コンサルの現場では「地頭」という言葉をよく耳にする。「あいつは仕事は粗いが地頭はいい」といった具合に、地頭の良し悪しは何かと重要な評価軸になる。そして一般に、地頭がいいと言われる人は仕事もできるので評価が高く、他の人より軽々と業務をこなしていく。社内でのし上がりたい人にとっても、ワークライフバランスを取りたい人にとっても、あったらありがたい能力であることは想像に難くない。
ただ、そもそも地頭とは何なのか。地頭のひと言で片づけられてしまうなら、頭がよくない自分はこの先苦労するしかないのか。気になるのはそこだ。
地頭の正体は知的好奇心と記憶力を掛け合わせた結果にすぎないのではないか。私はそう考えている。
1を聞いて10を知る人
地頭がいい人と聞くと、1を聞いて10を知る人が思い浮かぶ。1つの事例を聞いただけで本質を突き、ほかの場面にも応用できる。こういう人を外から見ると、頭の回転が速すぎてまねできないように見える。積んでいるエンジンが違う、つまり地頭が違う、という発想になるわけだ。
1を聞いて10を知る力は本当に生まれ持ったものだけで決まるのか。ここではそれを考えたい。
縦の論理と横の論理
物事を理解するときは縦の論理と横の論理をつなげることが重要だと考えている（高田貴久『ロジカル・プレゼンテーション』の整理を参考にしてほしい）。縦の論理はストーリーである。AだからB、BだからCという各ステップに論理の飛躍がない状態を指す。一方、横の論理はあるレイヤーにおける網羅性である。AだからBと言えるとして、XやYではなぜ違うのか、という考え方だ。
思考のクセで鍛える縦の論理
縦の論理はある意味で抽象と具体の行き来だと言える。地頭がいいと感じる人ほど、物事の抽象化と具体化をよく繰り返している。「それって具体的には？」「それってつまり？」という発言がそれにあたる。
国語力でこれをカバーできるのは事実だが、ほかに方法はないのか。私は思考のクセでなんとかなると考えている。目の前の事象がどのレイヤーにあるのか、具体化すると何が言えるのか、抽象化すると何が言えるのか。「つまりどういうこと？」「具体的には？」と自分に問う癖をつけておけば、縦の論理を自由に行き来できるようになる。
知っているフレームワークの数で決まる横の論理
では、横の論理はどう広げるのか。これはどれだけフレームワークを知っているかで決まる。コンサルが好むPEST分析（政治・経済・社会・技術）や3C分析（顧客・競合・自社）といったフレームワークがここで役に立つ。フレームワークに当てはめただけのアウトプットには価値がないことも多いが、抜け漏れを点検する道具としては有効だ。フレームワークはある程度一般化された型なので、どの論理レイヤーにいても、ほかに抜け漏れがないかを考える手がかりになる。つまりフレームワークは知った者勝ちである。
さらに、横の論理を広げられる人は縦の論理もつなぎやすくなる。あるレイヤーが網羅的になるほど、「つまり何か」を正確に見つけやすくなるからだ。だから横の論理こそが鍵なのではないかと考えている。そして、たくさんのフレームワークを覚えておくのは記憶力の仕事にほかならない。
別の分野の知識で広がる横の論理
使えるのはフレームワークだけではない。ほかの業界や物事の具体事例を知っておくことも、横の論理を広げるのに役立つ。
例えば繊維商社にいて、現場の業務効率化を任されたとする。業務改善のフレームワークであるECRS（排除・結合・交換・簡素化）を知っていれば、改善案の洗い出しまではすぐに進められる。その改善案の1つとして、新しいシステムへの切り替えが挙がったとする。
ここで、まったく別の文脈で「生産性のJカーブ」を学んでいたとしよう。AIのような汎用技術を入れた初期には業務の組み替えや人の習熟といった目に見えにくい投資に手間が割かれるため、測られる生産性がいったん低く出て、その後に伸びる。経済学者のブリニョルフソンらが示した考え方である。
これを知っていると、新しいシステムに切り替えた直後の数か月は残業がむしろ増えるかもしれないと先に読める。そうすると、導入前に現場と経営陣へ「いったん下がる期間がある」と伝えておく、効果を測る時期を後ろにずらす、繁忙期を避けて切り替える、といった打ち手が出てくる。どれもECRSをいくら眺めても出てこないものだ。
フレームワークを押さえ、違う分野の事象を知っておくことで横の論理は豊かになっていく。ここからも、結局は物事をよく知っているという意味での記憶力が重要になることがわかる。ただし記憶力があるだけでは足りず、ほかの分野やフレームワークを学ぼうとする好奇心がなければ始まらない。
記憶を定着させる方法
とはいえ、記憶力はどうすればいいのかという問題が残る。
有効な方法を1つ挙げておく。何かを学んだら、無理やりにでもすぐに使ってみることだ。私の場合、興味のあるビジネス書を読んでいて「このまとめ方、かっこいい」と思った箇所に付箋を貼っておく。そして資料を作るタイミングでその付箋を見返し、この図をなんとか使えないかと当てはめてみる。やってみると、意外と使えるものだ（これも縦と横の論理を使っている）。
一度使っておくと記憶に定着しやすいので、おすすめしたい。私は脳のストレージが小さいので、こうして無理やりパターンを使い、手触り感をもって自分の思考の一部に取り込むようにしている。
網羅しなくても本質に届く人
地頭がいい人の特徴としてもう1つ挙げておきたいものがある。本質を見つける力だ。網羅的に考えているようには見えないのに、それらしい答えを導いてくる。冒頭で触れた「1を聞いて10を知る人」という印象もおそらくここから来ている。
