Eric Prouzet は化学者、材料科学者、ナノ材料の専門家で、多くの分野で働いてきました：リチウム電池、色素増感太陽電池、エレクトロクロミック材料、無機膜、または自己組織化ナノ構造材料などです。彼はCO2捕捉、光バイオリアクター、ナノセラミック表面コーティングのためのシステムを作り、さらには新しいドキュメント検索エンジンを特許取得しました。

彼が40年間学術研究者であり、異なる国で働いてきたことに加え、彼にはもう一つのアイデンティティがあります。それは「偶然の起業家」というものです。つまり、快適な環境から抜け出して何かを実現しようとする人です。

偶然の起業家

フランスのCNRSでシニア・サイエンティストやカナダの准教授としての学術活動に加え、Ericは常に研究とイノベーションを調和させようと努め、バイオテクノロジーと情報技術に関する2つのスタートアップを立ち上げました。

そして、これがEricが「偶然の起業家」になった方法であり、他の言葉で言えば、快適な環境から抜け出して何かを実現しようとする人です。

Eric: 「私の最初のプロジェクトと最初のスタートアップはバイオテクノロジーに関するものでした。私は二酸化炭素を効率的に価値のあるバイオマスに変換するプラットフォームを開発しました。この技術は機能していました - そして今も機能していますが、ビジネス面ではもっと良くできたかもしれません。」

2番目のプロジェクトと2番目のスタートアップは情報技術に関するもので、ドキュメント内容分析に基づく新しい検索エンジンのコンセプトを開発・特許取得しました。あらゆるサイズのドキュメントの内容の地図を作成し、ブール論理やキーワードを必要としないクエリーインターフェースを備えています。それでも、技術は非常にうまく機能しましたが、AIが盛り上がっている時代に数年遅れてやってきました。誰も他のものに興味を持つことはありませんでした…

最終的に、私の3番目のプロジェクトは、航空機のような厳しい環境にさらされている表面の長期保護のための特定のナノ材料を開発することです。このプロジェクトはこれまでのプロジェクトよりも有望のようです。

これらの3つのプロジェクトは異なりました：バイオテク、IT、ナノ材料。しかし、それらは異なる段階でマインドマップを使用することを共有していました。 Ericにとって、「マインドマップ」という用語は見た目よりもはるかに広範です。

アイデアを探求したり、問題を分析したり、ランダムな情報を一か所に集める必要があったときにマップを作成しました。新しい項目を評価する必要がある場合、私の最初の動きはマップを開始することでした。なぜなら、（マインド）マップは長いリストやテキストとは異なり、すべてを一か所で見えるようにするのに最適な方法だからです。

Xmindを発見した方法

過去10年間、Ericはさまざまなプラットフォームを探索し、実験を行ってきました。しかし、その結果は失望しました。

一部のプラットフォームは使いやすさを提供しながら無料でありましたが、機能が限られており、彼のスキルと要求が増えると制限に感じました。その他は機能が豊富で複雑であり、高価な価格設定がされており、継続的な使用によって正当化する必要がありました。

しかし、Xmindは理想的な解決策として浮上し、その魅力的な機能が無料ティア内でも利用可能で、彼の要求にバランスよく応えました。

「私は2019年に誰かがその性能とフレンドリーな価格を主張している投稿でXmind（最初はXMind 8）を発見しました。テストしたところ、すぐに私の好きなプラットフォームになりました。」

Xmindの利用方法

EricはXmindが彼の創造性、情報分析、コンテンツ収集能力を大いに向上させると感じています。

マインドマップは自然な木状の構造であり、ランダムに頭に浮かぶアイデアを報告し、構造化された階層的な方法で整理することができます。マインドマップは脳の働き方とよく一致します。私たちの脳は全体から詳細へと迅速にシフトすることができ、これがマインドマップ構造の合理性です。

創造性のために

マインドマップとは異なり、ドキュメントは章タイトル、段落、副段落で構成された限られた階層構造を持っています。それらは特定の情報を見つけるのには優れており、線形モードで情報を消化するのに適しています。しかし、これらはすべての情報を一度に表示することはできません。

創造性とは、アイデアや事実をランダムに統合することを意味し、これは私たちの脳の働き方です。リストを作ると、常に論理に合わない関連するアイデアがあります。それをどこに置くかを考える必要があり、通常はそれを忘れてしまいます。これはマインドマップでは起こりません。なぜなら、地図にそのアイデアを挿入し、後で接続を作成することができるからです。ランダムな脳のプロセスに合ったビジョンを作成する最高の方法であり、すべてを確実に捉えることができます。

