できるだけ遠い領域からのアナロジーを求める

アナロジーの領域が自分の問題から遠いほど、今の表象を打ち破る可能性が高くなる。

Why it works

近いアナロジー（同じ分野、同じ業界）は、すでに試された同じ解決策の集合を活性化しがちである ― 表象があまりに似すぎていて、新しい道筋を提供できない。遠いアナロジー（社会問題に対する生物学、会話設計問題に対する建築学）は構造レベルでの写像を必要とし、これが脳を、行き詰まった表象を維持し続けてきた表面的な特徴から切り離す。アナロジーによる制約緩和が機能するのは、その異質な領域が文字通り同じ制約を内在していないからである。

How to do it

1. 自分が繰り返し解決策を探している領域を名指しする（例：技術、マネジメント、心理学）。
2. 最大限に遠い領域を選ぶ（生態学、中世史、料理、材料科学）。
3. 自分の問題をその領域の語彙で記述し、そこで自然に浮かぶ解決策を見る。
4. 最も有望な解決策を元の領域に翻訳し直す。

エビデンス

創造性における類推的距離の研究（Dunbar, 1995年; Holyoak & Thagard, 1995年）では、科学者が遠い領域からの類推を使って概念的な行き詰まりを突破することが示された。 (observational)

遠い類推は新しい表象を解放するために強力だが、近い類推より適用が難しい。洗練された研究的文脈から実践的問題解決への転用は証拠より推論である。

出典

• Holyoak & Thagard (1995), Mental Leaps: Analogy in Creative Thought
• Gick, M. L., & Holyoak, K. J. (1980). Analogical problem solving. Cognitive Psychology, 12(3), 306-355.

よくある間違い

近接した領域（他の工学分野からアナロジーを求めるソフトウェアエンジニア）からアナロジーを選び、真に遠い領域を選ばない ― これでは共有された表象的制約を打ち破ることに失敗する。