関 連する言葉や連想される言葉を 階 層的に書き、全 体として、考 え や知識が整理され、可 視化できる 活用事例 紹介 具体的な遊びの場である 「イノベーションゲーム」 の紹介 マップ作成ツールは会 議の議 事録、講義録 、学習ノート、発 想・アイデアメモ、スケジュー ル、コミュニケー ションにいたる まで、社 会活動のあらゆる場 面に応用できる。 マップ作成ツールは、現在、ビジネス、 教育、研究、コミュニケーションなど、 社会活動の中で 最も普及している マップ作成ツール マインドマップ について具体的使い方 例題説明 自 分が外部環境をどのよ うに認知しているかを改め て認知す ることをメタ 認知 と呼 び、価値変数を掘 り起 こす有 効な作業である。 フィールドでの経験 キーグラフの利用例 や発展の方向なども 解説 既存ツール・手法の使い方 7.1 思考展開を支援するマッ プ作成ツール、ＭｉｎｄＭａｐ センサと感覚器 「感じる」 サブシステム キーグラフは上 記の「島」 や「橋」というメタ ファーに 基 づいたアルゴリズムに 従 う可視化 ツールの総 称 キーアイテム とハ ブの抽出 キー グラフをシナリオマ ップ として用いる場合、コンピュ ータの性能などよりも重 要な ことは，人がコンピュータや デ ータの中身とインタラク ションす ることである． 「こと語る」＆「高め会う」 シナリオ生成と可視化 「こと語る」＆「高め合う」 サブシステム 協創プロセスとツール 分析対象データの共 起確率を計 算してキ ーグラフを作成する ７章 認知的創造支援 整理し、体系化し、再構 築して、新しい発見をす るチャンスを作る思考支 援ツールである 人間は、頭の中で考えていることが なかなかうまく外 部表現できない。 マップ作成ツールは、人間の頭脳 で行われる思考を「見える化」する 第一段階では、「察 知」 内容の「外 化」 積極的に「迎えに行 く偶然」と名付けるこ とのできる出会い 知の俯瞰 知の組織学習 チームワーク支援プラットフォーム （TSP：Teamwork Support Platform） 8.2 人とシステムの協創による 業務改善手法N-PDCA-R PDCAとの違い KJ法に似ている。し かしKJ法のようにコ ンセプトへの収束を 狙うのではない 地図とは何か 知識地図 とは？ 思いがけない様々な関係性を浮 かび上がらせる。結果として、地 図はアイディアの宝庫となる。 全体を俯瞰し、分析し、新しい関係 性を発見し、意味を読み取り、情勢を 判断する 知識地図を、シナリオプランニング という戦略企画に応用する手順 を説明 シナリオを生成す るためのツール 時系列のシナリオと 対応づける P DCAによ る手法では、対象と なる課 題に対してPDCAサイク ルを回し、課 題解決までの活動 の管理を行う。このため、改善 の対 象となる課題が明確になっ てから適 用される手法であり、 課 題を見つ けるプロセスについ ては、特 に定 義されていない。 課題解 決による成果は、業務プロ セスの改 善等の形で組 織に残って いくが、課題解決までの試行錯誤 のノウハウは、組織には残りにくい PDCAのプロセスに N（Notice：気づき） とR（Report：報告） のプロセスを加えた手法 戦略立案を意識する 構造化された ブレインストーミング 戦略企画は アナロジー思考 戦略シナリオの作成 戦略シナリオと 「物語論」 との関係 人とシステムの 協創 課題発見につながる気 づ きを組織の一人一人から 集 めるNoticeのプロ セス を定義 ＳＥＣＩモデルに基礎を置く 製品コンセプト 組織の思考支援 プラットフォーム Exfront Exfrontによる 情報共有システム 知の学習・教育支援 人とシステムの 協創を加速 ことばを情報管理の単位 とするデータ構造 報告書の入力画面 参照画面 対応関係が 管理される 報告書を作成す れば自動的にリ ンクが張られる 船舶の機関室の要目決定と いう主要な設計要素を決定す るための設計工程の知識 VR、ＡＲ 技術を用いた デザインレビュー バーチャルリアリティ 技術による技能伝承 業務プロセスを記述し、そこに 文書を関連付けることで知識 を計算機上に表現するための 情報システム (c)項目間の関連設定 組織活動の最適化 を支援する ワークフローを軸 それぞれの組織で思考錯 誤が出来る よ う、報告書 の登 録や 検索集 計につ い て、入 力画面 、検索画 面を簡単な設定 のみ で作 成、変更することができる 実務家（ShareFastユーザ）と インタビュアーのコラボによる 暗黙知の形式知化 す べてのデータに付加さ れるRDF形 式のメタデー タが、フローと文書ファイ ルの間の関連や 、文書 の作成日・作成者等の基 本情報の管理を実現 暗黙知はＯＪＴで 全文検索機能、文書のバ ージョン管理機能と言 っ た文 書管理システムの持 つ標準的な機能や、組織 内でのコミュニケーション を記録できる熟練者と若 手のディスカッション機 能 文書・図面等の電子データ を管理する ファイル共有システム オープンソースソフトウエア ShareFast 製造業の設計の知識伝承 支援としてスタート 8章 創造的実務活動支援 マルチメディア技術に よる技術・技能の可視化 解法には一定のパタ ーンがあり、解法パタ ーンをクラス分け １４の技術進化 のパターン 発明原理と 矛盾マトリクス ３９の矛盾項目 ４０の発明原理 バーチャルトレーニング とOJTを融合 新たな技能伝承手法 の必要性 暗黙知である技能の 伝承には限界 日本における鋳造などの 素形材製品産業 競争力強化３つの課題 （１）独自技術の確 立や強 化， （２）技術・技能の伝 承， （３）ICT活用の人材育成 情 報 共 有 技 術 の 課 題 データ ベース マニュアル 情報共有技術 組織学習論 ＶＲ/ ＡＲ/ ＭＲ アルトミュラー 発明や問題解決における創造過 程には一定の手順や法則がある ＯＪＴ（企 業内職業指導） が代表的 複数の立場の人々（経 営 者，管理者，設 計 者，技術者，技 能者， など）が共通の認 識 人材育成 物事が起 きている「現場」で， 物 事が起きている「現 物」を目 にしながら，「現実」を 認 識す る 経営と現場の距離を埋める３現主義 10.1 バーチャルリアリティ技術 を用いた技能伝承・人材育成 ものづくり企業の 技術・技能伝承 技 術進化 の方 向にはパタ ーン があることが分かった。TRIZで は１４の技術進化のパターンを 示している。 技 術的矛 盾 技術文 書では暗 黙知 を形式知 に変 換し て伝える OJTやビデオライブラリで は暗黙知を暗黙知として 伝える。 どの技術システムにも萌芽期、成 長期、成熟期 、衰退期というＳ字カ ー ブと呼ば れる発展の力 を表した カーブがある。 進化のトレンドと「発明標準解」 教育や研究の場に、CSCWの ような計算機支援による グループ作業の効果 1946年から開 発が開始された。250万件もの特許と それに関連する問 題解決 に役立つ 数学・科学・工 学 の分 析、創造性の考察、心理学の応用などが考 察さ れ、1985年までに現在のTRIZの体 系ができた。 10.2 解決提案促進のた めの手法 ＴＲＩＺ/ＵＳIＴ 10章 創造的製造活動支援 知識の分かりやすい 整理方 式の提供 演習事例 知識白版、知 識マトリクス、 チャット、カメラ、ストーニー デザイナーを活用して新生 産 ライ ン構築のプロジェクト を進めた。 アクティブタイトルとは、ノー ドとなるタイトルに種々の知 識へのポインター を持たせ 他 を参照できる機能 ポー トフォリオによる教育や PBL(Project/Problem Based Learning）教育に見 られるよ うに、個人として知 識を検索 し、蓄 積すると同時に、グループで問題解決に当たらせる という教育手 法が広まってきている アカデ ミックポー トフォリオの基 本コンセプト は、自らが、自らの力で情報を収集し 、整理 し、気付き改善するという自己開発型のＰＭ （Project Management）である。 オープンソースによる eポートフォリオ 学習支援システム 学習者 が学 び、蓄積してきた学習 の軌跡を「科 学的証 拠 （Evidence）」とし て具体的に示す ことが可能である。また、これをもと に新たな気付きを得て改 善し、今 後の学習の方 向性を計画す ると いった自省的 な学習を促進す る ＴＳＰの 使い方説明 知 識白板 では、図形と関 係し たアクティブな知識地図を作 ることを可 能 9.2 チームワーク支援プラットフォーム を用いた教育支援システム ＴＳＰ 異なった意見や考え方が、気づ きの機会を増やし、個人の思考 や発想に大きな刺激を与え、創 造的なシナジー効果がある ２５０万件もの特許分析から生まれた 「発明的問題解決の理論、ＴＲＩＺ」 既存のアプリケ ーションの有 効 利用 ・知識白板、 ・知識マトリクス、 ・ダイアログ、 ・アクティブタイトル ＴＳＰは実際に 試作された ツール 現 在は、数社からＴＲＩＺ関係 のソフトウェア製品 今 後も高 付加価 値製品 設計・製 造 を行 うためには，基盤技 術や熟 練 技 能の伝承，および知識の創 出が 不可欠であり，製造現 場での作 業 を効率的 かつ 確実に内 面化す るた めには，知 識のみならず，視覚情 報，力 覚情報 ，さらにはコミュニケ ー ションなどをまじえることにより， 効果的な技能伝承および 人材育 成を行 うこと が望まれる． 物理的 矛盾 業務の流れを直接的に書き表すことので きるフローという知識の記述方式と補足す るための文書が合わさって、熟練者の知 識が計算機上に実現される 柔軟な使い方が 可能に (b)逆引き検索 発明・問題解決提案へ 発明標準解 バーチャルトレーニング環境 地方自治体の財務会計 業務から、旅行命令業務 環境との相互作用 を分析 6章 大局的創造支援 発明のための知の体系化 8.1 プロセス知識の共創による 業務支援 ＳｈａｒｅＦａｓｔ ケーススタディ の紹介 技能よりは形式知化 することが容易 (a)データ構造の改変性 １９９３年からの 長い実績 情報共有製品 リアル、バーチャルの場で会議 の延長戦が行われる 定期的なリアル 会議の実施 情報共有製品と組織学習 の組み合わせ コンサルツールとして活用実績 目の前の戦略的状況を仮想的 な地勢図として可視化 技能という暗黙知伝承 プロセス知共有 知識とカメラ映 像・画像・図形 との連携 ネットワークを介しての チームワーク支援 業務改善手法 N-PDCA-Rとは？ 俯瞰から知の発見を促す 変化には繰 り返し現 れる パターンがある 「知の協創」の将来 人が計算機環境と つながってユビキタ スクリエイティング 社会を実現 脳科学・認知科学 7.2 データからのシナリオ マップ可視化、ポラリス 出力されたキーグラフを見 ながら，グラフを詳細化した り、逆に抽象度を高 めるな どの操作を行いそのグラフ の意 味（シナリオ）を考える サブサンプション・ アーキテクチャ に学ぶ 「仮説」を立 案することは、累積することに よって豊 かな関 係性を構築す るので、結 果の良し悪 しを短期的に判断するだけで なく、多くの体験を「外化」し て保管す るこ とが大切 競争 戦略論 スキル科 学は、主としてスポー ツや 音楽などのスキルを主た る研 究対象 とし て、脳 科学や 人工知 能などの視点を統合す る形で進められている。 