分析のために

分析はほぼ逆の心のプロセスです。ケーススタディや問題を特定し、考えうるすべての原因を探そうとします。これは、マインドマップの放射状階層構造が非常にうまく機能する状況です。たとえば、「5 つのなぜ」や「1H5W」のルールをうまく適用できます。それでも、マップはアイデアを取り入れるのに最適なサポートであり、ブレインストーミング会議にぴったりと合います。

コンテンツ収集のために

マップはコンテンツ収集にも非常に適しています。テキストドキュメントや表とは異なり、マインドマップを使用すると、すべてを同時に見ることができます。その構造は、「低解像度」（主要トピック）から「高解像度」（詳細、メモ、図など）のレベルへのアクセスを提供します。テキストを1次元のサポート（線形に読むと、次のページに何があるかわからない）と見なす場合、私はマインドマップを4次元のサポートと見なしています：2次元のページ + 1次元の階層構造に異なるサイズ + 1次元の色付きアイテム。コンテンツ作成は、フォーマンスが重要な領域です。なぜなら、情報を挿入したいからです。もちろんテキストを書くことですが、図、PDFドキュメント、またはウェブリンクを挿入することも含まれます。XMind Proはこれらの機能を提供するのに優れています。

Xmindが仕事と生活に与える影響

Xmindの包括的で多用途な機能を活用することで、Ericはこのツールを彼の仕事と私生活の両方にシームレスに組み込んでいます。この統合は、彼のワークフローを合理化し、より組織的な思考プロセスを育むことに貢献しました。その結果、彼の生産性は大幅に向上し、彼のアウトプットの質が目に見えて向上しました。マインドマッピング、ブレインストーミング、プロジェクト計画におけるXmindの豊富な機能の活用により、彼のタスクへのアプローチが変革され、効率と明確さにおいて強化された結果をもたらしています。

Xmindを使用して、純粋なブレインストーミングの創造から高度に構造化された計画へと徐々に移行します。私はコースやトレーニングセッションを作成するためによく使用しました。取り組むべき主要なトピックを考え始め、詳細を埋め、参照する情報源を関連付けます。Xmindを使用することで、すべての部分を簡単に再編成でき、共有できる明確なコースカリキュラムを最終的な形にすることができます。また、Xmindを使用して、ドキュメント、図、ウェブリンクを1つのファイルに集めたり、化学合成のための実験パラメータを収集したりすることもします。

Xmindが彼に感銘を与える方法

いくつかのマインドマッピングツールを試した結果、Ericは放射状構造のみを提供するプラットフォームに限定されていると感じました。しかし、Xmindのより柔軟な組織化が彼のアイデアの概念化から行動実施、タスク管理への移行を円滑にすることがゲームチェンジャーとなり、彼に強い印象を残しました。

アイデアはランダムに生まれ、詳細度の異なるものであり、通常のマインドマップの星形の構造に理想的に適合します。このステップが終わると、枝を樹形図として再編成し、アイテムを行動にランク付けして整理し、すべての追加情報を追加することができます。最後に、優先順位と進捗フラグを挿入し、地図をタイムラインに変換することもできます。

ノードに追加情報（ウェブリンク、写真、PDFなど）を挿入する能力が気に入っています。これにより、地図は必要なすべての情報を一か所に含む完全な包括的なドキュメントになります。

AI技術に関する洞察

EricはXmind 8時代以来の忠実なユーザーであるにもかかわらず、私たちの最初の直接対話は最近のXmindウェビナーで観客として参加した際に行われました。私たちの開発者は、AI搭載のマインドマッピングツールの作成に熱心に取り組んでおり、そのウェビナーでAIについて包括的な議論を行いました。この交流の中で、彼は典型的なAI愛好者の見解とは異なる独自の視点を提示しました。

彼はAIを現代のソリューションに統合することの重要性と必然性を認識しつつも、Ericの洞察は、今日の環境に対するテクノロジーの影響に対する洞察力のある現実的な態度によって特徴付けられています。

AIは現在の情報を処理するための一つの手段に過ぎず、新しい情報を生み出す手段ではありません。

Ericにとって、AIは貴重な補助役や迅速な問題解決者としての役割を果たしますが、特に革新の領域において人間の独自の創造性に取って代わることはできません。迅速で正確な結果と比べて、創造のプロセス自体の方がはるかに魅力的で魅力的ではないでしょうか。

私はまだAIがどのように役立つかを見る必要があります。それはおそらく必要なアイテムを自動的に提供することに関係していますが、その場合、重要なステップが欠けるでしょう。それは、問題/トピックを考え、すべての側面を見ることを人々に強いるブレインストーミングプロセスです。AIにその仕事を任せると、AIは過去の経験に基づいて何度も同じ機能をもたらし、「型破りな」考え方の可能性を考慮しないでしょう。