workhack2.0
文脈を言語化して形にすることをContextize（コンテキスタイズ）と呼びます。
Contextualize とは違う点に注意してください。Contextualize は「文脈に当てはめる」という意味です。A を B に当てはめるという形で、A を B の文脈に入れるとのニュアンスです。
概要
言語化 + 残す
Contextize とは文脈を言語化して残しておくことを指します。
- 1 言語化すること
- 2 残すこと
この二点がどちらも必要です。つまり後で読んで思い出せる or 忘れててもその場で理解できるということです。
忘れがちなのは 2 で、言語化したことをその場で誰かに伝えておしまい、では意味がありません。書いて残さねばなりません。
描くのではなく、書く
Contextize は書くものです。
文脈を記述するには言語化が必要であり、言語は書かねばなりません。図表など限定的に「描く」ことはできますが、抽象的・感覚的になりがちな絵を描くことに逃げてはいけません。
なぜ重要か？
なぜ Contextize なる概念をわざわざ定義したのでしょうか？それは文脈を言語化して残すことのニーズが増えてきたからです。
最も端的なのは生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）です。
LLMにはテキストを渡す必要がありますし、より正確な回答がほしければ自分の文脈も渡さねばなりません。これはつまり、文脈をテキストで記述して渡すことに他なりません。
最近、ChatGPT が過去のやり取りを保存して常に参照するようになりましたが、これも「過去のやりとり」という「テキスト化された文脈」を使っていると言えます。Contextize の一種と言えます。
また、テキストとして残しておけば再利用ができます。たとえばチームの文脈を誰かが一度テキストにして、かつプロセスも整備してメンテナンスしておけば、チームメンバー全員が使えるようになります。
このように、文脈をテキスト化する必要性が増えています。名前をつけて議論できるようにした方が良いですし、体系化した方が便利でしょう。当サイトでは Contextize と名付けました。
ちなみに、生成AIに限った話ではなく、Contextize 自体は昔からあります。
- プログラミングの文脈では昔からある
- 未来の自分は他人。未来の自分は他人も同然なので、他人でも理解できるようにしておかないとあとで詰む
- コードとドキュメント。コードを書くだけじゃだめで、コードを理解するドキュメントも必要
- コードとコメント。コードの中にコメントを書けるようになっていて、ドキュメント相当をこれで済ませる派閥もいる
- リーダブルコード。逆にコメントなどドキュメントには頼らないで、コードを見てわかるように「わかりやすいコード」を書いていこうって潮流もある。たとえば名前一つ一つのわかりやすさにもこだわる
- いわゆるタスク管理でも近年出てきています
- 文芸的タスク管理。そうでなくともインプットでもアウトプットでもなくオンプットなどで日々なんでもノートに書きながら仕事・生活する人はそれなりにいる。文脈を書いていると言える
Contextize と仕事術
Contextize の説明は以上です。
※この記事では体系の内容までは踏み込ません。体系化が進んできたら改めて共有します。
要するに文脈の言語化と、それをテキストに残すことの二点をどうやって行うか、また続けるかを考えて実践すればいいと言えます。
参考までに、仕事術2.0を使って、少し考えてみましょう。
私が指南しても良いのですが、せっかくなので生成AIを使ってみましょうか。
準備
- 1: 仕事術2.0のllms.txtを公開しましたをコピペします
- AIに食わせるために仕事術2.0の内容を全部テキスト化しています
- 2: ChatGPT など生成AIを使って、以下のプロンプトを投げましょう
仕事術2.0
(仕事術2.0のllms.txtの内容)
Contextize について
(本記事の内容)
質問
Contextize を体系化するために仕事術2.0を使いたい。どのような仕事術が使えそうかを「文脈の言語化」と「テキスト化して残す」の二点に分けて整理して論じて。
プロンプトの構造。
今回は ChatGPT o1-pro でやってみます。
問い合わせている様子。
結果
ChatGPT が出した結果を共有します。ChatGPT 側のログを見ても良いです。
まずは「A. 文脈の言語化に役立つ仕事術」を出しています。
文脈は多くの場合、「暗黙知」や「頭の中のニュアンス」として存在しており、それをいかに言葉にできるかがポイントになります。仕事術2.0で言語化を促す・助ける概念をいくつか挙げてみます。
**
記事としては、以下を取り上げています。
次に「B. テキスト化して残す（記録・再利用）ために役立つ仕事術」を論じています。
文脈を言語化しても、そのまま頭の中や口頭のやり取りだけで終わってしまうと、後から参照したり、他の人に再利用してもらうことができません。「残す」仕組みが不可欠です。
**
記事としては、以下を取り上げています。
組織内全員で書いて議論する 「オープン・トピックライティング」
生成AIに渡すためのエクスポート 「EFAI（エーファイ）」
最後に、まとめとポイントが改めて述べられています
まとめとポイント
* 文脈の言語化
- 暗黙知や頭の中の前提をメタ認知し、言葉に落とす
- 「トピックライティング」「提案時の Why/What/How」「観察者としての私」などが有力
- 「文脈」をいかに自覚・引き出し・整理するかがカギ
* テキスト化して残す
- 言語化した文脈を、その場で終わらせず書き残す
- 「オープン・トピックライティング」「ラピッド・リファレンス」などを活用
- 生成AI との連携（EFAI や プロファイ）にも繋がる
- 「分報」や「トピックボード」で日々の文脈を継続記録し、後から参照・共有しやすくする
仕事術2.0には、単なるコミュニケーションやタスク管理を越えて、「いかに背景・文脈まで含めて共有するか」を意識したノウハウが多数存在します。これらを組み合わせれば、Contextize（文脈を言語化して残す） という営みを強力に進めることができるでしょう。
**
……いかがでしょうか？
全体像やストーリーや哲学は無く、純粋に使えそうな仕事術を拾って列挙しただけですが、それでも使えそうなものを読んで試していくことはできるでしょう。
おわりに
文脈を言語化して保存することを Contextize と呼んだ上で概要を解説しました。また、仕事術2.0 を使ってどう Contextize するかの一案も述べました（生成AIでつくりました）。
本文で取り上げそこねましたが、名詞として言及するなら Contextization（コンテキスタイゼーション）が良いでしょう。
と、それはともかく、あえて言葉を定義したのには理由があります。生成AI時代、特に求められてきたからです。
皆さんもぜひ Contextize を進めてみてください。