自己組織 自 分が外部環境をどのよ うに認知しているかを考え ることは、同時に自分自 身の心と体の動 きを客観 的に捉えなおすような思 考を含まざるを得なくなる デ ータ 結晶化 モデル化 5.2 協創の主成分 ロドニー・ブルックス 第二段 階では、「仮説」立案 した事象に意義のある関係 性 を「発 見」することである。 戦略的な状況を想起さ せる地図の形 メタファー 情報科学と アーキテクチャ 観察を記 録し 、それ を複数の観察者で 討議し て、観察者 の 考察に幅 広い柔軟 性を持たせる セレンディピティ・カード 活用方法 6.2 知識地図 ネットワークと 知の流通 橋の抽 出 ヒューマン層 認知科学を中心 「新たなパラダイムの創 出に論理的なアルゴリ ズムは存在しない」 「発 見」や「創造」に は、論 理的推 論だけ でないなんらかの飛 躍が加わる セレンディピティ の活用 「偶然」に際しての「感動」的事 象において、「察知」し た内容 を脳から「外化」して「課題認 識」することにより、「連想」事 象との関係性に意義を「発見」 するという過程が基本 複数のオプションを 評価しながら解に 迫っていく 船舶設計 知識の収集・ 整理・再構成 ツー ル 高次の知的処理の基礎を 問い直す科学として ◆課題◆ 一般的で再現性のあ る知識獲得スキルを 確立すること イチローや宮本武蔵 の研究 身体性認知科学 １９９０年前後 飛躍 察知 生理的 な指標 設計・計画問題 公共交通 課題解決の過程で、「知識の 収集・整理・再構成」という作 業が重要になる。 5.3 協創の技術とシステム プロセス 感じる 発見の論理 との関係 「察知」の役割は、 偶発的事象に際し ての「些 細な意義」 心理的な指標 官能検査当に使われる評価 尺 度を介し て、感情をラベ ル や、距離、あるいは評価用 語 （感性語）であらわされる。 対象を感覚器から認 知し たときの、体の部位の生 理変化を測定するもの 感 性情報を表わす 表現は多様 シミュレーション の応用例解説 5章 システムとしての協創プロセス センシング 創造と案出 知の創成 環境との相互作用の中 から知を創成する 個人々々の過去の 経 験にもとづく偶 発 性に依存する 感 性情報をあら わす指標として は、心理的な指 標と生理的な指 標に分けられる 3.5 知の構築とポートフォリオ ゴールまでの プロセス 価値認知のプロセス スキル４ 適応と修正 サガシティ 「感 性語」 「印 象語」 「イ メージ語 」 「評 価用語 」 知の再構成 知識獲得から 価値認知に 人 間とその組 織の情 報 処理から意思決 定 、行動に至 るプロセ ス全体を支援するため の科学的研究には、 必然的に分野横断的 な協力体 制が必要 人々の知識獲得 ６つのスキルと ５つの状態定義 発見の要因、 「偶然」と｢サガシティ｣ 計算機 「現場」において人々が何を認知しどの ような意思決定に繋げるか 連結化 スキル５ 視点を変える方法論 パースのアブダクションは、 仮説形成の概念を手がかりに「発見の論 理」の構築を目指し たが、この仮説形成は 経験的 な「察 知」が「問 題解決の仮説」を 発見す る条件となるため、推論の仮 説形 成 過程に偶発的要素が入ることになる。 箇条書きにして整 理すると、 わかりやすい。さらに、箇 条 書よりは、図に書いて、「見え る化」した方が、もっとわかり やすくなる。 現場 感性工学 3次元CADはすでに十 分 普及し ている技術である が、現 在でも人 と計 算機 がインタラクションにより 相互に補 完し つつ創 造 的な活動をしている。 人が予想することの難しい詳細な予測を 計算機 によ るシミュレーションが短 時間 のうちに示し、より良 い設計を実 現するた めの道 具として使われている。一方で、 シミュレーション結果に基づ いてまた新 たなシミュレーションを行うこと で設 計対 象 物への理解を深めることもできる。 eポ ートフ ォリオは 、大学や大学院で は、学生（学習者）が 修学中 に自らの 力で集め た講義ノート、文献、論文、 メモな ど、各 種情報（データ）を蓄 積 し、整理・統合化し、 可視化 して成 果 物と する、 という使い方が ある。 課題発見には「図 解し て、構 造化し、整理する」 プロ セスが重要 図解による 課題発見 シミュレーション 現場への意識 表出化 協調と報告 知識経営 6.1 セレンディピティ データ 計算機モデル 計算機 問題意識は、 発想の出発点 何か新し いアイ デアや 発 見をしたいと思う時は、先 ずは「問題意 識をもち」、 ｢問い｣と｢答え｣の連鎖を 繰り返 すことである。 人と計算機の 協創 eポートフォリオ ◆情報技術現状◆ スキル３ 言語化と共有 ＳＥＣ Ｉ モデル 知の発見 表出知 画像、音声、 身体表現、 味、香り、・・・ 人 が知 識を獲得するための 情報技術が役立っているとは 言い難い状況 スキル２ 共感と連想 共同化 体系 野中 大局的視点など アルゴリズム プログラム 4.3 協創とシミュ レーション ① 確率的 探索法である 焼 きなまし法 ② 遺伝的 アルゴリズム ③ タブーサーチ 現場に赴 いて適 切なデータを、現 場の匂いを嗅ぎ分 けるように集 め、それを可視化して未来に起こ りうるシナリオを語り合い、互いの 語るシナリオを組み合わせて一 層 魅力的な計画を練ってゆく。 メタ認知をスポーツにお ける身体知の獲得、デザ イナーが予想もしていな かった新しいデザインの 獲得、即ち人の創造活 動に応用する動き 対話 場 人 外部表現 （記号） インタフェース（３章） 人 共創 自己への気づき （セルフアウェアネス） 野中は場 によ り知を作 る作 法としてSECIモデ ルに対応して４つ の場 を挙げている 創発 問題意識と 課題発見 計算機（４章） 計算機内知 検索ボックスへ の入力が始まっ た時点から非同期にサーバに 通信して、予想される頻出の検 索 候補を取 得・表示する。 知の流通 リーダー ＳＥＣ Ｉモデル アナロジーでは、比較する分 野のキ ーワー ドや 事例を多く持ち、ベース領 域を広げておくことにより、考えている 分 野のターゲット領域を刺激し、創造 が生 まれや すくなる。 アナロジー 顕在知 身 頭 暗黙知 体 脳 潜在知 知 知 心的イメージ 体験の知 と体 験の知をつ なぎ、 統合す る力を養う。 組織的に知をプロデュース メタ認知では、再現性という概念は 存 在せず、同一人 物が同一対象に 対し てメタ 認知を行っても、その都 度得られる結 果が異なる。 野 中の知識創造のスパイラルにお けるSECIモデルでの暗 黙知はもう 少し広い意味で、経験や 勘に基づ く言 葉に表せない知のことである。 身体知 2.2 創造の視点 Project Based Learning ラベルワーク 動機づけ マズロー 欲求５段階説 ① 生理的 欲求 ② 安全の欲 求 ③ 所属と愛の欲 求 ④ 承認の欲 求 ⑤ 自己実 現の欲求 脳内知 天才の直観 ひらめきから 創発へ 2.1 創造と心理 大量のデータに標準化さ れたメタデータが付与さ れることで効率的なデー タ の流 通が実現される。 例題解説 航路計画問題 航路計画問題のメタヒューリスティックによる解をそ のまま利用するのではなく、得 られた解のうち良好 なものの持 つパターンを抽出することにより、最終 的 な航路計 画を行う実務者を支援できる航路計画 感 性は個人の経 験・環境や状況 の知識を取り出す アプロ ーチがと られる に左右され、内在的で状況に よ って変化す る暗黙知である。 シミュレータを利用して何かをモデ リングし、 その挙 動を評価するというプロ セスを繰り返 しながらシミュレータ中のモデ ルを詳細化す るという作業は、人とシミュレータの協調によ るモデリング、知識の創造とも言 える。 知の収集 現状を認識することも大事で ある。そして、最終的には、ど うありたいのか、目 指すゴー ルを明 確にすることが大 事 システム（５章） ユーザの検 索対 象 以外のものに 向けて検索を行う など、人と機 械に よるインタラクショ ンを生み出す こと が期待される Googleの検索ボックス 文字入力の協創 複数のウェブサイトのページを自 動的に集約したページの作 成な どが可 能となり、知識の統 合管理 が実現される 現 在の最大の知識データ ベ ースをイ ンターネットと考 えると、HTMLやXMLなど のタグ付 け言語が最も 普 及した知 識記述言語 協創 人 ＲＳＳ HTMLとXML 記号論 人（２章） 観念 3.4 計算機言語 と知の記述 オントロ ジーにより、データ に対して確かなデ ータフィ ールド名 を与えること、記 述されたデータの一貫性 を確保できる 思考とは推論 である インタフェース RSSは非常に単 純なフォー マットであり、知識の記述と いうよりもデータフィールド 名の統一化に留まる そのパターンを人が抽 出し、新 た な知識としてヒューリスティクスとし て解法に組み 込んでいく、といっ た問題解 決のアプローチ 特定の計 算問題 に依 存しない、汎 用的に使えるヒュ ーリスティクス 人工知能技術 の基本 ヒューリスティックを どのように使うのか？ 航路計画の問題に代 表され るように、遺 伝的アルゴリズ ムや タブーサーチなどの手 法は、最適ではないが良 好 な解の持つある種のパター ンを指し示す。 協創における 人工知能技術 4.2 ＷＷＷと 知の検索 推論処理 知識の処理系 オントロジー 記述言語 計算機 で処 理を行 うが全 数 検索によ り最適であること が 保 証されているアプロー チと 異なり、人と計算機の関わり 方も異 なってくる。 全文検索 従来型の全文検 索は、 ユーザが何か具体的な ニーズに沿って情報を 探 している場合に有効 類似文書検索 この検 索するためのクエリは SP ARQLと呼ばれる 精度の高い 検索 RDFスキーマ やOWL 従来型の 自然言語処理 による検索技術 オントロ ジーで記述されたデー タベースに対す る検索クエリ自 体 もオントロジーで記 述し、その グラフのパターンマッチにより探 し求める対 象の知識を取り出す シソーラス 語 の分 類大系 を示 した辞書 オントロジー エディタ 記 号とは「それを知ること によってもっと他 の何 か を知ることのためのもの」 パースの記号論 は、認識と思考は 言語を含む記号過 程であるとする 協創の構造と知 直観・直感 言語心的 イメージ 記憶心的 イメージ 意味記憶 エピソード記憶 記憶と心的 イメージの 比較 認知心的 イメージ 創造の メカニズム 心的イメージ (心像・表象) 顕在知 知覚心 的 イメージ 外化すると記号それ自 体が独立し た存在とな り、記 号自体が人に働き かける。