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（予算が厳しいときに）
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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 - 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 - 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 - 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 - パンチと共に転がる
カテゴリーが尽きたとき、予算を放棄するのではなく意識的にお金を移動する。
YNAB予算管理法を実践に活かす - 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 - 主張とその理由を切り分ける
すべてのマップを、中心となる主張とそれに対して提示された明確な理由を書くことから始める。
アーギュメント・マッピング - 自分の価値観を中心に意識的な支出カテゴリを設計する
一般的な予算カテゴリを価値観にちなんだ名前のバケツに置き換え、すべての配分が明白に正当化できるかどうかがわかるようにする。
価値観に基づく支出術 - 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
関連する悩み
- 地図は領土ではない:コージブスキーの教え
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（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（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。
- 地図と現地の違いとは
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。
- 「地図は現実そのものではない」という考え方
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。
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