TechnoProducer株式会社/「発明塾」塾長の楠浦です。
新規事業や研究開発、知財の現場では、情報収集を重ねても、なかなか意思決定できないことがあります。
それは、情報が足りないからとは限りません。
大切なのは、情報を増やすことではなく、何に注目し、どう整理し、次の一手を決めるかということです。
今日は、「情報におぼれないようにするには?」をキーワードに、情報収集を意思決定につなげるための調査分析についてお話しします。
以下のnote記事で詳しく書いておりますが、noteの内容を抜粋要約して配信いたします。
「情報におぼれず、決める技術」シリーズ第1回|情報におぼれる人は、情報が足りないのではない|楠浦崇央
https://note.com/kusuura/n/n569abbaa5188
それでは、早速本題へ。
「もう少し調べてから決めよう」
新規事業、研究開発、知財の現場で、よく起きることですね(笑)。
競合を調べる。特許を読む。市場を調べる。AIにも聞く。
ところが、情報が増えるほど、逆に決められなくなる(笑)。
なってますよね(笑)。
これは、情報が足りないからとは限りません。
ノーベル経済学賞を受賞したHerbert Simonは、情報が豊富になるほど、希少になるのは人間の「注意」だと指摘しました。
情報ではなく、注意力が肝なわけです。
注意力はAI時代には、ますます重要になります。
AIに「もっと調べて」と頼めば、情報はいくらでも増やせる。
だから差がつくのは、
・何を見るのか
・どの違いに注目するのか
・何を捨てるのか
・そして、どこで調査を止めるのか
という「注意の使い方」です。
情報収集の目的は、情報を増やすことではありません。
決められる状態をつくることです。
注意力を研ぎ澄ますために調べるのだ、と、僕は発明塾で教えていますね(笑)。
発明塾や弊社の調査分析では、
「特許を100件読みました」
「競合を30社調べました」
では終わりません。
そこで問います。
何が違いましたか?
なぜ、その情報が気になりましたか?
どんな軸で整理すると、この世界が見えますか?
その分類から、どんな選択肢が生まれますか?
サンプリングした情報から違いを見つけ、軸をつくり、分類し、選択肢をつくり、判断する。
この一連のプロセスを繰り返すことで、
単に「詳しい人」ではなく、
大量の情報の中から、意思決定に必要な情報へ注意を向けられる人
を育てることができます。
これは、IPL(IPランドスケープ)担当者にも、研究開発・技術者にも重要な能力だと考えています。
AIが調査を代替するほど、むしろ人間には、
「この情報は重要だ」
「ここが他と違う」
「この空白がおもろい」
と気づく力が求められるからです。
TechnoProducerの「次の一手を決めるための調査分析」は、調査報告書を納品して終わるサービスではありません。
調査・分析サービス|TechnoProducer株式会社|
https://www.techno-producer.com/research-service/
特許、論文、市場、競合、企業動向を題材に、
何を見るか
→ 何が違うか
→ どんな軸で整理するか
→ どんな選択肢があるか
→ 次に何をするか
まで一緒に考えます。
そのプロセス自体が、
IPL担当者の育成や、
技術者の情報分析力・仮説構築力の育成
にもなります。
AIに調査させる技術は、これから急速に一般化するでしょう。
だからこそ企業内に残すべきなのは、
AIから出てきた大量の情報におぼれず、注意を適切に配分し、自分なりの軸をつくり、「次の一手」を決められる力
だと思っています。
調査を外注して情報を受け取るだけではなく、
調査を題材に、自社の人材も育てたい。
そんな企業の方にも、ぜひ活用いただきたいサービスです。
お問い合わせは、こちらから↓
https://www.techno-producer.com/contact-us/
楠浦 拝
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