この働きかけが 心的イ メージの記号の 操作となって、新たな記 号が生み 出される。これ が、外 化された記 号を用 いての創造活 動である。 オントロジー 知の内 容を示 すメタデ ー タを記述するための 用語を定義する構 造 意味処理 構文解析 文書の空間的 な可視化 外部表現された図と言 語からなる記 号 は思 考や創 造をする上で、また、 計 算機からの支 援を受ける上でも、 計算機を介し て人と人とが創造活動 をする上 でも 、認知レベルの情報の 交換にと って本質的である。 創造過程では無 のところ から、創造 の文 脈に必要な知を見出す行為を いろ いろな言 葉で言い表している。 これらは、それぞれの個人の知識 や経験の裏づけが必要で、それら は個人の来 歴や文脈に依存する ゲシュタルト効果 知覚心的 イメージ 五感 計算機支援による 知の創造 形態素解析 ・ グラフ ・ 樹形図 ・ 階層構 造 ・ 散布図 3.1 知の表現と構造 創造的思考を助長支 援するためには、イン タラクティブ性が重要 認知科学 文書に対する 自然言語処理 自己組織化 インタラクション ・ 単語 ・文 ・ 文書 ・ 文 書集合 「外 部表現」とは、言語に よ り記 述された知と知の 関係性を表現す ること 3.3 自然言語に よる知の表現 発想法には図 要素である、点 ・線 ・ 矢印・座標図・領域図の性質、お よ び、配 列図・連結図（マインドマップ など）の持 つ意味を使っていく。 創造活動における図形 にかかわる計算機の役 割としては、そのインタラ クティブ（対 話）性にある 図と演算 アル ゴリズムに則っ て演算し可視化 言語学 協創とは？ 記号論 （アブダクション） 物語 思考を促進させ るエディター 物・情報から 心の時代へ Ｊ.Ｓ.ミル ・ 同一関係 ・ 類似関係 ・ 具体と抽象の関 係 ・ 因果関係 図形言語の要素とし て は、要素記 号、テキスト、 図面、数式、表 、グラフ、 化学式、および画像 世の中の実問題 は解 空間が大 きいために現実的 な時 間内に最適解を求めること ができないことも 多く、ヒューリスティクスと呼ばれるある程度の水準 の解を求 めるための方法が取られる 4.1 曖昧性・感性・ 複雑性の処理 知の形式 知の関係性 規約的な図が言語を 用いず 創造活 動に使 われる場合もある。 3.2 図による 知の表現 図表現を使うこと は、創造過 程に おいて言語では表せない心的イ メージを図で表すことである。 人間と機械の 関係性変化 人工知能 思考や知の創造に関する研究 神話 「コンピュータと認知を理解す る」 1987年 計算機科学 自然科学 論理学 想像や感情 人文科学 デ カルト ニュートン パトス 「よいまとまり」として 認知するゲシュタルト 作用が働く。 4章 協創と計算機 インターネットは、最大の 知識データベース 1.1 創造の歴史的視点 教育への応用 ePFは一 般的にJavaやPHP で開発されている OSP開発 事例 Sakai OSP アカデミック ポートフォリオ ラーニングポート フォリオ ティーチング ポートフォリオ Mahara 共通機能としては、 文書作成・配信・検 索、 ドキュメントマネジメント、 グループウエア、 スケジュー ル作成・管理、 発想支 援機能 アドミニストレーション ポー トフォリオ 9.1 OSPによる教育支援システム ePF(Electronic evidence Portforlio) 9章 創造的教育活動支援 知識地図編集 by 児西清義（詳細はオーム社Ｗｅｂサイト参照） 「知の協創支援」を俯瞰する（イメージチャート） 3章 協創と知の表現 １章 知の協創 1.1 創造の歴史的視点 1445年頃 絵文字 １８世紀末 １７世紀 心理学 観念の 操作 文字の発明 活版印刷の 発明 多くの知が 生まれる 1.2 協創の哲学的側面 20世紀後半 １９世紀 知の分化 と接触 言語学 学問分野 の分 化 知の普及と伝搬 文字 情報社会へ シフト 知の創造の正の スパイラル 記号論 計算機科学 発見を論理的 に行う過程 ロゴス 芸術 神話 科学 論理 ヒューマン イ ンタフェース パースの記 号論は、認 識と思考は言語を含む 記号過 程であるとす る 認識論から出発する。 知識表現 パース 脳科学 心的イメージ の操作 運動 感覚器官 知覚心 的 イメージ 増幅 認 知心的 イメージ 記憶 音韻 手続き記憶 潜在知 2.1 創造と心理 動 機づけに関 して は、心理的面と脳 科 学的面 から考え る必要がある。 分節 抽象化 長期記憶 言語 メンタルモデル 新しい心的 イメージ 拡張現実感，複合現実感(MR: Mixed Reality)とは，コンピュータ がつ くり出した文字，画像，映像 などの情報(CG: Computer Graphics)を，現実世 界に重ね合 わせる技 術である 作業記憶 メタ認知 ふ とし た瞬間に、自 分を 客観的に見ている 自分に気づく 心的イメージ操作 シミュレーション バーチュアルリアリティ VRは計算機側にある技 術であるが、脳におけ る心的アニメー ションや心的シミュレーションに おける視 覚を含む 五感の知 覚心的 イメージと関 係 し、計算機の中にアニメー ションや、シミュレ ーションの下になる記 憶としてのモデル世 界を 作り出し 、マル チモーダ ル(五感)でのインタラク ションが可能になる ポラニ ーの暗黙知は、部分知覚が全体認知に転 化するゲシュタルト的な見方であり、自転車 をうま く運転できることや、顔の目鼻立ちの部分から相 貌を見 分ける現 象など、言 葉では表 せないスキ ルを指 している。 脳内知 環境を知覚する フェーズ 言語化する フェーズ 暗黙知 頭脳知 プロジェクト マネジメント 純粋にそ れをす ること自 体が自 分にとっての報酬と感じる心の 動機づ けであ る。遊び やゲー ム、おしゃべり、運動、好 奇心に よる観 察、知的興味での仕事 メンタルモデル 心的 日本と欧米の コラボの違い 創造の場とは、個人や集 団が創造を促進する状況 を提供する環境を言う。 シミュレーション ファシリテータ ー メンター 人 チュー ター 実践 視点・観点 5.1 協創における 人と機械の分業 協調と報告 可視化と洞察 人間とその組織の情 報処理から意 思決 定、行動に至るプロセ ス全体を支 援す るため の科 学的研 究には、 必然的 に分 野横断 的 な協力体制が必要 連結化 スキル４ 適応と修正 創造と案出 ◆課題◆ 一般的で再現性のあ る知識獲得スキルを 確立すること 偶然 「サガ シティ」は、「聡明さ」 の中でも「機敏さ」を意味す るラテン語の語源を有して おり、役割としては、「知識・ 経験を保有する」こと 個人々々の過去の 経 験にもとづく偶 発 性に依存する 「発 見」や「創造」に は、論 理的推論だけ でないなんらかの飛 躍が加わる 仮 説形成に 偶然が入る 第一段階では、「察 知」 内容の「外 化」 「偶然」に際しての「感動」的 事 象において、「察知」した内 容 を脳から「外化」し て「課 題認 識」することにより、「連想」事 象との関係性に意義を「発 見」 するという過程が基 本 積極的に「迎えに行 く偶然」と名付けるこ とのできる出会い 知の俯瞰 S, E, C, I という順序を厳密 のではなく、これらの段階 システムとして構成する 部 いに連動しあい、働くべき テムを適切なタイミングで働 システムの構築 スキル科学 人は自分の思 考を可視化し、見 直 すことによって、隠 れた価 値 変数に気 づき、意識を高 めるこ とができるようになる。その意識 を介して、自分にとって一 層高 価値な、環 境の新し い関 係を創 り出し て行くことができる。 自分が外 部環境をどのよ うに認 知しているかを改 め て認知することをメタ認知 と呼び、価 値変数を掘り起 こす有効な作業である。 知の組織学習 PDCAとの違い 俯瞰から知の発見を促す KJ法に似ている。し かしKJ法のようにコ ンセプトへの収束を 狙うのではない 地図とは何か 知識地図 とは？ 思いがけない様々な関係性を浮 かび上がらせる。結果として、地 図はアイディアの宝庫となる。 全体を俯瞰し、分析し、新しい関係 性を発見し、意味を読み取り、情勢を 判断する 知識地図を、シナリオプランニング という戦略企画に応用する手順 を説明 シナリオを生成す るためのツール 課 題解決 によ る成果は、業務プロ セスの改善等の形で組織に残 って いくが、課題解決までの試行錯誤 のノウハウは、組 織には残 りにくい PDCAのプロセスに N（Notice：気づき） とR（Report：報告） のプロセスを加えた手法 戦略立案を意識する 構造化された ブレインストーミング 戦略企画は アナロジー思考 戦略シナリオの作成 戦略シナリオと 「物語論」 との関係 人とシステムの 協創 課題発見につながる気づ きを組 織の一人一人から 集めるNoticeのプロセス を定 義 ＳＥＣＩモデルに基礎を置く 製品コンセプト 組織の思考支援 プラットフォーム Exfront Exfrontによる 情報共有システム 8.1 プロセス知識の共創 業務支援 ＳｈａｒｅＦａｓｔ ケーススタディ の紹介 人とシステムの 協創を加速 業務の流れを直接的に書き表すことので きるフローという知識の記述方式と補足す るための文書が合わさって、熟練者の知 識が計算機上に実現される 実務家（ShareFastユーザ）と インタビュアーのコラボによる 暗黙知の形式知化 技能よりは形式知化 することが容易 報告書の入力画面 参照画面 報告書を作成す れば自動的にリ ンクが張られる 対応関係が 管理される 業務プロセスを記述し、そこに 文書を関連付けることで知識 を計算機上に表現するための 情報システム 柔軟な使い方が 可能に (b)逆引き検索 (c)項目間の関連設定 組織活動の最適化 を支援する ワークフローを軸 それぞれの組織で思考錯誤が出 来る よう、報 告書の登録や検索集計につい て、入力画面、検索画面を簡 単な設定 のみで作成、変更することができる すべてのデータに付加さ れるRDF形式のメタデー タ が、フローと文書ファイ ルの間の関連や、文書 の作成日 ・作 成者等 の基 本 情報の管理を実現 暗黙知はＯＪＴ 全文検索 機能、文書のバ ージョン管理機能と言っ た文書管理システムの持 つ 標準的な機 能や 、組織 内でのコミュニケーション を記 録できる熟 練者と若 手のディスカッション機能 文書・図面等の電子データ を管理する ファイル共有システム オープンソースソフトウエア ShareFast 製造業の設計の知識伝承 支援としてスタート 環境との相互作用 を分析 6章 大局的創造支援 船舶の機関室の要目決定と いう主要な設計要素を決定す るための設計工程の知識 地方自治体の財務会計 業務から、旅行命令業務 ことばを情報管理の単位 とするデータ構造 (a)データ構造の改変性 １９９３年からの 長い実績 情報共有製品 リアル、バーチャルの場で会議 の延長戦が行われる 定期的なリアル 会議の実施 情報共有製品と組織学習 の組み合わせ コンサルツールとして活用実績 目の前の戦略的状況を仮想的 な地勢図として可視化 時系列のシナリオと 対応づける PDCAによる手法では、対象と なる課題に対してP DCAサイ ク ル を回し、課題解決までの活動 の管理を行 う。