あなたの情報ダイエットが、あなたを凡庸にしている

ほとんどのナレッジワーカーが同時に同じ結論に達するのには理由があります。彼らは同じものを読んでいるからです。トレンドページ、アルゴリズムによって表示される投稿、グループチャットのフィルターを生き延びたスレッド。インターネットのあなたがいる特定の分野で、今週まさに人気を集めているものです。

これは心地よいものです。しかし、同時にこれは、他の誰とも見分けがつかない作品を生み出すことになってしまう原因でもあります。100人の人が同じ記事を読んでそこから結論を導き出すと、それらの結論は収束します。そうならざるを得ません。インプットが同じだからです。異なる考え方をするための唯一の方法は、異なるものを読むことです。

トレンドの罠

ほとんどの人の読書は新しさによって決まります。今週何が公開されたか、今何が議論されているか、今日アルゴリズムがあなたに見せるべきだと判断したものは何か。これにより情報の単一栽培が生まれます。特定の分野やコミュニティにいる全員が、同時に同じ素材を吸収しているため、その素材から生成されるアイデアも収束していくのです。

問題は、トレンドの素材が悪いということではありません。その多くは優れたものです。問題は、それが共有されているという点にあります。広く読まれている素材から派生したアイデアは、定義上、コモディティ（ありふれたもの）です。あなたと他の5,000人が今朝同じ論文を読み、ほぼ同じ反応を示したとすれば、そこから得た洞察にはほとんど価値がありません。なぜなら、それは希少ではないからです。

独創的な思考には、異なるインプットが必要です。ただ天の邪鬼であるためのへそ曲がりなインプットではなく、あなたの分野の他の人々が消費していないインプットです。つまり、あなたに情報を与えているおすすめエンジンが提示していない場所を探す必要があるということです。

古い素材は信じられないほど過小評価されている

ほとんどの分野で最も過小評価されている情報源は、古い素材です。時代遅れという意味での古さではなく、現在の対話が始まる前に書かれ、今では誰も注目していない領域の外にあるという意味での古さです。

クロード・シャノンは1952年に創造的思考に関する講演を行いましたが、そこには現代のほとんどの創造性に関する本よりも、段落ごとにより有用なテクニックが含まれています。彼の最初のアプローチはエレガントでした。問題をほぼ些細なものになるまで縮小し、その小さなバージョンを解決してから、一度に一つずつ複雑さを再導入するというものです。このテクニックだけでも、今年代に発表されたどの生産性向上アドバイスよりも多くの壁を乗り越えることができるでしょう。

リッチ・サットンの「苦い教訓（The Bitter Lesson）」は、2019年に書かれた約1,000語の文章ですが、その10倍の長さの調査論文よりもAI分野の形を的確に予測しています。ほとんどの分野には、短く、古く、そして壊滅的に正しい、これに相当するテキストが存在します。問題は、現在の議論が始まる前に公開されたものであるため、誰もそれを共有しないことです。

生涯にわたってノートに書き留めた読書の中の最高の文章を集めたルネサンス期の学者にまで遡るコモンプレイス・ブック（備忘録）の伝統は、まさにこの洞察に基づき構築されていました。それは、最も価値のある素材は歳月を経て複利のように積み重なるということです。5年前に記録した一節は、今朝のプレプリント（査読前論文）では照らすことのできない方法で、今日直面している問題を明らかにしてくれます。なぜなら、それは異なる文脈から生まれ、異なる前提を持っているからです。

もしあなたの情報摂取が昨年より古いものを一切含まないなら、あなたは利用可能なもののほんの薄い一部を見ているだけで、それを全体像だと勘違いしていることになります。

視野の広さは（最終的に）専門性の深さに勝る

専門家になるための方法は、ますます狭い領域を深く深く掘り下げることだという根強い信念があります。ある時点までは、これはまさに正しいです。その分野に貢献できるほど十分に理解するためには、深さが必要です。しかし、ある一定のレベルを超えると、さらなる深掘りは収穫逓減を生み出し、深さだけでは得られない広さ（視野の広さ）が成果をもたらし始めます。

最も興味深い仕事は、分野と分野の境界で起こる傾向があります。ある領域のアイデアが別の領域の課題を照らし出すのがそこだからです。解釈可能性の研究は、神経科学から多くを借用しています。AIにおける評価デザインは、白衣を着たメカニズムデザイン（制度設計）です。ハードウェアが実際にどのようにデータを移動させるかを実用レベルで理解していれば、誰もベンチマークを実行する前に、どのソフトウェアアーキテクチャのアイデアが実行可能であるかが分かります。

これは、物事を広く浅く知るだけの物好きになることではありません。隣接する分野における十分な共通言語を身につけ、その分野の専門家が近すぎて見落としてしまう「つながり」を発見することです。隣接する分野の入門論文を読むために費やす1時間は、自分の分野をさらに10時間読み進めるよりも、多くの独創的な思考を生み出すことができます。

これを実践的に言うと、問題に行き詰まったときは、同じ文献をさらに読むのをやめることです。まったく異なる分野のものを読み、そのフレームワークが何かを示唆していないか確認してください。期待する以上に、それは効果があります。

要約ではなく、一次情報を読む

当たり前のように聞こえるかもしれませんが、あえて言う価値があります。要約されたスレッドを読むのではなく、論文そのものを読んでください。

スレッドや要約、レビュー記事は、何が存在するのかを発見するのには役立ちます。しかし、実際の議論に向き合う代わりとしてはお粗末なものです。要約は、ニュアンス、但し書き、方法論の詳細、そして論文の中で通常最も正直な段落である「限界（limitations）」セクションを削ぎ落としてしまいます。