とはいえ、すべての縦の論理と横の論理を考えてから業務を進めるのは工数の観点から無理がある。だから実務ではいわゆる筋のいい論点を見つける必要がある。ただ、この筋のよさも結局のところ、プロジェクトや業界が似ていれば似たようなところに着地することが多い。いろいろなプロジェクトに入ってきた人は論点の全体像をいくつも頭の中に持っており、パターン認識がしやすい。頭の中に蓄えた全体像は過去に組んだ縦の論理と横の論理の記憶にほかならない。その結果、新しい領域でも「この縦の論理と横の論理で十分だ」という当たりがつくようになる。
伸ばせる地頭
だから、地頭は複利で伸びていく。パターンを知っているほど、新しいプロジェクトでも全体構造が早く見える。見えた構造をまた自分のパターンとして取り込む。この繰り返しができる人ほど、1を聞いて10を知るように見えるのだと思う。
このように、一見どうしようもないものに思える地頭も、好奇心と記憶力、そして記憶を定着させる自分なりの方法を見つけることで伸ばせるのではないかと考えている。
出典
- 高田貴久『ロジカル・プレゼンテーション──自分の考えを効果的に伝える戦略コンサルタントの「提案の技術」』英治出版 2004年（縦の論理と横の論理）
- Erik Brynjolfsson, Daniel Rock, Chad Syverson「The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies」American Economic Journal: Macroeconomics 13(1) 2021年（生産性のJカーブ） — https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/mac.20180386
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In consulting you hear the word jiatama, natural smarts, all the time. "His work is sloppy, but he's sharp," people say, and whether someone has it often becomes a key yardstick. People said to have it generally do good work, get rated well, and handle tasks more easily than others. Whether you want to climb the ladder or keep a healthy work-life balance, it is easy to see why this is an ability you would like to have.
But what is it, exactly? If everything gets written off as natural smarts, is someone like me, who isn't naturally sharp, simply in for a hard road? That is the question that bothers me.
My hypothesis is that natural smarts are nothing more than the product of intellectual curiosity and memory.
People who learn ten things from one
When I picture someone with natural smarts, I picture a person who hears one thing and understands ten. From a single example they get to the heart of the matter and apply it elsewhere. Watched from outside, their mind seems to turn too fast to imitate. They have a different engine, we conclude; they were simply born smart.
What I want to examine is whether this ability really comes only from birth.
Vertical and horizontal logic
Understanding something, I think, depends on connecting vertical logic and horizontal logic (Takahisa Takada's Logical Presentation is a good reference). Vertical logic is the story: A, therefore B; B, therefore C, with no leap at any step. Horizontal logic is coverage at a given layer: if A leads to B, why not X or Y?
