Regroup201907デモ動画 マニュアル: 今はもう動いてない
2019年のRegroupでの学び
- グループ化の際に表札付箋の入力を強制するのはよくない
- スマホ上でキーボードが出た場合のその高さに合わせたUI設計が難しい
2019-04-28にRegroupに書かれた文章:
知的生産性向上のためのツールの開発コードネーム
Q: ReGroupを作ることで実現したい理想は何か？
- 自分の知能の強化
- 2018年のメモ: ReGroup2018 ではKJ法支援ツールと呼んでいたが適切でない
- オリジナルのKJ法の手順を守ることに興味がないため
Q: 「自分の知能の強化」とは具体的にはどう言うもの？
- KJ法は僕の知能の強化にとても役立ってきた
- 書き出しによって「消えなくする」効果
- 広げることによる作業記憶容量の増加
- 表札をつけて束ねることによる圧縮・チャンキングの効果
- 一方で、限界まで酷使することで問題点が見えてきた
- これを克服するツールを作ることでさらに先に進めるのではないか
問題1: 付箋の準備コストが高い
- 現状
- 紙の付箋に手書き
- スライドは25upで印刷して裁断
- 理想
- デジタルデータは再利用できるべき
- 紙の付箋に対する書き出しはデジタル化してもそれほど便利にはならないだろうけど、それが紙であることが原因で再利用が難しい
- 今までに作ったものを再利用したい
- 今までに作ったもの=付箋に限らない
- むしろスライドの方にニーズが高い
- 今までに作ったもの=付箋に限らない
- 解決
- インポート
- 自分の出力
- スライドPDF
- Scrapbox
- 過去の執筆
- 他人の出力も飲み込みたい
- 他人のScrapbox
- 書籍PDFも入れるだけで雑にインポート
- レバレッジメモを作るとさらに良い
- インクリメンタルリーディングとのマージ
- 自分の出力
- インポートしたものからの発見支援
- 検索
- 芋づる検索
- 類似サジェスト
- KJ法の近さによる
- KJ法は2次元ベクトルアノテーション
- サジェストしたものをマップに使ったかどうかの情報が取れる
- 能動学習サイクルがまわる
- 能動学習サイクルがまわる
- KJ法の近さによる
- インポート
問題2: 一覧能力が乏しい
- 机の広さの限界
- 物理的付箋が拡大縮小できない
- 机を無限に占有できない
- 机を携帯できない
- 準備と片付けのコスト
- 視点移動のメタファ
- 並び替えのコスト
- 物理的に並べるだけで時間を食う
- 「違う並び順」を試すことが容易でない
- 一通りの並び順に縛られる
- デジタル化すれば一瞬で切り替えられる
- インクリメンタルに提示することもできる
問題3: 物理的「束」のアクセスの悪さ
- 「束ねる」「束を開く」の物理的操作のコストが高い
- 有益なのにコストが高くてやらなくなる
- 「束ねる」は認知限界を超えるのに必須
- 「圧縮」のメリット
- デジタル折りたたみ必須
合流
- レバレッジメモのレビューシステムと合流できるか？
- レバレッジメモは付箋
- 引用元へのリンクを保つ
- やる気チェックリストと合流できるか？
- タスクを「やる気の出る単位」に変換するための質問の束
- クリーンチャットボットと合流できるか？
- 問いかけのシステム」
- スピードリーダーと合流できるか？
- 書籍の各ページは付箋である