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# アイディア出し(発散) 結論を急がず、まず選択肢を広げることに専念する。絞り込みは design-interview など別のステップに任せる。 ## 進め方 ### 1. お題を確認する 何についてのアイディア出しか、1行で確認する。曖昧なら最大1つだけ 確認質問をする。それ以上聞かず、分かる範囲で発散を始める。 ### 2. 発散フェーズ(質を評価せず、量を出す) 以下の複数の視点から、思いつく限り挙げる。この段階では良し悪しを 判断しない。 - **前提を疑う**: 当たり前とされている制約を外したらどうなるか - **類推**: 他分野・他プロジェクトで似た問題がどう解かれているか - **逆転**: 「絶対に失敗する方法」を考え、それを反転させる - **組み合わせ**: 既存の要素A・Bを掛け合わせたらどうなるか - **極端化**: 制約を極端に強くする/緩めるとどうなるか 出す数の目安は10〜15個。似たものを削らず、まずは並べる。 ### 3. 整理フェーズ 出したアイディアを3〜5個のグループに分類し、それぞれに短いラベルを つける(例:「データ拡張系」「モデル構造の変更系」「評価指標の見直し系」)。 ### 4. 軽い評価(絞り込みはしない) 各グループについて、以下の観点を簡潔な表で示す。ただし、ここで 「これがおすすめ」と決めつけない。ユーザーが選ぶための材料を渡すだけ。 | 観点 | 意味 | |------|------| | 新規性 | どれくらい新しい切り口か | | 実現性 | 今の環境・スキルで着手しやすいか | | インパクト | 当たった場合の効果の大きさ | | 検証しやすさ | 良し悪しを確かめるのにどれくらい時間がかかるか | ### 5. 保存 `ideas/` 配下に保存する(プロジェクト固有の話なら該当プロジェクトの docs/drafts/ でもよいが、まだプロジェクトが定まっていない段階のアイデアは ideas/ に置く)。ファイル名は `ideas/YYYYMMDD-<お題>-v1.md` (既存の命名慣習、例: ideas/研究アイディア/ がある場合はそちらに合わせる)。 ### 6. 次のステップの提示 ユーザーが方向性を1つ選んだら、design-interview スキルでその案を 深掘りして固めることを提案する。まだ選ばなくてよい場合は、そのまま 保存して終える。 ## 注意 - この段階で「どれが一番良いか」を代わりに決めない。判断材料を渡すことに徹する。 - アイデアの数を絞ろうとしない。多様性を優先する。 - ML/コードに限らず、論文の論理構成、実験の切り口、スライドの見せ方など、 意思決定が必要な話題全般に使ってよい。