このため、改善 の対象となる課題が明確になっ てから適用される手法であり、 課題を見つけるプロセスについ ては、特に定義されていない。 プロセス知共有 8.2 人とシステムの協創による 業務改善手法N-PDCA-R 業務改善手法 N-PDCA-Rとは？ 「仮説」を立 案することは、累積することに よって豊 かな関 係性を構築す るので、結 果の良し悪 しを短期的に判断するだけで なく、多くの体験を「外化」し て保管するこ とが大切 変 化には繰 り返し現 れる パターンがある こと シナリオ創成 モデル化 サブサンプション・ アーキテクチャ に学ぶ 第二段 階では、「仮説」立 案 した事象に意義のある関 係 性 を「発 見」することである。 戦略的な状況を想起さ せる地図の形 メタファー 思 高め合う 観察を記 録し 、それ を複 数の観察者で 討議し て、観察者 の 考察に幅 広い柔軟 性 を持たせる セレンディピティ・カード 活用方法 競争 戦略論 物事の選択において 主たる評価基準とす る属性を、価値変数 という。 データ 結 晶化 原動力としての 遊び心 「新たなパラダイムの創 出に論理的なアルゴリ ズムは存在しない」 飛躍 察知 セレンディピティ の活用 6.2 知識地図 自分が外部環境をどのよ うに認知しているかを考え ることは、同時に自分自 身の心と体の動きを客 観 的 に捉えなお すような思 考 を含まざるを得なくなる メタ認知と 価値変数 サブサンプション・ アーキテクチャ ロドニー・ブルックス プロセス ヒューマ ン層 認知科学を中心 発見の論理 との関係 「察 知」の役割は、 偶発的事象に際し ての「些 細な意義」 セレンディピティ的発見は、このよ うな大発見ばかりでなく、日常的 な 偶発事象や研 究室での些細な気 付 きにおいても、一層数多くその 生起を確認す ることができる イチローや宮本武蔵 の研究 スキル科学は、主としてスポー ツや音楽などのスキルを主た る研究対象として、脳科学や 人工知能などの視点を統 合す る形で進められている。 自己組織 ツール センシング 高次の知的処理の基礎を 問い直す科学として 5.2 協創の主成分 身体性認知科学 １９９０年前後 価値認知のプロセス 感じる スキル５ 知の創成 環境との相互作用の中 から知を創成する 5章 システム 知識獲得から 価値認知に 「現場」において人々が何を認 知しどの よ うな意思決定 に繋 げるか 人々の知識獲得 ６つのスキルと ５つの状態定義 サガシティ 計算機 現場への意識 表出化 内面化 視点を変える方法論 発見の要因、 「偶然」と｢サガシティ｣ 現場 シミュレーション ◆情報技術現状◆ スキル３ 言語化と共有 ＳＥＣ Ｉ モデル 知識経営 パースのアブダクションは、 仮説形成の概念を手がかりに「発見の論 理」の構築を目指したが、この仮説形 成は 経験的 な「察 知」が「問題解決の仮 説」を 発見す る条件となるため、推論の仮説形 成 過程に偶発的要素が入ることになる。 データ 計算機モデル 計算機 スキル１ 体系 6.1 セレンディピティ 表出知 画像、音声、 身体表現、 味、香り、・・・ 人が知識を獲得するための 情報技 術が役立っているとは 言い難い状況 スキル２ 共感と連想 共同化 スキル６ 知の発見 問題意識 課題発見 何か新しい 見をし たいと ず は「問題意識 ｢問 い｣と｢答 繰り返すことである 現 場に赴いて適切なデータを、現 場 の匂 いを嗅 ぎ分けるように集 め、それを可 視化して未来に起こ りうるシナリオを語 り合い、互 いの 語るシナリオを組 み合わせて一層 魅 力的な計 画を練ってゆく。 メタ認知をスポーツにお ける身体知の獲得、デザ イナーが予想もしていな かった新しいデザインの 獲得、即ち人の創造活 動に応用する動き 対話 場 野中 大局的視点など 外部表現 （記号） アルゴリズム プログラム インタフェース（３章） 人 共創 自己への気づき （セルフアウェアネス） 野中は場により知を作 る作法としてSECIモデ ルに対応し て４つの場 を挙 げている 創発 システム（５章） 計算機（４章） 計算機内知 人 リーダ ー ＳＥＣ Ｉモデル アナロジーでは、比較する分 野のキ ーワー ドや 事例を多く持ち、ベース領 域を広げておくことにより、考えている 分 野のターゲット領域を刺激し、創造 が生 まれや すくなる。 アナロジー 没入する感覚 創造と遊びの状態 人 顕在知 身 頭 暗黙知 体 脳 潜在知 知 知 心的イメージ 2.3 チーム知の創出 メタ 認知では、再現性という概念は 存在せず、同一人物が同一対 象に 対してメタ 認知を行っても 、その都 度得られる結 果が異なる。 野中の知識創 造のスパイラルにお けるSECIモデ ルでの暗 黙知はもう 少 し広い意味で、経験や 勘に基づ く言葉に表せない知のことである。 身体知 2.2 創造の視点 ラベルワーク 動機づけ マズロー欲 求５段階説 ①生 理的欲 求 ②安 全の欲求 ③所 属と愛の欲求 ④承 認の欲求 ⑤自 己実現の欲求 心的イメージ 協創 人（２章） 体験の知と体験の知をつなぎ、 統 合する力を養 う。 組織的 に知 をプロデュース オントロジーによ り、 に対し て確かなデータフィ ールド 名を与えること 述されたデータの一貫性 を確 保できる 思考とは推論 である インタフェース Project Based Learning オントロジー 記述言語 オントロジー エディタ 記号論 脳内知 天才の直観 ひらめきから 創発へ シソーラス 語の分類大系 を示した 文書の空間的 な可視化 記号とは「それを知ること によってもっと他の何か を知ることのためのも の」 パースの記号論 は、認識と思考は 言語を含む記号過 程であるとする 協創の構造と知 直観・直感 観念 言語心的 イメージ 記憶心的 イメージ 意味記憶 エピソード記憶 記憶と心的 イメージの 比較 認知心的 イメージ 創造の メカニズム 心的イメージ (心像・表象) 外化すると 記号それ自 体 が独 立した存在とな り、記号自体が人に働き かける。この働きかけが 心 的イメージの記号の 操作となって、新たな記 号が生み出 される。これ が、外化された記号を用 いての創 造活動である。 構文解析 ・ グラフ ・ 樹形図 ・ 階層構造 ・ 散布図 3.1 知の表現と構造 外 部表現 された図と言語からなる記 号は思考や創造をする上で、また、 計算機からの支援を受ける上 でも、 計算機 を介して人と人 とが創造活動 をする上でも、認知レベルの情報の 交 換にとって本 質的である。 創造過程では無のところ から、創造 の文 脈に必要な知を見出す行為を いろ いろな言 葉で言い表している。 これらは、それぞれの個 人の知識 や経験の裏づけが必 要で、それら は個人の来 歴や文 脈に依存する ゲシュタルト効果 知覚心的 イメージ 五感 計算機支援による 知の創造 文書 自然言語処理 形態素解析 自己組 織化 創造的思考を助長支 援するためには、イン タラクティブ性が重要 認知科学 「外部表現」とは、言語に より記述された知と知の 関 係性を表現すること 3.3 自然言語に よる知の表現 発想法 には図要素である、点・線・ 矢印・座標図 ・領 域図の性 質、およ び、配列図・連結図（マイ ンドマ ップ など）の持つ意 味を使 っていく。 インタラクション 心理学 天才のひらめき ・ 同一関 係 ・ 類似関 係 ・ 具体と抽象の関係 ・ 因果関 係 図 形言語 の要 素として は、要素記号、テキスト、 図面、数式、表、グラフ、 化 学式、お よび画 像 創造活 動における図 形 にかかわる計 算機の役 割としては、そのインタラ クティブ（対話）性にある 図と演算 アルゴリズムに則っ て演 算し可視化 言語学 協創とは？ 記号論 （アブダクション） ２章 創造と人 物・情報から 心の時代へ 人工知能 仮説推論法 思考を促 進させ るエデ ィタ ー 知の形式 知の関係性 規約的 な図が言語を 用いず創 造活動に使 われる場 合も ある。 3.2 図による 知の表現 図表現を使うことは、創 造過程に お いて言 語では表せない心的イ メージを図で表す ことである。 人間と機械の 関係性変化 Ｊ.Ｓ.ミル 帰納的 論証法 物語 顕在知 「コンピュータと認 知を理 解する」 1987年 自然科学 自然科学のベースとしての哲学 思考や知の創造に関する研究 パトス 人文科学 デ カルト ニュートン 論理学 想像や感情 「よいまとまり」として 認知するゲシュタルト 作用が働く。 計算機 8章 創造的実務活動支援 4章 協創と計算機 インターネットは、最大の 知識データベース 4.1 曖昧性・感性・ 複雑性の処理 形式 ・ 単語 ・文 ・ 文書 ・ 文 書集合 文書に対する 自然言語処理 形態素解析 オントロジー オントロ ジーで記述されたデー タベースに対す る検索クエリ自 体 もオントロジーで記 述し、その グラフのパターンマッチにより探 し求める対 象の知識を取り出す この検 索するためのクエリは SP ARQLと呼ばれる 精度の高い 検索 シソーラス 分 類大系 した辞書 RDFスキーマ やOWL RSSは非常に単 純なフォー マットであり、知識の記述と いうよりもデータフィールド 名の統一化に留まる 3.4 計算機言語 と知の記述 、データ デ ータフィ えること、記 一貫性 できる ＲＳＳ 大量のデータに標準化さ れたメタデータが付与さ れることで効率的なデー タ の流 通が実現される。 HTMLとXML eポ ートフ ォリオは 、大学や大学院で は、学生（学習者）が修 学中に 自らの 力で集め た講義ノート、文献、論文、 メモな ど、各 種情報（データ）を蓄 積 し、整理・統合化し、 可視化 して成 果 物と する、 という使い方が ある。 課題発見には「図 解し て、構 造化し、整理する」 プロ セスが重要 感性工学 「感 性語」 「印 象語」 「イ メージ語 」 「評 価用語 」 感 性情報 をあら わす指標として は、心理的な指 標と生理的な指 標に分けられる 心理的な指標 官能検査当に使われる評価 尺 度を介し て、感情をラベ ル や、距離、あるいは評 価用語 （感性語）であらわされる。 設計・計画問題 シミュレーション の応用例解説 複数のオプションを 評価しながら解に 迫っていく 公共交通 船舶設計 3.5 知の構築とポートフォリオ 知識の収集・ 整理・再構成 ゴールまでの プロセス ネットワークと 知の流通 課題解決の過程で、「知識の 収集・整理・再構成」という作 業が重要になる。 