問題解決指南
現代は、大きな問題がどんどん顕在化していく時代です。
人類史上始まってから未だに戦争状態が終わっていませんし、
核戦争の危機にまで至っています。
地球規模での気候変動問題は破滅的な状況に進みつつありますし、
コロナパンデミックも無関係ではありません。
まもなく人工知能AIが人間の職業を代行していくことで、
人間の尊厳が大問題になっていくことでしょう。
大問題ばかりですが、問題というのは解決できれば大きな価値を生み出すわけです。
ですから、問題解決は、
ピンチであると共に飛躍のためのチャンスでもあるのです。
今回は、令和哲学カフェで毎日学べる令和哲学・認識技術nTechを使って、”問題解決”についてまとめておきたいと思います。
問題とは何か？
問題とは何でしょうか？
当たり前かもしれませんが、
誰かが問題だと思えば、問題ですし、
問題がないと思えば問題がないのです。
だから問題は、人間そのものに起因するものか、人間関係に起因するものか、組織に起因するものか、組織関係に起因するものになります。
問題とは、理想とする状態と現状とのギャップです。
可能な状態と不可能な状態のギャップです。
欲求が満たされた状態と満たされない状態のギャップです。
OKな状態とOKじゃない状態のギャップです。
意志が達成された状態と達成されてない状態のギャップです。
それをニーズとかいったりします。
ニーズは人それぞれです。
顕在化されたニーズもありますし、潜在的なニーズもあります。
人類共通の問題もあるでしょうし、誰か個人の問題もあるでしょう。
時代的なものもあるでしょうし、地域的なものもあるでしょう。
問題解決＝価値生産
より多くの方に関わる問題であり、大きな問題だとしたら、
それを解決できれば、大きな価値が生まれるわけです。
だから、問題は価値の源泉でもあります。
問題解決は、価値生産です。
大きな問題解決は、大きな価値生産となります。
だから、危機＝ピンチ＝大問題＝大チャンスでもあるわけです。
問題は何か？何が問題なのか？
では、価値を生み出すためには、どうしたらよいでしょうか？
その第一歩は、問題が何かを明確にする必要があります。
「何の問題なのか？」「どんな問題なのか？」「どこからどこまでが問題なのか？」を明確にする必要があるのです。
相対性理論によって、科学技術の進化に大きな貢献をした
アインシュタイン博士は、
「私は地球を救うために１時間の時間を与えられたとしたら、59 分を
問題の定義に使い、１分を解決策の策定に使うだろう」
と述べています。
いかがでしょうか。
私たちは問題が何かが分からないのにも関わらず、
問題を解決しようとしてしまってはいませんか？
特に日本人は、
目の前の現実を何とかしようとするのが癖になっていますから、
何が何だか分からないにもかかわらず、
何しろ試行錯誤を始めちゃうことが多いのではないでしょうか？
しかし、今の時代は簡単に解決できない問題が山積しています。
そこで、いつもやってしまいやすい
「問題が分からずに、問題を解こうとする癖」
を停止させて、
「何が問題なのか？」と、その本質を問う必要があるでしょう。
問題解決の流れ
さて、「何が問題なのか？」を問えば、
現象として起こったことの背景を探る必要があります。
背景を理解するためには、
その現象が起こる前にまで遡っていくことが必要になります。
問題が起こらなかった時にまで遡ります。
どこからどのように問題が起こったのかということを
特定することができれば、問題の原因とプロセスを知ることができます。
これができてしまえば、問題をどのように解決すればよいのかという答えが分かります。
そこまで行けば、その問題の解決を実現させるのは、
既存の方法なのか、あるいは何か開発をする必要があるのかという
技術的な問題に置き換わります。
この流れで問題を解決させていくことができます。
ところで、先ほどのアインシュタイン博士は、こんなことも言っています。
「いかなる問題も、それをつくり出したときの意識レベルでは解決できない」と。
何の問題なのかを特定できる技術
ここで、令和哲学・nTech認識技術の出番がきます。
nTech認識技術は、究極のバック、これ以上バックできないところから、
宇宙が創造される仕組みを観察をする技術でもあります。
つまり、問題に関して言えば、全ての問題の無いないところから、
問題の生まれる仕組みを観察することができる技術でもあります。
だから、問題に関係する知識さえあれば、
その問題が、何の問題なのかを特定することができるわけです。
問題を特定してしまいさえすれば、
問題解決の方向性は自動的に定めることができます。
このように、nTech認識技術は、
問題が何かを特定する力、情報リテラシー力が抜群に向上します。
みなさんも、是非令和哲学・nTech認識技術に触れてみてください。
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