NLP用語集

前提

presupposition


文章全体について考えようとしたとき、 含まれる単語や節の意味内容を「当然のこと」として受け入れざるをえないこと。

主張についての意見、反論、疑念を考えるとき、質問に対して返答しようとしたときには、文章中の部分的構造の内容は「それが正しい」ことを『前提』としなければ話が成立しない。

 
【前提の例】

「頑張ったのに不合格だった」であれば…:

  • 頑張ったこと
  • 合格と不合格の2種類の結果があること
  • 合格するかどうかは頑張り次第であること
  • 合格する可能性が充分にあったこと
  • 頑張れば報われるものだ

…ということなどが前提となる。

※ ”不合格”という事実は、メインの主張。

その意味に注意が集中するからこそ上記が前提として処理されることになる

【言葉の用例】
  • 「今の言い方だと、~~の部分が前提になっていますね」
     

◇ NLPにおける『前提』の扱い方


言語によってコミュニケーションをする上では、伝えたいことを表現した文章の中に前提が含まれることは避けられない。

伝える側からしたら当然の内容は、文章中に前提として含まれることになる。

受けとる側も、前提とされた内容を疑うことなく文章全体の意味を処理するから、すみやかに情報伝達が進む。

このように一般的には無自覚なまま処理されてしまっているものであるからこそ、そこをNLPでは意図的に扱って技術としての影響力を高めている。
 

◇ メタモデルにおける前提


相手の発話内容に含まれる前提を捉えて、その妥当性に疑いをかける質問パターン。

人が悩むときには、悩みの原因となる思い込みを持っている場合がある。

そうした思い込みは発話中に前提として含まれやすい。

そこで前提として発話された思い込みを捉え、無自覚なまま受け流さないように質問する。
 

【技術の使用例】

「頑張ったのに不合格だった」

→「頑張り次第で合格できるはずだったと考えているようですが、そうだということが、どのようにして分かりますか?」(=他の要因は?)
 

◇ ミルトン・モデルにおける前提


相手に受けとってもらいたいメッセージを、意図的に文章中に前提として含めるようにする言語パターン。

文章の構造を複雑にするほど、含まれる部分が前提となりやすい。接続詞や修飾語を重ねる工夫がなされる。
 

【技術の使用例】


「あなたのその悔しさの大きさが、今回どれだけ真剣に取り組んだのか…、これまでよりもどのぐらい真剣だったのか…、そのことを表していると考えてみると、今回の目標が自分にとってどれだけ大事なものなのかを改めて認識できるかもしれません。頑張ること自体に大切な何かを見出すのか…、それとも、この目標を達成した先の未来のほうに大切なことがあるのか…、今こうしてそれを感じ分けていると、明日から、あるいは今日から、もしかすると新たな気持ちが湧きあがってきてから、まずは何をしていこうと思えそうでしょうか?」