情報科学と アーキテクチャ 出力されたキーグラフを見 ながら，グラフを詳細化した り、逆に抽象度を高 めるな どの操作を行いそのグラフ の意 味（シナリオ）を考える 5.3 協創の技術とシステム プロセス 価値認知システム の部品構 成 思い出す 価値認知者 としての人 相互作 用 可視化 計算・探索 厳 密に守る 段 階を、サブ 部品が互 サ ブシス 働か せる 機械システム これらのプロ セスを実 験的 なプロジェクトで得られた事 例 を提示し ながら解説 人の能力育成 サブシステム 島の抽 出 知の可視化 表現とその支援 「思い出す」 サブシステム 広く使われている。 マップ作成ツール の概要 図解化し、思 考を展開して考え を体系化し、構造化す る方法と して、ＫＪ法や連関図法、系 統図 法などを説 明 7.3 メタ認知とイノベー ションゲーム 自分と他人とのコミュ ニケーションが密にな れば、その中から新 たな「気づき」が生ま れ、発想やアイデア が生まれる 思考プロセス を「見える化」 しかし，このような会話や思考は頭脳を消 耗 し，ストレスを生む．このストレスを解 消 す る有力な手段が， 楽しい遊びとしてものを考える 「場」のデザインである． 様 々な経験知や未来のシナリオを紡ぎ 合わせ，組織のメンバーが共感できる新 たなシナリオを作るような思考と会 話は， ビジネスチャンスの発見にお いて重 要な 役 割を果たす。 思考空間を 可視化 中央のテーマやキーワー ドに関 連する言葉や連想される言 葉を 階 層的に書き、全 体として、考え や知識が整理され、可視化できる 活用事例 紹介 具体的な遊びの場である 「イノベーションゲーム」 の紹介 マップ作成ツールは会議の議 事録、講義録 、学習ノート、発 想・アイデアメモ、スケジュー ル、コミュニケー ションにいたる まで、社 会活動のあらゆる場 面に応用できる。 マップ作成ツールは、現 在、ビジネス、 教育、研究、コミュニケーションなど、 社会活動の中で 最も普及している マップ作成ツール マインドマップ について具体的使い方 例題説明 フィールドでの経験 キーグラフの利用例 や発展の方向なども 解説 既存ツール・手法の使い方 7.1 思考展開を支援するマッ プ作成ツール、ＭｉｎｄＭａｐ センサと感覚器 「感じる」 サブシステム キーグラフは上 記の「島」 や「橋」というメタ ファーに 基 づいたアルゴリズムに 従 う可視化 ツールの総 称 キーアイテム とハ ブの抽出 キー グラフをシナリオマ ップ として用いる場合、コンピュ ータの性能などよりも重要な ことは，人がコンピュータや デ ータの中身とインタラク ションす ることである． 「こと語る」＆「高め会う」 シナリオ生成と可視化 「こと語る」＆「高め合う」 サブシステム 協創プロセスとツール 分析対象データの共 起確率を計 算してキ ーグラフを作成する 橋の抽 出 もっと具体的には、キーグラフで連結す るノード数や「島」と「島」を結ぶ「ハブ」の 数 などのパラメータを変 化させては、作 成されるグラフの形を見 ては再 びパラメ ータを変えるなどしてそこから読めるシナ リオをチームで議論する。 「知の協創」の将来 人が計算機環境と つながってユビキタ スクリエイティング 社会を実現 脳科学・認知科学 7.2 データからのシナリオ マップ可視化、ポラリス システムとしての協創プロセス こと語る 生理的 な指標 対象を感覚器から認知し たときの、体の部位の生 理変化を測定するもの 感 性情報を表わす 表現は多様 知の再構成 射影 ① 確率的 探索法である 焼 きなまし法 ② 遺伝的 アルゴリズム ③ タブーサーチ 3次元CADはすでに十 分 普及し ている技術である が、現 在でも人 と計 算機 がインタラクションにより 相互に補 完しつつ創造 的な活動をしている。 人が予想することの難しい詳細な予測を 計算機 によ るシミュレーションが短 時間 のうちに示し、より良 い設 計を実現するた めの道 具として使われている。一方で、 シミュレーション結果に基づ いてまた新 たなシミュレーションを行うことで設計対 象 物への理解を深めることもできる。 eポートフォリオ 図解による 課題発見 箇条書きにして整 理すると、 わかりやすい。さらに、箇 条 書よりは、図に書いて、「見え る化」した方が、もっとわかり やすくなる。 人と計算機の 協創 知の収集 問題意識は、 発想の出発点 し いアイ デアや 発 をしたいと思う時は、先 問題意 識をもち」、 答え｣の連鎖を すことである。 4.3 協創とシミュ レーション 例題解説 航路計画問題 航路計画問題のメタヒューリスティックによ る解をそ のまま利用するのではなく、得 られた解のうち良好 なものの持 つパターンを抽出することによ り、最終 的 な航路計 画を行う実務者を支援できる航路計画 感 性は個人の経 験・環境や状況 の知識を取り出す アプロ ーチがと られる に左右され、内在的 で状 況に よ って変化す る暗黙知である。 シミュレータを利用して何 かをモデリングし、 その挙 動を評価するというプロ セスを繰り返 しながらシミュレータ中 のモデル を詳細化 す るという作業は、人とシミュレータの協調によ るモデリング、知識の創 造とも言える。 検索ボックスへ の入 力が始まっ た時点から非同期にサーバに 通信して、予想される頻出の検 索 候補を取 得・表示する。 知の流通 現 在の最大の知識データ ベ ースをイ ンターネットと考 えると、HTMLやXMLなど のタグ付 け言語が最も 普 及した知 識記述言語 現状を認識することも大事で ある。そして、最終的には、ど うありたいのか、目 指すゴー ルを明 確にすることが大事 問題意識と 課題発見 ユーザの検 索対 象 以外のものに 向けて検索を行う など、人と機 械に よるインタラクショ ンを生み出す こと が期待される Googleの検索ボックス 文字入力の協創 複数のウェブサイトのページを自 動的に集約したページの作 成な どが可 能となり、知識の統合管理 が実現される そのパターンを人が抽出し、新た な知識としてヒューリスティクスとし て解法に組み 込んでいく、といっ た問題解 決のアプロ ーチ 特定の計 算問題 に依 存しない、汎 用的に使えるヒュ ーリスティクス 人工知能技術 の基本 ヒューリスティックを どのように使うのか？ 航路計画の問題に代 表され るように、遺 伝的アル ゴリズ ムや タブーサーチなどの手 法は、最適ではないが良 好 な解の持つある種のパター ンを指し 示す。 協創における 人工知能技術 4.2 ＷＷＷと 知の検索 推論処理 知識の処理系 オントロジー 記述言語 計算機 で処 理を行 うが全 数 検索によ り最適であること が 保 証されているアプロー チと 異なり、人と計算機の関わり 方も異 なってくる。 全文検索 従来型の全文検 索は、 ユーザが何か具体的な ニーズに沿って情報を 探 している場合に有効 類似文書検索 知の内 容を示す メタデ ー タを記述するための 用語を定義す る構造 意味処理 構文解析 従来型の 自然言語処理 による検索技術 世の中の実問題 は解 空間が大きいために現 実的 な時 間内に最適解を求めること ができないことも 多く、ヒューリスティクスと呼ばれるある程度の水準 の解を求 めるための方法が取 られる ７章 認知的創造支援 整理し、体系化し、再構 築して、新しい発見をす るチャンスを作る思考支 援ツールである 人間は、頭の中で考えていることが なかなかうまく外 部表現 できない。 マップ作成ツールは、人間の頭脳 で行われる思考を「見える化」する 技能という暗黙知伝承 チームワーク支援プラットフォーム （TSP：Teamwork Support Platform） 発明のための知の体系化 知識とカメラ映 像・画像・図形 との連携 知の学習・教育支援 ネットワークを介しての チームワーク支 援 共創による ＳｈａｒｅＦａｓｔ 発明・問題解決提案へ VR、ＡＲ 技術を用いた デザインレビュー バーチャルリアリティ 技術による技能伝承 マルチメディア技術に よる技術・技能の可視化 今 後も高 付加価 値製品 設計・製 造 を行 うためには，基盤技 術や熟 練 技 能の伝承，および 知識の創出が 不可欠であり，製造現 場での作業 を効率的 かつ 確実に内面化するた めには，知 識のみならず，視覚情 報，力 覚情報 ，さらにはコミュニケ ー ションなどをまじえることにより， 効果的な技能伝承お よび人 材育 成を行 うこと が望まれる． 解法には一定のパタ ーンがあり、解法パタ ーンをクラス分け １４の技術進化 のパターン 発明原理と 矛盾マトリクス ３９の矛盾項目 ４０の発明原理 物理的 矛盾 ＯＪＴで バーチャルトレーニング とOJTを融合 新たな技能伝承手法 の必要性 暗黙知である技能の 伝承には限界 日本における鋳造などの 素形材製品産業 競争力強化３つの課題 （１）独自技術の確 立や強 化， （２）技術・技能の伝 承， （３）ICT活用の人材育成 知識伝承 情 報 共 有 技 術 の 課 題 データ ベース マニュアル 情報共有技術 組織学習論 ＶＲ/ ＡＲ/ ＭＲ アルトミュラー 発明や問題解決における創造過 程には一定の手順や法則がある ＯＪＴ（企 業内職業指導） が代表的 複数の立場の人々（経 営 者，管理者，設 計 者，技術者，技 能者， など）が共通の認識 人材育成 物事が起 きている「現場」で， 物 事が起きている「現 物」を目 にしながら，「現実」を 認 識す る 経営と現場の距離を埋める３現主義 10.1 バーチャルリアリティ技術 を用いた技能伝承・人材育成 ものづくり企業の 技術・技能伝承 技 術進化 の方 向にはパター ン があることが分かった。TRIZで は１４の技術進化のパターンを 示している。 技 術的矛 盾 技術文 書では暗 黙知 を形式知 に変 換し て伝える OJTやビデオライブラリで は暗黙知を暗黙知として 伝える。 どの技術システムにも萌芽期、成 長期、成熟期 、衰退期 というＳ字カ ー ブと呼ば れる発展の力 を表した カーブがある。 進化のトレンドと「発明標準解」 教育や研究の場に、CSCWの ような計算機支援による グループ作業の効果 1946年から開 発が開始された。250万件もの特許と それに関連する問 題解決 に役立つ 数学・科学・工 学 の分 析、創造性の考察、心理学 の応 用などが考察さ れ、1985年までに現在のTRIZの体 系ができた。 10.2 解決提案促進のた めの手法 ＴＲＩＺ/ＵＳIＴ 10章 創造的製造活動支援 演習事例 知識白版、知 識マトリクス、 チャット、カメラ、ストーニー デザイナーを活用して新生 産 ライ ン構築のプロジェクト を進めた。 アクティブタイトルとは、ノー ドとなるタイトルに種々の知 識へのポインター を持たせ 他 を参照できる機 能 ポー トフォリオによる教育や PBL(P roject/Problem Based Learning）教育に見 られるよ うに、個人として知 識を検索 し、蓄 積すると同時に、グループで問題解 決に当たらせる という教育手 法が広まってきている アカデ ミックポー トフォリオの基 本コンセプト は、自らが、自らの力で情報を収 集し、整 理 し、気付き改善するという自己開発型のＰＭ （Project Management）である。 