あなたは「既製品の思考」で、自分の頭を締め付けている
ビジネス書を10冊読んだ。SWOT分析、3C分析、4P、PEST、5Forces—有名なフレームワークは一通り覚えた。ノートには美しいマトリクスが描かれ、付箋が貼られ、色分けされている。
でも、いざ自分のビジネスに当てはめようとすると、違和感が消えない。
「これ、本当に自分の問題を整理できてるのか？」「なんか、無理やり型にハメてる感じがする…」
その直感は、正しい。
なぜなら、有名なフレームワークは「誰にでも当てはまる」ように設計されているからだ。万人向けに作られたものは、あなたの独特な状況には絶対に合わない。
それは、足のサイズが25.5cmなのに、24cmと26cmの靴しか置いていない店で「どっちかを選べ」と言われているようなものだ。どっちを履いても、痛い。
あなたが感じている違和感の正体は、「理解力不足」ではない。既製品の枠組みに、オーダーメイドの問題を押し込めようとする暴力だ。
本当に優秀な人は、フレームワークを「使う」のではなく「発明する」
ここで残酷な真実を告げる。
マッキンゼーのコンサルタントが優秀なのは、「SWOT分析を知っているから」ではない。クライアントごとに、その場で新しいフレームワークを即興で発明できるからだ。
彼らは、既存の枠組みを「参考」にはするが、決して「依存」はしない。目の前の問題を見たとき、「この問題を最も美しく整理できる軸は何か？」を瞬時に設計する。
つまり、フレームワークを学ぶことと、問題解決能力は、ほぼ無関係だ。
むしろ逆だ。フレームワークを学べば学ぶほど、「この問題にはどのフレームワークを使えばいいんだっけ？」と他人の枠組みに依存し、自分の頭で考える力が退化していく。
これは「フレームワーク難民」という現代病だ。
ChatGPTは「知識データベース」ではなく、「フレームワーク製造機」だ
ここからが本題だ。
多くの人は、ChatGPTを「既存の知識を整理してくれる便利ツール」だと思っている。だから、こう聞く。
「SWOT分析のやり方を教えて」「3C分析の具体例を教えて」
これは、ChatGPTの力の1%も使っていない。
ChatGPTの真の力は、既存の教科書に載っていない、あなた専用のフレームワークを「発明」できることだ。
ただし、条件がある。
あなたが「問題の構造」を言語化できるかどうか、だ。
「構造の言語化」ができれば、ChatGPTは未知の枠組みを生成する
例えば、こんな依頼をしたとする。
ダメな例:「新規事業のアイデアを整理するフレームワークを作って」
これだと、ChatGPTは教科書的な回答しか返さない。なぜなら、「新規事業」という情報だけでは、あなたの問題の構造が何も見えないからだ。
では、こう聞いたらどうなるか。
良い例:「私の状況はこうです。
- リソース（資金・人員）が限られている
- 市場には既に競合が5社いるが、どれも『価格』か『機能』でしか差別化していない
- 私が持っている強みは『顧客との信頼関係』だが、これを定量化する方法がわからない
- 3ヶ月以内に『やらないこと』を明確にして、リソースを集中したい
この問題を整理するための、私専用のフレームワークを作ってください。既存のSWOTや3Cは使わず、この構造に最適化された新しい軸を提案してください」
この瞬間、ChatGPTはあなたの問題の「指紋」を読み取る。
そして、教科書には載っていない、こんな軸を提示してくる可能性がある。
【カスタムフレームワーク例】
縦軸: 定量化の難易度（低 ↔ 高）横軸: 競合との重複度（独自 ↔ コモディティ）
この2軸で、あなたのビジネスアイデアを4象限にプロットする。
- 右下（定量化しやすい × コモディティ）: 価格競争の泥沼。今すぐ撤退。
- 左下（定量化しやすい × 独自）: 短期的に数字を出せる。3ヶ月の集中領域。
- 右上（定量化しにくい × コモディティ）: 差別化も数字も出ない。最悪の領域。
- 左上（定量化しにくい × 独自）: あなたの「信頼関係」はここ。これを左下に移動させる方法（定量化の仕組み作り）が、中長期戦略。
このフレームワークは、あなたの問題のためだけに存在する。
SWOT分析では見えなかった「やらないこと」が、一瞬で明確になる。
実践プロセス: 3週間で「専用OS」を手に入れる
では、具体的にどうやってカスタムフレームワークを作るのか。
Step 0: 今すぐスマホでできる「問題の図解」（5分）
まず、既存のフレームワークを一切使わずに、あなたの問題を「丸と矢印」だけで描け。
