チャンキング – 情報にはひとそれぞれ扱いやすいサイズがある

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切って小さくするのは

切って小さくするのは。。。

私たちが、物を想像したり、考えたり、覚えたり、理解したりする時に、漠然としたイメージを持ちつつも、イメージしやすい具体的なものの組み合わせに置き換えたり、連想したりすると思います。逆に自分の取り扱えない状態であると、「想像を超えたり」「イメージが沸かなかったり」することで「分からな」かったり「理解できなかった」りしてしまった経験があるかと思います。

また、実生活の中でも、私たちはたくさんの人がいる組織では一人の人が全員を把握し、指示し、報告を受ける、ということはごくまれで、ある程度のサイズのグループに分かれて、それぞれが専門性のある役割を担い、その中でも監督・指示をする人と実際に実働する人と分かれ、また、それぞれの監督・指示する人もトップに報告し、トップも総括としての報告を受け、大きな方向性としてのアクションを指示する、という分業になっているのがほとんどだと思います。

このように、私たちは時に物事を自分の取り扱いやすい大きさや具体性のあるものに「砕いて」理解し、判断し、行動することは往々にしてあります。実際に、私たちの脳の中にある情報を処理する領域(短期記憶領域)においては7プラスマイナス 2の要素の情報の要素が意図的に処理できる、という研究結果があり、実際に私たちがあちこちで作るパスワードの多くが6-8桁なのは誰もが比較的覚えやすいからであり、また、誰も自分のクレジットカードの16桁の番号を覚えていないし覚えられないのは、このあたりから来ているのかもしれません。

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チャンキング – 意識して情報を取り扱うためのテクニック

このように、私たちがものを考え、取り扱い、連想し、記憶するときに、具体的したりすることで扱うサイズを小さく区切ったり抽象的なイメージを付加していくことを「チャンキング」と呼ばれています。これは NLP の特有の言葉ではないのですが、なりたい自分をイメージする、というここでの本題を考えるにあたって、とても使いやすいツールでもあるのでご紹介したいと思います。

チャンク・ダウン – 具体例を並べることでイメージを明確化する

例えば、「航空会社」というキーワードがあるとします。
これに対して「JAL」や「ANA」、「ソラシドエア」や「AirDO」、「スターフライヤー」といった具体的な「航空会社」の名前が連想されますが、このように言葉に具体性を与えるようなもので細分化するのを「チャンキング・ダウン」と呼びます。もちろん、このようなチャンキング・ダウンだけではなく、「キャビン・アテンダント」や「パイロット」、「整備士」や「グランド・スタッフ」という具合に、「航空会社」の業務に携わる役割でチャンキング・ダウンすることも可能です。言い換えればその人なりの切り口でチャンキングは可能なのです。

チャンク・アップ – 抽象化することでよりイメージしやすいイメージを作る。

「航空会社」について引き続き考えてみましょう。
航空会社に対する私たちのイメージをもし並べるとしたら「安全性」「正確」「サービス」「ホスピタリティ」「エンターテインメント」「快適」などがあげられると思います。このような言葉に抽象性を与えることでイメージを与えるのを「チャンキング・ダウン」と呼びます。

ラテラル・チャンキング – 同類を並べて対比することでイメージを広げる

「航空会社」について引き続き考えてみましょう。
例えば、「鉄道会社」や「フェリー会社」、「バス会社」というものも当然連想されますが、これは航空会社に具体性を与える言葉というよりは、航空会社に並列する具体例と言えます。このような切り口は「ラテラル・チャンキング(水平思考のチャンキング)」と呼ばれています。上記の例で言えば、「航空会社」の観点から言えば水平思考でのチャンキングではありましたが、これがもし、上階のキーワード、例えば「公共交通機関」が存在したら、それに対するチャンキング・ダウンしたもの、と言われれば納得できるでしょう。ですので、意図/結果モデルの説明の中で対比としてご紹介したMECE を使うことで、いずれにも上位の階層のキーワードにチャンキング・アップすれば重なりなく、漏らすことなく水平チャンキングできたのだな、というのがわかってくると思います。

でも、どうやって使うの?

例えば、私たちが痛みを感じて何とかしたい、と思って病院にいくと、

「痛いです」

「どこが痛いですか?」

「おなかです。」

「おなかのどのあたりですか?」

「このあたりです。」

「このあたりがどう痛みますか?ずきずき?それともじーん?」

と、いうやり取りをお医者さんとしていると思います。まさにチャンキング・ダウンすることで痛みがどういうものなのか見極めて、その痛みの背景を見つけようとしていますよね。

同じように、ぼんやりとした目標に具体性を与えていくのはこのようなチャンキング・ダウンの作業を意図/結果モデルの上で行っていくことになります。

逆に、何かの物事を考えるにあたってイメージが定まらない時に、その抽象的なイメージを付加することで自分の過去の記憶や想像に当てはめていく作業をすることをすると思いますが、それがチャンキング・アップしているのです。

こうやって私たちがイメージを如何に自分で捉えやすいように明確化し、また自分の中で咀嚼出来るようにイメージを膨らませるのか、というプロセスが見えてきたかと思います。

ということは、話をしている相手が抽象的なイメージで話す方が理解しやすいのか、それとも具体的なケースを提示したほうが飲み込みやすいのか、というレベル間を図りながら、説明するものをチャンキング・アップすべきか、ダウンさせるべきか、考えると相手とのコミュニケーションを図りやすくなる、という使い方にも応用が効きますね。

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