エンジニアの知的生産術 効率的に学び、整理し、アウトプットする （ＷＥＢ＋ＤＢ ＰＲＥＳＳ ｐｌｕｓシリーズ）

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KJ法、ポモドーロ・テクニックなどの数多の見知った方法論が引用されているものの、それをどう使うのか、なぜそれを使うべきなのかというのが具体化されているので腑に落ちる。

最もよかったのは「差異に着目する」という点で、これは似ているな、同じだなと思ったときに、完全一致するわけじゃないのであれば、何が違うのかをきちんと言語化せよというのが響いた。「ああ、これ見たことあるわ」で流しがちなことは確かに多かったし、本書のKJ法などの記述も見たことある話ではあるのだけど、じゃあ他の本と何が違うのか？を考えることで身についてくる。相対化して抽象化ができる。この姿勢は大事にしたい。

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知的生産術についての本。タイトルにエンジニアとあるから興味があって買って読んだのだけど、いまいちなぜエンジニアとタイトルにつけたのかよく分からなかった(エンジニア以外にもあてはまるというよりも、エンジニアはあまり関係なくないかということも多かった)。
エンジニアにあてはまるという意味では、新しいことを学ぶときは写経するのがいいということ。読んで満足することも多いけど、自分も写経するようにして勉強していこうと思う(どうでもいいけど、ずっと写経を「しゃけい」と読んでいた。変換できないなと思ったら、正しくは「しゃきょう」と読むとググって分かった)。
それにしてもこの本の著者、ずっとサイボウズのエンジニアだと思ってたのだけど、そういう側面だけではなく東京工業大学の准教授でもあるらしく、12000人以上という大規模なやる気が出ない人の調査をしたことがあるらしい。どうやって調べたんだろう。アンケートサイトか？
ただ、自分の問題だと思うのだけど、全体的にどうにも頭にうまく入ってこない箇所が多かった。なんというか、哲学的な話っぽくてわざと難しく書いているような感じ。比喩とか例えとかもよく書いてあったのだけど、それもよく分からなかった。

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１情報収集
２抽象化（モデル化、パターン発見）
３検証

このサイクルをまわす原動力のために：
・ゴールは明確に
・チュートリアルがよい。
・知りたいことだけ学ぶ
・全体を大雑把に把握してから学ぶが、把握できないなら片っ端から写経していく。
・やるべきことを片っ端からリスト化して、あとはひとつに絞りきる。まず、簡単に終えられるところから終えて余裕を作る。
・探す時間と経験利用はトレードオフなので、不確かなときは楽観的にを合言葉に。
・記憶化にはテストすること、特に間違った問題を再試験することが効果的。

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‪エンジニアの学びを考察した一冊。他の書籍も引用しながら多数の方法を平易に解説してくれるので非常に助かった。特に第4章は読書量に囚われて読み方を軽んじていたと気付かされた。Whole Mind Systemは無意識に実践していた部分もあったけど、同章で言われていた通り名前が付くというのは大切だと実感。‬

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知識や経験をいかにして獲得し、思考を整理してアウトプットすれば良いかといった知的活動の一連のフローについて書かれた本です。

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1章から7章まですべて参考になったけど、特に参考になったのは本の読み方だった。
興味があって買った本でも、途中で苦しくなって2割位しか読まないこともあったが、もっとざっくり読んだほうが良いことを知れた。

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なんか著者の言いたいことを書いてあるだけで、言いたいことの根拠は皆無。井戸端会議の話を聞かされているようなもの。

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目次を読んで半分ほど既知だったのであまり読んでいない。

もともと本書を取ったのは現状多すぎるインプットから如何にアウトプットするかを知るためだった。

しかし、アウトプットに当たる内容が章立てられていない…

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何度も読み返したくなる本です。
エンジニアでなくとも、「より効率的に学びたい、読書の理解度を高めたい、もっとアイデアを思いつきたい、アイデアを形にしていきたい」といった悩みを持っている人に大変オススメです。

当書は学び、整理、アウトプットの流れをエビデンスを示しながら「どのような手法でどうすれば効率的、生産的であるか」と大変丁寧に解説してくださっています。

筆者の経験学習を基に書かれているので説得力がありますし、「自分はこうしたしこの人はこう言っているけど、自分でやりやすいようにカスタマイズしてね」というスタンスなので、腹落ちしない部分は自分で試行錯誤していけば良いです。

今まではポモドーロテクニックやKJ法など、なんとなく知って実践していましたが、やるべき理由や、これらを利用してさらなる生産活動につなげていく道筋が見つけられました。
当書で学んだ内容をしっかりと反芻し、いっそう学習にも力を入れ、日々の業務や生産活動をより効率的にしていきたいと思います。