- 登場人物（顧客、競合、自分、協力者）を丸で書く
- 影響関係を矢印でつなぐ
- 制約条件（時間、お金、スキル）を枠で囲む
この「ぐちゃぐちゃの図」こそが、あなたの問題の「生の構造」だ。
これをスマホで写真に撮って、ChatGPTに投げるだけでいい。
Step 1: ChatGPTに「構造分析」を依頼する（1週目）
先ほどの図をChatGPTに見せて、こう聞く。
「この図が示す問題構造を分析して、どんな軸でフレームワークを作るべきか提案してください」
ChatGPTは、あなたが気づいていなかった「隠れた対立軸」を抽出してくる。
例:
- 「短期的利益 vs 長期的信頼」
- 「自分でやるべきこと vs 外注すべきこと」
- 「顧客が求めているもの vs 顧客が気づいていないニーズ」
この段階で、既存のどのフレームワークにも当てはまらない、あなた専用の軸が見えてくる。
Step 2: 実戦で使って、改良する（2〜3週目）
ChatGPTが提案したフレームワークを使って、実際に3つの意思決定をしてみる。
例:
- 「この施策は、どの象限に入るか？」
- 「今月注力すべき領域はどこか？」
- 「このクライアント案件は受けるべきか？」
使ってみると、必ず「この軸、ちょっと違うな」という部分が出てくる。
そのたびに、ChatGPTにフィードバックする。
「このフレームワークの『定量化の難易度』という軸が使いにくい。なぜなら、定量化できるけど意味のない数字もあるから。『意思決定に影響する定量データの有無』に変更できないか？」
こうして、使いながら進化させる。
Step 3: 「専用OSライブラリ」を構築する（以降、継続）
複数の問題に対して専用フレームワークを作り、NotionやObsidianにストックしていく。
- 「副業戦略用フレームワーク」
- 「転職判断用フレームワーク」
- 「人間関係の整理用フレームワーク」
半年後、あなたは人生のあらゆる領域に、専用の思考OSを持つようになる。
問題が起きたとき、もう「どのフレームワークを使えばいいんだっけ？」と迷わない。
「この問題には、あのOSを起動すればいい」と、瞬時に判断できるようになる。
よくある質問: 「でも、私には無理では？」という不安への回答
Q1: 「問題の構造を言語化するなんて、難しすぎる…」
A: 最初から完璧に言語化する必要はない。
「何と何がトレードオフになってるか、よくわからないんですけど…」とChatGPTに正直に言えばいい。
ChatGPTは、あなたの「ぐちゃぐちゃの説明」から構造を抽出してくれる。
使えるフレーズ:「私の問題を整理したいんですが、まず何を言語化すればいいですか？質問してください」
Q2: 「既存のフレームワークを全部捨てるのは不安…」
A: 捨てる必要はない。ただし、依存するな。
既存のフレームワークは「参考資料」として手元に置いておけばいい。でも、それをそのまま使うのではなく、「このSWOT分析の『機会』という軸、私の状況だと『短期的機会』と『中長期的機会』に分けた方がいいな」とカスタマイズする癖をつける。
Q3: 「ChatGPTが提案したフレームワークが、微妙だった…」
A: それは、むしろ成功だ。
なぜなら、「微妙だ」と感じた時点で、あなたは自分の問題の本質を理解している証拠だからだ。
ChatGPTに「この軸は微妙です。なぜなら〇〇だからです。代わりに△△という軸を提案してください」と返せばいい。
このやり取りこそが、思考力のトレーニングになる。
まとめ: フレームワークを「学ぶ時代」は終わった。「作る時代」が来た。
ここまで読んだあなたは、もう気づいているはずだ。
問題解決とは、「正しいフレームワークを知ること」ではなく、「問題の構造を見抜く力」だということに。
そして、ChatGPTという「フレームワーク製造機」を手に入れた今、あなたはもう、教科書に書かれた既製品の枠組みに縛られる必要はない。
今日、あなたが抱えている問題を1つ選んで、ChatGPTに「この問題専用のフレームワークを作って」と頼んでみろ。
明日の朝、あなたは違う世界を見ている。
既存のフレームワークでは見えなかった「盲点」が、一瞬で可視化される。
そして、あなたは理解する。
思考の自由とは、他人の枠組みから解放されることだと。
さあ、あなた専用の思考OSを、今すぐ作り始めろ。
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