大抵の場合、失敗した情報、いわゆるダメ情報は、ゴミだと思われる。しかし、ダメ情報こそ、アイディアの源泉なのだ。私が楽しんで問題解決しているとき、何をしているのかというと、ダメ情報のコレクションである。いかにダメな情報を集めて、どういう障害があるか具体的に詰めていく過程にアイディアの源泉がある。それを知っているからこそ、とにかくダメ情報のコレクションをする。それも、同じようなダメ情報ではなくて、とにかく多様性のあるダメ情報がいい。例えば、コスト、どのプロセス、どの部分にどの程度のコストがかかっているか見る。そこで大きなコストが生じている部分を重点的かつ具体的にダメな情報を集める。とにかく集める。集めていくと、いずれ見えてくるものがあるってことを知っているからこそあつめるのだ。だから、私は問題解決の序盤はダメ情報のコレクターになる。
集めた情報を元にコレクションを眺めて、全体としてどういう問題が生じているか見定める。データを集めたら、今度は分析にかかる。隙間はないか、無駄はないか、そもそもこれは必要なのか、とか色々な目線で多角的に検討する。集めたデータと、そういう考察から生まれた問題点を頭にストックしておく、そうすると、大抵、テレビを見たり、本を見たり、ウェブを見たりしている間に、ヒットするものが見つかる。それを元に、全体を組み替えて、問題全体がどのように変容するか分析を開始し、さらなる分析を開始する。重要なのは問題意識を持って、その問題を自分の頭で考えて分析する事、そして、分析内容を頭の中に入れて、興味のある分野のリサーチを欠かさないでいると、大抵はヒットする。
まとめ
0.最高の理想を設定する（これを設定すると、ありとあらゆるものがダメになる）
1.問題情報のコレクターになる（多様なダメ情報ほど価値がある）
2.そのコレクションを分析する。
3.問題情報と分析内容を頭の中にストックし、その分野を常にリサーチする。
4.ヒットするものが見つかると解決できる状態になる。
ダメ情報を集め方は、問題という城を取り囲むように集められるのが理想。取り囲むんで、その環を狭めていくと徐々に問題という城の防御がなくなって、最後には陥落する。だから、ダメ情報は価値がある。
コストであれば
どういうコストが生じ、どのようなコストが、どのような規模で生じているのか
現実論でいえば
どのように現実的ではないのか、どのような問題が生じているのか
そういう情報を集めて、それをリストアップして、考える。だいたいこれを自分は一人でやっているが、こういうリストを沢山の人と共有して考えると効率が上がると思う。だから、最初はダメな情報ばかりなので、ナーバスになるのだが、それは新しいことについては当たり前なので、あまり気にしない。ある意味、自転車に最初に乗ったときに何度も転んだのと同じ事。むしろ、そのダメ情報のコレクターになることが重要。できるだけ具体的に。そして、何度も何度も失敗してもいいように小規模な実験を繰り返すこと。そこから集めた情報を元に、さらに分析をし、新しいことが分かると楽しいみたいな、そういう感覚でやる。そういうことを繰り返していくと、自然に問題は夏のアイスクリームのように溶けていく。そういう意味ではダメ情報は問題解決の母である。何がダメなのか分かると、何が正しいのかわかる。
ただし、このやり方が通用するのは、物の世界で、人間が相手の場合、条件が物理現象のように公平でないため、うまくいかない。（人間だと実験の過程で怒ってしまうけど、物だと怒らないからね）
