インスピレーションは過去の膨大なデータの集大成

最近、私がマグラブ研究を始めたばかりの頃のマグラブを修理させていただく機会があり、いろいろと新たな発見があり勉強させていただきました。

過去の自分の装置が勉強になるというのは、一見すると不思議な表現ですが、当時の技術やそれにまつわるインスピレーションなどを過去記事で見ていくと、驚くべき発見があったりします。

特に私は、自分のフェイスブックのアカウントでは、直観などをもとにした考察をかなりしていて、それらを文章として記録に残しているのですが、手前味噌ですが、いいこと言っているんですよ（笑）

当時、マグラブについてはほとんど何もわかっていなかったのに、マグラブの原理やメカニズムは実はこうなっているというのをインスピレーションで受け取っていました。

今それらを読み返してみると、あながち間違っていないどころか、今読み返してみても、そんな特徴があるのかなどと逆に勉強になるのです。

いわゆる二元論的思考では、仮説―検証―考察といった単一の方向性からみた論理的思考方法をします。

なので、根拠のないものは却下されるし、実際上も相手にされないところがあります。

ところが、この手法だと、1つの発見にいたるまでに膨大な作業量と人的パワーが必要となります。

組織だとこういうのが得意だったりします。

しかし、私のような個人の研究者がこれをやると、それこそ１つの発見にいたるまでに膨大な年月がかかってしまいます。

ですから、同時に複数のアプローチから推論をすることができる「ファジーな」能力が求められます。

インスピレーションは、決していい加減なものではなく、過去の膨大な知識と経験からきていることがよくあります。

8年間もかけると、過去のインスピレーションは決して的外れではなかったことが、最近になってよくわかります。