オープンソースによる eポートフォリオ 学習支援システム 学習者 が学 び、蓄積してきた学習 の軌跡を「科 学的証 拠 （Evidence）」とし て具体的 に示 す ことが可能である。また、これをもと に新たな気付きを得て改 善し、今 後の学習の方 向性を計画す ると いった自省的 な学習を促 進する ＴＳＰの 使い方説明 知 識白板 では、図形と関係し たアクティブな知識地図を作 ることを可 能 9.2 チームワーク支援プラットフォーム を用いた教育支援システム ＴＳＰ 異なった意見や考え方が、気づ きの機会を増やし、個人の思考 や発想に大きな刺激を与え、創 造的なシナジー効果がある ２５０万件もの特許分析から生まれた 「発明的問題解決の理論、ＴＲＩＺ」 知識の分かりやすい 整理方 式の提供 ・知識白板、 ・知識マトリクス、 ・ダイアログ、 ・アクティブタイトル ＴＳＰは実際に 試作された ツール 現 在は、数社からＴＲＩＺ関係 のソフトウェア製品 発明標準解 バーチャルトレーニング環境 既存のアプリケ ーションの有 効 利用 教育への応用 ePFは一 般的にJavaや PHP で開発されている OSP開発 事例 Sakai OSP アカデミック ポートフォリオ ラーニングポート フォリオ ティーチング ポートフォリオ Mahara 共通機能としては、 文書作成・配信・検 索、 ドキュメントマネジメント、 グループウエア、 スケジュー ル作成・管理、 発想支 援機能 アドミニストレーション ポー トフォリオ 9.1 OSPによる教育支援システム ePF(Electronic evidence Portforlio) 9章 創造的教育活動支援 知識地図編集 by 児西清義（詳細はオーム社Ｗｅｂサイト参照） 「知の協創支援」を俯瞰する（イメージチャート） 3章 協創と知の表現 １章 知の協創 1445年頃 絵文字 １８世紀末 １７世紀 心理学 観念の 操作 文字の発明 活版印刷の 発明 文字 多くの知が 生まれる 1.2 協創の哲学的側面 20世紀後半 １９世紀 知の分化 と接触 言語学 学問分野 の分 化 知の普及と伝搬 情報社会へ シフト 知の創造の正の スパイラル 記号論 計算機 ヒューマン イ ンタフェース パースの記 号論は、認 識と思考は言語を含む 記号過 程であるとす る 認識論から出発する。 自然科学のベースとしての哲学 発見を論理的 に行う過程 ロゴス 芸術 科学 論理 帰納的 論証法 知識表現 仮説推論法 パース 脳科学 ２章 創造と人 心的イメージ の操作 運動 感覚器官 増幅 認 知心的 イメージ 記憶 音韻 手続き記憶 分節 抽象化 長期記憶 潜在知 動 機づけに関 して は、心理的面と脳 科 学的面 から考え る必要がある。 言語 メンタルモデル 心的イメージ 新しい心的 イメージ 拡張現実感，複合現実感(MR: Mixed Reality)とは，コンピュータ がつ くり出した文字，画像，映像 などの情報(CG: Computer Graphics)を，現実世 界に重ね合 わせる技 術である 作業記憶 メタ認知 ふ とし た瞬間に、自 分を 客観的に見ている 自分に気づく 心的イメージ操作 シミュレーション バーチュアルリアリティ VRは計算機側にある技 術であるが、脳におけ る心的アニメー ションや心的シミュレーションに おける視 覚を含む 五感の知 覚心的 イメージと関 係 し、計算機の中にアニメー ションや、シミュレ ーションの下になる記 憶としてのモデル世 界を 作り出し 、マル チモーダ ル(五感)でのインタラク ションが可能になる ポラニ ーの暗黙知は、部分知覚が全体認知に転 化するゲシュタルト的な見方であり、自転車 をうま く運転できることや、顔の目鼻立ちの部分から相 貌を見 分ける現 象など、言 葉では表 せないスキ ルを指 している。 脳内知 環境を知覚する フェーズ 言語化する フェーズ 暗黙知 頭脳知 2.3 チーム知の創出 没入する感覚 創造と遊びの状態 プロジェクト マネジメント 純粋にそ れをす ること自 体が自 分にとっての報酬と感じる心の 動機づ けであ る。遊び やゲー ム、おしゃべり、運動、好 奇心に よる観 察、知的興味での仕事 メンタルモデル 心的 日本と欧米の コラボの違い シミュレーション ファシリテータ ー 創造の場とは、個人や集 団が創造を促進する状況 を提供する環境を言う。 メンター 人 チュー ター 実践 視点・観点 5.1 協創における 人と機械の分業 スキル６ スキル１ 可視化と洞察 内面化 個人々々の過去の 経 験にもとづく偶 発 性に依存する 心理的な指標 官能検査当に使われる評価 尺 度を介し て、感情をラベ ル や、距離、あるいは評 価用語 （感性語）であらわされる。 生理的 な指標 対象を感覚器から認知し たときの、体の部位の生 理変化を測定するもの 感 性情報を表わす 表現は多様 設計・計画問題 シミュレーション の応用例解説 複数のオプションを 評価しながら解に 迫っていく 公共交通 船舶設計 3.5 知の構築とポートフォリオ 知識の収集・ 整理・再構成 ゴールまでの プロセス ネットワークと 知の流通 課題解決の過程で、「知識の 収集・整理・再構成」という作 業が重要になる。 情報科学と アーキテクチャ 「知の協創」の将来 人が計算機環境と つながってユビキタ スクリエイティング 社会を実現 自分が外部環境をどのよ うに認知しているかを考え ることは、同時に自分自 身の心と体の動きを客 観 的 に捉えなお すような思 考 を含まざるを得なくなる メタ認知と 価値変数 サブサンプション・ アーキテクチャ 物事の選択において 主たる評価基準とす る属性を、価値変数 という。 5.3 協創の技術とシステム プロセス 射影 思 高め合う 価値認知者 としての人 こと こと語る シナリオ創成 モデル化 S, E, C, I という順序を厳密 のではなく、これらの段階 システムとして構成する 部 いに連動しあい、働くべき テムを適切なタイミングで働 システムの構築 相互作 用 可視化 計算・探索 原動力としての 遊び心 スキル科学 価値認知システム の部品構 成 思い出す ヒューマ ン層 データ 結 晶化 もっと具体的には、キーグラフで連結す るノード数や「島」と「島」を結ぶ「ハブ」の 数 などのパラメータを変 化させては、作 成されるグラフの形を見 ては再 びパラメ ータを変えるなどしてそこから読めるシナ リオをチームで議論する。 厳 密に守る 段 階を、サブ 部品が互 サ ブシス 働か せる 機械システム これらのプロ セスを実 験的 なプロジェクトで得られた事 例 を提示し ながら解説 人の能力育成 サブシステム 島の抽 出 知の可視化 表現とその支援 「思い出す」 サブシステム 人は自分の思 考を可視化し、見 直 すことによって、隠 れた価 値 変数に気 づき、意識を高 めるこ とができるようになる。その意識 を介して、自分にとって一 層高 価値な、環 境の新し い関 係を創 り出し て行くことができる。 サブサンプション・ アーキテクチャ に学ぶ 広く使われている。 マップ作成ツール の概要 図解化し、思 考を展開して考え を体系化し、構造化す る方法と して、ＫＪ法や連関図法、系 統図 法などを説 明 7.3 メタ認知とイノベー ションゲーム 自分と他人とのコミュ ニケーションが密にな れば、その中から新 たな「気づき」が生ま れ、発想やアイデア が生まれる 思考プロセス を「見える化」 しかし，このような会話や思考は頭脳を消 耗 し，ストレスを生む．このストレスを解 消 す る有力な手段が， 楽しい遊びとしてものを考える 「場」のデザインである． 様 々な経験知や未来のシナリオを紡ぎ 合わせ，組織のメンバーが共感できる新 たなシナリオを作るような思考と会 話は， ビジネスチャンスの発見にお いて重 要な 役 割を果たす。 思考空間を 可視化 中央のテーマやキーワー ドに関 連する言葉や連想される言 葉を 階 層的に書き、全 体として、考え や知識が整理され、可視化できる 活用事例 紹介 具体的な遊びの場である 「イノベーションゲーム」 の紹介 マップ作成ツールは会議の議 事録、講義録 、学習ノート、発 想・アイデアメモ、スケジュー ル、コミュニケー ションにいたる まで、社 会活動のあらゆる場 面に応用できる。 マップ作成ツールは、現 在、ビジネス、 教育、研究、コミュニケーションなど、 社会活動の中で 最も普及している マップ作成ツール マインドマップ について具体的使い方 例題説明 自分が外 部環境をどのよ うに認 知しているかを改 め て認知することをメタ認知 と呼び、価 値変数を掘り起 こす有効な作業である。 フィールドでの経験 キーグラフの利用例 や発展の方向なども 解説 既存ツール・手法の使い方 7.1 思考展開を支援するマッ プ作成ツール、ＭｉｎｄＭａｐ センサと感覚器 「感じる」 サブシステム キーグラフは上 記の「島」 や「橋」というメタ ファーに 基 づいたアルゴリズムに 従 う可視化 ツールの総 称 キーアイテム とハ ブの抽出 キー グラフをシナリオマ ップ として用いる場合、コンピュ ータの性能などよりも重要な ことは，人がコンピュータや デ ータの中身とインタラク ションす ることである． 「こと語る」＆「高め会う」 シナリオ生成と可視化 「こと語る」＆「高め合う」 サブシステム 協創プロセスとツール 分析対象データの共 起確率を計 算してキ ーグラフを作成する 橋の抽 出 プロセス 高次の知的処理の基礎を 問い直す科学として 認知科学を中心 出力されたキーグラフを見 ながら，グラフを詳細化した り、逆に抽象度を高 めるな どの操作を行いそのグラフ の意 味（シナリオ）を考える ツール センシング 脳科学・認知科学 7.2 データからのシナリオ マップ可視化、ポラリス 5章 システムシステムとしての協創プロセス 知識獲得から 価値認知に ７章 認知的創造支援 整理し、体系化し、再構 築して、新しい発見をす るチャンスを作る思考支 援ツールである チームワーク支援プラットフォーム （TSP：Teamwork Support Platform） 観察を記 録し 、それ を複 数の観察者で 討議し て、観察者 の 考察に幅 広い柔軟 性 を持たせる 第一段階では、「察 知」 内容の「外 化」 積極的に「迎えに行 く偶然」と名付けるこ とのできる出会い 知の俯瞰 知の組織学習 8.2 人とシステムの協創による 業務改善手法N-PDCA-R PDCAとの違い KJ法に似ている。し かしKJ法のようにコ ンセプトへの収束を 狙うのではない 地図とは何か 知識地図 とは？ 思いがけない様々な関係性を浮 かび上がらせる。結果として、地 図はアイディアの宝庫となる。 全体を俯瞰し、分析し、新しい関係 性を発見し、意味を読み取り、情勢を 判断する 知識地図を、シナリオプランニング という戦略企画に応用する手順 を説明 シナリオを生成す るためのツール 時系列のシナリオと 対応づける PDCAによる手法では、対象と なる課題に対してP DCAサイ ク ル を回し、課題解決までの活動 の管理を行 う。