私達のコミュニケーションのギャップ（行き違い）を生み出している、
要因となっているものの一つとして、チャンクサイズが挙げられることをお話ししました。


今回は、NLPの情報ザイズの変え方としての、
チャンクアップとチャンクダウンについてお話していきます。


簡単にいえば、
チャンクアップは抽象的にしていきます。
チャンクダウンは具体的にしていきます。


ですので、NLP資格のセミナーでは、チャンクアップとチャンクダウンを学びますが、
その時に、次のような言葉を使ってチャンクアップとチャンクダウンを行います。


NLPのチャンクアップ
⇒ざっくりいうと？
⇒まとめてみると
⇒大きくいうと


などのように、かなりアバウトな表現を求める質問での表現になります。


NLPのチャンクダウン
⇒具体的には？
⇒詳しく聞くと？
⇒例えば？

などのように、より詳細に、具体的にする表現を求める表現になります。


もしも、このNLPのチャンクアップとチャンクダウンを職場で使うとしたら、
次のような場面も想定できます。


上司のチャンクサイズが大きくて、指示が曖昧で抽象的すぎる場合に、
NLPのチャンクダウンを行うのです。


そして、具体的な指示を得ていくことで、
重複の手間や、質の高い仕事や意思の疎通が取れるのです。
NLPのコミュニケーションテクニックなどの中身には、
このような情報サイズも入っているからこそ、より効果的なのです。


是非、NLPでいうチャンクサイズを意識的に活用することで、
コミュニケーションの質を高めていきませんか？