ロジカルシンキング（Logical Thinking） は物事を論理的に筋道立てて考え、矛盾のない結論を導く思考法のこと。
論理展開の基本パターン¶
帰納法¶
個別の観察事実やデータから事例の共通点を取り出して一般的な法則・仮説を導く推論。
形式
観察1：Aは性質Xをもつ（例：「このカラスは黒い」）
観察2：Bは性質Xをもつ（例：「このカラスは黒い」）
観察3：Cは性質Xをもつ（例：「このカラスは黒い」）
結論：すべて（多く）の対象は性質Xをもつだろう（例：「すべてのカラスは黒いだろう」）
特徴
結論は確率的・暫定的（反例で覆る可能性あり）
例：アルビノの白いカラスもいるため「すべてのカラスが黒」という推論は誤り
仮説生成や探索に向く
演繹法¶
一般的な法則・前提から、個別の結論を必然的に導く推論。
形式
前提1：すべてのAはBである（例：「すべての人間は死ぬ」）
前提2：CはAである（例：「ソクラテスは人間である」）
結論：CはBである（例：「ソクラテスは死ぬ」）
特徴
論理的・形式的
前提が正しければ、結論は必ず正しい
検証・説明に向く
情報の整理・構造化のフレームワーク¶
フレームワーク としてはロジックツリーないしピラミッドストラクチャーがよく用いられる
Source
import base64
from IPython.display import Image, display
def mm_ink(graphbytes):
"""Mermaid形式のグラフ（バイト列）から、画像生成用のURLを返す。"""
base64_bytes = base64.b64encode(graphbytes)
base64_string = base64_bytes.decode("utf-8")
return "https://mermaid.ink/img/" + base64_string
def mm_display(graphbytes):
"""Mermaid形式のグラフ（バイト列）を受け取り、画像として表示する。"""
display(Image(url=mm_ink(graphbytes)))
def mm(graph):
"""Mermaid形式のグラフ文字列を受け取り、画像として表示する。"""
graphbytes = graph.encode("utf-8") # ← 日本語対応
mm_display(graphbytes)
def mm_link(graph):
"""Mermaid形式のグラフ文字列から、表示用のURLを返す。"""
graphbytes = graph.encode("utf-8") # ← 日本語対応
return mm_ink(graphbytes)
def mm_path(path):
"""Mermaid形式のグラフを含むファイルを読み込み、画像として表示する。"""
with open(path, 'rb') as f:
graphbytes = f.read()
mm_display(graphbytes)
mm("""
graph LR;
A["利益"] --> B["売上"]
A --> C["費用"]
B --> D["販売数量"]
B --> E["単価"]
C --> F["変動費"]
C --> G["固定費"]
""")MECE（ミーシー）¶
MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive） ：漏れがなく、重複もないこと。
ある物事を考えるときにロジックツリーを使う場合、漏れなくダブりなく要素を分解する必要がある。
例えば「利益」を構成する枝は「売上」「費用」なら妥当だが（利益 = 売上 - 費用のため）、費用が欠けていたり、「売上」「費用」「コスト」と重複があっても不適切
ピラミッドストラクチャー¶
ピラミッドストラクチャー ：結論をトップに置き、その下に理由・根拠を階層的に整理。
ピラミッドストラクチャーをセルフチェックするための問い
So What（だからなんなのか） ：前提を元に導かれる結論を考えるための問い
Why So（なぜそう言えるのか） ：結論が導かれる道筋を確かめるための問い