このため、改善 の対象となる課題が明確になっ てから適用される手法であり、 課題を見つけるプロセスについ ては、特に定義されていない。 課 題解決 によ る成果は、業務プロ セスの改善等の形で組織に残 って いくが、課題解決までの試行錯誤 のノウハウは、組 織には残 りにくい PDCAのプロセスに N（Notice：気づき） とR（Report：報告） のプロセスを加えた手法 戦略立案を意識する 構造化された ブレインストーミング 戦略企画は アナロジー思考 戦略シナリオの作成 戦略シナリオと 「物語論」 との関係 人とシステムの 協創 課題発見につながる気づ きを組 織の一人一人から 集めるNoticeのプロセス を定 義 ＳＥＣＩモデルに基礎を置く 製品コンセプト 組織の思考支援 プラットフォーム Exfront Exfrontによる 情報共有システム 知の学習・教育支援 人とシステムの 協創を加速 ことばを情報管理の単位 とするデータ構造 報告書の入力画面 参照画面 報告書を作成す れば自動的にリ ンクが張られる 対応関係が 管理される 船舶の機関室の要目決定と いう主要な設計要素を決定す るための設計工程の知識 VR、ＡＲ 技術を用いた デザインレビュー バーチャルリアリティ 技術による技能伝承 業務プロセスを記述し、そこに 文書を関連付けることで知識 を計算機上に表現するための 情報システム (b)逆引き検索 組織活動の最適化 を支援する ワークフローを軸 それぞれの組織で思考錯誤が出 来る よう、報 告書の登録や検索集計につい て、入力画面、検索画面を簡 単な設定 のみで作成、変更することができる 実務家（ShareFastユーザ）と インタビュアーのコラボによる 暗黙知の形式知化 すべてのデータに付加さ れるRDF形式のメタデー タ が、フローと文書ファイ ルの間の関連や、文書 の作成日 ・作 成者等 の基 本 情報の管理を実現 暗黙知はＯＪＴ ＯＪＴで バーチャルトレーニング とOJTを融合 新たな技能伝承手法 の必要性 全文検索 機能、文書のバ ージョン管理機能と言っ た文書管理システムの持 つ 標準的な機 能や 、組織 内でのコミュニケーション を記 録できる熟 練者と若 手のディスカッション機能 暗黙知である技能の 伝承には限界 日本における鋳造などの 素形材製品産業 文書・図面等の電子データ を管理する ファイル共有システム 競争力強化３つの課題 （１）独自技術の確 立や強 化， （２）技術・技能の伝 承， （３）ICT活用の人材育成 オープンソースソフトウエア ShareFast 製造業の設計の知識伝承 支援としてスタート 8章 創造的実務活動支援 マルチメディア技術に よる技術・技能の可視化 解法には一定のパタ ーンがあり、解法パタ ーンをクラス分け １４の技術進化 のパターン 発明原理と 矛盾マトリクス ３９の矛盾項目 ４０の発明原理 知識伝承 情 報 共 有 技 術 の 課 題 データ ベース マニュアル 情報共有技術 組織学習論 ＶＲ/ ＡＲ/ ＭＲ アルトミュラー 発明や問題解決における創造過 程には一定の手順や法則がある ＯＪＴ（企 業内職業指導） が代表的 複数の立場の人々（経 営 者，管理者，設 計 者，技術者，技 能者， など）が共通の認識 人材育成 物事が起 きている「現場」で， 物 事が起きている「現 物」を目 にしながら，「現実」を 認 識す る 経営と現場の距離を埋める３現主義 10.1 バーチャルリアリティ技術 を用いた技能伝承・人材育成 ものづくり企業の 技術・技能伝承 技 術進化 の方 向にはパター ン があることが分かった。TRIZで は１４の技術進化のパターンを 示している。 技 術的矛 盾 技術文 書では暗 黙知 を形式知 に変 換し て伝える OJTやビデオライブラリで は暗黙知を暗黙知として 伝える。 どの技術システムにも萌芽期、成 長期、成熟期 、衰退期 というＳ字カ ー ブと呼ば れる発展の力 を表した カーブがある。 進化のトレンドと「発明標準解」 教育や研究の場に、CSCWの ような計算機支援による グループ作業の効果 1946年から開 発が開始された。250万件もの特許と それに関連する問 題解決 に役立つ 数学・科学・工 学 の分 析、創造性の考察、心理学 の応 用などが考察さ れ、1985年までに現在のTRIZの体 系ができた。 10.2 解決提案促進のた めの手法 ＴＲＩＺ/ＵＳIＴ 10章 創造的製造活動支援 知識の分かりやすい 整理方 式の提供 演習事例 知識白版、知 識マトリクス、 チャット、カメラ、ストーニー デザイナーを活用して新生 産 ライ ン構築のプロジェクト を進めた。 アクティブタイトルとは、ノー ドとなるタイトルに種々の知 識へのポインター を持たせ 他 を参照できる機 能 ポー トフォリオによる教育や PBL(P roject/Problem Based Learning）教育に見 られるよ うに、個人として知 識を検索 し、蓄 積すると同時に、グループで問題解 決に当たらせる という教育手 法が広まってきている アカデ ミックポー トフォリオの基 本コンセプト は、自らが、自らの力で情報を収 集し、整 理 し、気付き改善するという自己開発型のＰＭ （Project Management）である。 オープンソースによる eポートフォリオ 学習支援システム 学習者 が学 び、蓄積してきた学習 の軌跡を「科 学的証 拠 （Evidence）」とし て具体的 に示 す ことが可能である。また、これをもと に新たな気付きを得て改 善し、今 後の学習の方 向性を計画す ると いった自省的 な学習を促 進する ＴＳＰの 使い方説明 知 識白板 では、図形と関係し たアクティブな知識地図を作 ることを可 能 9.2 チームワーク支援プラットフォーム を用いた教育支援システム ＴＳＰ 異なった意見や考え方が、気づ きの機会を増やし、個人の思考 や発想に大きな刺激を与え、創 造的なシナジー効果がある ２５０万件もの特許分析から生まれた 「発明的問題解決の理論、ＴＲＩＺ」 既存のアプリケ ーションの有 効 利用 ・知識白板、 ・知識マトリクス、 ・ダイアログ、 ・アクティブタイトル ＴＳＰは実際に 試作された ツール 現 在は、数社からＴＲＩＺ関係 のソフトウェア製品 今 後も高 付加価 値製品 設計・製 造 を行 うためには，基盤技 術や熟 練 技 能の伝承，および 知識の創出が 不可欠であり，製造現 場での作業 を効率的 かつ 確実に内面化するた めには，知 識のみならず，視覚情 報，力 覚情報 ，さらにはコミュニケ ー ションなどをまじえることにより， 効果的な技能伝承お よび人 材育 成を行 うこと が望まれる． 物理的 矛盾 業務の流れを直接的に書き表すことので きるフローという知識の記述方式と補足す るための文書が合わさって、熟練者の知 識が計算機上に実現される 柔軟な使い方が 可能に (c)項目間の関連設定 発明・問題解決提案へ 発明標準解 バーチャルトレーニング環境 地方自治体の財務会計 業務から、旅行命令業務 環境との相互作用 を分析 6章 大局的創造支援 発明のための知の体系化 8.1 プロセス知識の共創 共創による 業務支援 ＳｈａｒｅＦａｓｔ ＳｈａｒｅＦａｓｔ ケーススタディ の紹介 技能よりは形式知化 することが容易 (a)データ構造の改変性 １９９３年からの 長い実績 情報共有製品 リアル、バーチャルの場で会議 の延長戦が行われる 定期的なリアル 会議の実施 情報共有製品と組織学習 の組み合わせ コンサルツールとして活用実績 目の前の戦略的状況を仮想的 な地勢図として可視化 技能という暗黙知伝承 プロセス知共有 知識とカメラ映 像・画像・図形 との連携 ネットワークを介しての チームワーク支 援 業務改善手法 N-PDCA-Rとは？ 俯瞰から知の発見を促す 変 化には繰 り返し現 れる パターンがある 感 性情報 をあら わす指標として は、心理的な指 標と生理的な指 標に分けられる 知の再構成 価値認知のプロセス ◆課題◆ 一般的で再現性のあ る知識獲得スキルを 確立すること スキル科学は、主としてスポー ツや音楽などのスキルを主た る研究対象として、脳科学や 人工知能などの視点を統 合す る形で進められている。 自己組織 仮 説形成に 偶然が入る 「仮説」を立 案することは、累積することに よって豊 かな関 係性を構築す るので、結 果の良し悪 しを短期的に判断するだけで なく、多くの体験を「外化」し て保管するこ とが大切 競争 戦略論 「感 性語」 「印 象語」 「イ メージ語 」 「評 価用語 」 3次元CADはすでに十 分 普及し ている技術である が、現 在でも人 と計 算機 がインタラクションにより 相互に補 完しつつ創造 的な活動をしている。 人が予想することの難しい詳細な予測を 計算機 によ るシミュレーションが短 時間 のうちに示し、より良 い設 計を実現するた めの道 具として使われている。一方で、 シミュレーション結果に基づ いてまた新 たなシミュレーションを行うことで設計対 象 物への理解を深めることもできる。 eポ ートフ ォリオは 、大学や大学院で は、学生（学習者）が修 学中に 自らの 力で集め た講義ノート、文献、論文、 メモな ど、各 種情報（データ）を蓄 積 し、整理・統合化し、 可視化 して成 果 物と する、 という使い方が ある。 課題発見には「図 解し て、構 造化し、整理する」 プロ セスが重要 図解による 課題発見 箇条書きにして整 理すると、 わかりやすい。さらに、箇 条 書よりは、図に書いて、「見え る化」した方が、もっとわかり やすくなる。 現場 計算機 現場への意識 5.2 協創の主成分 ロドニー・ブルックス 第二段 階では、「仮説」立 案 した事象に意義のある関 係 性 を「発 見」することである。 戦略的な状況を想起さ せる地図の形 メタファー 問題意識は、 発想の出発点 し いアイ デアや 発 をしたいと思う時は、先 問題意 識をもち」、 答え｣の連鎖を すことである。 人と計算機の 協創 eポートフォリオ ① 確率的 探索法である 焼 きなまし法 ② 遺伝的 アルゴリズム ③ タブーサーチ 人間は、頭の中で考えていることが なかなかうまく外 部表現 できない。 