ディープスマート：習得と伝承のための体系的なアプローチ

ディープスマートとは、単なる知識やスキルを超えた、経験に基づく深い理解、洞察、判断力、そして問題解決能力を指します。これは、ドロシー・レナードとウォルター・スワップによって提唱された概念であり、組織の持続的な成長と革新に不可欠です。

ディープスマートの重要性:

競争優位性の獲得
イノベーションの促進
組織の持続可能性
ディープスマートの習得と伝承:

ディープスマートを効果的に習得し、次世代に伝承するためには、従来の講義や情報共有だけでは不十分です。経験を通して学ぶことを重視した、実践的なアプローチが必要です。レナードとスワップは、"OPPTY"プロセスを提唱しています。

OPPTYプロセス:

観察 (Observation): 経験豊富な専門家の作業を観察し、彼らの意思決定プロセスや問題解決の手法を理解します。
実践 (Practice): 観察した内容を基に、自分自身で実際にタスクを実行し、フィードバックを受けながら改善を続けます。
連携と協力による問題解決 (Problem Solving through Teaming and Collaboration): チームで協力し、異なる視点からのアプローチを学び、より深い理解を得ます。
権限負担 (Taking on Responsibility): より大きな責任を持つタスクを引き受け、意思決定を行い、経験を積みます。

OPPTYプロセスを具体的に実行するためのステップ:

観察:
経験豊富な専門家の作業を観察します。
観察時には、どのような状況でどのような判断が行われているかを詳細に記録します。

実践:
観察した内容を基に、自分自身で実際にタスクを実行します。
初めは専門家の指導の下で行い、徐々に自立して実践できるようにします。
フィードバックを受け取り、改善を続けます。

連携と協力による問題解決:
チームでの協力を通じて問題解決に取り組みます。
他のメンバーと意見を交換し、異なる視点からのアプローチを学びます。
チームでのディスカッションを通じて、より深い理解を得ます。

権限負担:
より大きな責任を持つタスクを引き受け、意思決定を行います。
自分の判断がどのように結果に影響するかを学び、経験を積みます。
必要に応じて、専門家からのアドバイスを求めます。

ディープスマートを学ぶためのステップ:

基礎知識の習得: 機械学習やディープラーニングの基本的な概念やアルゴリズムを学びます。
実践プロジェクトの実施: 学んだ知識を実際に適用するために、具体的なプロジェクトに取り組みます。

経験の蓄積: ディープスマートは直接の経験に基づくため、様々な状況に触れることが重要です。
ガイド付き学習: エキスパートの指導の下で学習を進めます。

パターン認識能力の向上: 大量の情報からパターンを見出す能力を磨きます。
継続的な学習と適応: 技術や環境の変化に合わせて、常に新しい知識を吸収し、自身のディープスマートを更新し続けます。

結論:

ディープスマートは、組織の成功に不可欠な要素であり、OPPTYプロセスのような体系的なアプローチを通じて習得することができます。経験を通して学ぶことを重視し、実践的な知識を深めることで、組織は競争力を強化し、持続的な成長を実現することができます。

参考文献:

[1] 12 useful books and articles on qualitative research methods https://aesop-youngacademics.net/blog/12-useful-books-and-articles-on-qualitative-research-methods
[2] 6 tips for writing effective opportunities - TheyDo https://www.theydo.com/best-practices/6-tips-for-writing-effective-opportunities
[3] why we need high-quality examples of global implementation research https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8848686/
[4] [PDF] A Practical Guide to Opportunity Assessment Methods - cloudfront.net https://dpjh8al9zd3a4.cloudfront.net/rti-press-publication/practical-guide-opportunity-assessment-methods/fulltext.pdf
[5] Dorothy A. Leonard https://www.hbs.edu/faculty/Pages/profile.aspx?facId=6499
[6] Deep smarts : how to cultivate and transfer enduring business wisdom | CiNii Research https://cir.nii.ac.jp/crid/1130000794526449280
[7] Systematic literature review on opportunities, challenges, and future ... https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X2200073X
[8] Ubiquity: Leonard and Swap on 'Deep Smarts' https://ubiquity.acm.org/article.cfm?id=1066329
[9] ディープラーニング実装の完全ガイド。手順を基本から解説 https://ainavi.jp/portal/ai%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6/deep-learning-implementation/
[10] 機械学習の手順5ステップを初心者向けに解説！独学で習得する手順 ... https://last-data.co.jp/media/machine-learning-procedure/
[11] エキスパートの知識を他の人に引き継ぐにはどうしたらよいか「NPO後継者いない問題の解決策」～書籍：「経験値」を伝える技術から学ぶ～｜今給黎 辰郎（いまきゅうれい たつお） https://note.com/imaq/n/n61fb55e0f696
[12] [PDF] JAIST Repository - CORE https://core.ac.uk/download/58957428.pdf
[13] 書評「『経験知』を伝える技術 −ディープスマートの本質−」｜S. Kumagai https://note.com/kumakuma24/n/nb2f8b73959d3