被災地で印象に残っているのは、
特別なことをして助かった人は少ないという事実です。
助かった人たちがやっていたのは、
派手な防災ではありませんでした。
■① 助かった人に共通していたこと
現場で共通していたのは次の点です。
・判断が早すぎない
・決めつけない
・一度立ち止まる
「正しい行動」より、
無理をしない判断が多かった。
■② 被災地で実際に助けになった判断
多かったのはこんな判断です。
・夜は動かず明るくなるまで待つ
・避難所に向かわず在宅避難を選ぶ
・家族と合流せず各自安全確保を優先
どれも、
教科書どおりではない判断でした。
■③ Perplexity AIが役立つ理由
Perplexity AIは、
・実際に助かった事例
・報道・記録・検証データ
・複数事例の共通点
を整理して示します。
感想ではなく、
事実ベースで判断を学べるのが強みです。
■④ 効果的な質問の仕方
おすすめの聞き方です。
・「被災地で助かった判断の共通点は？」
・「結果的に正解だった行動は？」
・「判断を遅らせて助かった事例は？」
「何をしたか」より、
どう考えたかを聞きます。
■⑤ 助かった判断に多かった特徴
現場で見えた特徴は、
・完璧を目指さない
・状況が変われば切り替える
・自分の限界を知っている
判断が柔らかい人ほど、
生き残る確率が高かった。
■⑥ 助かった判断は再現できる
重要なのは、
・特別な才能ではない
・高価な装備でもない
という点です。
考え方は真似できる。
■⑦ 判断力を高めるための視点
現場基準はこの3つです。
・今は動くべきか
・誰のための判断か
・後で変更できるか
この問いを持つだけで、
判断ミスは減ります。
■⑧ 今日できる最小行動
今日やることはこれだけ。
・過去に助かった判断を
1つ調べて、理由を読む
それが、
自分の引き出しになります。
■まとめ
助かった人たちは、
・勇敢だった
ではなく
・慎重だった
Perplexity AIを使えば、
・成功談を美談にせず
・共通点を抜き出し
・判断に使える形にできる
助かった判断は、学べる。
防災は、
正解を覚えることではない。
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