コーチングプラクティス： 「地図は領土ではない」という考え方（仕事で）
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役立つかもしれないプラクティス
- 地図は現地ではない
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。 - 自分のモデルを明示的に言語化する
今の状況についての自分のモデルを平易な言葉で articulate することで、地図を見えるようにする。
地図は現地ではない - 自分の地図が省いているものを探す
あらゆるモデルは何かを取りこぼしている――意図的に自分の死角を探す。
地図は現地ではない - 言葉とそのものを区別する
ラベルではなく、それが指す現実に反応しているかどうかに気づく。
地図は現地ではない - 実際のフィードバックから地図を更新する
現実が自分のモデルと矛盾したら、モデルを修正する――現実の記述の方を修正するのではない。
地図は現地ではない - 解決策を生み出す前に双方の利害を地図にする
何かを提案する前に、双方の既知および推測される利害を書き留める——地図は、どんな一つの立場も明らかにできない取引を明らかにする。
利害と立場：統合的交渉の核心 - 複数の地図を同時に保持する
複雑な状況では、競合する2つか3つのモデルを構築し、どちらがより当てはまるか確認する。
地図は現地ではない - すべての主要な支持理由に最も強力な反論を加える
支持する各理由について、最良の反論を見つけてマップに載せる。
アーギュメント・マッピング - 地図と現地を常に区別する
モデルは単純化されたものです——自分のモデルがどこで破綻するかを正確に把握する。
メンタルモデル：チャーリー・マンガーのラティスワーク・アプローチ - パーツが変化するにつれて地図を更新する
重要な内的作業の後に地図を見直し改訂する——システムは変化し、地図もそうあるべきである。
IFSパーツ・マッピングを実践的に
関連する悩み
- 「地図は領土ではない」という考え方（大きな変化の中で）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
地図は現地ではない
- 「地図は領土ではない」という考え方（始めたばかりのときに）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（喪失の後に）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（対立の中で）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（新しい仕事で）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
- 「地図は領土ではない」という考え方（予算が厳しいときに）
アルフレッド・コージブスキーの洞察は、あらゆるメンタルモデル、信念、現実の表象は、実物を単純化したものにすぎず、自分の地図を現地そのものと取り違えることが判断の誤りや対立、頑なさを生むというものだ。実践すべきは、モデルを緩やかに保持し、証拠に基づいて更新し、自分のモデルが何を取りこぼしているかについて好奇心を持ち続けることである。
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