優れた情報を自動的にまとめる方法はあるか? グーグル創業者の2人は、この問題別の角度から再定義することで、答えが見えてきました。世の中には、質問を変えてみることでスルッと、思わぬ答えが導き出せることがあります。
成功する一握りの人々だけが実践する、共通の「思考の法則」を知るには、いったん私たちが常識だと考えてきたルールをリセットする必要があります。そして、彼らの行動や考え方に注目し、そのエッセンスを吸収して、その根底にある思考のサイクルを身に付けることが重要です。
成功者はみな、次にあげる5つのビジネスプロセスを何度も、高速回転で循環させています。私は、キーワードとなった5つの英単語の頭文字をとって「5Aサイクル」と呼んでいます。
さて、ここで問題です。
スタンフォード大学の膨大な蔵書の電子化プロジェクトに、2人の学生が参加していました。彼らはデジタル化する膨大な情報の中から、「どのようにすれば優れた情報を見つけられるか」のミッションを受け持ち、さまざまな方法を模索していました。
そこでたどり着いた1つの結論は、「優れた本とは、類似テーマの他の本から参照されている」という気付きだったのです。
類似テーマの本の著者はその分野の精通者であり、彼らが参考にする本は優れた内容に違いない。その回数や、どのようなテーマで参照されているかをシステム化してしまえば、膨大な蔵書の価値を機会的に測る有効な方法になるのではないか、と考えたのでした。
つまり「どうやったら優れた本を自動的に探し出せるか?」の問題を「優れている本の共通点は何か?」に再定義したわけです。
優れた本を選び出す方法は、当然、他にも考えられるでしょう。過去の販売実績から売れ行きのよい本を見つけ出すこともできます。しかし、話題性で一時的に売れた本が果たして優れた内容なのか、疑問が残るところです。
もちろん、カテゴリごとに専門家がえりすぐる方法も考えられます。しかし、あらゆるテーマの専門家を探し出して作業を割り当てる手間や、その選出作業は膨大なものになるでしょう。この方法は論理的ではあっても、膨大な蔵書の価値を評価する方法としてはあまり経済的とはいえません。
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