付録（アペンディックス）こそが、秘密が隠されている場所です。本文のストーリーに合わなかった詳細、エッジケース、失敗に終わった試みなどです。これらは多くの場合、見出しを飾る結果よりもあなた自身の仕事にとって価値があります。なぜなら、著者らが試してうまくいかなかったことが書かれているため、あなたが同じことを試す手間を省いてくれるからです。

読みながら注釈を書き込むことで、あなたとテキストとの関係が変わります。文章にマークを引き、余白に質問を書き、これまでに読んだ他のものとのつながりをメモするとき、あなたは単に消費しているのではなく、その素材を処理（消化）しているのです。記憶の定着と洞察における違いは非常に大きくなります。

読み終えたら、自分の言葉で簡単な文献ノートを書きましょう。どのような議論だったか、自分の仕事に何が関連しているか、どのような疑問が生じたか。論文1本につき15分です。これらのノートは、検索可能でリンク可能な、あなただけの本物の研究ライブラリとなり、あちこちにハイライトが散らばったPDFのフォルダよりも無限に役に立ちます。

自分と共に成長するライブラリを構築する

情報摂取とは、何を飲む（読む）かだけではありません。何を保管し、後でそれをどのように見つけるかでもあります。

数ヶ月、数年にわたって読んだ内容、メモ、それに対する反応を蓄積していく研究ライブラリは、どれだけ読み返してもかなわないリソースになります。新しい課題に取り組んでいるときに、関連する概念をライブラリで検索すると、読んだことさえ忘れていたものや、異なる読書時期のアイデア間のつながり、関連するトピックに関する過去の自分の考えが見つかり、同じ作業を繰り返すのを防いでくれます。

セマンティック検索は、完璧な整理整頓がなくてもこれを実用的なものにします。それに何と名前をつけたか、どのフォルダに入れたかを覚えている必要はありません。探しているものを説明すれば、システムが意味に基づいてそれを見つけ出します。「アテンションメカニズムとエネルギー調節に関するあの話」と検索すれば、異なる時期に異なるプロジェクト名で保存していたとしても、関連する論文が表示されます。

AIアシスタントは、収集した読書内容を横断して要約することができます。「XとYの関係性について、これまでに読んだもので関連するものは何か？」と尋ねると、インターネットからの一般的な要約ではなく、あなた自身のライブラリに基づいた回答が作成されます。これが、単なる「情報摂取」と「情報インフラ」の違いです。

実践編

劇的なオーバーホールをせずに情報の摂取方法を変えたい場合：

普段読まないような意外な情報源を一つ、定期的な読書に加えてください。隣接する分野の学術誌。異なるアプローチの伝統を持つ人によるブログ。関心のあるトピックについて2000年より前に書かれた本。多様性を取り入れ始めるには、一つの情報源だけで十分です。

ずっと読もうと思っていながら、まだ読んでいないあなたの分野の古典的なテキストを1時間かけて読んでみてください。誰もが引用するのに、実際には誰も読んでいないようなテキストこそが、通常、読む価値のあるものです。

自分の考え方を変えるようなものを見つけたら、適切に記録してください。クリップし、なぜそれが重要なのかのメモを書き、以前読んだ関連するものへとリンクさせます。読書は、見つけてさらに積み重ねることができる場所に保管して初めて、複利のように効果を発揮します。

誰もが読んでいるからという理由だけで読んでいる情報源を、一つ削ってください。それがどれであるかは、おそらくすでに自分で分かっているはずです。

よくある質問

普段の情報源以外から読む素材を見つけるにはどうすればよいですか？

すでに読んだ論文の参考文献、特に今では誰も引用していないような古い参考文献をたどってみてください。隣接する分野の人々に、彼らが基本と考えているものは何かを尋ねてください。憧れの研究者の読書リストを閲覧してみてください。月に一度、まったく何も知らない分野の講演を聴いたり、論文を読んだりしてください。見慣れない場所こそが、独創的なインプットが存在する場所です。

最新の出版物を追うのをやめたら、取り残されてしまいませんか？

完全にやめるわけではありません。同僚や学会、的を絞った検索を通じて、重要な最近の成果には今後も出会うことになります。変わるのはその割合です。100%を最新トレンドにするのではなく、例えば60%を最新のもの、40%を古いものや視野の広いもの、あるいは隣接する素材にシフトします。最近の成果も引き続き読まれます。ただ、それが「唯一のもの」ではなくなるだけです。

読んだ内容を覚えておくにはどうすればよいですか？

それについて書いてください。論文や章を読み終えた後に自分の言葉で簡単なメモを書くことは、記憶を定着させる上で最も効果的なテクニックです。段階的な要約（Progressive summarisation）も効果的です。最初の読書でハイライトを引き、2回目で重要なハイライトを太字にします。しかし、自分自身の反応を書くことに代わるものはありません。反応を構築する行為が、受動的な読書では行われない脳内処理を強制するからです。

定期的に読むべき情報源はいくつくらいが適切ですか？

量よりも質がはるかに重要です。文献ノートを書き、真剣に向き合って注意深く読んだ3本の論文は、斜め読みしてブックマークした20本の論文よりも多くの洞察をもたらします。もしあなたの読書リストが理解のスピードよりも早く増えているなら、あなたは学習しているのではなく収集しているだけです。コレクターの誤謬は、ナレッジワークにおいて最も一般的な罠の一つです。

関連する読書：実際に研究を行う方法、リサーチログ（研究の記録）。関連するガイド：リサーチワークフロー、ブックノート（読書メモ）、コモンプレイス・ブック（備忘録）、ツェッテルカステン、ノート作成の基本。