Vertical logic can be trained as a habit of thought
Vertical logic is, in a sense, movement between the abstract and the concrete. Going back and forth between abstraction and concretization is what people who seem naturally smart actually do. You hear it when they ask "Concretely, what does that mean?" or "So, in other words?"
It is true that strong language skills can cover this, but is there another way? I think a habit of thought is enough. Ask yourself where the thing in front of you sits among the layers, what you can say if you make it more concrete, and what you can say if you abstract it. If you get into the habit of asking "So what does that mean?" and "Concretely?", you will be able to move freely along the vertical logic.
Horizontal logic depends on how many frameworks you know
How, then, do you widen horizontal logic? That depends on how many frameworks you know. The frameworks consultants love, such as PEST (political, economic, social, technological) and 3C (customer, competitor, company), help here. Output produced by simply filling in a framework often has little value, but frameworks are useful for checking for gaps. Because they are reasonably generalized patterns, they give you a way to ask whether anything is missing at whatever logical layer you are working on. With frameworks, the more you know, the better off you are.
People who can widen their horizontal logic also find it easier to connect the vertical logic. The more complete a given layer becomes, the easier it is to find the "so what" accurately. That is why I think horizontal logic is the key. And keeping many frameworks in your head is nothing but a job for memory.
Knowledge from another field widens horizontal logic
Frameworks are not the only tool. Knowing concrete examples from other industries and other domains also helps widen horizontal logic.
Suppose you work at a textile trading company and are asked to make front-line operations more efficient. If you know ECRS (eliminate, combine, rearrange, simplify), a standard framework for process improvement, you can quickly get as far as a list of improvement ideas. Suppose one of those ideas is switching to a new system.
Now suppose you had learned about the "productivity J-curve" in a completely different context. When a general-purpose technology such as AI is introduced, much of the early effort goes into investments that are hard to see, such as reorganizing work and building skills, so measured productivity looks low at first and then rises. The economist Erik Brynjolfsson and his co-authors described this pattern.
Knowing this, you can anticipate that for the first few months after switching to a new system, overtime may actually go up. That leads to moves such as telling the front line and management in advance that there will be a dip, pushing back the point at which you measure the impact, and avoiding peak season for the switchover. None of these come out of ECRS, however long you stare at it.
Knowing frameworks and knowing about phenomena in other fields is what enriches horizontal logic. This, too, shows that memory, in the sense of knowing a lot about things, matters in the end. But memory alone is not enough; without the curiosity to study other fields and frameworks, nothing starts.
Making it stick
That leaves the question of what to do about memory.
Here is one method that works: when you learn something, use it right away, even if you have to force it. What I often do is put a sticky note on any page of a business book I'm interested in where I think "this way of summarizing is great," and then, when I am building a document, flip back to those notes and try to fit one of those diagrams in. It works more often than you'd expect (and this, too, uses vertical and horizontal logic).
Using something once makes it more likely to stick, so I recommend it. My brain's storage is small, so I deliberately use patterns this way and take them into my own thinking with a real feel for how they work.
Reaching the essence without covering everything
One more trait of people with natural smarts deserves a mention: they find the essence. They do not seem to be thinking exhaustively, yet they arrive at an answer that sounds right. The impression of "hearing one thing and understanding ten" that I described at the start probably comes from this.
That said, working through every piece of vertical and horizontal logic before acting is impossible in the hours available. In practice you have to find the lines of inquiry that are likely to pay off. And in the end, those promising lines tend to land in similar places when the projects or the industries are similar. People who have been through many projects carry many whole pictures of the issues in their heads, which makes pattern recognition easier. Those stored pictures are nothing but the memory of vertical and horizontal logic built on earlier work. As a result, even in a new domain they can tell early on that this vertical and horizontal logic will be enough.
Natural smarts can be built
That is why natural smarts grow like compound interest. The more patterns you know, the sooner you see the whole structure of a new project. You then take that structure in as another pattern of your own. People who can keep repeating this are the ones who look as if they learn ten things from one.
Natural smarts may look like something you can do nothing about. I believe, though, that they can be developed through curiosity, memory, and finding your own way to make what you learn stick.
Sources
Same as the Japanese edition above (Takahisa Takada, Logical Presentation, Eiji Press, 2004; Erik Brynjolfsson, Daniel Rock and Chad Syverson, "The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies," American Economic Journal: Macroeconomics, 2021).
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