マップ作成ツールは、人間の頭脳 で行われる思考を「見える化」する 「発 見」や「創造」に は、論 理的推論だけ でないなんらかの飛 躍が加わる セレンディピティ・カード 活用方法 「偶然」に際しての「感動」的 事 象において、「察知」した内 容 を脳から「外化」し て「課 題認 識」することにより、「連想」事 象との関係性に意義を「発 見」 するという過程が基 本 問題意識と 課題発見 4.3 協創とシミュ レーション 知の流通 シミュレーション 「新たなパラダイムの創 出に論理的なアルゴリ ズムは存在しない」 飛躍 察知 何か新しい 見をし たいと ず は「問題意識 ｢問 い｣と｢答 繰り返すことである 感じる イチローや宮本武蔵 の研究 身体性認知科学 １９９０年前後 セレンディピティ の活用 6.2 知識地図 データ 計算機モデル 計算機 発見の論理 との関係 「察 知」の役割は、 偶発的事象に際し ての「些 細な意義」 セレンディピティ的発見は、このよ うな大発見ばかりでなく、日常的 な 偶発事象や研 究室での些細な気 付 きにおいても、一層数多くその 生起を確認す ることができる 表出知 画像、音声、 身体表現、 味、香り、・・・ 創造と案出 知の創成 環境との相互作用の中 から知を創成する サガシティ 「サガ シティ」は、「聡明さ」 の中でも「機敏さ」を意味す るラテン語の語源を有して おり、役割としては、「知識・ 経験を保有する」こと アルゴリズム プログラム 人間とその組織の情 報処理から意 思決 定、行動に至るプロセ ス全体を支 援す るため の科 学的研 究には、 必然的 に分 野横断 的 な協力体制が必要 人々の知識獲得 ６つのスキルと ５つの状態定義 偶然 人 スキル４ 適応と修正 6.1 セレンディピティ 問題意識 課題発見 計算機（４章） 計算機内知 「現場」において人々が何を認 知しどの よ うな意思決定 に繋 げるか 連結化 スキル５ 視点を変える方法論 発見の要因、 「偶然」と｢サガシティ｣ システム（５章） 外部表現 （記号） 表出化 協調と報告 知識経営 パースのアブダクションは、 仮説形成の概念を手がかりに「発見の論 理」の構築を目指したが、この仮説形 成は 経験的 な「察 知」が「問題解決の仮 説」を 発見す る条件となるため、推論の仮説形 成 過程に偶発的要素が入ることになる。 協創 検索ボックスへ の入 力が始まっ た時点から非同期にサーバに 通信して、予想される頻出の検 索 候補を取 得・表示する。 知の収集 現状を認識することも大事で ある。そして、最終的には、ど うありたいのか、目 指すゴー ルを明 確にすることが大事 感性工学 シミュレータを利用して何 かをモデリングし、 その挙 動を評価するというプロ セスを繰り返 しながらシミュレータ中 のモデル を詳細化 す るという作業は、人とシミュレータの協調によ るモデリング、知識の創 造とも言える。 ◆情報技術現状◆ スキル３ 言語化と共有 ＳＥＣ Ｉ モデル 知の発見 大量のデータに標準化さ れたメタデータが付与さ れることで効率的なデー タ の流 通が実現される。 現 在の最大の知識データ ベ ースをイ ンターネットと考 えると、HTMLやXMLなど のタグ付 け言語が最も 普 及した知 識記述言語 人が知識を獲得するための 情報技 術が役立っているとは 言い難い状況 スキル２ 共感と連想 共同化 体系 野中 大局的視点など ＲＳＳ ユーザの検 索対 象 以外のものに 向けて検索を行う など、人と機 械に よるインタラクショ ンを生み出す こと が期待される Googleの検索ボックス 文字入力の協創 複数のウェブサイトのページを自 動的に集約したページの作 成な どが可 能となり、知識の統合管理 が実現される 例題解説 航路計画問題 航路計画問題のメタヒューリスティックによ る解をそ のまま利用するのではなく、得 られた解のうち良好 なものの持 つパターンを抽出することによ り、最終 的 な航路計 画を行う実務者を支援できる航路計画 感 性は個人の経 験・環境や状況 の知識を取り出す アプロ ーチがと られる に左右され、内在的 で状 況に よ って変化す る暗黙知である。 現 場に赴いて適切なデータを、現 場 の匂 いを嗅 ぎ分けるように集 め、それを可 視化して未来に起こ りうるシナリオを語 り合い、互 いの 語るシナリオを組 み合わせて一層 魅 力的な計 画を練ってゆく。 メタ認知をスポーツにお ける身体知の獲得、デザ イナーが予想もしていな かった新しいデザインの 獲得、即ち人の創造活 動に応用する動き 対話 場 3.4 計算機言語 と知の記述 、データ デ ータフィ えること、記 一貫性 できる HTMLとXML インタフェース（３章） 人 共創 自己への気づき （セルフアウェアネス） 野中は場により知を作 る作法としてSECIモデ ルに対応し て４つの場 を挙 げている 創発 RSSは非常に単 純なフォー マットであり、知識の記述と いうよりもデータフィールド 名の統一化に留まる そのパターンを人が抽出し、新た な知識としてヒューリスティクスとし て解法に組み 込んでいく、といっ た問題解 決のアプロ ーチ 特定の計 算問題 に依 存しない、汎 用的に使えるヒュ ーリスティクス 人工知能技術 の基本 ヒューリスティックを どのように使うのか？ 航路計画の問題に代 表され るように、遺 伝的アル ゴリズ ムや タブーサーチなどの手 法は、最適ではないが良 好 な解の持つある種のパター ンを指し 示す。 協創における 人工知能技術 4.2 ＷＷＷと 知の検索 推論処理 知識の処理系 オントロジー 記述言語 計算機 で処 理を行 うが全 数 検索によ り最適であること が 保 証されているアプロー チと 異なり、人と計算機の関わり 方も異 なってくる。 全文検索 従来型の全文検 索は、 ユーザが何か具体的な ニーズに沿って情報を 探 している場合に有効 類似文書検索 この検 索するためのクエリは SP ARQLと呼ばれる リーダ ー ＳＥＣ Ｉモデル アナロジーでは、比較する分 野のキ ーワー ドや 事例を多く持ち、ベース領 域を広げておくことにより、考えている 分 野のターゲット領域を刺激し、創造 が生 まれや すくなる。 オントロジーによ り、 に対し て確かなデータフィ ールド 名を与えること 述されたデータの一貫性 を確 保できる 従来型の 自然言語処理 による検索技術 オントロ ジーで記述されたデー タベースに対す る検索クエリ自 体 もオントロジーで記 述し、その グラフのパターンマッチにより探 し求める対 象の知識を取り出す 精度の高い 検索 RDFスキーマ やOWL 記号論 人 顕在知 身 頭 暗黙知 体 脳 潜在知 知 知 心的イメージ 体験の知と体験の知をつなぎ、 統 合する力を養 う。 組織的 に知 をプロデュース メタ 認知では、再現性という概念は 存在せず、同一人物が同一対 象に 対してメタ 認知を行っても 、その都 度得られる結 果が異なる。 野中の知識創 造のスパイラルにお けるSECIモデ ルでの暗 黙知はもう 少 し広い意味で、経験や 勘に基づ く言葉に表せない知のことである。 身体知 2.2 創造の視点 アナロジー 動機づけ マズロー欲 求５段階説 ①生 理的欲 求 ②安 全の欲求 ③所 属と愛の欲求 ④承 認の欲求 ⑤自 己実現の欲求 Project Based Learning ラベルワーク 分 類大系 した辞書 オントロジー 記述言語 オントロジー 知の内 容を示す メタデ ー タを記述するための 用語を定義す る構造 意味処理 シソーラス 思考とは推論 である インタフェース 脳内知 天才の直観 ひらめきから 創発へ 2.1 創造と心理 構文解析 シソーラス 語の分類大系 を示した オントロジー エディタ 人（２章） 観念 形態素解析 構文解析 文書の空間的 な可視化 記号とは「それを知ること によってもっと他の何か を知ることのためのも の」 パースの記号論 は、認識と思考は 言語を含む記号過 程であるとする 協創の構造と知 直観・直感 言語心的 イメージ 記憶心的 イメージ 意味記憶 エピソード記憶 記憶と心的 イメージの 比較 認知心的 イメージ 創造の メカニズム 心的イメージ (心像・表象) 顕在知 知覚心 的 イメージ 外化すると 記号それ自 体 が独 立した存在とな り、記号自体が人に働き かける。この働きかけが 心 的イメージの記号の 操作となって、新たな記 号が生み出 される。これ が、外化された記号を用 いての創 造活動である。 形態素解析 ・ グラフ ・ 樹形図 ・ 階層構造 ・ 散布図 3.1 知の表現と構造 外 部表現 された図と言語からなる記 号は思考や創造をする上で、また、 計算機からの支援を受ける上 でも、 計算機 を介して人と人 とが創造活動 をする上でも、認知レベルの情報の 交 換にとって本 質的である。 創造過程では無のところ から、創造 の文 脈に必要な知を見出す行為を いろ いろな言 葉で言い表している。 これらは、それぞれの個 人の知識 や経験の裏づけが必 要で、それら は個人の来 歴や文 脈に依存する ゲシュタルト効果 知覚心的 イメージ 五感 計算機支援による 知の創造 認知科学 文書 文書に対する 自然言語処理 自然言語処理 自己組 織化 創造的思考を助長支 援するためには、イン タラクティブ性が重要 ・ 単語 ・文 ・ 文書 ・ 文 書集合 世の中の実問題 は解 空間が大きいために現 実的 な時 間内に最適解を求めること ができないことも 多く、ヒューリスティクスと呼ばれるある程度の水準 の解を求 めるための方法が取 られる 4.1 曖昧性・感性・ 複雑性の処理 形式 「外部表現」とは、言語に より記述された知と知の 関 係性を表現すること 3.3 自然言語に よる知の表現 発想法 には図要素である、点・線・ 矢印・座標図 ・領 域図の性 質、およ び、配列図・連結図（マイ ンドマ ップ など）の持つ意 味を使 っていく。 インタラクション 心理学 天才のひらめき ・ 同一関 係 ・ 類似関 係 ・ 具体と抽象の関係 ・ 因果関 係 図 形言語 の要 素として は、要素記号、テキスト、 図面、数式、表、グラフ、 化 学式、お よび画 像 創造活 動における図 形 にかかわる計 算機の役 割としては、そのインタラ クティブ（対話）性にある 図と演算 アルゴリズムに則っ て演 算し可視化 言語学 協創とは？ 記号論 （アブダクション） 物語 思考を促 進させ るエデ ィタ ー 物・情報から 心の時代へ Ｊ.Ｓ.ミル 知の形式 知の関係性 規約的 な図が言語を 用いず創 造活動に使 われる場 合も ある。 3.2 図による 知の表現 図表現を使うことは、創 造過程に お いて言 語では表せない心的イ メージを図で表す ことである。 人間と機械の 関係性変化 人工知能 思考や知の創造に関する研究 神話 「コンピュータと認 知を理 解する」 1987年 計算機科学 自然科学 論理学 想像や感情 人文科学 デ カルト ニュートン パトス 「よいまとまり」として 認知するゲシュタルト 作用が働く。 4章 協創と計算機 インターネットは、最大の 知識データベース 1.1 創造の歴史的視点 教育への応用 ePFは一 般的にJavaや PHP で開発されている OSP開発 事例 Sakai OSP アカデミック ポートフォリオ ラーニングポート フォリオ ティーチング ポートフォリオ Mahara 共通機能としては、 文書作成・配信・検 索、 ドキュメントマネジメント、 グループウエア、 スケジュー ル作成・管理、 発想支 援機能 アドミニストレーション ポー トフォリオ 9.1 OSPによる教育支援システム ePF(Electronic evidence Portforlio) 9章 創造的教育活動支援 知識地図編集 by 児西清義（詳細はオーム社Ｗｅｂサイト参照）