科学思考を活かしたリーダー育成・新規事業開拓術について話せます

エキスパート

氏名:開示前


■背景
◎科学研究は「帰納的推論」と演繹的推論のループで真理にせまる。

例)朝、草に露(つゆ)がついているのを見て、その理由解明を課題とする
○現象を深く観察し、事実を積み上げる
・晴れた日の朝、つくことが多い
・雨が降ったわけではない
・曇りや風が強い夜はつきにくい
・草だけではなく、金属の手すりや車のルーフにもついている
・夏より秋の方がつきやすい傾向

○帰納的推論:観測事実に基づき、次のように仮説を立案する
「空気中の水蒸気が夜間に冷やされ、露点に達すると、物体の表面に水滴として凝結しているのではないか」

○演繹的推論:上記の仮説の検証(仮説から論理的に導かれる予測を立て、それが観測と一致するか確認)。
仮説が正しければ‥
・夜間に急激に冷える日には露ができやすいはず
・同じ気温でも湿度が低ければ露はつきにくいはず
・熱伝導率が高い(冷えやすい、プラスチック<金属)方が露がつきやすいはず

○検証結果に基づく仮説評価
上記の予測と検証の結果が
・一致:仮説の信頼性↑(ただし完全な証明ではない。どの程度の信頼度なのか、その適用限界が問題となる)
・不一致:仮説を修正、もしくは棄却&新たな仮説立案

◎帰納的推論と演繹的推論の繰り返しにより真理に迫る作業は、科学研究に限らない。
⇒日常生活やビジネスの場でも重要な思考法である。

例)
・1クラス40人の中に同じ誕生日の人がいる確率を過小評価
・夜空に光る1点を見て、宇宙人の来訪を確信する
・夢でおばあちゃんが出てきたと思ったら、翌朝亡くなったとの連絡。「虫の知らせ」を信じるようになる。

誤情報や認知バイアスへの耐性がないと、誤判断・誤信念が形成される。

そして実際科学リテラシーの低い人が、スピリチュアルの高額商材を買わされたり、陰謀論にハマったりしている。

■話せること
◎科学思考(=論理思考×メタ思考)はなぜ必要か?
・リーダー育成:論理とメタ視点で意思決定力を鍛えるリーダー研修
・新規事業、企画着想:「問いを立てる力」を鍛えるメタ思考トレーニング
・DZ、AI活用:AI時代に必要な人間の思考力とは?科学思考見直す意思決定

◎科学思考がないと?
・データに飛びついて裏をとらずに判断、失敗
・誤った因果関係を信じて無駄な施策を継続
・「空気」に流されて合理性なき会議決定
・上司の直観に依存した非再現的な成功体験

◎論理思考(=演繹的推論)
・問題や言葉の一つ一つを「定義」する
・定量的に考える
・ズームイン&ズームアウト(ズームインで問題を分解、要因洗い出し、ズームアウトで解決アクションを具体化、定量化)

◎メタ思考(=帰納的推論)
論理思考は大事だが、それだけでは新奇な発想は出てこない。
論理思考は無用な飛躍を防ぐ。しかし新機軸やパラダイムシフトの為には「適正な」飛躍が必要。
※例)夜空に光る点を見て宇宙人を着想するのは適正とは言えない)

⇒メタ思考で気づいてない領域への「気づき」を得る。

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氏名:開示前

理論物理学を専攻。大学にて量子物性・場の量子論の理論研究に従事。民間企業にて科学技術計算エンジニア(Fortran/C)としても活動、産業界向けのシミュレーションや解析業務の経験を積む。NPO法人 にて理論物理学研究所の所長として、研究活動の継続と並行して科学教育やサイエンスライティングの領域を拡大。

近年は生成AI関連業務(AIの品質評価およびプロンプト改善業務)。特に科学技術・医療・工学領域において、誤情報の検出や正確性・妥当性の評価を行う。また科学技術文書の翻訳・編集にも従事。

理論的思考を基盤とした問題解決能力、科学的な根拠に基づく批判的思考、専門的内容を言語的に正確に伝える力を活かし、現在はAI・翻訳・科学教育の分野を横断する活動を展開中。科学的知見を社会実装につなげることを目指し、研究者としての視点と産業応用の両面から価値提供を行う。


職歴

職歴:開示前


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