「ちょっと顔色悪くない？」などと僕らはカジュアルに日常言語で使いますが、顔色って何色でしょう。
青ざめているとか、興奮して赤くなっているとか、嫉妬で緑色のシュレックみたいになっている（って言わないですね）とか、、、、顔色のイメージはいろいろあると思います。
治りかけの病人に向かって、「顔色がよくなってきたね」と言うこともあります。
これはもちろん具体的な血色であったり、血液の汚れの可視化であったり、肌ツヤや目の光かたなどを総合的に判断した「色」であるわけです。
その統合されたゲシュタルトが「顔色」です。
で、この顔色を読む作業って共感覚です。
そして相手の状態を読み取るのは非言語情報を取り出すのと変わりがありません。
共感覚とか非言語というと、僕らはとても不思議な超能力のような力だと思いがちですが、実際はナチュラルな能力です。誰もが持っていて、普通に使っていて、普通に上手な能力です。
もちろん仕事として使いたいと思ったら、それはそれで特化した訓練をして鍛え上げる必要があります。
ただ前提として誰もが普通に持っている能力であることを理解しておくのは大切なことです。
特殊能力だと間違って考えてしまうことで、自分の能力がスコトーマに隠れてしまうからです。
イメージとしていつも言うのはピアノです。
鍵盤を押せば誰でも音は出せます。
でも素晴らしい演奏ができるには特殊な訓練が必要です。
音を出すこと自体が特殊な能力なのではないのです。
音楽を奏でることが特殊な鍛錬を長期間に渡って必要とするのです。
気功も同じです。
顔色を読むところから始めて、それを実証的に確認する癖をつけて、そしてフィードバックを無意識にかえしてあげて太いフィードバックループを作ることで無意識を鍛えるのです。
このフィードバックループを強くすることです。
回路を太くすることです。
ディープラーニングのポイントは特徴量です。
特徴量をいかに見つけられるかが学習の肝です。
R2-D2問題（フレーム問題）の問題はすべてがフラットに見えていて、全てを検索しなくてはいけないと考えている点にあります。
しかし重要なのは特徴量だけで、他は捨てて良いのです。
シン・TENETスクールか、RaySalonのBootCampで言ったことですが、たとえば気功を施していて、服の色は変わりません。
いや、当たり前ですが、その当たり前が当たり前と意識に上ることが重要です。
見ても仕方ない要素を全部捨ててしまい、特徴量だけに全振りすると良いです。特徴量だけを観るのです。他は見ないのです。
その意味ではクライアントさんが発話している中身はほぼ無視して良くて（応答はしますが）、その音には注意を払います。
これが特徴量の感覚です。
じゃあ、どうやって特徴量を見つけられるのかと言えば、第一に先生や先輩に教わる、第二にそれをもとに自分で工夫しながら、意識ではなく無意識を鍛える、ということです。いわばディープラーニングにおける「学習」をするのです。
学習の成果はマニュアルではありません（当初はマニュアルやルーティーンを機会的に丸暗記で構いません）。それは自分の中の特徴量の計算になるのです。ですから、別なヒーラーは別なものを見ていても構わないのです（重なることも多いですが）。
そして特徴量だけにフォーカスしていくと、その回路が太くなっていきます。
回路を太くするという感覚はきわめて重要です。
気感の回路も、観察の回路も、特徴量の算出の回路もどれも意図的に太くしましょう（ミエリン鞘ですね。高速化します）。逆にそれ意外のノイズに対しては、回路を封鎖してしまうくらいのつもりで良いです。
これが僕らの脳の鍛え方であり、僕らの無意識（もしくは空海）の鍛え方です。
まずは顔色を読み取ることから是非！！